在2020年底舉辦的2020年人工智能與教育大數(shù)據(jù)大會上，中國教育國際交流協(xié)會會長劉利民表示，教育領(lǐng)域已成為人工智能重要應(yīng)用場景之一。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)開展的個性化學(xué)習(xí)已覆蓋學(xué)生超千萬。在2020年高考閱卷工作中，已經(jīng)有9個省針對語文、英語作文等主觀性命題引入了機器閱卷。

不過，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)行簡單評判，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多年的特級教師賈麗娟說，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：“如果利用人工智能去判作文，可能會有學(xué)生在寫作文的時候，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。”

目前，人工智能作文批改功能主要由3個核心模塊共同實現(xiàn)：評分模塊、評語模塊和糾錯模塊。其中，評分的模型框架結(jié)合了傳統(tǒng)的方法和深度學(xué)習(xí)的方法，以詞、句、篇章作為核心的評分維度;評語模塊提供全文評語、詞匯推薦、范文推薦;糾錯模塊提供14個類別的語法錯誤識別及修正，包括淺層的拼寫錯誤、深層的語法錯誤等。應(yīng)該說，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)前的做法是將機器閱卷與人工閱卷結(jié)合，當(dāng)機器與人工閱卷結(jié)果分差較大時，機器會將該試卷自動挑選出來交給專家組進(jìn)行最后判別，從而減少主觀評價的差異性，使得主觀題的評價更加客觀、公平。??????????? （據(jù)《科普時報》）97F9E18A-42E8-45E8-9B87-08FB8318D94F