答題卡識別已經快OUT了，主觀題智慧閱卷到底有多遠

1樓：翌學

主觀智慧閱卷的主要技術途徑是基於人工智慧和大資料分析的自然語言處理技術。

根據主觀題的評分過程，評分系統主要分為五個部分：分句、分詞、句法分析、詞相似度計算和句子相似度計算。智慧評分系統在對主觀題進行評分時，直接對句子語法的相似度進行評分。

優點：提高效率，減少誤差。

這項技術有巨大的優勢。主觀題在閱卷過程中雖然是一套相對客觀的評分標準，但由於操作的特殊性，最終的評分結果往往受到閱卷教師情緒、考生寫作整潔等第三方因素的影響。然而，在高強度、高密度的閱卷工作中，閱卷教師在閱卷過程中容易因眼疾手快等原因出現錯誤。

為了減少誤差，傳統的手工打標往往有三評卷、四評卷等人工成本場景。然而，基於人工智慧和大資料分析的方法不會有這樣的缺點。主觀題智慧評分系統的評分結果相對客觀，不受主觀因素的影響。

同時，計算機閱卷的效率遠遠高於手工閱卷。

更值得期待的是，它還可以通過智慧試卷對學生的分數點和失分點進行大資料分析，全面分析學生的試卷，繪製診斷書，為學生提高學習水平提出可行的解決方案。

缺點：技術瓶頸、社會障礙。

然而，對於漢語來說，實現自然語言處理技術是非常困難的。到目前為止，我國還沒有一個實用的、真正實現的主觀智慧評分系統。由於漢語的複雜性，考生有很大的餘地來充分利用語言。

如果演算法沒有包含相關的關鍵語義，則會導致閱卷時的錯誤判斷。

更不幸的是，由於研究方法和問題解決視角的不同，智慧閱卷主觀題往往只能用於主體的淺資訊結構和語義結構，主觀題智慧閱卷處理簡述題，名詞解釋還可以，但針對相對複雜的主觀題，如小作文、大作文等，只能鞭長莫及。

即使在主觀智慧評卷系統成熟之後，強大的社會壁壘也是促進主觀智慧評卷的主要因素。沒有家長或學生會把自己的命運交給一組不成熟的機器。對人工智慧的不信任將成為主觀智慧評分的最大問題。

根據目前人工智慧和大資料分析技術的發展趨勢，在教育領域，自動試卷評價是智慧教育系統的必然方向。一方面，計算機智慧閱卷可以避免人為錯誤，更客觀地反映閱卷結果，保證閱卷的客觀性和公正性。另一方面，在傳統的評卷模式下，計算機評卷節省了教師的體力勞動，也讓教師節省了更多的教學時間和精力。

由於技術還不夠成熟，這一天還很遙遠。利用人工智慧和大資料分析技術促進自然語言處理技術的發展，進一步完善主觀智慧評分系統，將是未來教育領域的一個非常重要的課題。

2樓：深圳中宇視通科技****

我用過讀卡機，如果你塗的有問題，機子會自動退卡，就根本過不去，這些都是人為因素造成的，比如塗的過輕，過重，或者塗到了定位點上。機子自己是不會出問題的，比如把a讀成b，如果真的出了問題，也不會是你一個人不對，成績都會出錯。