AI自动阅卷的发展是怎样的？

　　AI自动阅卷的历史可以追溯到20世纪60年代。

　　1966年，美国杜克大学教授埃利斯·佩奇(Ellis Page)率领研究团队开发出第一套作文自动评分系统PEG(Project Essay Grader)。

　　此后，该技术得到了进一步发展。20世纪90年代，IEA(Intelligent Essay Assessor)，E-rater(Electronic Essay Rater)和IntelliMetric相继面世，提供了更多不同的评估维度，并可进行更系统的评估。

　　2005年，美国教育考试服务中心(ETS)将E-rater评分系统应用于GRE、TOFEL等考试。该系统用AI技术给试卷打分，不光能指出考生的语法、用词和拼写错误，在作文题中还可以评价考生的文章立意、组织结构和语言风格。

　　在邻国日本，为提高效率、保证判卷的稳定性，日本文部科学省也考虑引入AI为“新高考”( 大学入学共通考试)判卷打分。

　　天眼查专业版数据显示，我国已申请680余件阅卷相关专利。其中，有超200件阅卷相关专利与电子阅卷或智能阅卷有关。包括“电子化阅卷设备和电子化阅卷系统”“一种基于实时轨迹采集的数学判题系统”“自动阅卷笔”等。

　　实际上，AI阅卷并非只有国外才有。翌学自动阅卷系统的AI批阅功能不仅可以支持原卷识别批阅还可以进行原卷留痕，批阅的效果跟老师手改的一模一样，那么，翌学AI自动批阅的优势有哪些呢？

• 　　角色功能随意调整：Saas系统轻量部署，角色功能模块化管理
• 　　试卷格式不受限制：兼容各类单/双面8K/16K/A4/A3等试卷样式，支持电子/原卷双留痕;
• 　　手写字体自动识别：数字/符号，字母/字符串，汉字等手写体轻松识别;
• 　　客观题型自动批阅：覆盖各类客观题型，答案自动识别批阅;
• 　　老师批阅双模切换：支持pad/web端 按习惯场景，无缝自由切换;
• 　　错题收集精准学情：考试/作业错题自动归集，定位薄弱知识点，高效教学;

　　翌学减负增效亮点有哪些?

• 　　原卷留痕：识别适配多种试卷，原卷打印教师批阅痕迹;
• 　　海量题库：覆盖小初教材知识点章节语数外等主学科数十万题目另有精品/品牌/名师卷库提供轻松出题，高效组卷
• 　　可以不用答题卡：贴合小学教学习惯不改变老师出题组卷学生答题习惯适应多种试卷格式;
• 　　易错题(本)：易错题目，自动整理，定位薄弱知识点精准推送，高效教学;
• 　　精准学情分析：采集日常教学活动数据 从各个维度对学生成绩，班级的学习情况，知识点掌握精确分析;
• 　　AI自动批阅：自动定位，识别答题区手写体，自动判别，切分主观题自动批阅计分;

　　翌学自动阅卷系统基于“人工智能+大数据”技术，以“自动批阅”、“精准施教”为主要功能出发点，紧紧围绕为师生“减负”、“增效”两大核心，实现中小学教育的教学相长。翌学，致力于成为师生更好的教、学助手。