自动改卷系统的设计与研究

摘要：随着教育信息化的不断发展，传统的手动评分方式在教育评估领域逐渐暴露出效率低、主观性强、可扩展性差等问题。自动改卷系统的提出，旨在利用现代计算机技术，特别是人工智能和机器学习技术，解决这些问题，并为教育领域提供一种高效、公正的评估手段。自动改卷系统集成了选择题、填空题、简答题、主观题以及图像识别等多种评分模块，利用自然语言处理、机器学习和图像识别技术实现了自动化评分，能够自动化处理各种类型的试卷评分工作，极大地提高了评分的效率和准确度。

关键词：自动改卷；模块；评分；设计

中图分类号：TP311 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）01-0054-03 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

随着技术的持续革新，尤其是人工智能和大数据技术的广泛普及，自动改卷系统的研究逐渐从单一的题目评分向智能化评估转变。自动化评分系统不仅是一种提升评分效率的技术手段，更蕴含着深远的教育意义。一方面，自动评分能在确保评分公正性的同时，消除人为因素带来的偏差，特别是在大规模考试或在线教育环境中，其系统化和标准化的评分方式能确保所有学生接受统一标准的评估。另一方面，自动评分系统还能为教师提供详尽的成绩分析报告和反馈，助力教师更深入地了解学生的学习状况和知识掌握水平[1]。借助自动化评分系统，教师不仅能减轻批改负担，还能将更多时间和精力投入教学策略的优化和学生个性化辅导中。

1 自动改卷系统架构设计

1.1 系统总体架构设计

自动改卷系统的总体架构设计是构建高效、可靠的自动评分平台的基础，它决定了整个系统的性能、可扩展性以及后续的维护和优化难度。自动改卷系统的架构设计需要从功能模块的划分、数据流的传递、技术栈的选择以及系统的可扩展性等多个方面进行综合考虑。具体的系统功能图如图1所示。

首先，系统应采用模块化架构，每个功能模块的独立性和耦合度较低，以确保系统的灵活性和可扩展性，通常自动改卷系统可以分为数据获取模块、评分引擎、反馈模块、报告生成模块和数据库模块5大主要模块，每个模块相对独立，各自承担不同的功能，且模块之间通过标准化接口进行数据交互和通信，从而实现高效协同工作。其次，评分模块依据题型和题目性质，采用不同的评分算法。再者，在学生提交答案后，评分结果和反馈内容需要通过反馈模块及时传达给学生，该模块不仅要输出学生的得分，还应提供具体的答案解析、错题分析和改进建议。最后，报告生成模块则负责根据评分结果生成详细的成绩报告，报告内容应包括学生在每道题目中的得分情况、各个知识点的掌握程度、优缺点分析以及学习建议等，此模块不仅能够帮助教师快速了解学生的学习状态，也能为学生提供有价值的学习反馈。在实际应用中，自动改卷系统需要有一个数据库模块来进行数据存储和管理，所有的答卷、评分结果、学生反馈和报告都需要存储在数据库中，确保数据的安全性、完整性和高效访问。

1.2 选择题与填空题评分模块设计

1.2.1 选择题评分设计

选择题因其具有固定的标准答案，其评分逻辑主要基于学生答案与标准答案的匹配度。在设计选择题评分模块时，首要考虑的是如何精确识别学生的选择。对于计算机化试卷，选择题答案以电子形式记录，系统只须比对学生答案与标准答案，即可直接给出评分。该模块的核心任务是判断学生选择是否正确，采用精确匹配方式，即将学生答案与正确答案直接比对。每道选择题的得分规则应明确，通常每题得分固定，正确得满分，错误得零分。对于选择题评分系统，处理非标准化答案格式是一大技术难点。系统需通过预设规则，自动识别选择题的答题方式，并根据不同情况给出相应评分。为提高系统的通用性和准确性，可引入模糊匹配技术。对于多选题等复杂选择情况，系统可根据学生选择选项与正确答案的重合度，自动计算得分。

1.2.2 填空题评分设计

与选择题不同，填空题的答案并非固定选项，而是要求学生填写空白处的正确答案。因此，填空题评分设计需更加灵活，以适应多样化的答案格式。传统填空题评分采用精确匹配方式，但这种方式忽略了学生答案的多样性和变化性。为适应实际应用场景，填空题评分模块须具备更高灵活性。在设计时，首要考虑的是如何进行答案匹配。对于大多数填空题，答案通常为关键字或短语，系统需识别学生填写内容是否与标准答案一致或相似。精确匹配虽能满足基本需求，但对于同义词、拼写错误等非标准化回答，则显得过于严苛。因此，模糊匹配技术在填空题评分中尤为重要。通过引入自然语言处理（NLP） 技术，系统能够理解学生答案的上下文语义，识别出与标准答案意思相近的回答，并据此给出评分。

1.3 简答题与主观题评分模块设计

简答题与主观题的评分模块是自动改卷系统中最具挑战性的部分。相较于选择题和填空题，简答题和主观题的答案具有开放性和主观性，评分标准难以统一。因此，设计一个高效、准确的评分模块对自动改卷系统的成功至关重要。该模块的核心任务是通过自然语言处理（NLP） 技术和机器学习方法，对学生的文本答案进行语义理解和评估，以提供公正、精确的评分结果。首先，须对学生的文本答案进行预处理，包括去除停用词、分词、词性标注、命名实体识别、同义词替换等步骤，以提取有意义的特征，为评分提供基础数据。其次，简答题与主观题的评分方法可分为基于规则的评分和基于模型的评分两类。基于规则的评分方法通过关键词匹配、句型结构分析等预定义规则进行评分；而基于模型的评分方法则通过训练机器学习模型进行评分。为确保评分系统的准确性和公平性，需使用广泛的测试数据集进行训练和评估，确保评分结果与人工评分的一致性。同时，系统还应进行不同题型、不同学科的多维度测试，以保证其通用性和扩展性。最终，系统应具备自我学习能力，通过学习和优化错误案例，不断提升评分的精度。

1.4 图像识别与手写评分模块设计

图像识别与手写评分模块的设计旨在高效处理手写卷面，并保证评分的准确性和一致性。系统采用图像识别技术，结合现代OCR技术，将手写答案转化为可供机器处理的文本，再根据特定的评分算法进行评分[2]。图像识别的首要步骤是手写试卷图像的预处理，随后通过OCR技术将手写图像中的文字转换成机器可理解的文本。然而，手写字体的多样性和个体差异性对OCR的准确性构成挑战，尤其是字迹潦草、笔迹不清的学生答案。因此，手写评分系统的OCR模块设计需选择合适的OCR工具，并对识别结果进行优化和后处理。常见的后处理方法包括纠错算法、字符组合和字典匹配，以有效减少OCR识别错误引起的评分不准确问题。在获得清晰的文本信息后，手写评分模块的核心任务是对这些文本信息进行分析和评分。为提升评分准确性，系统可训练机器学习模型，基于大量历史答卷数据学习如何根据书写内容进行评分。基于深度学习的评分模型能够识别复杂的语句结构和细节，尤其在具有开放性答案的主观题中，能更准确地判断学生是否掌握核心知识点。

2 自动改卷系统评分算法的实现

2.1 选择题与填空题评分算法

选择题与填空题的评分相对直接，主要依赖于答案的匹配程度。对于选择题，为提高系统效率，通常采用规则引擎进行处理。具体而言，每道选择题均设有固定标准答案，系统会将用户答案与标准答案进行直接比对，并返回正确或错误的评分结果。对于填空题，评分方法则更为多样，包括精确匹配、模糊匹配以及正则表达式匹配。在精确匹配中，系统会对学生的答案与标准答案进行逐一比对，完全一致时方得分。若存在同义词或近似表达，则通过模糊匹配算法计算两个字符串的相似度，以判断答案的正确性。选择题和填空题的评分不仅在于给出分数，更需在错误情况下提供有效反馈。当学生答案与标准答案存在细微差异时，系统应能自动生成纠错建议，这既有助于学生理解错误原因，也能提升系统评分的透明度和用户满意度。为进一步提升评分算法的性能与适应性，系统结合了机器学习技术，通过训练自动识别填空题的潜在答案模式。此外，评分算法的改进还依赖于教师或用户的反馈数据。当用户发现评分结果有误时，手动修改的记录可作为训练数据，助力系统优化评分规则。

2.2 简答题与主观题评分算法

简答题和主观题的答案往往具有开放性和多样性，人工评分虽带主观性，但能综合考虑答案的逻辑性、完整性和准确性等多个维度。为在自动评分中模拟这种人工评分效果，评分算法常借助自然语言处理和机器学习技术。在基于机器学习的评分方法中，简答题和主观题评分算法多采用监督学习模型，需通过大量标注数据进行训练。训练数据包括学生答案及其对应评分[3]。常用的机器学习模型有支持向量机（SVM） 、决策树、随机森林（RF） 等，它们能学习到不同答案的评分规律。在深度学习领域，卷积神经网络（CNN） 、长短期记忆网络（LSTM） 和双向编码器表示（BERT） 等深度神经网络模型也常被应用于文本分类和评分任务，能自动从学生答案中提取特征并进行评分。对于简答题和主观题评分，仅给出分数是不够的，还需为学生提供针对性反馈。这不仅有助于学生认识自身不足，也能帮助教师改进教学。评分系统可根据答案内容生成自动化评语，如指出错漏点、提出改进建议等。为实现这一目标，系统结合了生成式语言模型（如GPT） 来生成反馈内容。对于错误答案，系统可提供正确答案的简要说明，并指出学生答案中遗漏的关键点。通过引入反馈机制，系统评分功能得以扩展，不仅成为评估工具，更是学习指导工具。同时，反馈机制还能与教师评价相结合，使评分结果更加可靠。

2.3 评分评估与优化

评分算法的准确性是衡量自动改卷系统优劣的关键。因此，评估和优化算法是实现高效自动评分的核心步骤。在训练评分模型时，需首先划分训练集、验证集和测试集，并采用交叉验证等方法评估模型的泛化能力。在评估评分算法性能时，常用指标包括准确率、召回率、F1分数等。对于主观题评分，还可引入Kappa系数、平均绝对误差（MAE） 等指标来衡量评分的一致性和准确度[4]。在算法优化方面，最常用的方法是调整模型参数。对于支持向量机（SVM） ，可调整核函数和正则化参数；对于深度学习模型，则可优化学习率、网络层数和激活函数等。近年来，自动化超参数搜索工具在评分算法中得到广泛应用，能高效找到最优参数组合。通过引入集成学习方法，如随机森林（RF） 或梯度提升树（GBDT） ，综合多个模型的预测结果，可进一步提升评分算法的稳定性和准确性。在数据优化方面，扩大和多样化数据集是提升评分效果的重要手段。通过收集更多实际考试中的答题数据，并进行高质量标注，可显著提高模型的泛化能力。同时，为避免模型在某些特定答案类型上的偏差，可设计针对性的训练集，如增加非标准答案、非完整答案的样本比例。此外，数据增强（Data Augmentation） 技术也能生成更多样化的训练样本，增强模型的鲁棒性[5]。在系统性能优化方面，实时评分的响应速度是一个关键指标。优化系统性能可通过改进底层计算架构来实现。此外，缓存（Caching） 技术也能加快评分速度，将标准答案和评分规则预先存储在高效缓存中，减少重复计算的时间消耗。对于大规模考试，系统应采用分布式部署方式，将评分任务分配到多个服务器节点，以确保高并发情况下的评分稳定性。

3 结束语

综上所述，自动改卷系统的提出旨在利用人工智能和机器学习等现代信息技术解决传统手动评分方式在教育评估领域存在的效率低、主观性强、可扩展性差等问题，并为教育领域提供一种高效、公正的评估手段。本文设计了包括数据采集模块、评分模块、反馈模块、报告生成模块和数据库模块在内的多层次系统架构，采用分布式架构以确保在大规模用户访问下保持高效的响应速度和稳定性。尽管系统实现仍面临一些技术与实践挑战，但随着相关技术的不断成熟和优化，自动改卷系统将逐步走向成熟，并在未来的教育实践中发挥越来越重要的作用。

参考文献：

[1] 李烨红，黄培泉，周诗婷，等.基于微服务架构的自动判卷系统设计与实现[J].现代信息科技，2024，8（11）：101-105，110.

[2] 朱家全，韦海清.浅析自动改卷系统优势的探究[C].第四届创新教育与发展学术会议论文集（二） ，2023：221-229.

[3] 高强，潘俊，刘薇，等.基于机器视觉的答题卡自动评分系统设计与实现[J].计算机时代，2023（12）：180-183.

[4] 钱升华.基于孪生网络和BERT模型的主观题自动评分系统[J].计算机系统应用，2022，31（3）：143-149.

[5] 高强，黄宇飞，潘俊.基于SVG的可定制答题卡生成系统设计与实现[J].软件，2023，44（3）：84-89.

【通联编辑：代影】

基金项目：2023 年广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“大数据背景下高校自动改卷智能化系统的研究”（编号：2023KY1595）