如何提升高校阅卷平台质量？

       虽然目前市场上已经存在许多种类型的电子化评分系统供选择使用,但是要想真正实现“机器替代人”的目标仍需不断完善改进,以下是我认为可行方法。

       其一，优化算法设计。当前主流算法包括基于规则引擎(Rule Engine) 和基于机器学习(Machine Learning) 的两种形式。其中基于规则引擎常见缺点就是易受到领域知识限制,导致泛化能力较弱; 基于机器学习虽然具有良好泛化性能,但需要大量数据集作为支撑。

       其二，加强语言处理技术。语言处理技术涉及文本预处理(Preprocessing),特征提取(Feature Extraction),分类(Classification)三个环节。其中文本预处理主要解决输入格式转换问题; 特征提取关键在选取哪些特征对结果影响最大; 分类部分通常采用SVM(Support Vector Machine) 或者神经网络(Neural Network)。

       其三，引入专家审核机制。尽管自动打分系统已经达到极致水准,但毕竟还不能完全替代专业老师。因此建议在整个打分流程中设置专家审核环节。即使只针对少数争议案例进行复核也能够有效地避免错误判断。

       综上所述, 高校阅卷平台作为新型智能教育产品必须持续更新迭代才能跑赢市场竞争。在此我想推荐由常州美拓信息技术有限公司自主研发的灌顶云网络阅卷系统。灌顶云始终专注于考试信息化的研究与探索，积累了对考试信息化、数字化和智能化的深刻理解和创造。灌顶云在发展中始终坚持不断完善算法设计、加强语言处理技术以及引入专家审核机制，全面改进现有阅卷平台使用体验，为真正实现“普及AI 教育”的愿景而不断努力。