用于计算机能力考核的计算机自动阅卷系统

用于计算机应用能力考核的计算机自动阅卷系统 ,主要包括计算机阅卷系统的组成以及计算机能力考核的内容和软件特点。实践证明运用计算机自动考核系统可以高效地、客观地进行各种类型的能力考核。

计算机应用能力考核自动阅卷系统的设计与实现

介绍了计算机应用能力考核自动阅卷系统的设计思想与实现方法 ,主要包括考核的内容和形式 ,阅卷系统的逻辑结构以及阅卷系统的功能模块。实践证明该系统用于大规模计算机应用能力考核工作是便利的和高效的。

认识计算机网上辅助阅卷

计算机辅助阅卷(简称网上阅卷)是我国教育考试改革的内容之一，是考务管理手段现代化的重要举措，也是今后阅卷工作的方向。截止到今年．全国高考实施网上阅卷的省市由1个发展到了12个．科目也由单科发展到所有科目。网上阅卷因其可以科学有效地控制主观题评分误差，保证考试的公平、公正，正在逐步扩大实施的范围。相信不久的将来，全国会有越来越多的省市和教育考试将实行网上阅卷。

基于LeNet-5的试卷手写分数无分割识别方法

研究了LeNet-5网络识别试卷计分栏手写分数的无分割识别算法。先将高拍仪获取的试卷计分栏图像运用ROI区域选择和连通域处理等图像处理算法将其中手写的各分数截取出来,形成单独的图像,然后将图像归一化,并将格式转化为csv文件,后把这些csv数据输入训练好的LeNet-5网络实现识别。在训练LeNet-5网络时,不断修改该网络的batch、learning rate、epoch和权重数量等参数,提高识别效果。对于无分割字符识别,卷积神经网络需进行100分类(即0-99,不考虑100分的试卷),将全连接层神经元数量设置为100。为了提高试卷识别分数效果,将试卷计分栏各题号的理论总分也输入卷积神经网络,并将该数据作为误分类的一个筛选,提高了分类准确性。采用以上系列方法,对500份学生试卷的手写分数识别,正确率达93.20%。将以上方法应用于试卷分数统计系统,可以大幅度提高试卷分数的统计速度并降低教师的劳动强度。