- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏镁客网
不止会下棋，人工智能还能高考阅卷
孰不知，人工智能不仅会下棋，还能高考阅卷。 据日本《产经新闻》3月7日报道，日本文部科学省主持展开的“大学入试中心考试”（相当于中国的高考）将于2020年废止，将替代此项考试的，是“大学入学希望者学力评价考试”。 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。 这便意味着，从考试到公布分数这段时间，不仅阅卷者工作量庞大，等待分数结果的人们心理的负担会更大。而且，对这对于高中教学和考场安排都会造成一定的影响。因此，缩短阅卷时间是必须的。 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 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。 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 3、术语与关键词：实现精准的“语义对齐” 总所周知，AI模型都经过海量专业语料训练，对标准术语极其敏感。因此准确、规范地使用关键词、术语是确保论文与题目考察点和评分标准“同频共振”的基础。 3、建立“细节素材库”：针对常考的领域，如架构设计、性能优化、运维治理，有意识地积累真实项目中的典型参数，如响应时间、并发量、缓存命中率、数据库分片数等、技术选型对比要点和常见问题解决方案。
12800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：
1K90发布于 2018-05-07 - 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。 ? -image", default="test_01.png") args = vars(ap.parse_args()) # 正确答案 ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 0,1,2,3分别是 左上，右上，右下，左下 # 计算左上，右下 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2
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。 ? -image", default="test_01.png") args = vars(ap.parse_args()) # 正确答案 ANSWER_KEY = {0: 1, 1: 4, 2: 0, 3: 0,1,2,3分别是 左上，右上，右下，左下 # 计算左上，右下 s = pts.sum(axis = 1) rect[0] = pts[np.argmin(s)] rect[2
1.6K10发布于 2021-01-19 - 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。 如果全自动机器阅卷变成现实，“阅卷”这件需要教师们投入大量人力物力才能完成的事将变得轻松，教师们将会有更多的时间和精力被解放出来，投入到对教学方法、教学手段等创造性工作的研究中，相信学生们也会因此获得更好 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。
4.1K60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
85710编辑于 2022-07-14 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。
18710编辑于 2026-07-13阅卷老师给腾讯元宝的高考作文打了个分
如果你是阅卷老师，会给腾讯元宝的作文打多少分？
78110编辑于 2024-06-07- 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。 传统阅卷面临多重挑战：教师需投入大量时间进行重复性劳动；人工评判难以完全避免主观差异；大规模考试后的分数统计与成绩分析工作繁琐且易出错；纸质试卷的存储、管理与调阅成本高昂。 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。 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。 中科逸视的手写体文字识别技术，如同为传统的阅卷系统装上了“智慧之眼”和“分析大脑”，不仅提升了效率，更在悄然重塑教育评价的形态与内涵，助力教育领域在数字化浪潮中迈向更加公平、高效、个性化的未来。
69710编辑于 2025-12-09 已经确定了，软考从本次考试开始将启用AI辅助阅卷！
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）。 对备考的影响：要更加注重答题的规范性和内容质量，因为阅卷过程高度标准化，减少了阅卷主观偏差的可能，在备考时需更扎实地掌握知识点，避免模糊表述或结构混乱，并针对常见错误进行针对性练习，避免侥幸心理，从而提升整体效果 系统对阅卷一致性和稳定性的监控意味着评分标准更统一，需严格遵循考试要求作答，而非依赖过去阅卷人员的个人偏好。 总结就是：该系统可提升阅卷质量，保障成绩的客观性，促进考试的公平性。 总结 现在各个行业都在为改变、提效引入AI，软考作为国内计算机专业等级最高级别考试，引入AI进行辅助阅卷也是非常合理的，个人认为引入AI辅助阅卷，不仅没有提高考试难度，反而让考试考试难度变得简单！
16400编辑于 2026-07-08- 来自专栏编程进阶实战
一款基于 .NET8 + Vue 开源、免费、跨平台的企业级在线考试系统
功能介绍 管理端功能丰富，包括发布考试、阅卷、考试管理、答题竞赛、问卷调查等。 发布考试 支持正式考试、模拟自测 等模式。 支持随机出题、手动选题、开考随机 等出题方式。 支持手动阅卷、自动阅卷 等判分方式。 支持证书绑定，考试通过即可获得证书。 阅卷 管理员可以分配多个答卷给不同的阅卷老师进行阅卷，阅卷老师通过该功能进行判分。
84010编辑于 2025-01-18 在线教育系统开发：AI阅卷+在线考试+学习分析功能设计
一套成熟的在线教育APP或小程序，更应该把考试、阅卷、学习记录和数据分析串联起来，让考试数据真正参与到后续教学过程中，而不是停留在"分数展示"这一层。 二、AI阅卷更适合与规则引擎配合客观题可以直接按照标准答案评分，但简答题、案例分析等开放题型，处理方式完全不同。不少项目会直接调用大模型完成评分，这种方式实现简单，却容易因为提示词变化导致结果波动。 无论是在线考试、AI阅卷还是学习分析，本质上都围绕同一套学习数据展开。前期把数据结构和服务架构规划好，后续增加AI助教、知识库问答、学习推荐等功能时，整体开发成本会更容易控制，系统维护也更加轻松。
15910编辑于 2026-07-032026年法律从业者竟无需再为案件材料的报告怎么写而烦恼？
3.阅卷报告撰写繁琐恢复执行案件需要系统性梳理当事人信息、判决主文、执行情况、财产线索，写成标准化的粤卷格式报告，每次从零开始写至少两三个小时。 我的方案是三个技能协同：技能功能输入输出阅卷OCR卷宗PDF批量文字提取PDF文件夹每份PDF对应的txt流水分析银行流水深度分析银行流水Excel/PDF财产线索分析报告（PDF）阅卷报告执行案件分析报告撰写卷宗 txt+案件信息阅卷格式报告（Word/PDF）下面逐步讲解每个环节的搭建方法。 步骤3：银行流水分析流水线这是最核心的环节。 步骤4：阅卷报告生成最后一步，用阅卷Skill自动生成符合法律标准的执行案件分析报告。
35511编辑于 2026-06-11- 来自专栏DotNet NB && CloudNative
强烈推荐一个 .NET8 + Vue 开源、免费、跨平台、企业级在线考试系统，同时支持手机端和管理端
在线阅卷，管理员可以分配多个答卷给不同的阅卷老师进行阅卷，阅卷老师通过该功能进行判分。 答题竞赛，持长连接，支持观战。
84700编辑于 2025-01-20 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
一款基于 .NET8 + Vue 开源、免费、跨平台的企业级在线考试系统
功能介绍 管理端功能丰富，包括发布考试、阅卷、考试管理、答题竞赛、问卷调查等。 发布考试 支持正式考试、模拟自测 等模式 支持随机出题、手动选题、开考随机 等出题方式 支持手动阅卷、自动阅卷 等判分方式 支持证书绑定，考试通过即可获得证书 阅卷 管理员可以分配多个答卷给不同的阅卷老师进行阅卷 ，阅卷老师通过该功能进行判分。
93210编辑于 2025-02-28 - 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?
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
77020编辑于 2022-01-11 以AI阅卷客观角度来分析“论软件静态测试及其应用（系分）”有哪些AI的喜好？
3、结合你具体参与管理和开发的实际项目，说明是如何使用静态测试方法、静态测试工具，来完成测试，说明具体实施过程以及应用效果。 【公ZH：“程序员古德”，专注软考架构|系分领域】 AI在阅卷过程中主要扮演“初筛器”和“校准器”的角色，其核心是高效、精准地执行既有的官方评分规则。 因此，从AI阅卷的角度，一篇高分论文需要具备良好的机器可读性（清晰结构、规范术语、量化细节）和深刻的人工可理解性（真实可信、逻辑严密、体现专业深度）。 我们针对需求规格说明书组织了3轮正式评审，发现逻辑矛盾12处；使用SonarQube设置复杂度、重复率、安全漏洞等28条规则，对核心模块进行扫描。” AI识别点：活动分类清晰，数据具体（3轮、12处、28条规则），工具名称规范。 b）反面例子（低分）：“静态测试就是看文档和代码，我们做了评审和检查。”
10100编辑于 2026-07-08以AI阅卷客观角度来分析“论无服务器架构（Serverless）”有哪些AI的喜好？
结合AI辅助阅卷的特点，针对“论无服务器架构（Serverless）”这题，AI模型在初筛和评分时会重点关注量化细节、结构逻辑、术语与关键词、真实性塑造这四个维度。 结构逻辑（对应题目要求2、3） 正面例子：“问题：电商大促期间流量波动剧烈（如：峰值QPS达5000，谷值仅200），传统虚拟机扩容需15分钟。 3. 3. 术语错误或生造 反面例子：“我们用了腾讯的无服务函数（实际应为SCF云函数），配合后端服务（BSS）完成计算。” 【公ZH：“程序员古德”，专注软考架构|系分领域】 4） AI阅卷的评分逻辑 1、初筛器角色：AI会快速提取论文中的量化数据、关键词频率、结构标记（如“问题”“解决方案”等小标题），若这些要素缺失或混乱
11400编辑于 2026-07-08十分钟教条与经验，轻松搞定系统分析师的案例分析
案例技巧 目的就是为了方便阅卷老师，让阅卷老师看到你的答案就感到舒服，那么你的分数自然就高了。 案例的技巧主要分为： 条理清晰：一定要让阅卷老师感受到你的条理清晰。 因为阅卷老师是按答案的点给分的，所以，条理清晰便于阅卷老师迅速找到答案的点。 最简单的做法，就是在答题时，对答案进行1，2，3，...点（并且这部分还有一些讨论，后面会说到） 回答简洁：答案一定要在不破坏答案的点的前提下，尽可能精简 简洁的答案会显得卷面整洁，给老师留下好的印象 3‘：层次架构：归属于调用/返回架构风格，其提供了一种隔离系统各层功能的模型。其优点是xxx。其缺点是xxx。 3‘：层次架构：归属于调用/返回架构风格，其提供了一种隔离系统各层功能的模型。 太宽泛，阅卷老师绝对不会给分。所以需要把握好答案的粒度。 最后，答案需要多一些内容。因为这道题是我们不会的。所以，我们需要通过“广撒网”的方式命中正确答案的点。
57210编辑于 2025-08-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号