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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。 ?
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。 ?
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。
73810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： 并简述其原理及适用场景 10、写出查看linux系统性能的命令，如cpu、内存、流量、io等 11、说说nginx的upstream支持的分配策略，并简述其原理 12、crontab定时：在11月份内，每天的早上6点到
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 - 来自专栏信数据得永生
Python 智能项目：6~10
-1681654125431)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-dl-zh/-/raw/master/docs/intel-proj-py/img/f17a6b6e-bf3f 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。 在初始阶段，智能体可能会采取随机行动，因为他们不了解环境。 但是，一旦智能体与环境进行了足够的交互（基于奖励和惩罚），智能体就会了解在给定状态下采取哪种适当的措施。 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。
1K20编辑于 2023-04-23 - 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 人工智能：6~10
6 集成学习的预测分析 在本章中，我们将学习集成学习以及如何将其用于预测分析。 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。
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。 intel-mobi-proj-tf/img/e08dec95-3b49-432a-bc4f-e3077151f2e9.png)] 图 6.8：字幕示例显示在 TensorFlow im2txt 模型网站上 在我们进行下一个智能任务之前 十、构建类似 AlphaZero 的手机游戏应用 尽管现代人工智能（AI）的日益普及基本上是由 2012 年深度学习的突破引起的，但 2016 年 3 月，Google DeepMind 的 AlphaGo 与监督学习不同，监督学习需要标记数据进行训练，就像我们在前几章中建立或使用的许多模型中所看到的那样，强化学习使用反复试验的方法来获得更好的效果：智能体与环境交互并接收在每个状态上采取的每个动作的奖励（正面或负面
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
放在以前，这些事儿能让我从早忙到晚。但现在？三个小时内全部搞定。怎么做到的？往下看。
26510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？
79410编辑于 2024-06-07《人工智能导论》第 6 章 智能计算及其应用
前言 智能计算作为人工智能领域的重要分支，通过模拟自然界的生物进化、群体智能等现象，为复杂问题求解提供了高效的计算范式。 群智能算法 (Swarm Intelligence) 起源于对自然界生物群体行为的研究，如鸟群、鱼群、蚁群等。 这类算法的特点是： 无集中控制机制：个体通过局部交互实现群体智能 自组织性：群体行为通过简单规则涌现 鲁棒性：个别个体故障不影响整体性能 灵活性：对环境变化有自适应能力 常见的群智能算法包括粒子群优化算法 遗传算法： 基本遗传算法的各个组成部分，包括编码、选择、交叉、变异等操作 三种改进遗传算法：双倍体遗传算法、双种群遗传算法和自适应遗传算法 遗传算法在函数优化和旅行商问题中的应用 群智能算法： 粒子群优化算法的基本原理、参数分析及在函数优化和车辆路径问题中的应用 蚁群算法的基本模型、参数选择及 TSP 问题求解 智能计算算法具有自组织、自适应、鲁棒性强等特点，在组合优化、机器学习
39410编辑于 2026-01-21- 来自专栏思谱云汇人工智能
智能语音机器人小知识（6）--什么是人工智能？
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。 什么是人工智能1.jpg 关于什么是“智能”，就问题多多了。 人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。 因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。 什么是人工智能2.jpg 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用
4.2K00发布于 2019-05-25 - 来自专栏SDNLAB
IPv6+：构IPv6创新基因，筑新基建智能底座
IPv6+，为万物互联增加智能基因 我国政府于2017年印发了《推进互联网协议第六版(IPv6)规模部署行动计划》，明确提出要建成全球最大规模的IPv6商用网络，满足我国技术产业创新发展、网络安全能力强化的迫切需要 “IPv6+”以SRv6、网络切片、随流检测、新型组播和应用感知网络等技术为代表，结合智能化的“网络自动驾驶”创新技术，可以满足万物互联、千行百业上云带来的多云一网、智能联接、智能运营、智能运维等需求， 胡克文表示，智能云网将开启云网融合的新时代。 中国移动研究院副院长 段晓东 中国移动研究院副院长段晓东在分享中指出随着5G、6G、物联网、人工智能等新领域的出现，IP技术还在持续演进。 来自河北联通、江苏移动、上海电信的专家围绕IPv6+分享了云网融合、智能切片、多云交换等行业落地案例。
1.1K60发布于 2020-10-27 - 来自专栏陶士涵的菜地
多 AI 智能体系统- AI 智能体的 6 个关键要素
比如翻译任务，如果一个智能体一次翻译可能结果一般，但是如果分成多个智能体，先直译然后反思最后意译结果就好很多。 3. 使用工具 智能体有能力调用工具，并且能选择最适合当前任务的工具。 协作 通常对于复杂的任务，不是一个智能体在完成任务，而是多个智能体一起完成任务，那么在整个过程中，需要确保智能体之间能相互通信，比如一个智能体的输出可以作为下一个智能体的输入，比如有一个智能体专门负责调度根据中间结果调用不同的智能体 所以对于多智能体系统，还需要设计好工作流，确保智能体之间整体协作的通畅。 这种协作不仅是指智能体和智能体之间，也包含人和智能体之间的协作。 现在的智能体还不足以智能到自始至终能做出正确的决策，有时候还需要人工的干预，在中间及时给出反馈，有错误给予纠正，缺少信息补充上下文。 所以设定好防护栏，就能确保智能体能在正确的轨道上，如果出现故障可以及时干预，而不至于卡在某个任务上白白浪费 Tokens。 6.
92011编辑于 2024-05-28 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。
85910编辑于 2025-12-30- 来自专栏腾讯教育黑板报
80后老师焦虑，90后老师脱发，95后老师画风突变...
有了腾讯智慧组卷阅卷系统，你只要动动手指，就可以自由调配300余所名校试题资源，自由选择不同难易程度的知识点一键组卷，快速布置课后作业。 答案是：≈3400次 改完作业，半条老命已没 鹅老师再推荐给大家一颗续命丹药——AI智能阅卷，学生配合使用“数字光学点阵笔”进行答题，利用AI智能识别与题库系统可以快速扫描试卷，实现老师在移动终端自由阅卷 客观题自动判分，主观题不仅可以识别字迹，还支持老师回看学生作答过程，实现智能作业批改，熬夜批改作业不存在的。 阅卷的同时，系统还能进行智能统计分析，自动生成统计报表，帮助老师分析每一位学生的学习成绩和阶段学习状况。 据悉，自从上线了智能教学和教务系统，老师们的工作效率得到了极大提升。
1K20发布于 2020-06-10
腾讯云开发者
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