25、基于文本摘要的描述性作业自动评分方法

基于文本摘要的描述性作业自动评分方法

在当今数字化学习的浪潮中，作业和课堂评估对于学生的形成性评价至关重要。随着在线学习系统的迅速发展，开展小型评估和作业以积极吸引学生参与学习变得尤为必要。然而，教师手动批改所有作业不仅耗时、繁琐，还容易出错，而且评分结果可能因不同的评判标准而有所差异。目前，虽然在自动评估和评分编程作业方面有大量研究，但对于描述性段落写作作业的自动评分，尤其是能够独立于特定领域的方法，仍然存在很大的需求。本文将详细介绍基于自然语言处理（NLP）文本摘要技术的描述性作业自动评分方法。

1. 自然语言处理与作业评分的背景

自然语言处理（NLP）利用算法对人类语言进行解释和处理，是机器学习中应用广泛的领域之一，除了在医疗保健、物联网、通信系统和安全等重要领域有应用外，随着人工智能的持续发展，专业人员需要开发能够分析语音和词汇、发现上下文趋势以及生成文本和音频见解的模型。

作业和课堂评估是学生形成性评价的重要组成部分。在在线学习系统日益普及的今天，进行小型评估和作业对于促进学生积极学习至关重要。但手动批改作业存在诸多问题，因此需要一种自动化的解决方案。目前，在编程作业自动评分方面已有很多研究，但描述性作业的自动评分仍有待完善。

2. 相关技术综述

• 现有评估系统 ：Shehab 等人提出了一个评估曼苏拉大学学生论文的系统，该系统包含基于神经网络的评分引擎和一套评估功能，可借助 NLP 工具确定语法错误、词汇使用等问题。Qiu 等人则提出了一种基于语义相似度的论文答案评分方法，但这些方法由于缺乏合适的数据集，无法应用于所有领域。
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