人工智能判作文還不夠“資格”

在2020年底舉辦的2020年人工智能與教育大數(shù)據(jù)大會(huì)上，中國(guó)教育國(guó)際交流協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)劉利民表示，教育領(lǐng)域已成為人工智能重要應(yīng)用場(chǎng)景之一。目前人工智能已經(jīng)與教育領(lǐng)域深度融合，利用大數(shù)據(jù)開展的個(gè)性化學(xué)習(xí)已覆蓋學(xué)生超千萬(wàn)。在2020年高考閱卷工作中，已經(jīng)有9個(gè)省針對(duì)語(yǔ)文、英語(yǔ)作文等主觀性命題引入了機(jī)器閱卷。

不過(guò)，大部分教育領(lǐng)域的專家尤其是從事作文教學(xué)的專家認(rèn)為，主觀題尤其是作文，不能依賴人工智能進(jìn)行簡(jiǎn)單評(píng)判，以一套數(shù)字化的“標(biāo)準(zhǔn)”去衡量作文水平的方式尚不可取。從事作文教學(xué)30多年的特級(jí)教師賈麗娟說(shuō)，作文里包含的情感、思想以及隱喻手法等，僅憑目前的人工智能很難判斷其水平高低。她說(shuō)：“如果利用人工智能去判作文，可能會(huì)有學(xué)生在寫作文的時(shí)候，刻意以人工智能判定系統(tǒng)為標(biāo)準(zhǔn)，這就失去了作文考核的意義?！?/p>

目前，人工智能作文批改功能主要由3個(gè)核心模塊共同實(shí)現(xiàn)：評(píng)分模塊、評(píng)語(yǔ)模塊和糾錯(cuò)模塊。其中，評(píng)分的模型框架結(jié)合了傳統(tǒng)的方法和深度學(xué)習(xí)的方法，以詞、句、篇章作為核心的評(píng)分維度;評(píng)語(yǔ)模塊提供全文評(píng)語(yǔ)、詞匯推薦、范文推薦;糾錯(cuò)模塊提供14個(gè)類別的語(yǔ)法錯(cuò)誤識(shí)別及修正，包括淺層的拼寫錯(cuò)誤、深層的語(yǔ)法錯(cuò)誤等。應(yīng)該說(shuō)，這是人工智能技術(shù)的巨大進(jìn)步。

但是，就目前的技術(shù)條件而言，人工智能判作文還僅限于一定的輔助作用。當(dāng)前的做法是將機(jī)器閱卷與人工閱卷結(jié)合，當(dāng)機(jī)器與人工閱卷結(jié)果分差較大時(shí)，機(jī)器會(huì)將該試卷自動(dòng)挑選出來(lái)交給專家組進(jìn)行最后判別，從而減少主觀評(píng)價(jià)的差異性，使得主觀題的評(píng)價(jià)更加客觀、公平。??????????? （據(jù)《科普時(shí)報(bào)》）97F9E18A-42E8-45E8-9B87-08FB8318D94F