面向智能教育的自适应学习关键技术与应用

本文是关于我们获得2020年度吴文俊人工智能科学技术奖主要工作的一个介绍。该成果针对自适应学习中面临的教学资源表示困难、学习状态诊断困难以及学习策略设计困难等关键技术难题,首先构建数据驱动的教学资源无监督表示新框架,提高了教学资源质量评估和内容检索的精度和效率。其次提出基于深度学习的学习者认知诊断新方法,突破了以量表为基础的教育测量理论研究范式。然后设计基于知识匹配的个性化推荐技术以及多目标匹配的自适应推荐技术,满足了智能教育场景的复杂约束与学习者的多样目标需求。最后,本文成果研发了面向基础教育的智能教育系统——智学网,已在全国推广使用,对我国智能教育发展具有积极意义。

人工智能在教育考试评测中的应用探索

本文围绕人工智能在教育考试评测中的技术进展,介绍人工智能技术在考试阅卷中辅助人工的应用成果,说明在各类考试中的填空题、作文题等题目中利用智能辅助评分所取得的效果,以及未来考试评卷中人工智能研究应用发展方向。

新一代智能网上评卷系统的技术实现及在高考网评中的应用实例分析

围绕人工智能测评技术与网上评卷技术相结合的应用研究,探索人工智能评分系统和网上评卷系统二者之间的融合。融合后的智能网上评卷系统在安徽省2018年高考评卷中进行试验。试验结果显示,人工智能评分系统对网评起到质量监控的作用。未来应进一步加强人工智能技术在考试评卷中的应用研究、规范性研究。

人工智能在手写文档识别分析中的技术演进

本文简要回顾手写文档识别和分析技术在过去十年的技术变化,对比各项主要技术的原理和性能,着重分析基于深度学习的神经网络方法在文档识别分析应用中所带来的显著效果提升。

人工智能评测技术在大规模中英文作文阅卷中的应用探索

本研究通过实验探索人工智能评测技术在人工网上评卷质量监控中的应用及其他相关应用。实验数据采集自2017年安徽省高考语文作文和英语作文共计841 610份试卷,对智能阅卷产生的机器评分、普通高考人工网上评卷产生的人工1评和人工2评以及报道分进行平均分、标准差、相关度、评分一致率等多个维度的数据分析,将智能阅卷产生的异常作答样本和大分差数据样本反馈给学科专家组进行质检评分。结果表明:智能阅卷基本上达到了与评卷教师相当的水平;智能阅卷始终采用统一的评分标准,更具客观公正性,能为人工网上评卷提供有效的质量监控。

语音评测技术助力英语口语教学与评价

在学习一门语言时,不仅要做到能看会写,还要做到能听会说。然而,对于学生而言,后者通常比前者更具难度。如何让学生更好地将语言学以致用,成为了很多老师深入思考的问题。随着语音评测技术的发展,这一问题有望得到很好的解决。本文将以科大讯飞研发的英语口语智能考试及评分系统、英语听说教考平台、小学口语作业平台为例,解读技术对语言学习带来的改变。

人工智能在教育评测领域的实践

以英文作文自动评测为例,说明人工智能技术在教育评测领域的技术探索和应用实践。从图文转写、内容表示和篇章结构等人工智能技术在教育中的具体应用点出发,在解释英文作文自动评分原理的基础上,阐述人工智能技术在教育评测中的作用。