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基于人工智能的英语作文自动批改系统的设计与实现一、引言随着的快速发展和广泛应用，英语作文自动批改系统作为一种应用于教育领域的技术，正在逐渐受到关注。
本报告将讨论，分析现状、存在问题，并提出相应对策建议，以期在教育领域提供更智能、高效的服务。
二、现状分析1.英语作文教学的现状英语作文是学生学习英语的重要组成部分。
然而，传统的教育方式面临着诸多挑战，例如人力资源投入大、效率低下、标准不一等问题。
在这样的背景下，引入技术成为解决问题的一种潜在途径。
2.英语作文自动批改系统的现状目前，已有一些商业化的英语作文自动批改系统问世。
这些系统基于自然语言处理、机器学习等技术手段，能够自动检测学生作文中的语法错误、拼写错误等，并给出相应的批改建议。
然而，这些系统在实际应用中还存在一些问题亟待解决。
三、存在问题分析1.评分标准不准确英语作文的评分标准是一个复杂且有一定主观性的过程。
现有的自动批改系统在评分准确性上存在一定的不足，无法真正达到人工批改的水平。
2.反馈过于简略传统的英语作文批改通常会提供详细的反馈，指出学生文章中的问题所在、错误原因以及改进方法。
而自动批改系统提供的反馈往往较为简略，无法满足学生的学习需求。
3.对主观性问题的处理英语作文中存在一些主观性问题，例如表达方式、逻辑结构等。
自动批改系统往往难以处理这些问题，导致反馈并不全面。
四、对策建议1.改进评分准确性针对评分标准不准确的问题，可以通过引入更精确的自然语言处理算法、机器学习模型等技术手段，提高系统对学生作文的评分准确性。
引入大数据分析的方法，对历史批改数据进行分析，从而进一步优化评分算法。
2.提供更详细的反馈为了满足学生的学习需求，可以在系统中加入更多的反馈内容，例如错误类型、错误原因以及改进建议等。
可以借鉴传统教育方式中的批改方法，将人工批改和自动批改相结合，提供更全面的反馈。
3.处理主观性问题针对主观性问题，可以提供更灵活的处理方式。
一方面，可以通过引入自然语言生成算法，模拟人工的批改过程，提供更具个性化的反馈。
英语作文电脑智能自动评分系统的使用和启示作者：杨学前来源：《教育界》2012年第30期【摘要】英语作文电脑智能自动评分系统是指对已经输入电脑的英语作文进行自动评分的电脑软件，是对人工评分的有力补充，可以大大提高教师的工作效率。
本人以IntelliMetric 系统为例，介绍目前智能评分系统的原理，为探索在我国各级各类英语教学和考试中使用智能评分系统提供一些依据和参考。
【关键词】英语作文自动评分系统在英语作文教学中，对学生作文进行批改一直被师生共识为提高写作能力的有效手段。
但是，考虑到时间、精力、作文收发等方面，又不得不承认效率不高。
在大规模语言考试中，作文又是必不可少的题型，阅卷工作量和阅卷的信度等问题一直以来都不能让我们如意。
针对这一难题，电脑智能自动评分系统提供了可以信赖、值得期盼的解决方案。
在PEG、IEA、E-rater、冰果、MY Access、IntelliMetric等几种智能评分系统中，本文选取IntelliMetric系统进行研究，对其评价标准进行理论分析，对其所评分的作文进行跟踪评析，发现其通过对学生作文按照若干评分标准问题进行回应和打分的方法能够快速、有效地解决了作文评分的效率问题，可靠性和准确性不亚于人工评分的水平，完全可以作为人工评分的补充手段。
由此看来，智能评分系统的发展值得期盼。
一、IntelliMetric系统概述IntelliMetric系统发布于1998年1月，是第一个提供给教育机构的智能作文评分软件，相比传统的人工评阅具有许多优点，如：准确度大于个人评分，尤其大于单人人工评分；提供即时反馈等等。
发布以后，系统得到了广泛的应用。
IntelliMetric系统作为一个智能评分系统，充分模拟了人工评分的过程。
系统开发时经过了大量的测试培训，即不断通过人工纠正其自动认定的给分点，直至契合。
值得提出的是，系统不是将所有的给分点简单地相加，而是通过分析给分点之间的聚合关系，模拟人工从整体上看待作文并给出判断，这一点上跟人工评分的过程是一致的。
大学英语写作教学中在线写作自动评价系统应用研究摘要：以冰果英语智能作文评阅系统为例，运用问卷调查、访谈以及对学生作文样本的分析等方法探索在线写作自动评价系统在大学英语写作教学中的应用效果。
结果表明，冰果智能评价系统总体而言为多数学生所接受且有较好的效果，但仍然有许多需要完善的地方。
在此基础上为在线写作自动评价系统在大学英语写作教学中的应用与研究提出建议。
关键词：写作自动评价系统;英语写作;效果英语写作教学一直是国内大学英语教学的一个薄弱环节，大学生的英语写作能力亟待提高［1］。
一方面，学生觉得英语写作很难，对写作有畏难情绪，另一方面，写作教师觉得教学效果不佳，费力教学很长一段时间却看不到学生水平的提高，尤其是作文批改成了他们最头痛的事情。
由于学生多,作文批改量大，批改周期长，使得学生英语写作机会相应减少，反过来又制约着学生写作水平的提高［2-3］。
在这种背景下，在线写作自动评价( Automated Writing Evaluation; Automated Essay Scoring)系统就应运而生，它的出现大大减轻了教师批阅作文的负担，增加了学生英语写作的机会，受到了广大师生的青睐。
写作自动评价系统进入实际应用阶段至今已有十多年的历史，尽管国内有学者也使用自动评价系统Writing Roadmap等进行写作研究［4-5］，梁茂成也研制了大规模英语考试作文自动评分系统EFL Essay Evaluator (EEE)1.0［6］，但目前国内使用较多的还是句酷英语作文批改网和冰果英语智能作文评阅系统。
关于写作自动评价系统在大学英语写作中的研究在国内并不多见。
唐锦兰等对该类研究做了述评，发现国内这一研究刚起步，偏重于介绍性、探讨性［3］。
对于该类系统在课堂教学中的应用和效果的研究比较少见。
葛诗利等探讨了大学英语作文自动评分研究中的问题及对策［7］；蒋学清等使用在线英语写作自动评价系统Writing Roadmap 2.0研究了自动作文评分系统对大学生英语写作能力发展的影响,发现形成性评价方式和具有自动反馈功能的在线写作工具在发展非母语英语学习者的写作能力方面可以发挥积极的作用［5］；石晓玲以句酷批改网为例研究了在线写作自动评改系统在大学英语写作教学中的应用, 着重探析了在线写作自动评改系统的有效性［8］；吴一安等研究了融入自动评价系统的英语写作实验教学对高校英语教师的影响，重点关注参与教师在写作教学中融入自动评价系统Writing Roadmap 的体验［4］。
英语作文电脑智能自动评分系统的使用和启示英语作文电脑智能自动评分系统的使用和启示内容简介：英语作文电脑智能自动评分系统的使用和启示在英语作文教学中，对学生作文进行批改一直被师生共识为提高写作能力的有效手段。
但是，考虑到时间、精力、作文收发等方面，又不得不承认效率不高。
在大规模语言考试中，作文又是必不可少的题论文格式论文范文毕业论文英语作文电脑智能自动评分系统的使用和启示在英语作文教学中，对学生作文进行批改一直被师生共识为提高写作能力的有效手段。
但是，考虑到时间、精力、作文收发等方面，又不得不承认效率不高。
在大规模语言考试中，作文又是必不可少的题型，阅卷工作量和阅卷的信度等问题一直以来都不能让我们如意。
针对这一难题，电脑智能自动评分系统提供了可以信赖、值得期盼的解决方案。
在PEG、IEA、E-rater、冰果、MY Aess、IntelliMetri等几种智能评分系统中，选取IntelliMetri系统进行研究，对其评价标准进行理论分析，对其所评分的作文进行跟踪评析，发现其通过对学生作文按照若干评分标准问题进行回应和打分的方法能够快速、有效地解决了作文评分的效率问题，可靠性和准确性不亚于人工评分的水平，完全可以作为人工评分的补充手段。
由此看来，智能评分系统的发展值得期盼。
一、IntelliMetri系统概述IntelliMetri系统发布于1998年1月，是第一个提供给教育机构的智能作文评分软件，相比传统的人工评阅具有许多优点，如：准确度大于个人评分，尤其大于单人人工评分；提供即时反馈等等。
发布以后，系统得到了广泛的应用。
IntelliMetri系统作为一个智能评分系统，充分模拟了人工评分的过程。
系统开发时经过了大量的测试培训，即不断通过人工纠正其自动认定的给分点，直至契合。
值得提出的是，系统不是将所有的给分点简单地相加，而是通过分析给分点之间的聚合关系，模拟人工从整体上看待作文并给出判断，这一点上跟人工评分的过程是一致的。
412020年40期总第532期ENGLISH ON CAMPUS【摘要】外研社联合北京外国语大学研发出了iWrite英语写作教学与评阅系统，本文通过该系统向三所大学的180名大学生发布不同文体的作文任务，随后三位教师和该系统分别对这些作文进行评阅。
数据对比分析显示，虽然不同文体、不同分数段之间的人、机评分相关性不同，但总体来说，人、机评分具有极强的相关性，证明了该系统具有很高的评分信度。
【关键词】iWrite英语写作教学与评阅系统；信度；相关系数；多维度【作者简介】霍红，吉林大学公共外语教育学院，博士，研究方向：语言哲学；徐凤，吉林大学公共外语教育学院，硕士研究生，研究方向：二语习得。
【基金项目】 第九批中国外语教育基金项目(ZGWYJYJJ2018A13)。
“iWrite 英语写作教学与评阅系统”评分信度的多维度验证与研究文/霍 红 徐 凤一、引言近年来，随着大数据与机器学习技术的飞速发展，国内外写作自动评分系统也不断涌现并日臻成熟。
迄今，国外研发成功并已投入使用的写作自动评分系统已达十余种，但是这些评分系统主要针对本族语者或者是参加GMAT、TOEFL等国际性英语考试的考生，尽管国外学者对这些系统的信度及其对写作教学的影响进行了大量的研究，但这些系统的评分与评语对提高大多数中国学生英语写作水平的参考意义有限。
我国英语自动评分系统的研发起步较晚，最早出现的是2005年由梁茂成教授开发的“大规模考试英语作文自动评分系统”，之后国内一些企业又研发出了适用于高校的英语自动评分系统，如“冰果英语智能作文评阅系统”“句酷批改网”等，虽然有研究表明，这些系统的评分与人工评分有较大的相关性，但何旭良(2013)发现，批改网评分明显高于教师手工评分，因此“尚不能反映学生英语作文的真实水平”。
针对现有问题，外研社联合北京外国语大学接轨国内外各大考试写作标准于2015年研发出了“iWrite英语写作教学与评阅系统”。
基于句酷批改网的大学英语写作教学实证研究1. 本文概述随着全球化进程的不断加速，英语作为国际通用语言的重要性日益凸显。
在大学英语教学中，写作能力的培养一直是教学的重点和难点。
传统的写作教学模式往往存在评价方式单反馈不及时等问题，难以满足学生个性化学习的需求。
为此，本文旨在探讨基于句酷批改网的大学英语写作教学模式对提高学生写作能力的影响。
句酷批改网是一款基于人工智能技术的写作辅助工具，它能够为学生提供即时的写作反馈和指导。
本研究采用实证研究的方法，通过对比实验组和对照组的数据，分析句酷批改网在大学英语写作教学中的应用效果。
本文首先介绍了研究背景和意义，随后详细阐述了研究方法、数据收集和分析过程，最后总结了研究结果，并提出了对大学英语写作教学的启示和建议。
通过本文的研究，我们期望能为大学英语写作教学改革提供有益的参考和实践指导。
2. 文献综述写作自动评价系统的研究始于上世纪60年代的美国，其发展经历了三个阶段。
第一阶段的PEG（Project Essay Grade）系统主要适用于大规模考试的评分，但对作文内容的关注不足。
第二阶段的IEA（Intelligent Essay Assessor）和Erater系统分析更加复杂，包含更多词法、句法及篇章结构元素。
第三阶段的My Access!、Criterion、Writing Roadmap等系统提供作文总分及分项分，并给出个性化反馈，但主要针对英语本族语学习者。
在国内，对写作自动评价系统的研究起步于本世纪初，且侧重于介绍性和探讨性。
近年来，国内学者在研制适合中国学生的英语写作自动评分系统方面进行了探索。
同时，也有学者对写作自动评价系统在教学中的应用进行了尝试，有的侧重探究其在英语教学中的应用模式，有的讨论其使用效果。
以句酷批改网为代表的英语作文自动批改网站提供了自动批阅、评分和错误标注等功能，帮助大学生和英语教师迅速发现英语作文中的错误，并及时进行解析和帮助。
基于人工智能的英语作文自动批改系统设计与实现1. 引言随着全球化的不断发展和信息技术的快速进步，英语已经成为全球通用的语言之一。
学好英语已经成为现代人的基本要求。
在教育行业中，英语作文批改一直是一个重要但繁重的任务。
传统的批改方式需要教师花费大量的时间和精力，而且很容易出现主观偏差。
然而，随着技术的发展和应用，基于的英语作文自动批改系统逐渐成为可能。
本课题旨在设计和实现一个高效准确的英语作文自动批改系统，以解决传统批改方式存在的问题。
本报告将对现状进行分析，找出存在的问题，并提出对策建议。
2. 现状分析2.1 传统英语作文批改方式目前，传统的英语作文批改主要依赖于教师的经验和专业知识。
教师需要阅读每篇学生的作文，并根据自己的判断给出批改意见和评分。
然而，由于人的主观因素的存在，不同教师可能会给出不同的评分和建议，导致评分不一致和不公正的问题。
传统批改方式还需要教师花费大量的时间和精力。
一名教师可能需要批改几百份作文，而且这些作文在内容和语法上可能存在各种各样的错误。
传统批改方式无法快速准确地识别和纠正这些错误，从而影响学生的学习效果。
2.2 技术在英语作文批改中的应用技术的不断发展为英语作文批改提供了新的解决方案。
通过机器学习和自然语言处理等技术，可以训练一个模型来自动识别和纠正英语作文中的语法和拼写错误。
还可以分析作文的内容和结构，给出更准确的评分和建议。
目前，已经有一些英语作文自动批改系统投入使用，例如ETS的e-rater系统和Turnitin的GrammarCheck系统。
这些系统通过大量的样本作文和人工标注来训练模型，从而实现自动批改功能。
然而，这些系统仍然存在一些问题，如误判和漏判等，需要进一步优化和改进。
3. 存在问题分析3.1 语法和拼写错误的识别准确性系统在识别和纠正语法和拼写错误方面还存在一定的准确性问题。
英语作文中的错误种类多样，有些错误可能是一种特殊的表达方式，而不是真正的错误。
英文作文自动评分系统的研究英语写作是学习英语时必须具备的能力之一.更是大规模语言考试中的一种必备题型.随着科学技术的发展，英文作文自动处理系统的建立也逐渐成为现实。
对于英文自动评分系统的建立，首先我们考察的作文评判因素，主要包括词汇句子、错误、发展、词频、例子方面。
其次是对因素的分类与量化，主要运用到了正态标准化、聚类分析、TF词频等方法，得到每项特征因子对应的分数。
并列表展示了出来。
最后就是对每项特征因子权重的赋值，我们主要基于模糊聚类分析技术和粗糙集理论的信息熵原理，对多因素权重分配进行了研究。
标签：自动作文评分正态标准化特征提取TF词频模糊聚类分析信息熵原理一、国内外研究现状.Page是最初几个在自动作文评分领域进行研究的人，他在1966年开发了Project Essay Grader（PEG）系统。
1990年，自然语言处理与信息提取技术取得了很大的进展。
到90年代末，三个新的自动评分系统面世：其一是Intelligent Essay Assessor（IEA ），是在潜在语义分析的基础上开发的一款主要面向文章内容的自动评分系统；另一个是Electronic Essay Rater（E-rater），它结合了自然语言处理和统计技术，能够综合衡量篇章组织、句子结构和内容；还有一个是IntellMetric，是第一套基于人工智能的能够对文章形式与内容进行评分的自动作文评分系统。
另一条研究路线是基于文本分类技术、文本复杂性特征、以及线性回归方法。
类似的还有Rudner and Liang （2002：3-21 ）建立的基于统计分析的Bayesian Essay Test Scoring sY stem（BETSY ）系统。
与此同时，PEG 在很多方面也得到改进，整合了很多分析器、词典与各种资源，评分效果也得到很大改善。
国内自动作文评分研究仍然不够完善。
其中梁茂成在05年进行了初步的研究。
他以提取浅层文本特征为主，结合针对内容的潜在语义分析，进行线性回归，得到了与人工评分较高的相关度。
