基于向量机的学生评语自动生成研究
基于人工智能的教育评价与推荐系统研究
基于人工智能的教育评价与推荐系统研究近年来，随着人工智能技术的广泛应用，人们开始逐渐关注利用人工智能技术来改进教育领域。
其中，一项重要的应用就是基于人工智能的教育评价与推荐系统。
该系统可以帮助教育从业者更好地理解学生的学习情况和学习需求，并为学生提供更为个性化的学习推荐策略。
本文将深入探讨基于人工智能的教育评价与推荐系统的研究进展以及未来发展方向。
一、基于人工智能的教育评价系统的研究进展基于人工智能的教育评价系统是一种采用机器学习、数据挖掘等智能算法来评价学生学习情况和教师教学效果的系统。
该系统的应用可以提高教育从业者的工作效率，同时也可以帮助教育从业者更好地理解学生的学习情况，为学生提供更为个性化的学习方案。
目前，基于人工智能的教育评价系统已经有了一定的研究进展。
一方面，该系统的算法和模型不断得到改进与优化，使得系统更为准确和实用。
比如，远程教育平台中的学习行为分析，可以利用人工智能技术挖掘学生的学习数据，从而及时发现学生学习问题并及时予以解决。
另一方面，基于人工智能的教育评价系统也逐渐被广泛应用于教育领域。
比如，在某些高等院校，已经开始采用基于人工智能的教育评价系统来跟踪学生管理情况，对学生的学习行为进行动态评价并给予针对性建议。
这种系统在提高学生学习效果和教师教学质量方面发挥了重要的作用。
二、基于人工智能的教育推荐系统的研究进展基于人工智能的教育推荐系统是一种利用机器学习技术来为学生推荐适合其知识背景和学习需求的学习资源的系统。
该系统可以帮助学生更加高效地学习，为学校提高学生满意度和教学质量提供重要的支撑。
目前，基于人工智能的教育推荐系统的研究也已经有了一定的进展。
一方面，研究者们已经将该系统应用于诸如视频学习、在线课程等领域进行研究，建立出了较为完备的学习资源库，并开发了一系列推荐算法和模型来满足学生的不同需求。
另一方面，研究者们还结合了其他技术手段来改进基于人工智能的教育推荐系统的性能。
基于人工智能的课堂评价辅助系统研究
基于人工智能的课堂评价辅助系统研究随着人工智能技术的不断发展，其在教育领域的应用也越来越广泛。
教育评价作为教学过程中至关重要的一环，传统的评价方式可能存在主观性强、耗时长等问题。
基于人工智能的课堂评价辅助系统成为了一种新的解决方案。
本文将就基于人工智能的课堂评价辅助系统进行研究，并探讨其在教育领域中的应用前景。
一、人工智能在教育领域中的应用目前，人工智能技术在教育领域中被广泛应用，例如智能教学系统、智能评价系统、虚拟教学助手等。
这些技术的应用大大提高了教学效率，为学生提供了更好的学习体验。
而在课堂评价方面，人工智能也可以发挥巨大作用。
1. 数据采集与分析基于人工智能的课堂评价辅助系统需要大量的数据作为支撑，包括学生的学习成绩、课堂表现、参与度等。
系统需要通过数据分析和挖掘，为教师提供客观的评价依据。
2. 智能评价模型的建立基于采集的数据，系统需要建立相应的评价模型，对学生的学习情况进行评估。
通过人工智能技术，系统可以更准确地分析学生的学习状况，并为教师提供个性化的评价建议。
3. 个性化学习辅助基于系统的评价模型，可以为学生提供个性化的学习辅助服务。
根据学生的学习情况，系统可以推荐相应的学习资源和方法，帮助学生提升学习效果。
4. 实时反馈与改进基于人工智能的课堂评价辅助系统可以为教师提供实时的评价反馈，帮助教师及时调整教学策略，提高教学效果。
1. 提高评价的客观性传统的课堂评价方式可能存在主观性强的问题，而基于人工智能的课堂评价辅助系统可以通过数据分析和建模，提供客观的评价结果。
基于人工智能的课堂评价辅助系统是一种颇具潜力的教育技术应用。
通过系统对学生学习情况的全面分析和评估，可以提供客观、个性化的评价服务，帮助教师提高教学效果，为学生提供更好的学习体验。
需要注意的是，在建立基于人工智能的课堂评价辅助系统时，需要充分考虑隐私保护和数据安全等问题，确保系统的合法合规运行。
希望在未来，基于人工智能的课堂评价辅助系统能够更好地服务于教育事业，为教育领域带来更大的创新和发展。
基于人工智能的学生综合素质评价研究
基于人工智能的学生综合素质评价研究近年来，人工智能（AI）技术在各个行业得到广泛应用，教育领域也不例外。
在教育领域，AI被运用于学习辅助、教学评价等多个方面。
其中，基于AI的学生综合素质评价备受关注，尤其是针对中小学生的素质评价。
人工智能技术对学生综合素质评价的作用传统的学生综合素质评价主要依赖师生主观评价和一些标准化考试来完成。
但是，这种方法存在诸多缺陷，比如主观性、不全面、评价结果不公等问题。
而基于人工智能的学生综合素质评价可以很好地解决这些问题。
通过AI技术，将学生在各个方面的表现进行数据收集、归纳和分析，从而全面、客观、公正地评价学生的综合素质。
同时，AI还可以帮助教师制定教学计划，从而更好地满足学生的需求和提升教学效果。
人工智能技术在学生综合素质评价中的具体应用一、面谈评价目前，在学生综合素质评价中最重要的评价方式是面谈。
面谈评价灵活、实时性强，但是也会受到主观评价的影响。
基于人工智能的面谈评价系统通过自然语言处理技术，能够模拟教师和学生之间的交流，解决评价过程中的主观因素，并将不同教师的面谈结果进行数据分析和比对，提高评价结果的公正性。
二、学习行为记录评价学习行为记录是指通过记录学生在学习过程中的行为，来反映学生的学习状态和行为特征。
针对中小学生，可以通过记录学生在学习中的搜索、阅读、笔记、提问等不同行为来完成学习行为记录评价。
通过AI的处理和分析，可以了解学生的学习习惯、学习方式和学习能力，为教师和学生提供更好的教学和学习策略。
三、作品评价作品评价是评价学生创造力、想象力、批判性思维等重要素质的重要方式。
基于人工智能技术，可以将学生的作品（如硬笔字、软笔字、美术作品等）进行图像识别和分析，从而得出学生的绘画能力、创造力等综合素质评价结果。
同时，AI也可以根据先前统计过的同类作品的特征，为学生的作品进行量化分析。
四、智能化试卷评价智能化试卷评价是指通过人工智能技术对试卷进行评价。
AI可以分析试卷中的每个问题、学生的答案、语言表达等，快速输出评分结果，提高评价效率和精准度。
AI技术在教育评估中的常用方法
AI技术在教育评估中的常用方法一、引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，它开始在教育领域扮演着越来越重要的角色。
其中一个关键应用领域就是教育评估。
利用AI技术进行教育评估可以提供更准确、可靠的数据，为改进教学方法和个性化学习提供支持。
本文将介绍几种常用的AI技术在教育评估中的应用方法。
二、基于机器学习的自动评分系统自动评分系统是一种利用机器学习算法对学生作业进行自动打分的方法。
该方法通过从大量标注好的作业示例中学习评分规则，训练出一个模型来对新作业进行打分。
这种系统相对快速高效，并且可以实现较大规模的评估任务。
例如，在英语写作中，可以利用自动评分系统对语法、拼写和句子结构等方面进行评估。
三、基于语音识别的口语测试传统上，口语测试需要由人工考官对学生进行面对面交流并进行评分。
但这种方式存在时间和成本上的限制。
现如今，基于语音识别的口语测试成为一种流行的评估方法。
利用AI技术，系统可以自动识别和评估学生的发音、语速、流畅度等方面。
这种方法不仅可以节省时间和资源，还能提供实时反馈和个性化指导。
四、基于学习分析的智能辅导系统学习分析是指根据学生在学习过程中产生的数据来进行分析和预测。
借助AI 技术，这些数据可以被收集、处理，并由智能辅导系统进行解读和应用。
通过对学生的行为模式、答题情况等进行分析，系统可以帮助教师更好地了解学生的个体差异和学习需求，并提供个性化指导。
例如，在数学课堂上，智能辅导系统可以根据学生的表现推荐适合其水平的练习题目。
五、基于计算机视觉的作品评估艺术类科目对作品评估极为重要，传统上需要专业人士对作品进行鉴定和打分。
但是，这种方式非常耗时且受到主观因素影响较大。
现在引入基于计算机视觉技术的作品评估方法可以有效解决这些问题。
通过AI技术，系统可以对学生的绘画、设计作品进行分析和评估，并提供即时反馈和改进建议。
六、基于自然语言处理的问答系统在教育领域中，学生常常有各种问题需要向老师请教。
ai学生评语
ai学生评语AI学生评语1. 引言：AI学生在当今数字化时代具有重要意义。
他们是以人工智能技术为基础的学生，可以在许多领域中发挥作用，包括教育、医疗、金融等。
他们具有快速学习、多任务处理和自动化分析等特点，使他们成为未来的中坚力量。
2. 学习能力：AI学生展现出了高度的学习能力和适应能力。
他们能够迅速掌握新知识和技能，并将其应用于实际问题的解决中。
他们对于学习材料的理解能力也很强，能够快速理解复杂的概念和理论。
3. 创造力：AI学生具备独特的创造力，能够提出新颖的解决方案和创意。
他们能够独立思考，并利用自己的思维方式和创造力解决问题。
他们的创造力不仅可以应用于技术领域，还可以应用于艺术、设计和文学等领域。
4. 逻辑思维：AI学生具备较强的逻辑思维能力。
他们能够分析问题、提出假设，并通过逻辑推理得出结论。
他们的思维过程清晰、条理分明，能够快速解决复杂的问题。
5. 解决问题能力：AI学生在解决问题方面表现出色。
他们能够识别问题、分析问题的根本原因，并提出有效的解决方案。
他们还能够评估不同解决方案的优缺点，并选择最合适的方案。
6. 团队合作：AI学生具备良好的团队合作能力。
他们能够与他人合作，共同完成任务和项目。
他们能够有效地沟通、协调和分工，使团队的工作达到最佳效果。
7. 创新思维：AI学生具备创新思维，能够提出新的想法和方法。
他们能够从不同角度思考问题，挖掘问题的潜在解决方案，并提出创新的解决方案。
8. 技术应用：AI学生能够灵活运用各种技术工具和软件，解决实际问题。
他们具备编程能力，能够开发和调试各种软件和算法，实现自动化和智能化。
9. 信息处理能力：AI学生具备较强的信息处理能力。
他们能够从海量数据中提取有用信息，进行数据分析和模式识别。
他们还能够利用机器学习和深度学习等技术，对数据进行预测和分类。
10. 道德责任：AI学生具备道德责任感，能够在技术应用中考虑到社会和个人的利益。
他们能够遵循伦理和法律规范，保护个人隐私和数据安全。
如何通过AI技术实现学生综合素质评价
如何通过AI技术实现学生综合素质评价在当今数字化的时代，AI 技术正以惊人的速度改变着我们的生活和教育方式。
学生综合素质评价是教育领域中的一个重要环节，它对于全面了解学生的发展状况、制定个性化的教育方案以及促进教育公平具有重要意义。
那么，如何通过 AI 技术来实现这一目标呢？首先，我们需要明确学生综合素质评价的内涵和目标。
学生的综合素质不仅仅包括学业成绩，还涵盖了品德修养、身心健康、艺术素养、社会实践等多个方面。
评价的目标是为了客观、准确地反映学生的全面发展情况，为教育决策提供依据，同时激励学生不断自我提升。
AI 技术在数据收集方面具有显著优势。
通过智能传感器、物联网设备等，可以实时收集学生在课堂、校园活动、家庭等各种场景中的行为数据。
例如，在课堂上，通过智能摄像头可以记录学生的参与度、注意力集中情况；在体育课程中，运动手环可以监测学生的运动数据和体能状况。
在数据分析方面，AI 能够对海量的数据进行快速处理和深度挖掘。
利用机器学习算法，可以从复杂的数据中发现隐藏的模式和规律。
比如，分析学生在不同学科的学习行为与成绩之间的关系，找出影响学习效果的关键因素；或者通过对学生的社交行为数据进行分析，了解其人际关系和团队合作能力。
基于自然语言处理技术，AI 可以对学生的作文、口语表达等进行评估。
不仅能够判断语法错误、词汇运用等基本方面，还能分析文章的逻辑结构、思想深度和创新性。
这为语文、英语等学科的评价提供了更加全面和客观的依据。
此外，AI 还可以辅助进行学生的心理健康评估。
通过对学生在网络平台上的言论、表情等进行分析，及时发现可能存在的心理问题，并提供预警和干预建议。
为了确保评价的公正性和可靠性，AI 系统的设计需要遵循一定的原则。
数据的采集和使用必须合法合规，保护学生的隐私。
同时，评价指标的设定要科学合理，充分考虑到学生的个体差异和发展阶段。
在实际应用中，教师和家长的参与也至关重要。
AI 技术虽然强大，但不能完全替代人类的判断和关怀。
生成式人工智能时代的学生作业设计与评价
生成式人工智能时代的学生作业设计与评价《生成式人工智能时代的学生作业设计与评价》随着科技的不断发展，生成式人工智能技术正在逐渐渗透到各个领域，教育也不例外。
在这个数字化时代，学生作业设计与评价也受到了生成式人工智能的影响与改变。
本文将探讨生成式人工智能时代下的学生作业设计与评价的特点、挑战和前景。
在生成式人工智能时代，学生作业设计与评价将更加注重个性化和多样化。
生成式人工智能可以根据学生的不同学习特点和需求，智能地生成适合各个学生的作业任务。
通过分析学生的学习数据和运用机器学习算法，生成式人工智能能够为每个学生量身定制具有挑战性和可行性的作业，从而提高他们的学习兴趣和动力。
此外，生成式人工智能的出现也将改变现有的作业评价方式。
传统的作业评价主要依赖于教师的主观判断和经验，但存在主观性、不公平性和不准确性的问题。
而生成式人工智能可以通过智能算法和大数据分析，更客观地评价学生的作业质量。
这不仅可以减轻教师的工作负担，还能够为学生提供及时的反馈和个性化的学习建议，帮助他们更好地改进自己的作业。
然而，生成式人工智能时代的学生作业设计与评价也面临一些挑战。
首先，隐私和安全问题是人工智能技术发展中的一个重要考虑因素。
学生的个人信息和学习数据需要得到合法合规的保护，以防止泄露和滥用。
其次，机器生成的作业设计和评价结果可能不够人性化和细致，难以全面了解学生的学习情况和能力。
因此，需要对生成式人工智能技术进行不断优化和改进，以提高其准确性和智能化程度。
尽管存在一些挑战，生成式人工智能时代的学生作业设计与评价具有广阔的前景。
生成式人工智能技术可以为教育提供更加智能和个性化的学习方式，创造更具有挑战性和趣味性的作业任务。
同时，它可以提供全面而客观的作业评价，帮助学生充分发挥自身潜力，促进其全面发展。
总之，生成式人工智能时代为学生作业设计与评价带来了新的机遇与挑战。
我们应该积极探索并应用生成式人工智能技术，以提升学生的学习效果和学习动力，并不断优化和改进这一技术，使其更好地服务于教育事业的发展。
AI智能评估智能化学生评价
AI智能评估智能化学生评价AI智能评估已经成为现代教育评价的重要手段之一，尤其在智能化学生评价方面发挥着重要作用。
本文将重点探讨AI智能评估在智能化学生评价中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、AI智能评估的概念和原理AI智能评估是利用人工智能技术对学生进行综合评价和判断的过程。
它基于大数据和机器学习算法，通过对学生的各个方面数据进行收集、分析和对比，以自动化的方式生成对学生能力和潜力的准确评估。
二、AI智能评估在智能化学生评价中的应用1. 学习成绩预测：AI智能评估可以根据学生的历史成绩、学习态度和行为等数据，预测学生未来的学习成绩趋势，为学校和教师提供有针对性的教学指导。
2. 学习风格分析：通过AI智能评估，可以了解学生的学习风格和偏好，有助于教师根据不同学生的需求和特点，采取个性化的教学方法和教学内容。
3. 个性化推荐：AI智能评估可以根据学生的兴趣爱好、学习能力、学习进度等因素，为学生推荐适合的教材、学习资源和活动，提升学习效果和学习动力。
4. 自主学习评价：AI智能评估可以帮助学生进行自主学习评价，通过对学习过程和学习成果的自我分析和反思，提高学生的学习意识和学习动力。
三、AI智能评估的优势1. 客观准确：AI智能评估通过大数据和机器学习算法进行评估，避免了主观因素的干扰，提供客观准确的评估结果。
2. 高效便捷：AI智能评估可以实时快速地对学生进行评估，为学校和教师提供及时的指导和反馈。
3. 个性化定制：AI智能评估可以为每个学生量身定制评估方案，满足不同学生的个性化需求。
4. 数据驱动决策：AI智能评估通过对数据的分析和挖掘，帮助学校和教师做出科学决策，优化教学过程和学生成绩。
四、AI智能评估的挑战1. 数据安全和隐私保护：AI智能评估需要获取学生的大量个人数据，如何保护数据安全和学生隐私成为一个重要的问题。
2. 评估标准的确定：AI智能评估需要明确评估标准和指标体系，以确保评价的准确性和科学性。
机器学习在学生评价中的应用
机器学习在学生评价中的应用机器学习（Machine Learning）是人工智能（Artificial Intelligence）的一个重要分支，通过利用计算机算法和模型，使计算机能够从数据中学习，并自动进行决策和预测。
近年来，机器学习在各个领域都取得了巨大的突破和应用，其中之一就是在学生评价中的应用。
本文将探讨机器学习在学生评价中的应用，并分析其优势和挑战。
一、机器学习在学生评价中的优势在传统的学生评价体系中，通常由教师根据自己的经验和主观判断进行评价，存在着人为主观因素和评价标准不一致的问题。
而机器学习的应用可以通过大数据和算法分析，实现客观、准确、高效的学生评价。
具体来说，机器学习在学生评价中的优势主要体现在以下几个方面：1.客观准确：机器学习可以通过分析大量的学生数据，自动识别学生的优势和不足，并给出客观准确的评价。
与传统的主观评价相比，机器学习可以排除人为主观因素的影响，提高评价的客观性。
2.个性化评价：每个学生都有自己的学习特点和需求，传统的评价方法往往无法满足个性化评价的需求。
而机器学习可以基于学生的个人特征和学习历史，给出针对性的评价和建议，帮助学生更好地发展和进步。
3.及时反馈：传统的学生评价通常需要较长时间才能得到反馈，无法及时指导学生进行调整和改进。
而机器学习可以实时监测学生的学习情况，并及时给出反馈和建议，帮助学生在学习中迅速调整策略和方法。
二、机器学习在学生评价中的应用方式机器学习在学生评价中的应用可以分为两种方式：基于知识图谱的学习评价和基于学习分析的学生评价。
1.基于知识图谱的学生评价：知识图谱是一种将知识组织成图谱结构的方法，通过将各个知识点和概念进行关联，构建起一个全面准确的知识网络。
在学生评价中，机器学习可以基于知识图谱的构建，对学生的学习进行评估和分析。
例如，通过分析学生在知识图谱上的学习轨迹和表现，机器学习可以给出学生的学习能力和水平的评价。
2.基于学习分析的学生评价：学习分析是指通过对学生学习行为的数据进行分析，揭示学生学习状态和特点的方法。
人工智能技术对教育评估与学生能力评价的创新与问题
人工智能技术对教育评估与学生能力评价的创新与问题引言近年来，人工智能技术的发展对各个领域都产生了深远的影响。
在教育领域，人工智能技术也逐渐被应用于教育评估与学生能力评价的领域。
本文将探讨人工智能技术在这一领域的创新和现存问题。
一、人工智能技术在教育评估与学生能力评价中的创新1. 自动化评估传统的教育评估和学生能力评价往往需要耗费大量的时间和人力，而且结果可能存在主观性和误差。
然而，人工智能技术的出现解决了这一问题。
通过机器学习和自然语言处理等技术，人工智能可以自动化地对学生的表现进行评估，减少了人力投入同时提高了评估的效率和准确性。
2. 个性化评价每个学生的学习能力和学习方式都有所不同，传统的评估方式无法很好地满足个性化的需求。
而人工智能技术的应用可以根据学生的特点和特定需求进行个性化的评价，并对学生提供有针对性的指导和帮助。
通过深度学习和数据挖掘等技术，人工智能可以分析学生的学习行为和成绩，为教师和学生提供更加精准的评估和反馈。
3. 多元评价人工智能技术的应用还可以拓展评估的维度，使得教育评估和学生能力评价更加全面和多元化。
从传统的基于笔试和考试的评价方式中解放出来，人工智能可以通过分析学生的写作、口语、逻辑思维等多方面的表现来评估学生的能力。
这种多元评价不仅能够全面了解学生的能力水平，还能够促进学生的综合能力培养。
二、人工智能技术在教育评估与学生能力评价中存在的问题1. 数据隐私和安全性在应用人工智能技术进行教育评估和学生能力评价的过程中，需要收集和分析大量的数据，其中包括学生的个人信息、学习行为等。
然而，这些数据的隐私和安全性成为了一个重要的问题。
确保这些数据不被滥用和泄露是一个重要的挑战。
2. 误差和不公平问题尽管人工智能技术可以提高评估和评价的准确性，但是它仍然存在误差的可能。
人工智能算法可能存在一定的偏差，从而导致评估结果的不公正。
此外，人工智能技术依赖于历史数据进行分析和预测，这也可能导致对某些学生的预测和评估不准确。
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F福建电脑U J I A N C O M P U T E R0 引言随着高等学校的规模逐渐扩大，高等学校学生的管理工作量也翻倍增长。
现有的高校学生评价系统要么还采用原有的纸质教师评价，那么辅导员的工作量在毕业季就比较大，要么学生评价比较单一，仅仅从学生的成绩不能够全面的评价高校学生，并没有在学生综合评价的方法上有很大的完善。
因此，基于高校各部门现有的学生信息系统的情况下，构建一个评语自动生成器，成为了一个迫在眉睫的研究热点。
一套实用的评语自动生成功能应具有如下几个方面的意义：确保学生评语的全面性、准确性和有效性；减轻教师负担、提高书写学生评语效率；为学生发展和教学系统设计指明方向。
1支持向量机算法1995年Cortes和Vapnik共同提出了支持向量机（Support Vector Machine,SVM），该算法能够解决非线性和高维模式识别问题，是一种类似于感知机模型的二分类模型。
支持向量机中基本学习策略能够实现间隔最大化，从而将问题转化成一个二次规划问题。
因此支持向量机是求解凸二次规划问题的最优化算法。
在采用支持向量机对问题进行文本分类的时候，可以看成算法的训练样本，向量和标记组成一个样本。
训练样本集T=｛（x1，y1），（x2，y2），…，（x N，y N）｝，x i∈字=R n，y i∈Y=｛+1，-1｝，i=1，2，…，N，x i表示第i个特征向量，y i表示特征向量x i的类标记。
通过间隔最大化（1）（2）其中表示几何间隔，也可以采用拉格朗日的对偶性等价特性求解凸二次规划问题（3）其中：（4）上式为拉格朗日函数，α=（α1，α2，…，αN）T且αi≥0表示拉格朗日乘子向量。
这样可以学习得到分离超平面为：（5）以及相应的分类决策函数：（6）称为支持向量机，其实sign（x）为符号函数。
求解，分成两个步骤：1、求解对拉格朗日函数L（w，b，α）求偏导数，并设为。
（7）（8）可得：（9）（10）将（7）代入（4）并利用（8）可得：（11）即。
2、求min L（w，b，α）对α的极大，即：（12）（13）（10）中的求目标函数最大化的问题可以等价地转化成最小化的问题，则能够得到下面与之等价的对偶最优化问题：（14）（15）式（13）的解为：（16）且有如下定理：定理2-1设式（16）是对偶形式最优化问题式（12）（13）的解，那么存在下标j，使得αj*＞0，并可根据下式求得原始最优化问题的解w*以及b*：（17）基于向量机的学生评语自动生成研究王若贤（南京师范大学中北学院信息科学与技术系江苏南京210000）【摘要】就业推荐表，是高校向用人单位推荐毕业生的书面材料。
其中的学生评语是学生在校期间德智体美劳等各方面表现的重要评价手段。
为了减轻教师手工书写评语的工作量，设计了基于支持向量机（SVM）的学生评语自动生成系统，可以从各个方面，根据分类自动生成对学生的评语。
学生评语的自动生成不但减轻了老师的工作负担，同时在学生评语迈向科学化和规范化的道路上起到了积极的作用。
【关键词】评语自动生成；支持向量机；评语分类DOI:10.16707/ki.fjpc.2018.10.061（18）以上定理不予证明，由定理即可求得分类决策函数式（6）。
事实上现实中的数据并不是完全线性可分的。
对于非线性可分的数据问题需要采用松弛变量(slack variable)，从而忽略一些处于分隔面的错误的数据点。
这样，问题的优化目标保持不变，但对的约束条件变为：0≤αi ≤C（19）其中i =1，2，…，N ；常数C 为松弛变量。
C 用于控制最大化间隔和保证大部分点的函数间隔小于1这两个目标的权重，是学习过程中需要调节的参数。
针对复杂的数据分类问题，简单的支持向量机无法做到尽善尽美。
因此核技巧的引入是至关重要的。
核技巧是利用核函数覬（x ）将低维空间字的分类问题映射到高维空间Z ∶z=覬（x ）中，从而将一个线性不可分问题转变成一个线性可分的问题。
通常核函数的表达形式有三种：多项式核函数、高斯核函数、字符串核函数。
本文将会使用到颈向基核函数的高斯版本，如下：（20）从而原有的支持向量机转换为高斯径向基函数（radial ba 鄄sis function ）的分类器，而此时的分类决策函数为：（21）在LIBSVM 开源包中提供了SVM 算法的API 接口，本系统即使用了这种接口，故而使用过程中最主要的是参数调优。
根据使用经验实施一下几个步骤可以获得相对良好的效果；（1）对数据进行简单的比例化（scaling ），因为数据范围分布太广会影响结果准确度；（2）考虑径向基函数（Radical Based Function,RBF ）内核，这种核方法的使用对于高维情况结果更好；（3）使用交叉验证找到最合适的参数C 和酌（伽马）；（4）使用最合适的C 和酌来训练整个的训练集；（5）进行测试。
2 自动评语生成模块设计2.1评语自动生成评语的自动生成是高校管理的重要组成部分，也是毕业生推荐表的重要组成部分。
本文设计了基于支持向量机（SVM ）的学生评语自动生成算法。
该算法包括两个模块，分别是训练模块和执行模块。
在基于回归预测的SVM 算法的训练模块中，其关键功能模块包括四个部分，分别是控制模块、评语分类训练模块、评语分类数据读取模块和评语分类评估模块。
该算法首先获取产生评语所需要的学生基础数据；其次，根据用户实际要求设定评语评判等级的取值范围与筛选条件；然后，统计评语特征出现在这些取值范围中的位置；最后，调用本模块中的评语分类函数并产生实际的评语内容。
目前，国内高效管理系统中的评语自动生成系统[16]主要根据三种原则进行生成学生评价信息。
原则一，关键词语原则，该原则采用已有的模板生成相应的评语；原则二，直接选择模板评语原则，该原则中同样采用已有模板，确定是学生评语重复率高；原则三，利用自然语言理解原则，该原则根据扫描的评语文章内容，由系统软件相关定义生成相应的评语。
对于简单的评语自动生成系统通常采用前两种方法。
第三种方法是研究的初期阶段。
相较于传统的统计学习方法，支持向量机是一种基于结构风险最小化原则的算法，该算法在训练集有限时性能最佳。
2.2支持向量机方法（SVM ）支持向量机是一种可以直接使用的分类器。
尤其是数据分析上，支持向量机分类数据的精确度较高，是最好的分类器。
此外针对训练集之外的数据点，支持向量机也能表现出较好的分类决策。
由于它计算耗时少、错误率低等优点，本文系统使用了这种分类器。
然而它对参数调节和核函数的选择敏感的缺点，使得一些原始分类器很难用于二分类问题，因此本文系统必须解决这个问题。
支持向量机能够扩大不同类型数据的间隔。
举例说明：对图1中数据进行分类，高斯核函数的支持向量机分类能够得到良好的结果。
在对高维数据进行分类时，可以将核函数设置为径向基函数能够得到最好的分析效果。
算法1选用径向基函数作为核函数的支持向量机算法输入：训练数据集T =｛（x1，y 1），（x2，y2），…，（x n ，y n ）｝，其中x i ∈字=R n ，y i ∈｛-1，+1｝，i =1，2，…，N ；输出：分类决策函数。
1、选择合适的核函数K （x ，z ）和合适的参数C ，构造并求解最优化问题（22）（23）（24）求解得最优解α*=（α1*，α2*，…，αn *），系统选用的核函数K （x ，z ）为：（25）2、选择α*的一个正分量0＜α*＜C ，计算（26）3、构造决策函数：（27）2.3评语筛选部分条件在生成学生评语的过程中，综合考虑从学生的思想政治、学习能力，参加活动等方面来对学生的评语进行设计和条件筛选，现列举部分条件如下：图1两种情况的支持向量机对数据的划分1)政治进步方面a.认真学习马克思主义理论和邓小平理论“三个代表”重要思想，学习党的基本知识、基本路线和方针、政策，努力提高自己对政策理论的理解和认知能力。
筛选条件：⑴被批准发展为“中共党员”⑵被确定为“入党积极分子”b.认真学习党的基本知识、基本路线和方针、政策，积极要求进步，不断提高自己思想政治素质。
筛选条件：⑴写过入党《申请书》⑵参加“学党章小组”c.该同志能够积极参加政治理论课和素质教育的学习，不断提高自己思想政治素质。
筛选条件：⑴上述条件以外的本班级其他学生(2)学习能力方面a.思维敏捷，思路清晰，接受能力较强。
能虚心向老师求教，学习态度端正，对待学习一丝不苟，勤于思考，勤奋好学；能刻苦钻研本专业的技术，具备熟练运用计算机软硬件技术的工作能力，各科成绩优秀，圆满地完成了学习任务。
筛选条件：⑴在本班级学习总成绩排在1—9名；⑵在校期间获得过特等及一等奖学金(3)在校获得过“三好学生”荣誉b.学习态度端正，接受能力较强，勤于思考，上课能够专心听讲，课下能够认真完成老师布置的作业。
在专业学习上具有吃苦耐劳的精神，能够熟练地掌握了计算机操作技能，各科成绩优良，很好地完成了学习任务。
筛选条件：⑴在本班级学习总成绩排在10—19名；⑵曾经获得过“二等奖学金”或“三等奖学金”c.学习态度端正，接受能力较强，上课能够专心听讲，课下能够完成老师布置的作业。
较好地掌握了运用计算机操作技能的本领，各科成绩合格，较好地完成了学业。
筛选条件：⑴在本班级学习总成绩排在20—30名d.学习态度较端正，接受能力尚可。
能一般地掌握运用计算机技术，各科成绩合格，基本完成了学业。
筛选条件：⑴在本班级学习总成绩排在30名以后3)参加活动方面a.积极参加学院和系开展的各类活动，组织能力和沟通能力较强，其本人在多次活动中取得好名次。
筛选条件：⑴获得过院“优秀学生干部”称号⑵系团总支书记、学生会副部长以上干部或院学生会干部b.积极参加学院和系开展的各类活动，具有较强的组织能力和沟通能力，其本人在活动中多次取得较好名次。
筛选条件：⑴在院、系活动中获得过六次以上《奖励证书》⑵在本班级担任学生干部或系学生会干事c.积极参加学院和系开展的各类活动，并在活动中取得较好成绩。
筛选条件：⑴在院、系活动中获得过三次以上《奖励证书》d.能积极参加校园活动和班级活动筛选条件：⑴本班级其他同学4)希望希望该同学走上社会参加工作后，能继续虚心学习，向社会实践学习，向前辈们求教，尽快适应工作需要，不断提升个人的修养，诚实守信，发挥沟通能力与合作能力，较好地完成上级领导交给的各项任务，为所在单位贡献力量，为民族奉献出自己的青春和热血，为祖国的发展作出自己应有的贡献。
2.4就业推荐表生成模块实现就业推荐表生成模块，属于学生信息管理系统的核心模块。
模块页面截图如图2所示。
一级页面为学生的查询页面，上半部分是搜索的条件，包括学生学号、学生姓名、学院、专业、班级等信息，通过搜索条件的组合，可以快速的查找到所需的学生列表。