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教师解放新前沿:让机器给作文打分|2018全球AI+智适应教育峰会|国外正规买球app
2021-11-19 [85386]
本文摘要:计算机智能发展缓慢,效率高。

计算机智能发展缓慢,效率高。强大的工具立即更换,教师的工作效率也明显提高。其中自动评价文章的智能软件广泛应用。

作文是大规模语言考试不可或缺的题型。通过作文可以综合检测考生运用语言的水平。今天的研究人员希望研究开发机器人的瞬间作为文章的评价。

机器人评分的受益人包括慕课(MOOC)的供应商、标准考试中包括作文考试的地区等。重要的问题是,计算机需要像文学家一样识别作文中微小的重要差异吗?这是这些微小的差异,区分了普通的好文章和优秀的好文章的差异。计算机能抓住合理性、道德立场、论证能力、明确性等书面交流的重要因素吗?自动评价的先驱埃利斯佩奇在1966年,计算机体积还很大,康涅狄格大学的研究员埃利斯佩奇(Ellis的Page)首次开始了对自动评价的研究。

计算机是当时比较精致的技术,主要用于处理最高级的任务。在佩奇同龄人眼里,不是计算数据,而是利用计算机进行文本输出。在当时的环境下,从简单的角度和经济成本来看,利用计算机评价作文的想法是不现实的。

与同一代人相比,佩奇确实是未来的人。埃里斯佩奇团队开发了第一套作文自动评分系统PEGProjectessayGrader。PEG、IEA、IEA、Intelligessay、E-rater是国外最具代表性的三种作文自动评分系统。国外作文自动评分系统作文自动评分是近三年自然语言处理中的热点问题。

大规模作文试卷面临两个难题:一是试卷要花费大量人力、物力等资源,二是评价作文质量具有较强的主观性,试卷的信赖度和效率不强。近几十年来,随着计算机硬件和软件性能的逐渐提高,自然语言处理等技术发展迅速,海外作文自动评价系统相继出现,这两个多年后遗症的大规模作文试卷问题将来解决。(1)PEG-轻语言形式的评价系统PEG于1966年由美国杜克大学的EllisPage等开发。

PEG的设计者们指出,计算机程序不能解读作文的内容,在大规模考试中尤其如此。因此,他们在网站上公开重申PEG不能解读作文的内容。

PEG开发人员显然,作文质量的因素是作文的内在因素,无法测量,特别是逻辑方法是指在作文文本中间接体现作文质量的文本表层特征。总而言之,PEG的技术大致包括两个方面:首先,PEG使用的统计数据方法是多样化的线性回归,以确认各变量的beta值。这样,基于训练作文建立的统计数据模型可以用来自动评分新作文。该技术合理易于解读,后期常见的作文自动评分系统多使用该技术。

其次,自然语言处理技术是PEG提取变量的主要方法。基于这两种技术,PEG取得了良好的评价效果。(二)IEA-轻内容评价系统IEA是基于潜在语义分析的作文自动评价系统,由美国科罗拉多大学的ThomasLandauer等学者开发的。

与PEG明显不同的是,IEA的设计者们在网站上重申IEA是测量语义和作文内容的唯一程序。据IEA的设计者们报道,潜在的语义分析主要是分析文本的内容和学生作文中表现的科学知识,而不是作文的风格和语言。将潜在的语义分析作为学生作文的自动评价时,等待评价的作文和预先指定的范文(训练集)被视为矢量,对矢量展开比较后,可以得到等待评价的作文和范文在内容上的接近度分数。

这个分数必须视为机器的分数,或者切换后得到机器的分数。(三)E-rater-模块结构混合评价系统E-rater是美国教育考试在1990年代开发的,目的是评价GMAT考试作文的质量。据Burstein介绍,a.l(2001)、Cohenet。

l(2003和Valentita.l(2003)的记述,E-rater自1999年以来已经转入操作者阶段,到2003年为止,共审定了文75万篇。E-rater的开发者们声称,他们的作文评分系统利用了多种技术,包括统计数据技术、矢量空间模型技术和自然语言处理技术。

通过这些技术,E-rater不仅需要像PEG一样评价作文的语言质量,还需要像IEA一样评价作文的内容质量。此外,E-rater还分析了作文的章节结构。

国内主要英语作文自动评价工具软件在国内,此前实施的《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020年)》明确指出,信息技术对教育发展有革命性的影响,必须高度重视。到2020年,全国应以基本完成复盖面积城乡各级学校教育信息化体系为目标,提高教育内容、教育手段和方法现代化。

在参加者群体相当大的英语教育领域,国内关于英语作文自动评价系统的研究起步较晚,缺乏系统综述研究不足。(1)句酷测试网由北京语网科技有限公司开发,2011年4月开始大规模使用。是基于语料库和云计算技术的英语作文在线自动测试服务网站。测试网的核心算法是计算学生作文和标准语料库之间的距离,通过另一个组织将距离转化为作文分数和评论。

核心技术要点是将所有输出的作文分析为可测量的192个维度,分析过程利用先进设备的自然语言技术和机械学习方法,所有作文自动分为句子,对所有句子进行深入的语义分析,从而提取语、匹配组等结构化单元。主要功能包括分数立即显示、文字报告式作文分析结果、错误自动测试、评论细致、阶段性工程进度报告、剽窃测试等。测试网是几乎自律开发的国产软件,从核心引擎到测试应用几乎是自律知识产权。它反映了文学创作教育的多样性,希望学生自主自学、探索自学、团队自学、研究型自学等教学新模式。

(二)冰果英语智能作文评价系统杭州增慧网络科技有限公司领导浙江大学、外语教育与研究出版社、中外人工智能专家队伍,根据语言教育理论、计算机网络教育技术、大规模数据挖掘技术,开发出具有这种智能作文评价软件。可以立即得到作文的评价,从词汇、语法、文风、内容等方面得到系统。

但是,该系统现在不能多次更改用户的同一作文,多次提交系统,获得系统的即时评价和系统。(三)TRP教育资源平台经一线教师调查和需求分析,高等教育出版社与清华大学杨永林教授科研团队合作研究,2010年10月发表了《体验英语文学创作教育资源平台》。

2012年3月,该平台的Ultra产品TRP教育资源平台登场。根据文学创作教育市场的需求,将数字化、网络化和地区化教育平台有机整合,包括资源建设、平台建设、文学创作自学、句型练习、语法测试、作文评价、文学创作研究、评价分解、考试等功能。为了进一步改革高中英语教育,获得了专本硕博、四级全线贯通的操作者平台。

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特别是学术文学创作是该文学创作软件系统的特色版本,TRP教育资源平台P教育资源平台可能对研究型大学的学习者具有更相似的意义。国内中文作文自动评价工具软件根据作文自动评价的原理,可以获得计算机评价的工作机制:首先提取表现写作水平的特征,利用这些特征和数学模型计算有分数。保证该分数仅次于程度相似的人工分数结果。

汉语计算机识别和加工技术问题必须由计算机领域的专家攻略,汉语计算机自然语言处理技术发展迅速。例如,由于中文单词之间没有空格分割,计算机分割是自动分割研究必须解决问题的首要问题。随着中文自然语言处理研究的发展,目前这种困难基本上得到了解决。

中国科学院计算技术研究所在多年的研究基础上,开发了基于多层隐马模型的汉语语语法分析系统ICTCLASInstituteofComputingTechnology,Chinesellexical为Analysisssystem,该系统不仅没有中文分词的功能,还具有语言标志和未指定语言识别的功能。ICTCLAS分词准确率高达97.58%(近期973专家组评价结果)。此外,北京大学和北京语言大学都有中文自然语言处理工具,为中文作文自动评分研究奠定了基础。

自动评分可以客观地进行作文评价,在不同的时间场所进行,在不同的计算机环境中对同一作文的评价结果完全相同。用于这些系统开展作文评分,不仅提高了作文评分的效率,降低了人工费,还彻底避免了评分者之间的不完全一致性。计算机开展自动评价是评价科学发展的必由之路,可以说是提高作文评价的正确性和评价效率的最有效途径。

美国Erater已经在ETS组织的托福等考试中应用,日本Jess开发的目的是处理日本大学入学考试的作文评价。最近台湾也开发了中文文学创作自动评价系统(ACES),该软件可以自动分析中学标准测试问题的作文程度,给予6个等级的评价。人工与智能、高效与质量的对决在当今时代,利用计算机自动评价的市场需求激增。

在人工审查过程中,每篇文章需要两个教师的分数,这样的入场成本高,包括文学创作部分的标准化测试入场成本也便宜。这种高昂的成本早已导致许多州在标准考试中,退出了最重要的文创考试。

目前,自动评分系统仍处于人机耦合阶段。许多低年级标准化考试用于自动评分系统,已经带来了粗俗的效果。但是,孩子的命运几乎没有控制在电脑手中。

在大多数情况下,在标准化测试中,机器人评分员只取代了适当的评分员之一。如果自动评分人的意见完全不同,这样的文章就不会被标记,转发给别的人工评价员进一步评价。这一步的目的是确保评价质量,同时提高自动评价技能。

EdX总裁AnantAgarwal被称为智能自动评价的优点在某种程度上可以节省宝贵的时间。新技术构建的即时对系统对自学也有很大的影响。今天,人工评分作文需要几天甚至几周的时间,但是有了即时系统,学生可以记住自己的文章,立即填补弱点,效率更高。机器学习软件刚开始应用时,教师必须将已经评价的几个文章输出系统作为好文章和害怕文章的例子。

随着更多的文章输出,软件擅长这个评价工作,最后可以得到专业的即时系统。AnantAgarwal说,必须做的工作还有很多,但是自动评价的质量已经很快就像教师的评价一样。随着更多学校的参与,EdX系统的发展越来越快。

截止到今天,数十一所重点大学为这个大发展的评分软件做出了贡献。自动评价的应用于效果和发展前景,为了提高这一趋势,2012年威廉和弗洛拉休利特基金会(WilliamandFlor对Hewletttofoundation)赞助商进行了自动评价比赛,以数千篇作文为样本,以6万美元作为报酬,智能地取代教师评价的最佳方案。休利特基金会教育项目负责人芭比周说:听说机械算法已经超过了人工评价的一定水平,但我们希望建立中立公平的平台来评价供应商的各种声明。事实证明,不同意见不是抹黑。

自动评价的发展也对慕课供应商感兴趣。影响在线教育普及的仅次于问题之一就是个人评价文章。一个教师可以为5000名学生获得教育资源,但不能对每个学生进行评价。

据说现在的教育体制不完善,解决问题是超越这个体制的一大步。在过去的几年里,评分软件的发展迅速发展,现在的评分软件可以在大学进行在线测试。其中一位领导人是慕科供应商EdX,也是哈佛和麻省理工项目提高在线教育的领导者。

休斯顿大学教育学院院长MarkShermis教授被视为世界自动评分领域的顶尖专家之一。2012年,他指导休利特比赛,给参加者留下了深刻的印象。154队参加了比赛,比较了1万6千多篇文章。

冠军队与人工评分者的完全一致度约为81%。Shermis的意见非常强烈,他对这项技术的认可不会在未来的教育中占有地位。

自本次比赛以来,自动评分领域的研究取得了很大进展。自动评价目前仍有一些瓶颈和技术限制(1)评价标准不统一。动态评价系统还没有科学地研究人类分级机之间的评价差异,个人之间的差异非常可能。显然,从最初主要依赖于计算字数、检测句子和单词复杂性和结构的非常简单的工具,自动分级技术日益兴盛,取得了相当大的进展。

自动作文评分系统供应商如何明确提出各种算法的问题深深地隐藏在知识产权规则的背后。但是,莱斯是首尔曼(LesPerelman),多年来一直怀疑论者和麻省理工学院前本科生论文所主任有答案。

他花了十年时间用各种方法模仿不同的自动等级软件,也许开始了全面的杯葛系统运动。等级软件必须比较不同的文章,区分重点和非重点部分,将文章传输到数字进行等级。

适当的话,文章必须在几乎不同的主题下与不同的文章相比。谷歌在不同目标文本和图像与不同搜索用语的匹配度相似的战略中使用。

问题是谷歌应用于数百万数据样本的评价。一所学校最多不能输出数千篇文章。只有享受相当大的数据库,这个问题才能逐渐解决问题。

(二)基于规则的缺点是计算机无法加载,解决问题的过度数值最不现实的方法是为计算机具体登录明确的规则,检查文本是否顺利。这种方法可以在其他软件上使用。目前,自动评价供应商大量投入制定这样的规则。

因为很难制定检测论文这样创造性文本质量的规则。计算机偏向于用罕见的方法解决问题:计算。在自动评分系统中,如评分预测器可以是句子的长度、单词的数量、动词的数量、简单的单词的数量等。

这些规则能做出合理的评价吗?至少首尔曼没有这样指出。他说,预测规则一般非常死板,允许评价质量。例如,他发现长篇文章的评价不低于短篇文章价(自动评价提倡者马克舍内米斯教授指出这只是偶然的。

)-与简单思想相关的明确词汇,如然后但是,文章会得到更高的评价。-用于自私这个简单的词汇不会比用于不坏这个简单的词汇评价低。他找到规则很难应用,明显没有应用的例子是这个软件无法辨别真实性。

(三)信赖度和效率尚未提高作文自动评价的目的是利用多学科技术有效模拟人工评价,超过慢慢审定作文质量的目的。因此,在对计算机评分模式开展培训时,培训集作文人工评分的信度至关重要。只有有效地模拟高信赖度的人工评价,计算机评价才有意义。

根据Barrett(2001)和Stemler(2004)的研究,评分员之间的信赖度超过r=0.70左右是可以拒绝的,但是现有的作文评分系统在对训练集作文进行人工评分时,这种信赖度的拒绝很多,计算机评分模型很难模拟人工评分的精髓。评分对学生作文的评分是否合理,需要实地调查的另一个方面是评分的效率。作文展开评分一般最少要从作文的语言质量、内容质量和文章结构质量三个主要方面来决定作文的整体质量。

自动评分系统在评分过程中不需要很好地考虑这三个主要方面,因此评分的结构效率有点受到批评。PEG对作文的语言质量有很强的分析能力,但忽视了作文的内容质量和文章结构质量,评分结果没有效率问题。

与此类似,IEA在评分过程中关注作文内容的重要性,但忽视作文的语言质量和文章结构质量,似乎没有效率问题。与这两个系统相比,E-rater以其模块结构考虑了作文质量的三个主要方面,但各模块的分析能力难以进一步提高。参考:AIIneducation-Automaticessaytescoringhtps://edx-ora-2.readthedocs.io/en/latest/architecture/ai_grading.html11月15日,牵着教育松鼠AI和IEEEE教育工程和适应教育标准工作组举行了世界AI智能适应环境教育峰会。

本次峰会汇集了国内外产学研三界顶尖阵容,斯坦福国际研究院副社长Robert领导Pearlstein、美国高考机构ACT自学方案组高级研究科学家Michael将Yudelson等顶尖学者VIPKID、作业领导、上海江网等国内着名教育创业公司的创始人Knewton、Byjus、Dreambox、Dreambox、Drealingo、ALEKS、AltS、AltSchol等国外最具影响力的AI智能教育创业公司的创始人免费票、VIP票对外开放申请人中,采访大会主页立即申请人:https://gair.leiphone.com/gair/aiedu2018(公共编号:)文章:为什么需要全球AI智适应环境教育峰会的入场券?为什么AI智适应环境自学这么热?在习智适应环境系统战胜17年教育年龄名人的背后,我们去找创业者栗浩洋闲谈原创文章,允许禁令登载。下一篇文章发表了注意事项。


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