利用人工智能和大数据对主观题智能阅卷还有多远

利用人工智能和大数据对主观题智能阅卷还有多远

智能阅卷：一个真实存在的幻想
主观题智能阅卷主要采用的技术路线是基于人工智能和大数据分析的自然语言处理技术。
按照主观题的评分流程，阅卷系统主要分为五个部分：分句、分词、句法分析、词语相似度计算以及句子的相似度计算。主观题智能阅卷系统在进行阅卷评分时，通过对语句语法的相似度直接进行机器打分。
利：提升效率，降低误差
这一技术拥有极大的优势。主观题阅卷虽然在阅卷过程中有一套相对客观的标准，但是由于具体操作，最后的评分结果往往收到阅卷老师的心情、考生书面整洁程度等第三方因素的影响。而在在高强度、高密度的阅卷工作中，阅卷老师很容易由于眼疾手快地失误导致阅卷过程中出现纰漏。
传统的人工阅卷为了减小误差往往还会出现三评卷、四评卷等人力成本极大的场景。但是，基于人工智能和大数据分析不会存在这类弊端。主观题智能阅卷系统评分结果比较客观，不会受到人主观因素的影响，同时使用计算机阅卷的效率远远高于人工阅卷。
更值得期待的是，通过智能阅卷还可以对学生得分点失分点进行大数据分析，以此全面分析学生试卷并得出诊断书，对学生改进学习提出可行的解决方案。
以
温州市某中学试水的网上云阅卷平台为例，虽然该平台依旧依靠...智能阅卷：一个真实存在的幻想
主观题智能阅卷主要采用的技术路线是基于人工智能和大数据分析的自然语言处理技术。
按照主观题的评分流程，阅卷系统主要分为五个部分：分句、分词、句法分析、词语相似度计算以及句子的相似度计算。主观题智能阅卷系统在进行阅卷评分时，通过对语句语法的相似度直接进行机器打分。
利：提升效率，降低误差
这一技术拥有极大的优势。主观题阅卷虽然在阅卷过程中有一套相对客观的标准，但是由于具体操作，最后的评分结果往往收到阅卷老师的心情、考生书面整洁程度等第三方因素的影响。而在在高强度、高密度的阅卷工作中，阅卷老师很容易由于眼疾手快地失误导致阅卷过程中出现纰漏。
传统的人工阅卷为了减小误差往往还会出现三评卷、四评卷等人力成本极大的场景。但是，基于人工智能和大数据分析不会存在这类弊端。主观题智能阅卷系统评分结果比较客观，不会受到人主观因素的影响，同时使用计算机阅卷的效率远远高于人工阅卷。
更值得期待的是，通过智能阅卷还可以对学生得分点失分点进行大数据分析，以此全面分析学生试卷并得出诊断书，对学生改进学习提出可行的解决方案。
以
温州市某中学试水的网上云阅卷平台为例，虽然该平台依旧依靠教师人工阅卷，但在阅卷结束之后，云阅卷平台也会继续完善，对汇总的数据进行挖掘分析，学生登
录系统后会收到一份类似账单的成绩诊断书，不仅可以帮助考生将错题汇总保存，有针对性地制订考前复习计划，还可得出本次考试中相关科目的数据分析报告，为
教师后续的学科教学提供参考。
弊：技术瓶颈，社会障碍
但对于汉语来说，自然语言处理技术实现难度很大，迄今为止，在国内还没有一个实用化的、能真正实现的主观题智能阅卷系统还没有。由于汉语的复杂性，考生对于语言的发挥空间极大，一旦算法没有将相关关键语义囊括在内的话，将直接导致阅卷时的误判。
更遗憾的是，由于考察方式和答题角度的不同，主观题智能阅卷往往只能运用在浅层信息结构和语意结构的题目之中，主观题智能阅卷应付简述题、名词解释马马虎虎，但在应对相对复杂的主观题（如小作文、大作文）时，只能望洋兴叹。
即使主观题智能阅卷系统成熟之后，强大的社会障碍也是推进主观题智能阅卷的一大因素。任何家长和学生都不会将自己的命运交给一套不成熟的机器。人对于人工智能的不信任将成为主观题智能阅卷推行的最大难题。