中文寫作智能批閱的精準實施與結果的有效運用

摘要： 智能批閱是目前智慧教育新興的研究領域，它為寫作評價與寫作教學帶來了無限的想象空間。在完善與提升中文寫作智能批閱功效方面，除了技術手段的不斷提升之外，還需要從教學角度來研究寫作智能批閱的精準實施與結果的有效運用。可從以下幾個方面探討：第一，如何從命題角度強化具備解釋性的特征值，提升中文寫作智能批閱的精準度;第二，如何從評價標準的角度，探索寫作各能力維度的評估模型;第三，如何運用中文寫作智能批閱的結果形成大數據分析，以此構建作文個性化提升路徑。

關鍵詞：中文寫作;智能批閱;特征值;評估模型;大數據分析

中文寫作智能批閱是指采用計算機程序對作文進行智能評分，也就是我們平常所講的“寫作自動化評分”。國外英語寫作自動評分的研究始于20世紀60年代。1966年，美國杜克大學教授埃利斯·佩奇（Ellis Page）帶領研究團隊開發了“PEG”（project essay grader），這是最早的寫作自動評分系統。它在分析語言表面結構方面效果較好，但在分析寫作內容時存在一定不足。20世紀90年代，美國培生知識分析技術公司開發的“IEA”（intelligent essay assessor）和美國教育考試服務中心的吉爾·伯斯坦（Jill Burstein）博士等開發的“E-rater”（electronic essay rater），則在評價寫作內容方面有了很大提升;由美國卓越學習公司開發的“IntelliMetric”則是第一套基于人工智能的比較全面的寫作評分系統。

國內中文寫作自動化評分的研究始于21世紀初。在借鑒國外英文寫作自動化評分原理的基礎上，研究者嘗試將智能批閱技術用于課后作文批改、低風險作文測試，在一些高利害的考試中也開始嘗試用智能批閱技術作為作文閱卷的輔助手段。

然而，中文寫作智能批閱自一開始就陷入學界的爭議之中，質疑者的意見主要集中在這幾個方面：第一，中文寫作重“義”、重“情感”，冷冰冰的智能批閱技術如何保證評價的準確性與可靠性？第二，中文寫作智能批閱是否有形成統一模板的趨勢，造成寫作者個性的缺失？第三，智能批閱可以說是教育教學評價方式上的一個變革，這對教師的作文教學會帶來哪些變數？

筆者自2018年起開始進行省級重點課題“大數據時代中小學作文智能網絡教育研究與實踐”的探討，在中文寫作智能批閱的精準實施及評價結果的運用方面進行了一些嘗試。筆者認為，智能批閱只是一種閱卷手段，關鍵在于怎么運用。在不斷完善技術手段的同時，我們也應該從教學端考慮，從命題、評價及大數據結果運用的角度不斷完善中文寫作智能批閱，讓它從最初的單純評分測量手段轉變為評分測量手段、能力評價手段與個性化寫作能力提升手段相結合的綜合智能體。

一、命題形式上凸顯特征值，提升智能批閱的精準度

中文寫作智能批閱是指借助計算機的自然語言處理、信息檢索、技術統計、人工智能等多項技術，通過特征值抽取、模型篩選、算法確定、分數報告與解釋等幾個核心環節，完成對一篇文章的“計算”，也就是“批閱”。從技術層面來看，明顯的特征值和固定的評價模型有利于計算機提升批閱的準確性。但是，寫作是一件豐富多彩的事情，尤其是中文寫作，更重視內容的豐富多樣、形式的個性化張揚。從這個角度來講，不是所有的寫作試題都適宜于智能批閱，因此，要提高智能批閱的精準度，首先要在作文命題上做一些適合智能批閱特點的設計。

適合智能批閱的作文試題應該符合以下要求：第一，寫作對象指向明確，特征明顯;第二，寫作內容有一定的限制，便于特征值的有效抽取;第三，寫作要求可操作性強。過于空洞、發散的作文試題，則不利于智能批閱技術的精準實施。

實踐中，我們選擇了教材中一些單元的作文試題，經過修改將其變成更適合智能批閱的試題。例如，統編教材七年級上冊第一單元“寫作實踐”中的“練習一”：

（原題）九月份，由夏入秋，天氣轉涼，晝夜溫差增大，自然景物、人們穿戴等方面也相應發生了許多變化，你注意到了嗎？到生活中去細心觀察、體驗，選取一個場景，寫一段文字描述這些變化。

（修改）九月份，由夏入秋，天氣轉涼，晝夜溫差增大，學校的自然景物、同學和教師的穿戴等方面也相應發生了許多變化，你注意到了嗎？到生活中去細心觀察、體驗，選取學校中的一個場景，寫一段文字描述這些變化。

依據表1的特征值分析，修改后的這道題目中，有“九月份”的特定時節限制，有“學校”的空間特征限制，有“自然景物”“人們穿戴”等觀察對象的特征限制，還有“場景描寫”的寫作特征限制。這樣特征值更加明顯，中文寫作智能批閱的精準度更高。

此外，擬制作文試題的時候，為了讓寫作特征值更加明顯，我們提倡擬題時的“一題一點”：一個較為明確的主題，一個著重突破的寫作點。

例如這樣一道作文試題：

“考試”是我們最熟悉的一種學習活動，很多人認為“考試”是緊張而又辛苦的，但是，如果我們換一個角度來看，可以尋找出“考試”的許多快樂。請圍繞“考試”主題，按照下面的要求，寫一篇記敘文。

要求：1.以“考試”為線索，寫出學習與生活的樂趣。

2.通過細膩的心理活動描寫來表現人物的內心世界。

3.不少于600字。

依據表2的特征值分析，這道題目在“主題”與“突破點”上的限制分別為“學習與生活的樂趣”和“細膩的心理活動描寫”。“一題一法”的擬題方式，不僅讓寫作的針對性更強，也更有利于特征值的凸顯，提升智能批閱的精準度。

二、建立分項分等的評價模型，構建智能批閱的多維評價模式

目前，單純用于測量的機評作文一般只提供一個最終得分，但是從教學評價的角度來看，我們需要有多個維度的測量數據，因此需要構建一個多維度的評價模型。

我們可以依據以下步驟建立一個比較科學的中文寫作智能批閱多維度評價模型：第一步，研究《義務教育語文課程標準（2011年版）》和《普通高中語文課程標準（2017年版）》，細化小學至高中各學年段作文評價標準的要求。第二步，按照分項（分為立意、中心、內容、結構、語言等項）、分等（按照從高到低的順序分為六等）的原則，構建作文多維評價模型（見表3）。第三步，依據多維評價模型，結合各學段的教材，從各個評價維度具體擬寫各單元作文的評分細則，或者擬寫作文測試題的評分細則。

進行中文寫作智能批閱前，可以依據這個多維評價模型，根據年級、學情的不同，以及具體的作文試題設置具體的評價內容。同時，智能批閱的給分也從單純的總分給分改變為分項給分。

三、從系統構建角度將智能批閱的自動評分轉變為寫作能力的系統性評價

單個寫作試題的自動化評分結果顯示出的只是一次作文的測量情況，而且，因為中文寫作智能批閱試題特征值的要求，測量的范疇可能比較狹窄單一。但是，如果將每一次作文的測量情況放在一個大的作文系統框架里來研究，就有了“由點到面”的突破，能夠全方位地為學生的寫作能力以及潛在屬性發展提供研究的證據，從而揭示出寫作能力的普通發展規律與不同子群體寫作能力發展之間的差異，為我們的寫作教學提供重要的研究內容。

通過分析課標、教材和作文課堂教學現狀，我們初步構建了一個系統性與序列性相結合的作文體系。這個體系從小學三年級一直到高中三年級，按照“一題一點”的形式構建了寫作系統。表4至表6所示的初中學段寫作系統構建表中，“一題”就是寫作主題，根據課標、教材要求及學生年齡的認知特點，系統地安排寫作主題，盡量做到寫作主題不重復;“一點”就是寫作突破點，從寫作方法和寫作技巧的角度設置，每一次作文重點突出一種作文方法或者作文技巧的訓練，做到重點突出，針對性強，能夠深入掌握這一方法或技巧，進行深度訓練。

四、有效運用智能批閱的數據結果，全面服務寫作教學水平的提升

如果將智能批閱的作用僅僅理解為降低了人工作文評分的時間成本和精力成本，那是非常膚淺的認識。它的巨大魅力在于大數據的收集及基于大數據分析的個性化服務。

（一）基于大數據分析的作文評價報告

借助智能批閱的多維評價模型，教師可以得到學生本次作文在主題表達、思維特征、材料范圍、結構特點、用語習慣等方面的多維度數據。同時，針對所有參與寫作者進行大數據分析，可形成一個既有整體學生寫作共性分析，又有單個學生個性化特征分析的作文智能評價報告，從而為學生的寫作水平提升提供更好的幫助。

（二）基于大數據分析的范文智能推送

在智能批閱的基礎上，我們還可以搭建基于大數據分析的作文網絡智能學習平臺。通過大數據分析，對學生的中文寫作智能批閱數據進行系統分類，結合作文中體現的年齡特點、思維特點、性格特點、語言習慣和寫作風格，遴選并推薦與學生特點相匹配的范文，并智能推薦相匹配的群文閱讀、眾籌閱讀信息，形成針對不同層面和特點的學生作文的智能推送，更好地為學生提供個性化的學習資源，從而激發學生自主學習愿望，也為學生的自主學習提供智能的路徑指引，養成學生的自主學習習慣。

（三）基于大數據分析的批改數據反饋

在作文教學中，作文評價標準難以準確把握而導致教師作文評價主觀性較強、偏差較大的問題一直很難解決。智能批閱之后的大數據分析，則是教師準確掌握作文評分標準、提高作文批改水平的第一手教研資料。教師可以根據這些大數據，自我糾正作文評卷中的認識誤差，進一步提升自己的作文閱卷水平。

（四）基于大數據分析的作文標桿庫建設

標桿作文是教師在作文評價與作文講評中經常用到的，但常常因為標桿作文設置的不準確影響到作文評價的質量，也影響到學生作文能力的提升。中文寫作智能批閱則能通過大數據的篩選與分析，給教師提供一個海量的標桿作文庫。利用這些標桿作文，教師可以進一步領悟與掌握評價的尺度，快速提高作文評分水平。學生也可以利用這些標桿作文了解自我，突破自我，提升寫作能力。

（五）基于大數據分析的作文微課資源建設

教師可以依據大數據分析反映出的學情難點，細化知識與能力的關鍵點，制作相應的微課講解視頻，建立海量的作文微課教學資源，形成作文微課資源“云端”。同時，學生通過使用中的數據記錄與積累，可形成對資源的精準定位，然后通過資源特點的標簽化，實現學習需求的精準配對。通過不斷的配對使用，積累反饋信息，完善資源構成，能夠形成適合學生特點的個性化教學微資源庫。

此外，微課教學資源庫的建設，能夠實現對微課資源的智能匹配與智能分析查找，為教師的課堂教學提供更豐富、更適合的微課資源，有效解決課堂效率提升問題，也幫助解決教育資源均衡的問題。

五、中文寫作智能批閱的未來發展方向

中文寫作智能批閱不僅僅是一種方法上的創新，更是教育理念與教育思想的創新與提升。無論是從創新的角度，還是從未來發展方向的角度看，中文寫作智能批閱的開展都非常有價值。

第一，智能批閱將成為作文教學的一種輔助手段。智能批閱只是一種評價形式，計算機只是一種工具，它必須學習人的評價模式之后才能通過復雜的運算開啟自己的工作。所以，希望智能批閱完全取代人工作文評分是不現實的，我們應該將智能批閱看作人工作文評閱的一種輔助方式，主動地將作文評價分成智能批閱和人工批閱兩類，并根據不同類型的特點擬定相應作文題目和評分標準，體現出兩類作文的不同特色。這樣，限制與發展相依相存，學生既能在限制的空間里磨煉自己的適應能力與操作能力，也能在發展的空間里盡情想象、盡情發揮，施展個人特色。所以，從全面的角度來看，無須擔心智能批閱可能會犧牲個體的個性，也無須擔心一些有創意的作文可能被湮沒。

第二，智能批閱將成為大數據采集的主要手段。智慧教育將成為未來教育的重要組成部分，大數據的采集與分析將是教研的主要手段，智能批閱在數據的采集方面有著得天獨厚的優勢，它將承擔起寫作數據采集的主要任務。

第三，智能批閱的評價維度將更加豐富，各種維度的相關數據將成為學生寫作能力檢測與分析的依據，并在此基礎上研究形成各學段、各年級的寫作能力標準，最終形成寫作能力測量模型。

第四，智能批閱基礎上的智能推送將成為學生作文個性化提升的重要路徑。智能批閱產生的相關數據，包括橫向的整體數據與縱向的個人數據，將成為分析學生寫作能力的重要數據。作文智能平臺要根據數據分析出學生寫作的盲區與誤區，并實施數據標簽基礎上的范文、微課的智能推送，為學生尋找到適合自己的個性化寫作提升途徑。屆時，計算機不再是冷冰冰的機器，智能批閱也不再是呆滯的統一模板，而會是在智慧教育背景下成為學生個性化寫作提升的貼心助手。

第五，智能批閱將給教師的作文教學帶來理念上的重大改變，教師將更關注學生作文的相關數據，關注學情，同時更關注微課資源的積累以及資源的共建共享，在學生寫作個性化提升方面，給予更多的提升路徑指引。學生在教師及大數據分析指引下的智慧自主學習將成為寫作能力提升的主要途徑。

第六，智能批閱基礎上搭建的寫作智能平臺，以及基于大數據分析而進行的作文微課資源建設，可有效解決目前作文教學師資的城鄉差異和校際差異，從另一角度有效解決教育師資均衡的問題。

注：本文系湖南省“十三五”教育科學規劃重點課題“大數據時代中小學作文智能網絡教育研究與實踐”（課題批準號：XJK18JC003）研究階段性成果。

（作者劉兵系湖南省長沙市教科院基教室主任，中學語文教研員，高級教師;易海華系湖南省教科院初中教育研究室主任，中學語文教研員，副研究員）

責任編輯：孫建輝