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不止会下棋，人工智能还能高考阅卷
近日，大家的关注点都被“李世石大战人工智能”所吸引。孰不知，人工智能不仅会下棋，还能高考阅卷。 为提高效率、保证判卷的稳定性，日本文部科学省甚至考虑到灵活运用人工智能（AI）去帮助阅卷。如果此举能成，这将是日本首次引进AI为高考题评分。 据日本文部科学省估算，在对问答题进行评分时，假设考生有53万人，但阅卷者只有800人的话，就算将培训中的阅卷者也包括在内，阅完所有试卷则需要20到60天。 据悉，人工智能阅卷是依据文章的长短、人为输入的词汇等得分要点，对照答案，在瞬间判断出正误，并给出相应的分数的。而且，当人工智能积累了一定的经验后，还能学习具体的判断标准，最终实现从多个角度做出判断。 目前，中国运用在考试阅卷中的技术，大多以机读卡（一种简单的光学字符识别（OCR）的技术）为主。但是，这只能减少选择题的阅卷工作量。
1.1K50发布于 2018-05-28 - 来自专栏机器学习与统计学
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
本文为“机器学习交流群”群友华兵同学投稿 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ? 5.0) * 100 print("[INFO] score: {:.2f}%".format(score)) cv2.putText(warped, "{:.2f}%".format(score), (10
2.8K30发布于 2019-12-10 - 来自专栏程序IT圈
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶。 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ? 5.0) * 100 print("[INFO] score: {:.2f}%".format(score)) cv2.putText(warped, "{:.2f}%".format(score), (10
1.6K10发布于 2021-01-19 - 来自专栏TEL18600524535
解码笔迹：手写体文字识别技术驱动阅卷系统智能化变革
传统人工阅卷方式受限于效率、成本与主观性，难以满足大规模、高时效的现代教育评估需求。基于深度学习的手写体文字识别技术，正在为这一痛点提供智能化解决方案，悄然改变着阅卷系统的运作模式。 早期基于简单图像处理的自动化阅卷技术，对手写体，尤其是书写潦草、布局复杂、有涂改痕迹的文本识别率低，难以实际应用。 结构化信息提取：不仅能识别文字，还能智能判断填空题的空位、计算题的步骤、作文的段落，甚至分析笔迹的工整度（作为可能的辅助分析维度），实现试卷内容的深度结构化解析。 将手写体文字识别术集成到阅卷系统中，催生了高效、精准、多维的智能化阅卷新范式：高效客观题判卷：对选择题、判断题、填空题等，系统可实现毫秒级自动识别与评分，效率提升数十倍，且结果绝对客观一致。 笔尖流淌的智慧，如今在硅基智能的“注视”下被准确捕捉、解析与衡量。
74010编辑于 2025-12-09 软考启用AI辅助阅卷，考试该如何写出让AI模型和阅卷专家都青睐的满分论文？
根据工业和信息化部教育与考试中心在2025年8月采购的“国家职业资格考试及公开招聘考试阅卷技术服务”项目中，明确包含了AI辅助阅卷功能（支持填空题、问答题、论文题等题型的AI评阅功能）。 这意味着，一篇软考论文将同时面对“阅卷专家”的审查与“AI阅卷”的扫描分析。阅卷专家基于丰富的专业经验，对论文的实践真实性、论述深度与评分细则进行综合评判。 真正的关键，在于读懂这场“人机协同”阅卷背后的新规则！ 因此，我大胆推断，AI阅卷在阅卷整个过程中可能扮演两个角色：一是作为“初筛器”，快速提取作答论文的结构要素、关键词和量化数据，为阅卷专家生成初步分析报告；二是作为“校准器”，在多评机制下，辅助识别不同阅卷专家评分间的异常偏差 2、结构逻辑：提供清晰的“导航图” 混乱的论文结构会增加AI阅卷解析复杂度和阅卷专家理解的难度。在论文写作时必须采用公认的高效结构，为论文叙述搭建清晰的写作框架。
16100编辑于 2026-07-08- 来自专栏北京马哥教育
皇上请阅卷！【2016运维高考-考卷汇总】
一年一度高考时，马帮小伙伴也没闲着，做了一套“运维高考题”，那么现在就由你，没错，就是你————最敬爱的大众评审来一起阅卷啦！ We want you！！！ 2、说说进程和线程的区别 3、查询file.txt以abc结尾的行 4、删除file.txt文件中的空行 5、打印file.txt文件中的第10行 6、对MySQL数据库test进行备份和恢复 备份： 8、linux下如何将GBK编码格式的test_gbk.txt文件转换成UTF-8编码格式，转化后的文件名为 test_utf8.txt 9、说说你用过哪些监控软件，并简述其原理及适用场景 10、写出查看
1K90发布于 2018-05-07 - 来自专栏新智元
高考&中考也AI，机器人阅卷技术曝光
人工智能技术为解决这一问题提供了一种可能性——让智能化的机器来阅卷。 机器阅卷可以保证过程的客观性和一致性，从某种程度上来说是保证高考公平公正的一个方法。 要想机器阅卷技术真正普及并为阅卷工作带来便利，无法回避的一个难关就是：批阅学生用母语写的作文。 机器阅卷技术的未来 未来，随着人工智能技术的发展，除了开放式作文、甚至政史地问答题等试题的批阅中，机器都可以自动阅卷。机器可以自动学习教师的阅卷方法。 比如一次考试有2000份卷子，从第一份卷子开始，机器就可以学习教师的阅卷方法，学到200份的时候机器就可以代替人工，自动对剩下的试卷进行智能化打分。 目前，在国内机器智能阅卷技术发展中，科大讯飞已经在安庆、合肥等地成功试点应用。
4.2K60发布于 2018-03-26 - 来自专栏Lan小站
用Python快速阅卷选择、填空题等客观题目
使用说明： 将所有需要阅卷的答案按照以下格式放到一个target.txt文档中： 姓名+空格+答案1+答案2 多个学生请换行隔开 如： 学生1 A B B B C B B B BD C D C D B
86510编辑于 2022-07-14 - 来自专栏信数据得永生
Python 智能项目：6~10
在这里，S表示智能体可能会暴露的所有状态，而A则表示智能体可以参与的可能动作。 您现在可能想知道智能体如何采取行动。 应该是随机的还是基于启发式的？ 好吧，这取决于智能体与相关环境的交互程度。 状态和奖励将由环境呈现给智能体，而智能体将通过采取适当的行动对智能体采取行动。 这些状态采用从汽车前面的摄像头拍摄的图像的形式。 设计智能体 该智能体将与环境交互，并在给定状态的情况下，尝试执行最佳操作。 智能体最初将执行随机动作，并且随着训练的进行，动作将更多地基于给定状态的 Q 值。 因此，每个字符可以是26字母和10数字中的任何一个。 这要求 CNN 的最终输出层预测与26字母和10数字有关的36类之一。
1K20编辑于 2023-04-23 - 来自专栏信数据得永生
Python 人工智能：6~10
而不是随机选择它们，我们使用k-means++以更智能的方式选择这些中心。 这样可以确保算法快速收敛。 n_clusters参数是指群集数。 在我们讨论它的构成及其在人工智能（AI）中的相关性之前，让我们先讨论一下编程范例。 编程范例的概念源于对编程语言进行分类的需求。 它是指计算机程序通过代码解决问题的方式。 不知情还是知情搜索 约束满意度问题 本地搜索技术 模拟退火 使用贪婪搜索构造字符串 解决约束问题 解决区域着色问题 构建 8 难题求解器 构建一个迷宫求解器 启发式搜索是人工智能吗？ 在第 2 章，“人工智能的基本用例”中，我们了解了 Pedro Domingos 定义的五个流派。 符号主义者流派是最“古老”的流派之一。 至少对我来说，这一事实不足为奇。 _10.png)] 图 10：PuzzleSolver 输出 如果向下滚动，您将看到为解决方案而采取的步骤。
1.9K30编辑于 2023-04-23 - 来自专栏信数据得永生
ensorFlow 智能移动项目：6~10
六、用自然语言描述图像 如果图像分类和物体检测是明智的任务，那么用自然语言描述图像绝对是一项更具挑战性的任务，需要更多的智能-请片刻考虑一下每个人如何从新生儿成长（他们学会了识别物体并检测它们的位置） 如果我们可以在智能手机上运行此模型，会不会更酷？ 但是在此之前，由于模型的相对复杂性以及 Python 中train和run_inference脚本的编写方式，我们还需要采取一些额外的步骤。 假设过去 10 天的价格为X1, X2, ..., X10，其中X1为最早的和X10为最晚，然后将所有 10 天价格视为一个序列输入，并且当 RNN 处理此类输入时，将发生以下步骤： 按顺序连接到第一个元素 }, {8,9,10,11}, {9,10,11,12}, {10,11,12,13}, }, {8,9,10,11}, {9,10,11,12}, {10,11,12,13},
2.4K20编辑于 2023-04-24 - 来自专栏用户8858632的专栏
人工智能在哪些方面对教育影响最大?
人工智能与教育碰撞，会是什么样的场景？这自然而然会引起人们的遐想，而且人工智能已经迅速进入到教育领域。 科大讯飞AI研究院北京分院副院长付瑞吉博士介绍说，“人工智能在考试阅卷上也有不俗的表现，引入智能阅卷技术，可对空白卷、疑似雷同等问题卷进行检测，节省20%的工作。 2017年上半年，智能阅卷技术在CET及全国25个地区的中考、高考、学考中使用，覆盖近700万名考生。” 当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。 比如，通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来；语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行英语口试测评，也可以纠正、改进学生的英语发音；而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑 除此之外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能的教育应用也被看好。 关于人工智能与教育，还有一点让大家津津乐道：未来哪些职业将可能被人工智能取代？
78620编辑于 2022-01-11 WorkBuddy保姆级教程（廿六）｜教研组长的日常——从命题到阅卷分析
把这三个任务串起来，一整天的工作流就是： 8:00 告诉WorkBuddy出卷 → 8:30 拿到初稿 8:30 导入成绩数据 → 8:35 拿到错题分析 8:35 让它写工作总结 → 9:00 初稿完成 9:00-10
26910编辑于 2026-07-13阅卷老师给腾讯元宝的高考作文打了个分
不说废话，上考题： 2024年高考作文·全国新高考I 卷 阅读下面的材料，根据要求写作 随着互联网和人工智能的发展，它们能解答的问题越来越多，请问人类的问题会越来越少吗? 互联网、人工智能……在AIGC不断“涌现”的当下，这道题可以说十分应景了（腾讯元宝：咋感觉这道题在点我？！）。 既然被点到，就来测测腾讯元宝的写作能力吧： 腾讯元宝写的怎么样？ 不仅抠出了“互联网”、“人工智能”这几个带有“时代性”的核心词，在分析时也比较客观理性，结构完整，行文流畅，整体逻辑也是很严密的。 为什么还没有到一类卷的水平（55-60分）？ 论述过程中，从历史到现实，再到未来发展的展望，层层递进，逻辑清晰，最后落实到“智能技术的发展，恰恰是在不断回应人类质疑、解决人类难题的过程中前行的”，实现了一个较完整的论述过程。 如果你是阅卷老师，会给腾讯元宝的作文打多少分？
79510编辑于 2024-06-07- 来自专栏计算机工具
人工智能面试常识-10
人工智能的常见用途和应用有哪些？ 面对这个问题，你需要回答人工智能的常见用途，比如人脸识别、智能推荐、自动驾驶……此外，还需要大篇幅从你面试的企业业务与性质出发，比如你面试零售公司，那么你需要思考AI对零售公司的帮助有哪些？ 2. 什么是智能代理，它们如何在人工智能中使用？ 智能代理使用传感器了解正在发生的事情，然后使用执行器来执行它们的任务。任务可以是简单的也可以是复杂的，智能代理还可以通过编程来更好地完成他们的工作。 3. 什么是机器学习，它与人工智能有什么关系？ 机器学习是人工智能的一个子集。指的是，机器将随着时间的推移“不断学习”，并且在不断学习的过程中越变越强，它自己就能迭代升级，不需要人类不断地输入参数。 10. 什么是监督学习与无监督学习？ 机器学习如果按照训练样本标签的有无可以分为以下两种常用方法。
29010编辑于 2024-12-14 - 来自专栏腾讯乐享
「考试」应用上线，给你的培训加点料！
-考试次数：在创建考试时选择填写考试次数，则考生在考试时间内可以多次进行，最多可设10次，取最高成绩为最终成绩 -设置时间：可以设定起始时间，也能限定整场考试的时间 -学员范围：可以选择考生范围，全部人和部分人 /电脑端/ 智能批卷，减少90%阅卷工作量 4 乐享考试应用严格按照试卷答案关键词和选项智能批卷，大幅提升管理员阅卷效率及质量，较传统模式可减少90%以上阅卷工作量。 ? 在填空题、问答题经过智能批改完成后，管理员可进入管理后台根据实际情况修改评分。 ? 这里又要讲一个“瓜”，有客户对智能批改后的结果表示了疑问，产品经理反馈后，我们的开发GG今日成同学开始了一波知识点教学… ? 关键词设好了，就是按照完整的关键词得分~ 就是这么严格！ ?
97030发布于 2019-08-23 - 来自专栏强化学习专栏
人工智能领域的10大算法
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。 文章分类在学习摘录和笔记专栏： 学习摘录和笔记（12）---《人工智能领域的10大算法》 人工智能领域的10大算法 1 线性回归 线性回归（Linear Regression） 10 人工神经网络 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）可以处理大型复杂的机器学习任务。 参考：AI智胜未来《人工智能领域的10大算法》 文章若有不当和不正确之处，还望理解与指出。由于部分文字、图片等来源于互联网，无法核实真实出处，如涉及相关争议，请联系博主删除。
66410编辑于 2024-12-03 AI辅助办案系统：让技术成为司法的“智慧搭档”
传统人工阅卷需逐页梳理案情、提取要素，效率低且易遗漏。 江阴公安的系统就凭借这项技术，让卷宗要素提取准确率达95%以上，民警阅卷效率直接提升50%，原本半天的阅卷报告，5分钟就能生成初稿。机器学习与知识图谱构建，让系统具备了“类案参考”和“风险预警”能力。 同时，基于预设的程序审查规则，系统能像“智能法制员”一样，自动识别讯（询）问时间冲突、证据链缺口等80余项程序问题，把事后纠错变成事前提醒，高频程序问题拦截率可提升至70%以上。 从人工翻卷到智能“体检”，AI辅助办案系统的价值，在于用技术固化司法经验、规范办案流程。 它不是替代人的专业判断，而是通过精准的文字解析、智能的风险预警、高效的数据处理，让办案人员跳出事务性工作，专注于情理法的权衡与公正的守护。当技术与司法深度融合，公平正义不仅能跑得更快，也能站得更稳。
86410编辑于 2025-12-30- 来自专栏CSDNToQQCode
Python与人工智能——10、Python复数
正文 开发工具：Pythony与人工智能——3、Python开发IDE工具VSCode-CSDN博客 Python复数 在 Python 中，复数是一种数据类型，用于表示具有实部和虚部的数字。 # 定义电阻和电抗 resistance = 10 reactance = 5j # 计算阻抗 impedance = resistance + reactance # 输出阻抗 print(f"阻抗为
1.2K10编辑于 2024-09-23 - 来自专栏美小妮
人工智能领域的10大算法
事实上，人工智能已经存在于我们生活中很久了。但对很多人来讲，人工智能还是一个较为“高深”的技术，然而再高深的技术，也是从基础原理开始的。 人工智能领域中就流传着10大算法，它们的原理浅显，很早就被发现、应用，甚至你在中学时就学过，在生活中也都极为常见。 10.人工神经网络（ANN）人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）可以处理大型复杂的机器学习任务。 现在，你已经了解了最流行的人工智能算法的基础介绍，并且，对它们的实际应用也有了一定认识。
3.5K20编辑于 2023-10-06
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