信息技术发展至今,已经涉及到我们工作生活的各方各面,在教育领域,传统的教育手段和模式很难满足人们对教育的需求,于是智慧教育、互联网教育等概念逐渐被提出。得益于人工智能技术的发展,很多专家学者开始探索将人工智能与教育相结合,以人工智能技术与互联网的思维相结合重塑教育模式、内容、方法、体系。教育资源的缺乏与分配不均,无疑是教育方式变革面临的首要问题。本文的主要研究方向是在无教师参与、无参考答案的情况下,由系统自动对学生的答题内容进行评判,包括每个解题步骤的正误判断以及在错误的情况下评判出具体的错误类型。旨在减轻教育人力成本的同时,找出学生学习中的短板,有的放矢,有效促进学习,为互联网教育的一个新探索。本文主要研究内容如下:1、初中数学常见错误类型的研究及认知建模对大量初中数学解题中常犯的错误进行收集和分类,并对产生这些错误的现象及原因等进行深入分析和研究,构建一套较为完整的错误类型体系,涵盖初中数学几乎全部概念的错误类型。分析和归纳每种错误类型的共性与特性,基于人的认知过程,自动构建错误认知模型。2、错误模型知识库的研究与构建运用自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)技术,在对题意和学生答题内容进行语义理解和表示的基础上,以初中数学公式、性质、定理、推论以及数学常识为基准,建立推理的规则库。并基于Drools正向规则引擎与符号计算工具,以题干的已知条件做为推理的起点,构建错误模型知识库,该知识库尽可能多的覆盖学生所有正确的答题内容以及与知识推理路径关联的错误模型。3、错误模型库在自动判卷中的应用基于错误模型知识库,攻克因主观题一题多解、答题形式多样化等而造成机器自动阅卷困难这一技术障碍,构建一个智能判卷系统。系统首先利用知识库结合符号计算工具对学生的答题内容的每一步骤进行正误判断,然后根据错误模型对学生错误的解题步骤进行具体的错误类型判断,并指出学生错误的具体原因,反馈给学生,让学生知其然知其所以然,实现学生错误的精准定位和判卷。