利用人工智能技術改進作業評價機制

◇周幼勤（福建：云霄縣元光小學寶樹校區）

小學數學是基礎學科之一，對于學生的數學學習和未來的職業發展具有重要的影響。傳統的作業評價機制主要依靠教師的主觀評價，存在評價標準不一、難以量化、評價效率低等問題。因此，基于人工智能技術的小學數學作業評價機制的創新具有重要的現實意義和應用價值。人工智能技術可以通過自動化處理和數據挖掘等技術手段，對學生的作業進行智能化評價和反饋，提高評價的客觀性和準確性。當前，人工智能技術在小學數學作業評價中的應用主要包括自動評分、答案解析和作業推薦等方面。

一、小學數學作業評價機制存在的問題

（一）成本高

成本高的問題首先體現在人力成本方面，傳統的人工閱卷方式需要大量的人力資源，包括人工閱卷的專業人員、閱卷的協調和管理人員。這些人力資源的成本較高，同時也容易受到人為因素的影響，如疲勞、情緒等，會導致評分不準確。其次是體現在時間成本方面，傳統的人工閱卷方式需要耗費大量的時間，尤其是在大規模考試或者評估中，需要投入大量的人力物力，占用大量的時間資源，而且人工閱卷需要反復翻閱試卷，耗時長，工作效率低下。同時，傳統的人工閱卷方式需要對每個學生的答卷進行仔細閱讀和分析，容易因為疲勞、馬虎等原因出現評分偏低或偏高的情況，誤差率相對較高，且傳統的人工閱卷方式往往無法實現持續的改進。由于人的閱讀和評價能力是有限的，而且受到人為因素的影響，因而難以實現持續的提高。

（二）標準不統一

首先是評分標準的不明確，評價標準不清晰、評分標準不明確，導致評分不公平。當前，很多學校的評價標準缺乏統一規范，評分依據主觀性大，容易受到人為因素的影響，不同的評價者之間評分標準存在差異，導致評價結果不一致。其次是評分方式不統一，評價者的評分方式不同，如使用不同的評分標準、評分比例、評價體系等，都會導致評分結果的不同，例如，一個教師可能更傾向于關注學生的計算結果，而另一個教師可能更注重學生的解題思路和方法。最后是評價依據不一致，評價依據的不一致也是評價標準不統一的原因之一，教師可能依據不同的要求和標準來進行評價，例如有些評價者注重學生的答案是否正確，而有些評價者更注重學生的思維方式和解題過程。此外，評價者的主觀性也是導致評價標準不統一的因素之一，評價者的主觀因素會影響評分的準確性和公正性，例如評價者可能因為個人喜好、經驗、文化背景等因素而對學生的作業評價存在偏差。

（三）反饋不及時

由于人工評分需要時間，學生需要等待一段時間才能獲得反饋，當學生提交作業后，長時間得不到評價反饋，就容易失去學習興趣，對學習產生消極情緒，進而影響學習效果。反饋不及時，還會造成無法及時糾正錯誤，如果作業評價反饋不及時，學生可能無法及時了解自己的錯誤，無法進行及時糾正，進而影響學習成績。同時，反饋不及時還會導致教師無法及時調整教學策略。教師需要根據學生作業的反饋結果及時調整教學策略和方法，提高教學效果和學生的學習興趣，如果作業評價反饋不及時，教師將無法及時了解學生的學習情況和需要，無法進行及時調整。

二、人工智能技術在小學數學作業評價中的應用方向

（一）自動評分

人工智能技術可以通過對學生答案的自動處理和比對，實現自動化評分，從而減輕教師的工作負擔，提高評價效率。自動評分是人工智能技術在小學數學作業評價中的一種應用，通過分析學生提交的作業內容，結合事先設定好的評分規則，自動給出作業評分結果。例如，一個小學一年級的數學作業是讓學生完成10 道加法和減法算式的計算，教師可以將這些算式的正確答案預設到評分系統中，然后讓學生在評分系統中進行作業提交。學生提交作業后，評分系統將會對學生提交的每一個算式進行計算，并與預設的正確答案進行比對，如果學生的答案與正確答案相符，那么系統會給出滿分。如果學生的答案與正確答案不符，那么系統會給出相應的分數，根據設定的評分規則，分數越高表示學生的答案越接近正確答案。

（二）答案解析

人工智能技術可以對學生提交的數學作業進行分析和解析，為學生提供詳細的答案解析和評價反饋。例如小學二年級的數學作業是讓學生完成以下一道數學題：23+17=？，教師可以將這道數學題的答案和答案解析預設到評價系統中，然后讓學生在系統中進行作業提交。學生提交了作業，評價系統就會自動對學生提交的作業進行分析和解析，為學生提供答案解析和評價反饋。在這個例子中，如果學生計算錯誤，評價系統會分析學生的錯誤并給出相應的解析和評分建議，如，如果學生在個位上錯了，評價系統會向學生展示正確的計算步驟，并給出相應的提示，幫助學生更好地理解和掌握這個數學概念。

（三）作業推薦

人工智能技術可以根據學生的學習情況，為學生推薦適合其水平和興趣的數學作業。例如一個小學三年級的學生正在學習小數的概念，教師希望為他推薦一些適合他的數學作業，從而幫助其鞏固和提高小數的概念。這時，教師可以將學生的學習情況輸入評價系統中，包括學生的年級、學習進度、知識點掌握情況等。評價系統會根據這些信息，結合自己的算法，為學生推薦適合他水平和興趣的數學作業。例如，系統可以推薦5.5+3.1=？的數學題，這道題目是一個加法題目，需要學生對小數的加法有一定的掌握，根據評價系統的分析和預測，這道題目適合學生的水平和興趣，有助于幫助他鞏固和提高小數的概念。

三、利用人工智能技術改進小學數學作業評價機制

（一）框架設計

1.數據采集。通過人工智能技術收集學生的作業答案和學習行為數據，包括答案、答題時間、答題順序、答題頻率、錯題記錄等。

2.數據處理。通過人工智能技術對采集到的數據進行處理，包括數據清洗、特征提取、數據分析等，為后續的評價和反饋提供數據基礎。

3.評價模型設計。通過人工智能技術設計評價模型，包括自動評分模型、知識點掌握度分析模型、答案解析模型等，對學生的作業進行評價和分析，提供個性化的評價和反饋。

4.評價結果反饋。通過人工智能技術將評價結果及時反饋給學生和教師，包括得分、錯題記錄、弱勢知識點、學習建議等，幫助學生了解自己的學習情況和問題，以及指導教師進行教學。

5.學生個性化輔導。通過人工智能技術根據評價結果為學生提供個性化的學習輔導，包括推薦作業、錯題解析、弱勢知識點講解等，幫助學生提高學習效果和學習興趣。

6.教師輔助。通過人工智能技術為教師提供教學輔助工具，包括錯題分析、知識點掌握情況分析、學生學習進度監測等，幫助教師發現學生的問題和優勢，提高教學質量和效率。

（二）數據處理

1.數據清洗。將收集到的作業答案和學習行為數據進行去噪、去重、格式化等處理，保證數據的準確性和一致性。

2.特征提取。從數據中提取特征，比如學生的答案、答題時間、答題順序、答題頻率、錯題記錄等，這些特征可以用于后續的評價和分析。

3 數據分析。使用人工智能技術進行數據分析，如聚類分析、決策樹、神經網絡等方法，從中提取學生的學習模式和行為特征，分析學生的答題習慣、知識點掌握程度、易錯點等信息。

4.知識點映射。將學生的答案映射到相應的知識點上，根據學生的答題情況和知識點的難度、重要程度等因素，評估學生對各個知識點的掌握情況，為后續的個性化評價和反饋提供依據。

5.模型訓練。使用機器學習或深度學習等技術，對收集到的數據進行模型訓練，建立評價模型，用于對學生的作業進行自動評分、知識點掌握度分析等。

6.結果可視化。通過數據可視化的方式將分析結果以圖表、表格等形式展現出來，便于教師和學生理解和使用。同時，通過可視化的方式反饋學生的評價結果和學習建議，增加學生的參與感和積極性。

（三）設定評價指標

1.自動評分準確率。作為基于人工智能技術的評價機制，自動評分準確率是評價機制的核心指標之一。評價機制需要實現高準確率的自動評分功能，保證對學生作業的評分結果具有可信性和科學性。

2.知識點掌握度。在對學生作業進行分析的過程中，評價機制需要準確地分析學生對不同知識點的掌握程度。這一指標的準確性關系到評價機制的科學性和有效性。

3.個性化。評價機制需要針對不同學生的學習特點和水平，實現個性化的評價和反饋，提高評價機制的實用性和有效性。

4.學習建議。評價機制需要根據學生的學習情況和評價結果，給出具有指導性和可操作性的學習建議，促進學生的自主學習和提高學習效果。

5.系統穩定性和安全性

評價機制需要具備穩定的運行性能和高度的數據安全保障，避免出現數據泄露、評價結果不穩定等問題，保證評價機制的可靠性和安全性。

6.用戶體驗度。評價機制需要具有良好的用戶交互性和友好的界面設計，提高用戶體驗度，促進學生和教師的使用和接受度。

（四）優化與改進

1.數據集優化。評價機制需要建立大量的數據集，包括標注數據集和非標注數據集等，以支撐機器學習模型的訓練和優化。評價機制可以通過不斷擴充數據集規模、提高數據質量等方式，優化數據集，提高機器學習模型的準確性和穩定性。

2.模型優化。評價機制需要不斷改進機器學習模型，以提高自動評分的準確性和效率。評價機制可以通過調整模型的超參數、優化損失函數、改進網絡結構等方式，優化機器學習模型。

3評價指標優化。評價機制的評價指標需要不斷優化和改進，以保證評價結果的準確性和可靠性。評價機制可以通過引入更多的評價指標、改進評價指標的計算方式等，優化評價指標，提高評價機制的科學性和實用性。

4.智能輔導優化。評價機制可以通過引入智能輔導模塊，為學生提供個性化的學習建議和輔導服務。評價機制可以基于學生的作業表現、學習歷程等數據，為學生提供個性化的學習建議和輔導服務，提高學生的學習效果和學習興趣。

5.用戶體驗優化。評價機制可以通過優化用戶界面，提供智能化的交互方式，從而優化評價結果展示方式，提高用戶體驗度，使教師和學生能夠接受人工智能技術。

綜上所述，創新小學數學作業評價機制，需要在自動評分、答案解析和作業推薦三個方面進行創新。在機制設計中，需要設計框架、處理數據、設定評價指標、優化算法模型，才能確保評價機制的有效性和可行性。