利用人工智能技术改进作业评价机制

◇周幼勤（福建：云霄县元光小学宝树校区）

小学数学是基础学科之一，对于学生的数学学习和未来的职业发展具有重要的影响。传统的作业评价机制主要依靠教师的主观评价，存在评价标准不一、难以量化、评价效率低等问题。因此，基于人工智能技术的小学数学作业评价机制的创新具有重要的现实意义和应用价值。人工智能技术可以通过自动化处理和数据挖掘等技术手段，对学生的作业进行智能化评价和反馈，提高评价的客观性和准确性。当前，人工智能技术在小学数学作业评价中的应用主要包括自动评分、答案解析和作业推荐等方面。

一、小学数学作业评价机制存在的问题

（一）成本高

成本高的问题首先体现在人力成本方面，传统的人工阅卷方式需要大量的人力资源，包括人工阅卷的专业人员、阅卷的协调和管理人员。这些人力资源的成本较高，同时也容易受到人为因素的影响，如疲劳、情绪等，会导致评分不准确。其次是体现在时间成本方面，传统的人工阅卷方式需要耗费大量的时间，尤其是在大规模考试或者评估中，需要投入大量的人力物力，占用大量的时间资源，而且人工阅卷需要反复翻阅试卷，耗时长，工作效率低下。同时，传统的人工阅卷方式需要对每个学生的答卷进行仔细阅读和分析，容易因为疲劳、马虎等原因出现评分偏低或偏高的情况，误差率相对较高，且传统的人工阅卷方式往往无法实现持续的改进。由于人的阅读和评价能力是有限的，而且受到人为因素的影响，因而难以实现持续的提高。

（二）标准不统一

首先是评分标准的不明确，评价标准不清晰、评分标准不明确，导致评分不公平。当前，很多学校的评价标准缺乏统一规范，评分依据主观性大，容易受到人为因素的影响，不同的评价者之间评分标准存在差异，导致评价结果不一致。其次是评分方式不统一，评价者的评分方式不同，如使用不同的评分标准、评分比例、评价体系等，都会导致评分结果的不同，例如，一个教师可能更倾向于关注学生的计算结果，而另一个教师可能更注重学生的解题思路和方法。最后是评价依据不一致，评价依据的不一致也是评价标准不统一的原因之一，教师可能依据不同的要求和标准来进行评价，例如有些评价者注重学生的答案是否正确，而有些评价者更注重学生的思维方式和解题过程。此外，评价者的主观性也是导致评价标准不统一的因素之一，评价者的主观因素会影响评分的准确性和公正性，例如评价者可能因为个人喜好、经验、文化背景等因素而对学生的作业评价存在偏差。

（三）反馈不及时

由于人工评分需要时间，学生需要等待一段时间才能获得反馈，当学生提交作业后，长时间得不到评价反馈，就容易失去学习兴趣，对学习产生消极情绪，进而影响学习效果。反馈不及时，还会造成无法及时纠正错误，如果作业评价反馈不及时，学生可能无法及时了解自己的错误，无法进行及时纠正，进而影响学习成绩。同时，反馈不及时还会导致教师无法及时调整教学策略。教师需要根据学生作业的反馈结果及时调整教学策略和方法，提高教学效果和学生的学习兴趣，如果作业评价反馈不及时，教师将无法及时了解学生的学习情况和需要，无法进行及时调整。

二、人工智能技术在小学数学作业评价中的应用方向

（一）自动评分

人工智能技术可以通过对学生答案的自动处理和比对，实现自动化评分，从而减轻教师的工作负担，提高评价效率。自动评分是人工智能技术在小学数学作业评价中的一种应用，通过分析学生提交的作业内容，结合事先设定好的评分规则，自动给出作业评分结果。例如，一个小学一年级的数学作业是让学生完成10 道加法和减法算式的计算，教师可以将这些算式的正确答案预设到评分系统中，然后让学生在评分系统中进行作业提交。学生提交作业后，评分系统将会对学生提交的每一个算式进行计算，并与预设的正确答案进行比对，如果学生的答案与正确答案相符，那么系统会给出满分。如果学生的答案与正确答案不符，那么系统会给出相应的分数，根据设定的评分规则，分数越高表示学生的答案越接近正确答案。

（二）答案解析

人工智能技术可以对学生提交的数学作业进行分析和解析，为学生提供详细的答案解析和评价反馈。例如小学二年级的数学作业是让学生完成以下一道数学题：23+17=？，教师可以将这道数学题的答案和答案解析预设到评价系统中，然后让学生在系统中进行作业提交。学生提交了作业，评价系统就会自动对学生提交的作业进行分析和解析，为学生提供答案解析和评价反馈。在这个例子中，如果学生计算错误，评价系统会分析学生的错误并给出相应的解析和评分建议，如，如果学生在个位上错了，评价系统会向学生展示正确的计算步骤，并给出相应的提示，帮助学生更好地理解和掌握这个数学概念。

（三）作业推荐

人工智能技术可以根据学生的学习情况，为学生推荐适合其水平和兴趣的数学作业。例如一个小学三年级的学生正在学习小数的概念，教师希望为他推荐一些适合他的数学作业，从而帮助其巩固和提高小数的概念。这时，教师可以将学生的学习情况输入评价系统中，包括学生的年级、学习进度、知识点掌握情况等。评价系统会根据这些信息，结合自己的算法，为学生推荐适合他水平和兴趣的数学作业。例如，系统可以推荐5.5+3.1=？的数学题，这道题目是一个加法题目，需要学生对小数的加法有一定的掌握，根据评价系统的分析和预测，这道题目适合学生的水平和兴趣，有助于帮助他巩固和提高小数的概念。

三、利用人工智能技术改进小学数学作业评价机制

（一）框架设计

1.数据采集。通过人工智能技术收集学生的作业答案和学习行为数据，包括答案、答题时间、答题顺序、答题频率、错题记录等。

2.数据处理。通过人工智能技术对采集到的数据进行处理，包括数据清洗、特征提取、数据分析等，为后续的评价和反馈提供数据基础。

3.评价模型设计。通过人工智能技术设计评价模型，包括自动评分模型、知识点掌握度分析模型、答案解析模型等，对学生的作业进行评价和分析，提供个性化的评价和反馈。

4.评价结果反馈。通过人工智能技术将评价结果及时反馈给学生和教师，包括得分、错题记录、弱势知识点、学习建议等，帮助学生了解自己的学习情况和问题，以及指导教师进行教学。

5.学生个性化辅导。通过人工智能技术根据评价结果为学生提供个性化的学习辅导，包括推荐作业、错题解析、弱势知识点讲解等，帮助学生提高学习效果和学习兴趣。

6.教师辅助。通过人工智能技术为教师提供教学辅助工具，包括错题分析、知识点掌握情况分析、学生学习进度监测等，帮助教师发现学生的问题和优势，提高教学质量和效率。

（二）数据处理

1.数据清洗。将收集到的作业答案和学习行为数据进行去噪、去重、格式化等处理，保证数据的准确性和一致性。

2.特征提取。从数据中提取特征，比如学生的答案、答题时间、答题顺序、答题频率、错题记录等，这些特征可以用于后续的评价和分析。

3 数据分析。使用人工智能技术进行数据分析，如聚类分析、决策树、神经网络等方法，从中提取学生的学习模式和行为特征，分析学生的答题习惯、知识点掌握程度、易错点等信息。

4.知识点映射。将学生的答案映射到相应的知识点上，根据学生的答题情况和知识点的难度、重要程度等因素，评估学生对各个知识点的掌握情况，为后续的个性化评价和反馈提供依据。

5.模型训练。使用机器学习或深度学习等技术，对收集到的数据进行模型训练，建立评价模型，用于对学生的作业进行自动评分、知识点掌握度分析等。

6.结果可视化。通过数据可视化的方式将分析结果以图表、表格等形式展现出来，便于教师和学生理解和使用。同时，通过可视化的方式反馈学生的评价结果和学习建议，增加学生的参与感和积极性。

（三）设定评价指标

1.自动评分准确率。作为基于人工智能技术的评价机制，自动评分准确率是评价机制的核心指标之一。评价机制需要实现高准确率的自动评分功能，保证对学生作业的评分结果具有可信性和科学性。

2.知识点掌握度。在对学生作业进行分析的过程中，评价机制需要准确地分析学生对不同知识点的掌握程度。这一指标的准确性关系到评价机制的科学性和有效性。

3.个性化。评价机制需要针对不同学生的学习特点和水平，实现个性化的评价和反馈，提高评价机制的实用性和有效性。

4.学习建议。评价机制需要根据学生的学习情况和评价结果，给出具有指导性和可操作性的学习建议，促进学生的自主学习和提高学习效果。

5.系统稳定性和安全性

评价机制需要具备稳定的运行性能和高度的数据安全保障，避免出现数据泄露、评价结果不稳定等问题，保证评价机制的可靠性和安全性。

6.用户体验度。评价机制需要具有良好的用户交互性和友好的界面设计，提高用户体验度，促进学生和教师的使用和接受度。

（四）优化与改进

1.数据集优化。评价机制需要建立大量的数据集，包括标注数据集和非标注数据集等，以支撑机器学习模型的训练和优化。评价机制可以通过不断扩充数据集规模、提高数据质量等方式，优化数据集，提高机器学习模型的准确性和稳定性。

2.模型优化。评价机制需要不断改进机器学习模型，以提高自动评分的准确性和效率。评价机制可以通过调整模型的超参数、优化损失函数、改进网络结构等方式，优化机器学习模型。

3评价指标优化。评价机制的评价指标需要不断优化和改进，以保证评价结果的准确性和可靠性。评价机制可以通过引入更多的评价指标、改进评价指标的计算方式等，优化评价指标，提高评价机制的科学性和实用性。

4.智能辅导优化。评价机制可以通过引入智能辅导模块，为学生提供个性化的学习建议和辅导服务。评价机制可以基于学生的作业表现、学习历程等数据，为学生提供个性化的学习建议和辅导服务，提高学生的学习效果和学习兴趣。

5.用户体验优化。评价机制可以通过优化用户界面，提供智能化的交互方式，从而优化评价结果展示方式，提高用户体验度，使教师和学生能够接受人工智能技术。

综上所述，创新小学数学作业评价机制，需要在自动评分、答案解析和作业推荐三个方面进行创新。在机制设计中，需要设计框架、处理数据、设定评价指标、优化算法模型，才能确保评价机制的有效性和可行性。