【摘 要】
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随着教育信息化的快速发展和普及,在线考试系统和试卷自动评分系统越来越多。然而,由于汉语语法的复杂性和修辞的多样性,汉语主观题的自动评分依然是一大挑战。现有研究中,基于深度学习的评分方法要求的样本数过高,且评分结果的可解释性较低,无法就句子成分、修辞评分的标准等给出明确的评价信息以帮助小学生发现错误的地方并纠正错误。此外,目前的成绩计分方式只是简单累加各小题的得分,难以刻画学生对不同知识点的掌握程度
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随着教育信息化的快速发展和普及,在线考试系统和试卷自动评分系统越来越多。然而,由于汉语语法的复杂性和修辞的多样性,汉语主观题的自动评分依然是一大挑战。现有研究中,基于深度学习的评分方法要求的样本数过高,且评分结果的可解释性较低,无法就句子成分、修辞评分的标准等给出明确的评价信息以帮助小学生发现错误的地方并纠正错误。此外,目前的成绩计分方式只是简单累加各小题的得分,难以刻画学生对不同知识点的掌握程度,试题难易程度也很难以得到体现,不能科学反映同一考生的多次考试成绩的起伏变化。本文回顾了小学语文试卷自动评分技术的研究现状,特别是小学语文主观题的自动评分面临的挑战和研究现状,以小学语文试卷的造句题型为例,做了如下工作:（1）研究了小学语文主观题评分。针对小学语文主观题评分中对语法分析和评分结果可解释性的特别需求提出了一套主观题评分框架。基于分词和词性标注,对错别字进行识别,并提示错误之处和正确答案;基于命名实体识别判断学生的答案主题是否相符;基于句子成分分析、依存句法分析等对语法进行评分;并基于规则对修辞手法进行评分。重点介绍了基于哈工大LTP自然语言处理包进行句法分析、语义角色标注等,以及对比喻修辞手法的识别和分析。（2）为了让试题得分能更好地刻画考生对试题所涉及知识的掌握程度,并一定程度体现学生个体发展与学生整体发展水平的差异程度,本文给出了一种试题难度系数的计算方法,并研究了不同个体水平差异对该系数的影响,最后借助等样本分割法修正每个学生的最终成绩。修改后的最终成绩能更加精准地反映学生对所学知识的掌握情况,试卷的区分度也更高。（3）基于Spring Boot和Layui前端框架实现了一套小学语文主观题自动评分的原型系统。该原型系统实现了小学语文的在线考试和在线评分,支持的题型有小学语文词句填空、选择题、造句题等题型。该原型系统使用了本文提出的主观题评价模型对造句题进行评分,并采用本问提出的成绩修正算法修正最终成绩。原型系统的稳定运行显示了本文研究具有可行性。。
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