目前 ， 在“智慧教育”中 ， 基于人工智能技術(shù) ， 可以做到課堂全場(chǎng)景伴隨式對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集 ， 并且挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值 ， 幫助老師精準(zhǔn)教學(xué) ， 個(gè)性化“因材施教” 。
科大訊飛相關(guān)負(fù)責(zé)人表示 ， 這些都離不開科研人員研發(fā)的學(xué)生認(rèn)知診斷和個(gè)性化推薦系統(tǒng) ， 該系統(tǒng)首先深度挖掘?qū)W生做題的歷史大數(shù)據(jù) ， 對(duì)學(xué)生認(rèn)知狀態(tài)進(jìn)行精準(zhǔn)診斷 ， 進(jìn)而針對(duì)學(xué)生的薄弱項(xiàng)、結(jié)合多種教學(xué)和學(xué)習(xí)目標(biāo) ， 對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化題目推薦 。
由此 ， 基于對(duì)學(xué)生作業(yè)數(shù)據(jù)的采集生成的個(gè)性化作業(yè)報(bào)告 ， 系統(tǒng)可以分析學(xué)生各維度能力狀態(tài)和變化、形成個(gè)人能力畫像 ， 并且針對(duì)性進(jìn)行個(gè)性化推薦 。 此外 ， 系統(tǒng)將根據(jù)每位學(xué)生錯(cuò)題不同 ， 推送不同題量、以及不同難度的個(gè)性化作業(yè) ， 個(gè)性化問題及時(shí)解決 。
“采用自適應(yīng)推薦技術(shù) ， 能夠基于對(duì)學(xué)生知識(shí)狀態(tài)的精準(zhǔn)診斷 ， 實(shí)現(xiàn)教育資源和學(xué)生之間的智能匹配 ， 從而能夠推薦更加適合學(xué)生的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑 。 ”科大訊飛相關(guān)負(fù)責(zé)人強(qiáng)調(diào) 。
閱卷 機(jī)器學(xué)習(xí)建立模型 ， 全面掌握評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)
閱卷 ， 是老師教學(xué)工作中非常重要的一環(huán) ， 也是耗時(shí)費(fèi)力的一環(huán) 。 如果人工智能能夠替代或輔助老師對(duì)考試和作業(yè)評(píng)分 ， 將極大減輕老師負(fù)擔(dān) ， 為教師減負(fù)與診斷學(xué)生學(xué)習(xí)情況提供有力的工具 。
在大規(guī)?？荚嚨闹悄荛喚碇?， 評(píng)分的主要需求點(diǎn)是準(zhǔn)確、高效 ， 面向課堂作業(yè)和考試的評(píng)分等 ， 則需要“有營(yíng)養(yǎng)”的點(diǎn)評(píng)和批改反饋 ， 特別是對(duì)語文作文的批閱 。 有專家指出 ， 傳統(tǒng)方法利用自然語言處理淺層分析的結(jié)果構(gòu)建特征 ， 如文章的長(zhǎng)度、段落數(shù)、詞匯豐富性等 。 但不難發(fā)現(xiàn) ， 這些特征與人評(píng)價(jià)作文時(shí)考察的維度和深度相距較遠(yuǎn) 。 以高考作文評(píng)分規(guī)范為例 ， 評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)除了考察其題意、內(nèi)容、語言、文體等基礎(chǔ)等級(jí) ， 還要考察其深刻、豐富、文采、創(chuàng)意等發(fā)展等級(jí) ， 這為機(jī)器評(píng)分帶來相當(dāng)大的難度 。
針對(duì)上述問題 ， 哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹 ， 可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法根據(jù)少量人工評(píng)分的樣本學(xué)習(xí)一個(gè)預(yù)測(cè)模型 ， 其中的關(guān)鍵是構(gòu)建和利用有效的特征來描述作文、指示作文的質(zhì)量 。 這套系統(tǒng)除了使用常用的淺層表征外 ， 也針對(duì)諸如文本通順、文采、立意分析、篇章結(jié)構(gòu)等難度較高的維度進(jìn)行探索 。 例如 ， 對(duì)語法錯(cuò)誤的診斷 ， 是以預(yù)訓(xùn)練語言模型為基礎(chǔ) ， 結(jié)合少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大規(guī)模自動(dòng)構(gòu)建的偽數(shù)據(jù) ， 進(jìn)行錯(cuò)別字、語法以及標(biāo)點(diǎn)、成語等多類型錯(cuò)誤識(shí)別 。
對(duì)于文科主觀題評(píng)分 ， 系統(tǒng)首先通過版面和圖文識(shí)別獲得題目和學(xué)生作答內(nèi)容 ， 而后利用智能定標(biāo)篩選具有代表性的學(xué)生作文進(jìn)行專家定標(biāo)評(píng)分并學(xué)習(xí)評(píng)分模型 ， 最后 ， 對(duì)機(jī)評(píng)結(jié)果進(jìn)行匯總和分析 。 為了提高定標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率和效果 ， 研究人員提出“專家隨機(jī)抽取+智能挑選樣卷+聚類分段補(bǔ)充”的定標(biāo)集選取方法 ， 提升了評(píng)分模型對(duì)于各分?jǐn)?shù)段的建模能力 ， 符合高考等考試環(huán)境下考生成績(jī)呈正態(tài)分布的特點(diǎn) ， 拓展了對(duì)專家評(píng)分和閱卷教師評(píng)分的綜合學(xué)習(xí)能力 ， 使得計(jì)算機(jī)智能輔助評(píng)分系統(tǒng)能夠通過有限的定標(biāo)數(shù)據(jù) ， 更加全面地理解和掌握評(píng)分標(biāo)準(zhǔn) 。 目前 ， 該系統(tǒng)每年服務(wù)考生超過600萬 。
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