运用模糊数学中贴近度概念研究主观题的智能阅卷

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运用模糊数学中贴近度概念研究主观题的智能

阅卷

引言

随着信息社会的发展，在线考试在的需求越来越高，不论学校课程考试、行业认证考试、等级

考试还是选拔考试，在线考试的使用已经越来越普遍。它的使用可以有效控制考试阅卷成本，

提高考试的效率，打破考生地理位置限制，提高评分准确度和公正度。

就考试的目的而言，一是检查考生对相关基础知识的掌握程序，二是对考生进行区分或选拔。

一份评价效果优秀的试卷应包含客观题（选择题、判断题等题型）和主观题（名词解释题、简

答题、论述题、证明题、程序设计题、翻译题等多种题型）。由于客观题的答案一般情况下是

封闭性答案，自动阅卷算法简单，实现起来比较容易，也较为成熟。但主观题答题过程中普遍

存在个体差异，语言使用能力不同，不同考生对同一个知识点的论述方式不一样，加之该类题

型解答的开放性强，答案的复杂程度很高。目前，在各类实际考试过程中，还没有成熟地可以

准确进行主观题智能阅卷的考试系统。主观题智能评分是一个较为庞大的课题，涉及领域广

泛，相关基础理论还有待进一步发展，如人工智能领域、学科专家领域、模式识别领域以及自

然语言理解领域等，还有非常多理论上和技术上的问题急待解决。

1 主观题型智能阅卷算法

1.1 考生语言特点分析

考生在解答主观题时，通常解答思路较为开放，导致答案也较为开放。在语言的使用上普遍为

叙述类语言，表达方式上普遍比较多样，而每位考生对知识的理解程度不一样，所提交的答案

就会有很大差异。考生提交的有些合理答案，并不一定与参考答案一致，要达到对封闭性答案

一样的评分准确度就非常困难了。

1.2 阅卷人员分析与模拟

对阅卷人员在评阅主观题时的思维活动，往往先考查考生所提交答案中有多少个点可以列为得

分点；然后再比对考生的提交解答和参考答案的贴近度；再由得分点和贴近度来形成该主观题

的基础得分；最后再考虑考生答案语法是否通顺、条理是清晰等因素，得出最终得分。这种阅

卷人员的阅卷思想，在智能阅卷系统中可以进行模拟。

1.3 主观题评分影响因子分析

主观题评分主要有两个影响因子：第一个影响因子是得分点，每道主观题的参考答案可以先整

理出确定的几个得分点。第二个影响因子是考生答案和参考答案的贴近度。要在计分时运用统

计分析的方法，普遍会将不同的得分点量化为一个合理相同或不相同的数量值，贴近度也可以

使用算法进行量化。本文的实践过程中，使用模糊数学中贴近度的方法作为理论基础和依据。

最后，依据关键词贴近度在评分时所占的权重，计算最终分值。

1.4 参考答案设置思考

由于不同的考生对同一个事物的理解方式和阐述会不一样，即个体差异，所以，在参考答案设

置时，建议把参考答案提取出得分点，然后对每个得分点设置关键词，设置关键词时，要考虑

到来自不同领导和语言方式的考生的表达方式，尽可能涵盖合理的关键词。评分算法的第一步

要扫描统计考生提交的答案中与参考答案所设置关键词数相符个数，再对应出相应的量化分。

第二步要对考生提交的答案中的关键词和参考答案中的关键词进行贴近度分析，统计出考生答

案每个关键词的贴近程度得分，累加出基础分。第三步要适当考查考生答案的语言表达能力，

适当进行加分或减分，最后统计出该考生该主观题的最后得分。

2 算法设计

2.1 概念

把考生答案和参考答案均理解为字符串，解决考生答案和参考答案的贴近度量化和之后的编程

问题，参照模糊数学中对单向贴近度的定义。把一个字符串分解为单个字符,并将它们构成的有

序集合称为一个模糊集，U={u1,u2,u3,…,un} 称为论域，论域 U 上的全体模糊子集所组成的集

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摘要：

运用模糊数学中贴近度概念研究主观题的智能阅卷引言随着信息社会的发展，在线考试在的需求越来越高，不论学校课程考试、行业认证考试、等级考试还是选拔考试，在线考试的使用已经越来越普遍。它的使用可以有效控制考试阅卷成本，提高考试的效率，打破考生地理位置限制，提高评分准确度和公正度。就考试的目的而言，一是检查考生对相关基础知识的掌握程序，二是对考生进行区分或选拔。一份评价效果优秀的试卷应包含客观题（选择题、判断题等题型）和主观题（名词解释题、简答题、论述题、证明题、程序设计题、翻译题等多种题型）。由于客观题的答案一般情况下是封闭性答案，自动阅卷算法简单，实现起来比较容易，也较为成熟。但主观题答题过程中普...

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