49、潜在语义分析（LSA）在问卷回答评估中的应用

潜在语义分析（LSA）在问卷回答评估中的应用

1. 引言

过去五十多年来，人们一直在研究和探讨使用计算机系统评估和理解测试及调查问卷中的开放式回答，旨在克服人工评分的难题。封闭式问题（如选择题）虽便于自动评分，在标准化测试和信息调查中很有用，但并非适用于所有情况，也无法提供开放式问题那样的评估选项。而论文和简答题因其独特的洞察力，在测试和调查中仍被广泛使用。

随着计算机技术进步以及我们对语言、思维和学习的理解加深，如今已能开发出评估开放式回答非结构化文本的自动化系统，这在二十年前是难以想象的。本文将介绍一种处理开放式回答的机器学习技术——潜在语义分析（LSA），探讨其作为学习理论、人类思维计算模型和强大文本分析工具的应用。

2. 用于评估的论文

人类以自然语言进行思考、表达、学习和推理。能够用自己的语言回答问题，而不受预设选项的限制，一直是衡量理解和学习成果的重要方式。尽管选择题在许多测试领域证明了其价值，但论文问题在很多学习领域仍是主要的评估工具，尽管存在一些问题。

2.1 开放式回答的独特评估优势

开放式回答具有以下关键优势：
- 展示回忆相关信息的能力。
- 体现对概念的综合理解，而非仅仅是对事实的识别。
- 允许表达创造性和发散性思维，让回答者用自己的语言表达想法或分析信息。
- 在教育情境中，论文能展示学生更有用的知识水平，为教育者提供额外教学指导的线索。论文评估的反馈有助于学生学习特定内容和思维技能。
- 满足人们交流知识的普遍需求，教育者应鼓励以自创散文表达知识。在测试环境之外，交流有时比事实知识更重要。
- 某些问题不适合用封闭式问题，高