深度学习驱动的中小学数学自动阅卷系统研究

"本文的主要工作-iso26262，gbt 34590 《道路车辆 功能安全》宣贯会_关键技术应用" 本文着重探讨了将机器学习，特别是深度学习（Deep Learning）应用于中小学数学自动阅卷系统的创新方法。作者首先对国内外机器阅卷的历史和现状进行了概述，指出在解决主观题自动阅卷的挑战时，深度学习的理念可以为设计分层模型架构提供有效支持。 1. 针对不同类型的数学题目（如计算题、名词解释题、简答题、几何图形题等），系统采用层次化处理方式。首先，对题目进行分类，然后对每个类别进行分层分析。通过有监督学习的方式，系统能自动判断学生的答题情况，以实现自动阅卷。 2. 在名词解释题和简答题的处理中，系统利用机器学习构建词典库，以教师的标准答案作为训练样本。对答案进行预处理（去除空格和空行），并改进了分词算法。通过关键词提取和模糊贴近度的相似度算法，计算学生答案与标准答案的贴近度，从而给出评分。 3. 对于几何图形题，系统采用了图像处理技术。首先进行二值化处理，然后进行角点检测，以便更准确地评估学生绘制的几何图形。 这篇论文的研究目标是通过自动阅卷系统，引导和促进中小学生对数学定义、定理和几何作图的规范记忆与正确理解，从而提升学习效率。论文作者是2015级软件工程专业的研究生李磊，导师为刘维周教授，研究方向为机器学习。研究背景涉及大数据、云计算和物联网等信息技术的发展，这些新技术正在推动教育领域的创新，尤其是机器学习和智慧教育，它们正在重塑教育环境，提高教学效率，并确保评分的客观公正。自动阅卷技术的应用，尤其是在大规模考试中，能够显著提升效率，减少人为误差，有利于实现教育的信息化和现代化。