深度学习驱动的中小学数学自动阅卷系统研究
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更新于2024-08-08
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"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。
2023-09-17 上传
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