多年来，人工智能和大数据分析一直是技术行业中最热门的话题。小冰，小娜，小铎等人工智能机器人也引起了全社会的一系列讨论。微软和百度等行业参与者通过一系列技术研究和相关主题活动，成功地将“人工智能和大数据”这些词语打入了极客的心中。

人工智能和大数据这两个词真的很热门，但对于很多旁观者而言，具体效用仍然很遥远。目前，每个人对人工智能和大数据的理解只是在与人工智能机器人聊天，使用语音助手制定时间表的情况下，而今天的标题算法建议已被企业增强。

在教育领域，关于人工智能和大数据分析的新闻也很少。但在过去的几天里，笔者的个人经历不禁打开了他的脑海。:人工智能和大数据分析，如果用于主观问题，会有什么样的存在？

　　人工阅卷：一场草芥人命的审判

作者是半个教育者，现在我有幸参加高中语言评论。作者负责的两个问题是对古代诗歌和文学的欣赏，一个是漫画分析。在评分标准中，负责标记工作的老年人告诉我们，这两个问题实际上是根据关键点给出的。关键词的回答越多，得分越全面，得分越高。

在标记过程中，作者快速点击了在线标记系统上的键盘。随着对问题和答案的理解水平不断提高，最后两个问题的速度几乎是2秒。指尖不断点击键盘上的数字键和Enter键，整个标记室点击键盘。仅用了一个小时，作者就审查并完成了700多篇试卷。根据阅读小组的老师的说法，这只是高考的正常速度。

这些实际上是通过高考的人知道的一些规则。后来，作者告诉门户的编辑，门户的同学，在同一年被“牺牲人类生活”所震惊，说了这样一句话。单词：主观问题也可用于人工智能和大数据分析。

这句话对作者来说非常有启发性。在各种考试系统中，客观标识技术非常成熟。在检查系统中，用于多项选择题和填空问题的自动标记技术被广泛应用于各种检查系统。然而，主观评审技术进展缓慢，主要是因为一些核心技术仍处于发展阶段。例如，自然语言理解，模式识别，人工智能和其他技术仍处于研究的初始阶段。然而，在尖端技术中，实际上有人已经研究了基于人工智能和大数据的主观问题智能评分技术。

　　智能阅卷：一个真实存在的幻想

主观问题采用的主要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。根据主观问题的评分过程，评分系统主要分为五个部分：句子，分词，句法分析，词语相似度计算和句子相似度计算。智能评分系统的主观问题通过对句子语法的相似性进行评分来直接对机器进行评分。

　　利：提升效率，降低误差

这项技术有很大的优势。虽然在评分过程中有一套相对客观的标准，但由于具体操作，最终得分结果往往受到第三方因素的影响，如标记教师的情绪和候选人的清洁程度。 。在高强度，高密度标记工作中，标记教师很可能由于眼睛的快速错误而在标记过程中引起错误。

为了减少错误，传统的手工评分通常导致人工成本为三或四。然而，基于人工智能和大数据分析没有这样的缺点。主观问题智能评分系统评分结果更客观，不会受到主观因素的影响，而使用计算机评分的效率远高于人工评分。

更值得期待的是，通过智能评分，还可以对学生成绩的得分进行大数据分析，从而全面分析学生试卷，绘制诊断书，提出可行的解决方案。让学生改善学习。

以温州某中学在线云阅读平台为例。虽然该平台仍然依靠教师手动审阅论文，但在标记完成后，云阅读平台将继续改进，并对汇总数据进行分析和分析。学生登录系统后，会收到类似诊断的账单，不仅可以帮助考生保存错误的问题，制定预测试复习计划，还可以获得相关的数据分析报告本次考试的科目，为教师的后续行为提供参考。

　　弊：技术瓶颈，社会障碍

但是，对于中国人来说，自然语言处理技术很难实现。到目前为止，中国还没有实用，实现主观问题的智能评分系统。由于汉语的复杂性，候选人有很大的语言空间。一旦算法不包含相关的密钥语义，它将直接导致读取时的误判。

更令人遗憾的是，由于调查和回答问题的方式不同，主观问题只能用于浅层信息结构和语义结构。应以简单的方式解释主观问题，并以简单的方式解释名词。在处理相对复杂的主观问题（如小作文，大作文）时，你只能希望叹息。

即使在主观质疑智能评分系统成熟后，强大的社会障碍也是促进主观问题的主要因素。没有父母或学生会将自己的命运交给不成熟的机器。人们对人工智能的不信任将成为实施主观问题的最大问题。

　　实际运用：“考试后市场”的初体验

目前，虽然主观检查没有人工智能和大数据技术，但高考后的人工智能和大数据分析已初步应用于评估。

以BAT中的人工智能巨头为例。其高考评估系统依托人工智能和大数据分析功能，采用OCR识别，语义分析，智能检索等先进技术优化测试场景。过去一年的测试题，答案和分数被用作训练样本，根据今年的真实问答，自动识别问题类型，智能定位点可为候选人提供重要依据。准确估计。

根据当前人工智能和大数据分析技术的发展趋势，在教育领域，试卷的自动审查是教育系统智能化的必然方向。一方面，计算机智能阅读可以避免人为错误，可以更客观地反映审查结果，保证标识的客观公正。另一方面，计算机评分消除了传统评分模式下教师主观考试的体力劳动，使教师能够节省更多的时间和精力进行教学。

由于技术还不够成熟，这一天的到来可能还很遥远。利用人工智能和大数据分析推动自然语言处理技术的发展，进一步完善智能标记系统的主观问题将是未来教育领域的一个非常重要的课题。

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