自動改卷系統的設計與研究

摘要：隨著教育信息化的不斷發展，傳統的手動評分方式在教育評估領域逐漸暴露出效率低、主觀性強、可擴展性差等問題。自動改卷系統的提出，旨在利用現代計算機技術，特別是人工智能和機器學習技術，解決這些問題，并為教育領域提供一種高效、公正的評估手段。自動改卷系統集成了選擇題、填空題、簡答題、主觀題以及圖像識別等多種評分模塊，利用自然語言處理、機器學習和圖像識別技術實現了自動化評分，能夠自動化處理各種類型的試卷評分工作，極大地提高了評分的效率和準確度。

關鍵詞：自動改卷；模塊；評分；設計

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）01-0054-03 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

隨著技術的持續革新，尤其是人工智能和大數據技術的廣泛普及，自動改卷系統的研究逐漸從單一的題目評分向智能化評估轉變。自動化評分系統不僅是一種提升評分效率的技術手段，更蘊含著深遠的教育意義。一方面，自動評分能在確保評分公正性的同時，消除人為因素帶來的偏差，特別是在大規模考試或在線教育環境中，其系統化和標準化的評分方式能確保所有學生接受統一標準的評估。另一方面，自動評分系統還能為教師提供詳盡的成績分析報告和反饋，助力教師更深入地了解學生的學習狀況和知識掌握水平[1]。借助自動化評分系統，教師不僅能減輕批改負擔，還能將更多時間和精力投入教學策略的優化和學生個性化輔導中。

1 自動改卷系統架構設計

1.1 系統總體架構設計

自動改卷系統的總體架構設計是構建高效、可靠的自動評分平臺的基礎，它決定了整個系統的性能、可擴展性以及后續的維護和優化難度。自動改卷系統的架構設計需要從功能模塊的劃分、數據流的傳遞、技術棧的選擇以及系統的可擴展性等多個方面進行綜合考慮。具體的系統功能圖如圖1所示。

首先，系統應采用模塊化架構，每個功能模塊的獨立性和耦合度較低，以確保系統的靈活性和可擴展性，通常自動改卷系統可以分為數據獲取模塊、評分引擎、反饋模塊、報告生成模塊和數據庫模塊5大主要模塊，每個模塊相對獨立，各自承擔不同的功能，且模塊之間通過標準化接口進行數據交互和通信，從而實現高效協同工作。其次，評分模塊依據題型和題目性質，采用不同的評分算法。再者，在學生提交答案后，評分結果和反饋內容需要通過反饋模塊及時傳達給學生，該模塊不僅要輸出學生的得分，還應提供具體的答案解析、錯題分析和改進建議。最后，報告生成模塊則負責根據評分結果生成詳細的成績報告，報告內容應包括學生在每道題目中的得分情況、各個知識點的掌握程度、優缺點分析以及學習建議等，此模塊不僅能夠幫助教師快速了解學生的學習狀態，也能為學生提供有價值的學習反饋。在實際應用中，自動改卷系統需要有一個數據庫模塊來進行數據存儲和管理，所有的答卷、評分結果、學生反饋和報告都需要存儲在數據庫中，確保數據的安全性、完整性和高效訪問。

1.2 選擇題與填空題評分模塊設計

1.2.1 選擇題評分設計

選擇題因其具有固定的標準答案，其評分邏輯主要基于學生答案與標準答案的匹配度。在設計選擇題評分模塊時，首要考慮的是如何精確識別學生的選擇。對于計算機化試卷，選擇題答案以電子形式記錄，系統只須比對學生答案與標準答案，即可直接給出評分。該模塊的核心任務是判斷學生選擇是否正確，采用精確匹配方式，即將學生答案與正確答案直接比對。每道選擇題的得分規則應明確，通常每題得分固定，正確得滿分，錯誤得零分。對于選擇題評分系統，處理非標準化答案格式是一大技術難點。系統需通過預設規則，自動識別選擇題的答題方式，并根據不同情況給出相應評分。為提高系統的通用性和準確性，可引入模糊匹配技術。對于多選題等復雜選擇情況，系統可根據學生選擇選項與正確答案的重合度，自動計算得分。

1.2.2 填空題評分設計

與選擇題不同，填空題的答案并非固定選項，而是要求學生填寫空白處的正確答案。因此，填空題評分設計需更加靈活，以適應多樣化的答案格式。傳統填空題評分采用精確匹配方式，但這種方式忽略了學生答案的多樣性和變化性。為適應實際應用場景，填空題評分模塊須具備更高靈活性。在設計時，首要考慮的是如何進行答案匹配。對于大多數填空題，答案通常為關鍵字或短語，系統需識別學生填寫內容是否與標準答案一致或相似。精確匹配雖能滿足基本需求，但對于同義詞、拼寫錯誤等非標準化回答，則顯得過于嚴苛。因此，模糊匹配技術在填空題評分中尤為重要。通過引入自然語言處理（NLP） 技術，系統能夠理解學生答案的上下文語義，識別出與標準答案意思相近的回答，并據此給出評分。

1.3 簡答題與主觀題評分模塊設計

簡答題與主觀題的評分模塊是自動改卷系統中最具挑戰性的部分。相較于選擇題和填空題，簡答題和主觀題的答案具有開放性和主觀性，評分標準難以統一。因此，設計一個高效、準確的評分模塊對自動改卷系統的成功至關重要。該模塊的核心任務是通過自然語言處理（NLP） 技術和機器學習方法，對學生的文本答案進行語義理解和評估，以提供公正、精確的評分結果。首先，須對學生的文本答案進行預處理，包括去除停用詞、分詞、詞性標注、命名實體識別、同義詞替換等步驟，以提取有意義的特征，為評分提供基礎數據。其次，簡答題與主觀題的評分方法可分為基于規則的評分和基于模型的評分兩類。基于規則的評分方法通過關鍵詞匹配、句型結構分析等預定義規則進行評分；而基于模型的評分方法則通過訓練機器學習模型進行評分。為確保評分系統的準確性和公平性，需使用廣泛的測試數據集進行訓練和評估，確保評分結果與人工評分的一致性。同時，系統還應進行不同題型、不同學科的多維度測試，以保證其通用性和擴展性。最終，系統應具備自我學習能力，通過學習和優化錯誤案例，不斷提升評分的精度。

1.4 圖像識別與手寫評分模塊設計

圖像識別與手寫評分模塊的設計旨在高效處理手寫卷面，并保證評分的準確性和一致性。系統采用圖像識別技術，結合現代OCR技術，將手寫答案轉化為可供機器處理的文本，再根據特定的評分算法進行評分[2]。圖像識別的首要步驟是手寫試卷圖像的預處理，隨后通過OCR技術將手寫圖像中的文字轉換成機器可理解的文本。然而，手寫字體的多樣性和個體差異性對OCR的準確性構成挑戰，尤其是字跡潦草、筆跡不清的學生答案。因此，手寫評分系統的OCR模塊設計需選擇合適的OCR工具，并對識別結果進行優化和后處理。常見的后處理方法包括糾錯算法、字符組合和字典匹配，以有效減少OCR識別錯誤引起的評分不準確問題。在獲得清晰的文本信息后，手寫評分模塊的核心任務是對這些文本信息進行分析和評分。為提升評分準確性，系統可訓練機器學習模型，基于大量歷史答卷數據學習如何根據書寫內容進行評分。基于深度學習的評分模型能夠識別復雜的語句結構和細節，尤其在具有開放性答案的主觀題中，能更準確地判斷學生是否掌握核心知識點。

2 自動改卷系統評分算法的實現

2.1 選擇題與填空題評分算法

選擇題與填空題的評分相對直接，主要依賴于答案的匹配程度。對于選擇題，為提高系統效率，通常采用規則引擎進行處理。具體而言，每道選擇題均設有固定標準答案，系統會將用戶答案與標準答案進行直接比對，并返回正確或錯誤的評分結果。對于填空題，評分方法則更為多樣，包括精確匹配、模糊匹配以及正則表達式匹配。在精確匹配中，系統會對學生的答案與標準答案進行逐一比對，完全一致時方得分。若存在同義詞或近似表達，則通過模糊匹配算法計算兩個字符串的相似度，以判斷答案的正確性。選擇題和填空題的評分不僅在于給出分數，更需在錯誤情況下提供有效反饋。當學生答案與標準答案存在細微差異時，系統應能自動生成糾錯建議，這既有助于學生理解錯誤原因，也能提升系統評分的透明度和用戶滿意度。為進一步提升評分算法的性能與適應性，系統結合了機器學習技術，通過訓練自動識別填空題的潛在答案模式。此外，評分算法的改進還依賴于教師或用戶的反饋數據。當用戶發現評分結果有誤時，手動修改的記錄可作為訓練數據，助力系統優化評分規則。

2.2 簡答題與主觀題評分算法

簡答題和主觀題的答案往往具有開放性和多樣性，人工評分雖帶主觀性，但能綜合考慮答案的邏輯性、完整性和準確性等多個維度。為在自動評分中模擬這種人工評分效果，評分算法常借助自然語言處理和機器學習技術。在基于機器學習的評分方法中，簡答題和主觀題評分算法多采用監督學習模型，需通過大量標注數據進行訓練。訓練數據包括學生答案及其對應評分[3]。常用的機器學習模型有支持向量機（SVM） 、決策樹、隨機森林（RF） 等，它們能學習到不同答案的評分規律。在深度學習領域，卷積神經網絡（CNN） 、長短期記憶網絡（LSTM） 和雙向編碼器表示（BERT） 等深度神經網絡模型也常被應用于文本分類和評分任務，能自動從學生答案中提取特征并進行評分。對于簡答題和主觀題評分，僅給出分數是不夠的，還需為學生提供針對性反饋。這不僅有助于學生認識自身不足，也能幫助教師改進教學。評分系統可根據答案內容生成自動化評語，如指出錯漏點、提出改進建議等。為實現這一目標，系統結合了生成式語言模型（如GPT） 來生成反饋內容。對于錯誤答案，系統可提供正確答案的簡要說明，并指出學生答案中遺漏的關鍵點。通過引入反饋機制，系統評分功能得以擴展，不僅成為評估工具，更是學習指導工具。同時，反饋機制還能與教師評價相結合，使評分結果更加可靠。

2.3 評分評估與優化

評分算法的準確性是衡量自動改卷系統優劣的關鍵。因此，評估和優化算法是實現高效自動評分的核心步驟。在訓練評分模型時，需首先劃分訓練集、驗證集和測試集，并采用交叉驗證等方法評估模型的泛化能力。在評估評分算法性能時，常用指標包括準確率、召回率、F1分數等。對于主觀題評分，還可引入Kappa系數、平均絕對誤差（MAE） 等指標來衡量評分的一致性和準確度[4]。在算法優化方面，最常用的方法是調整模型參數。對于支持向量機（SVM） ，可調整核函數和正則化參數；對于深度學習模型，則可優化學習率、網絡層數和激活函數等。近年來，自動化超參數搜索工具在評分算法中得到廣泛應用，能高效找到最優參數組合。通過引入集成學習方法，如隨機森林（RF） 或梯度提升樹（GBDT） ，綜合多個模型的預測結果，可進一步提升評分算法的穩定性和準確性。在數據優化方面，擴大和多樣化數據集是提升評分效果的重要手段。通過收集更多實際考試中的答題數據，并進行高質量標注，可顯著提高模型的泛化能力。同時，為避免模型在某些特定答案類型上的偏差，可設計針對性的訓練集，如增加非標準答案、非完整答案的樣本比例。此外，數據增強（Data Augmentation） 技術也能生成更多樣化的訓練樣本，增強模型的魯棒性[5]。在系統性能優化方面，實時評分的響應速度是一個關鍵指標。優化系統性能可通過改進底層計算架構來實現。此外，緩存（Caching） 技術也能加快評分速度，將標準答案和評分規則預先存儲在高效緩存中，減少重復計算的時間消耗。對于大規模考試，系統應采用分布式部署方式，將評分任務分配到多個服務器節點，以確保高并發情況下的評分穩定性。

3 結束語

綜上所述，自動改卷系統的提出旨在利用人工智能和機器學習等現代信息技術解決傳統手動評分方式在教育評估領域存在的效率低、主觀性強、可擴展性差等問題，并為教育領域提供一種高效、公正的評估手段。本文設計了包括數據采集模塊、評分模塊、反饋模塊、報告生成模塊和數據庫模塊在內的多層次系統架構，采用分布式架構以確保在大規模用戶訪問下保持高效的響應速度和穩定性。盡管系統實現仍面臨一些技術與實踐挑戰，但隨著相關技術的不斷成熟和優化，自動改卷系統將逐步走向成熟，并在未來的教育實踐中發揮越來越重要的作用。

參考文獻：

[1] 李燁紅，黃培泉，周詩婷，等.基于微服務架構的自動判卷系統設計與實現[J].現代信息科技，2024，8（11）：101-105，110.

[2] 朱家全，韋海清.淺析自動改卷系統優勢的探究[C].第四屆創新教育與發展學術會議論文集（二） ，2023：221-229.

[3] 高強，潘俊，劉薇，等.基于機器視覺的答題卡自動評分系統設計與實現[J].計算機時代，2023（12）：180-183.

[4] 錢升華.基于孿生網絡和BERT模型的主觀題自動評分系統[J].計算機系統應用，2022，31（3）：143-149.

[5] 高強，黃宇飛，潘俊.基于SVG的可定制答題卡生成系統設計與實現[J].軟件，2023，44（3）：84-89.

【通聯編輯：代影】

基金項目：2023 年廣西高校中青年教師科研基礎能力提升項目“大數據背景下高校自動改卷智能化系統的研究”（編號：2023KY1595）