基于概念图的主观题自动批改技术的初步研究
基于语义脉络的主观题自动评分算法探讨
摘 要 ： 在 网络 教 育 高速 发展 的背景 下 ， 主观题 自动 评 分算 法是 实现 网络教 育在线 考试 系统的 关键 技术， 因此 主观 题 自动批 改技 术 以及 自动评 分 算 法 日益 受 到广 泛 的 关 注 。首先 介 绍 主观 题 自动 评 分技 术及 其原理 ， 然后针 对 目前 网络 考试 系统 中主观题 自动评 分 面临 的问题进 行 分析 ， 并 结合 动 态 规划算法， 提 出基 于语 义脉络 的主观 题 自动评 分 算法 ， 以便 为教 师和 学生提 供 帮助 。
第 ２ ２卷 第 １期 ２ ０ｌ ３年 ３月
淮海 工学 院 学 报 （ Ｅ ｌ 然科 学版）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｉ ｏ ｆ Ｈｕ ａ ｉ ｈ ａ ｉ ｊ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ ［ ＇ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ （ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ
ＶｏＩ ． ２２ ＮＯ ．１
ｔ ｉ ｖ ｅ ｑ ｕ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ａ ｔ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｄ ｇ ｒ ｅ ａ ｔ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｒ ｏ ｍ ｐ ｅ ｏ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｗａ ｌ ｋ ｓ ． Ｔｈ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ
ｔ ｉ ｃ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｘ ｔ ａ ｎ ｄ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｐ ｒ ｏ ｇ ｒ ａ ｍ ｍｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ． Ｓｕ ｃ ｈ ａ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｏ ｐ ｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｈ ｅ ｌ ｐ ｆ ｏ ｒ
Ｔｈ ｅ ａ ｕ ｔ ｏ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｓ ｃ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｏ ｆ Ｓ Ｕ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｑ ｕ ｅ ｓ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｐ ｕ ｔ ｆ ｏ ｒ ｗａ ｒ ｄ ｈ ｅ ｒ ｅ ａ ｆ ｔ ｅ ｒ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｓ ｅ ｍａ ｎ —
主观题自动评判算法研究综述
主观题自动评判算法研究综述一、研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，教育领域也在不断地进行改革和创新。
在教育评价体系中，主观题一直是教师评分的主要方式，主观题评分存在一定的主观性和不公平性，这对学生的学习成果和教育质量造成了一定的影响。
为了解决这一问题，学术界和教育界对于主观题自动评判算法的研究越来越重视。
自动评判算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值，通过研究自动评判算法，可以提高主观题评分的客观性和准确性，有助于减少教师评分过程中的主观因素对学生成绩的影响，从而提高教育质量。
自动评判算法可以帮助教师减轻评分负担，提高评分效率，使教师能够将更多的精力投入到教学和学生指导中。
自动评判算法还可以为学生提供更加公正、客观的评分结果，有助于激发学生的学习积极性和自信心。
自动评判算法的研究已经取得了一定的成果，美国的一些高校已经开始尝试将自动评判算法应用于课程作业的评分中，取得了较好的效果。
自动评判算法的研究也逐渐受到关注，许多学者开始在这一领域进行探索和研究。
目前我国在自动评判算法的研究方面还存在一定的不足，需要进一步加强理论研究和实践应用。
1.1 主观题自动评判的现状与问题随着人工智能技术的不断发展，自动评判技术在教育领域得到了广泛的应用。
特别是在主观题领域，自动评判算法的研究已经成为了教育信息化的重要方向。
尽管目前已经取得了一定的成果，但主观题自动评判仍然面临着一些挑战和问题。
主观题的评分标准相对复杂，由于主观题往往涉及到对学生思维过程、观点表达等方面的评价，因此评分标准的制定和调整需要充分考虑这些因素。
现有的评分标准往往过于简单，难以准确地反映学生的实际情况。
由于主观题的特点，评分标准往往具有一定的主观性，这也给自动评判带来了困难。
主观题的语义理解难度较大，由于主观题往往涉及到对学生观点、论述等方面的评价，因此在进行自动评判时，需要对学生的表述进行语义理解。
由于语言表达的多样性和复杂性，目前的自然语言处理技术在处理主观题方面的效果尚不理想。
主观题自动评分算法模型研究
主观题自动评分算法模型研究【摘要】本文提出了基于文本分类的主观题自动评分模型。
模型采用文本词性相似度和文本浅层相似度作为分类器的条件属性，在一定程度上提高了文本的语义理解。
通过对已有文本的学习，使用考生分数作为分类类别构建决策树分类器。
将待测文本输入决策树分类器从而实现答案的分类，即完成自动评分。
通过与人工阅卷过程对比，验证了系统是有效可行的，符合人工阅卷的过程。
【关键词】主观题自动评分；文本分类；决策树；文本相似度Abstract：The model adopts text speech and surface similarities as condition attributes for classifier.In a certain extent，our model improves the semantic understanding of the ing the examinee scores as classification categories to construct the decision tree classifier through the study of existing text.Finally，the automatic scoring reduced to input the student answer to the decision tree and the tree decide what score should be pared with the manual scoring process，we find our model is feasible and effective and in line with manual marking process.Keywords：Automated assessment of subjective test；Text classification；Decision tree；Text similarity1.引言主观题评分算法属于自然语言处理技术范畴。
主观题自动批改技术的研究
［ 章 编 号 ］１０ —４ ８ （０ ６ ０—０ ２０ 文 ０ ３ ６ ４ ２０ ）８０ ６—４
主 观题 自动 批 改 技 术 的研 究
刘 建舟 ，刘 晓华
（ １湖 北 工 业 大 学 计 算机 学 院 ， 北 武 汉 ４ ０ ６ ； 湖 ３０ ８ ２华 中科 技 大 学 现 代 教 育 技 术 中心 ，湖 北 武 汉 ４ ０ ７ ） ３ ０ ４
［ 者 简 介］刘 建 舟 （ ９ ９ ） 男 ，湖北 孝 感 人 ， 学 硕 士 ， 究 方 向 ：自然 语 言 处 理 ， 据 库 ． 作 １７一 ， 工 研 数
［ 稿 日期 ］２０ —０ —２ 收 ０６ ５ ３
，
Ｔ） 构成 ， 于每一 词条 ， 其在文 档 中的重 对 据
要 程度 赋 以一 定 的权 值 ｗ ，并 将 Ｔ ， … ， Ｔ ， Ｔ 看 成一 个 维 坐标 系 中 的坐 标轴 ，ｗ ｗ … ， ， ， ｗ，为 对应 的坐标 值．这样 由（ Ｔ ， ， 分解 而 得 的 Ｔ ， … Ｔ ）
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第２ １卷 第 ４期
Ｖ０ ． ．４ １ ２１ ＮＯ
湖 北 工 业 大 学 学
报
２０ ０ ６年 Ｏ 月 ８
Ａｕｇ ２ ６ ． ００
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｂ ｉＵｎ ｖ ｒ ｉ ｆＴ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｒ ａ ｆＨｕ ｅ ｉ ｅｓ ｔ ｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｙ
方 法和 基于语 义 的方法 ． １２ １ 基 于 向量 空 间模 型 的 Ｔ －Ｄ ． ． ＦＩ Ｆ方 法 向量
１ 句 子 相似 度 计 算
１ １ 句子 相似 度 的ｔｒＳ ａ ｅＭｏ ｅ） 近年 来 使 ＶＳ ｃｏ ｐ ｃ ｄ １是 用 较 多 且效 果 较 好 的 一种 信 息 检 索模 型．在 ＶＳ Ｍ
主观题自动批改技术的研究与实现
主观题 自动批改技 术的研究与 实现
张燕 霞 ( 乐山师范学院计算机科学与信息工程系四川乐山614004)
【摘要 ] 在分析主观题 的考试目的 和答题特点的 基础上．提出 以考晨相关 知识点为基础 的关键词以及 各个关键词之 间的逻辑关 系匹配方法来 实现自动评分 ，使 自动评分更加灵活，更符合主观题答案多样性的要求。
) 、顺序关系( 各关键词存在先后顺序) 和依赖关系( 由修饰词和中心词 构成，只有中心词出现，修饰词才有意义) 。
2．关 系的划 分 简 单问 答题 的答 案组 织 方式 一般 是由 几个 得分 要 点组 成， 每个 要点
可以由一条或多条语句组成，每个得分要点的语句又由若干个关键词组 成 。各 个得 分要 点之 间属 于并 列关 系 。每 个得 分要 点的 关键 词之 间则 包含
。∑m S = K
) k × ，L S O 值为O；当Ki ≥Ko时，Ki 的值为Ki 。 ( 三) 逻辑关系匹配 I ．关系 描述
在用 问题 所涉 及的 知识 点组 成的 关键词 组来 描述 概念 时， 关键 词之 间 并 不是 完全 独立 的， 它们 存在 着一 定 的逻 辑关 系。 本算 法将 关键 词之 间的 逻辑 关系划 分为三 种：并 列关系 ( 备关 键词相 互独立 。 位置 没有 任何约 束
并列， 顺序和依 赖关系。下 面给出具 体的逻辑关 系划分规 则： ( I ) 按照得分要点将语句进行分组，每组包含一个得分要点的所有
语句。 ( 2 ) 将组内具有先后顺序的关键词建立顺序关系表，具有修饰和被
修饰 关系的 关键词 建立依 赖关系 表， 具有并 列关系 的关键 词可以 不建表 ， 即默认是并列关系。
主观试题的计算机自动批改技术探讨
— １１９ —
软件开发与应用
信息与电脑 China Computer&Communication
2016 年第 17 期
主观题计算机自动评分中，采用模块化的设计。分为登录模 块、试题抽题模块、答题评分模块、分值转换模块。不同的 模块下衔接着不同的系统数据，其中登录模块中与学生信息 库连接，对于学生的信息进行审核。抽取模块与试题库连接。 在答题评分模块中，包含句库、词库、同义词、近义词库 。 2.2 数据库结构设计
2016 年第 17 期
信息与电脑 China Computer&Communication
软件开讨
何俊鸿
（北京理工大学珠海学院，广东 珠海 519088）
摘 要： 随着网络信息技术的逐渐发展，基于远程教学考试的方式被广泛应用到教育领域中。在线考试是网络化教 学系统实现功能的重要途径，在线考试系统中包含很多关键性技术，如大规模的并发访问技术、自动组卷技术、题库建 立与系统维护以及试卷的自动化批改等模式。在这些技术中，试卷的自动化批改技术比较关键，该种技术的实际应用一 改传统手工试卷批改模式，有效提升试卷批改的效率。并且借助计算机自动批改技术对学生对于知识的掌握程度进行统 计与分析，应用到实际教学中，有助于教学活动的开展。 关键词：主观试题；计算机自动批改技术；相似度计算 中图分类号：TP393.09 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2016）17-119-02
２ 主观试题的计算机自动批改系统设计
在对主观试题的计算机自动批改系统进行设计环节中， 首先需要进行系统的总体性设计，然后对系统的数据库结构 进行实际分析，最后从细节设计上进行分析，以提升该种类 型的计算机自动批改系统性能 [3]。 2.1 总体设计
基于中文分词的主观题自动评分算法研究
基于中文分词的主观题自动评分算法研究随着教育技术的不断发展，自动评分技术在教育领域中得到了越来越广泛的应用。
主观题评分是一种非常常见的评分模式，但对于评分者的专业水平和主观因素的影响很大。
因此，发展一种基于中文分词的主观题自动评分算法是非常有必要的。
本文将探讨这一主题，并提出相关算法和方法。
首先，介绍一下中文分词技术。
中文分词是指将中文句子分割成一系列有意义的词语的过程。
中文分词的主要任务是识别出一个句子中的词语，这些词语可以是汉字、数字、英文单词等。
目前，中文分词技术已经非常成熟，可以分割出较为准确的词语。
基于中文分词的主观题自动评分算法的主要思想就是利用中文分词技术对题目和答案进行分词，然后将分词后的词语进行相应的打分，最终计算出一个总分数。
具体来说，可以采取以下步骤：1.对题目和答案进行去噪处理。
由于题目和答案中可能包含一些噪音数据，需要先将其去除，只保留有意义的内容。
2.将题目和答案进行中文分词。
采用常用的中文分词工具，将题目和答案分词，得到一系列的词语。
3.对每个词语进行打分。
根据教师的评分标准，为每个词语分配相应的权重，并计算出每个词语的得分。
4.计算总分。
将每个词语的得分相加，得到最终的总分。
需要注意的是，对于不同的题目类型和难度级别，评分标准和权重也会有所不同。
因此，需要针对不同的题目类型和难度级别设计不同的评分标准和权重。
总的来说，基于中文分词的主观题自动评分算法是一种非常有潜力的评分方法。
该方法可以充分利用中文分词技术，提高评分的准确性和效率，减少评分者的主观因素的影响。
但是该算法还有一些不足之处，例如对于一些复杂的语言表达和语义推理题目，中文分词的准确性可能会受到一些影响，需要进一步研究和改进。
基于人工智能的主观题自动评分算法实现
Journa l
of
江 南 大 学 学 报 (自 J ian gnan Un iver sity(
然 科 学 版) Na tura l Sc ien ce
Ed it ion )
Vo l. 8 No. 3 Jun. 2009
基于人工智能的主观题自动评分算法实现
李学俊
(西南科技大学 计算机科学与技术学院 , 四川 绵阳 621010 )
M
′ i
=
(1
-
Ki
∑( (w j - w′j ) ×w j ) 2 ) ×M i ( 6)
j=1
7) 根据式 ( 6) ,则考生所得总分 M ′为
n
∑ ′
M=
(1 -
i =1
Ki
∑( (w j - w′j ) ×w j ) 2 ) ×M i ( 7)
j=1
3 算法测试
文中的系统采用 O rac le作为后台数据库管理 系统 ,基于 B /S模式设计了自动评分测试软件 ,其运 行界面见图 2。
针对网络考试系统中主观题自动评分面临的困难和问题将人工智能中中文自然语言理解的研究成果空间向量模型分词算法等应用于网络考试中对主观题答案包括标准答案和考生答案的理解过程中并在此基础上提出了将基于矢量空间模型的文本矢量特征匹配算法应用于计算机对考生答卷进行自动评判的过程中
第20089卷年第6月3期
2 文本矢量特征匹配算法
主观试题的答案以文本方式存储 ,而经过分词
后的文本如何能更容易地被计算机处理 ,关系到文
本处理的准确性 。因此文本表示方法是自动评分算
法的关键问题 。近年来 ,在 W eb文本信息特征获取
算法的研究中 ,矢量空间模型 (V ec to r Sp ace Mode l, V SM ) [ 829 ] 是应用较多且效果较好的方法之一 , 文
主观题自动批改技术研究
肖雪莲 临沂师范学院信 息学院 ２ ６ ０ ７００
案即文章写作类 的主观题的 自动批改 ， 一 般采用抽取答案 中的浅 层结构信息或语义 信息 ， 根据学生 的遣词造句情 况给以得分； 或设置若干 可接 受答案模板和不可接受答 案模板 ， 将学生的答案与模板进行 匹配 ， 根 据两者 的匹配程度计算 出得分 。二是对简 短文字的 自动批改 ，一般是先将参考答案 进行适 当的表示 ，然后计算学生答案与参 考答案之 间的匹配程度给出得分 。 ２ 、国内研究现状 国内对主观题 自动批改技术的研究起 步较晚 ， 成熟的技术也不多。 由于汉语不同 于英 语 等 欧 式语 言 ， 有 形 态 时 态 的变 化 ， 没 词 与词 之 间 也没 有 天 然 的 分 隔标 记 ， 此 ， 因 对汉语 的 自然语言理解和处理面临更多困 难 。 目前 已有的研究都是针对简单 类主观 题 如名词解释、 简答题等 的 自动批改， 且没 有 实用 的 系 统 出 台 。 些 研 究 主 要 有： 潭 这 湘 大学信息工程学院的李辉阳等研 究了有 限 领域简述文字的 自动判读问题 ，提出以基 于 关系的带权 匹配技术实现简单论述正误 的判定 ；南京大学计算机软件新技 术国家 重 点实验室的高思丹等提 出利 用基于动态 规 划的语句相似度计算方法实现文字类主 观题的 自动批改 ；南京大学计算机软件新 技 术国家重点实验室的黄 康等提 出一种基 于带权概念 网络进行分层语 义相似度计算 的主观题 自动批改方案。
本文主要 对主观题 动批 改技 术的 国内外研 究现 状做 了总结 和概述 ，指 出 了国内外现 有 的 自动批 改 系统 中存在 的问题和 不足 ，提 出
了点 观 题 自动 批 改 技 术 的 另 一 可 行 之 道 一 一
自主修改作文的“激活码”——概念图辅助习作修改初探
语文/教海撷英I小学表学:研釔Primary School Teaching Research 自主修改作文的“激活码”—概念图辅助习作修改初探江苏苏州工业园区莲花学校 范良【摘要】概念图是一种直观性、层次性比较强的可视化学习工具。
学生利用概念图辅助习作修改，在自主修改习作 的实践过程中，快速、合理地理清习作思路，优化谋篇布局，紧扣主题，拓展习作思路，从而进行有效的写和改，达到言 之有序，言之有物。
概念图辅助习作修改，对习作修改教学来说，是一次创新尝试。
【关键词】概念图习作修改修改作文，目的在于深入揣摩。
张志公先生认为：“多改，并不是依赖老师改，而是要求学生自己修改，不 是只指个别词句的润饰，而是指通篇文章的检点。
”而在 教学过程中，习作往往是先由教师修改评点后再由学生修改，学生往往处于被动地位。
那么如何找到习作中的“激活码”，让学生处于主动地位，自己学会修改作文呢？本文就概念图辅助习作修改进行初探。
一、激活教：教师身份的转变：变灌输者为引导者“你最感兴趣的地方写具体了吗？如何写生动具体呢）”这是许多教师针对习作问题给学生的提问，可是学 生往往不知所云，不知从何处下笔修改。
引导学生自己 发现习作中的不足并自主修改，而不是经过教师批改后再修改，教师的身份要转变：变灌输者为引导者。
1.激发学生修改习作的积极性“好文章是改出来的！”首先就要激发学生修改习作的兴趣。
兴趣是最好的老师，信心是最强的动力。
习作修改在于突出有效，修改后让自己的习作真正再上个。
对于儿童来说，绘画有一种天然的吸引力，他们更 乐于将自己的思考和想法通过图画来表达，这时习作就通过 图的 。
，概念图就是将自己的习作图示化—以清晰的方式，通过图的形式 把写作思路和写作内容展现出来，一幅概念图就是一篇“微习作”。
所以，通过画概念图来激发学生修改习作的，趣。
2. 引导学生掌握修改的方法概念图的运用促使习作的内容可视化，指导学生抓住本次习作主题作为“题眼”，抓住习作内容中的关键词，以图的形式将写作思路和习作亮点凸显出来。
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Ｖｏ ． ． １７ Ｎｏ ４
Ｄｅ ．，２０ ７ ｃ ０
文 章 编 号 ：６ １ ４ ６ （０ ７ ０ ０４ ０ １７ — ０７ ２０ ）４— Ｏ０— ３
基 于概 念 图主观 题 自动 批 改技 术 的初 步 研 究
万 晓辉
（ 广东 司法警官职业学院 信息管理 系 ， 广东 广州 ５ ０２ ） １５０
改由于涉及 了 人工智能、 模式识别以及 自然语言理解 等方面的理论和知识 ， 需要解决许多技术上的问题 ， 因而成为在线 考试 系统 中的一个 技术难点 。 自２ ０世 纪６ ０年代 以来 ， 国外许 多专 家 和学者 就 致力 于基 于 任意文本答案 的主观题 的计 算机 自动批 改技 术 的研 究， 同时也 出现了各种不同的 自动批改 系统 Ｊ 。但是 现有 的系统 大多用 于 文章写 作质量 的 自动评 价或 对 简短 的文本答案进行基 于性能的评价 ， 于 内容 的 而基 文字类主观题 的 自动批改 ， 国 内外在 这方面 的研 目前 究还不是很多 ， 真正实用的系统就更少了。 通过对现有的 自动批改系统 和概念 图理论进行 了 深入 的了解 和分析 ， 文章针对 文字类 主观题提 出 了一 种基 于概念 图的 自动批改方法 。认 为可 以利用 “ 概念 图” 来表示标准答案和学生答案 ， 通过 比较标准概念 图 和学生概念图的机制来实现主观题的自 动批改。
万晓辉 ，基 于概念 图的主观题 自动批 改技 术的初步研究
・ ４１・
式 上具 有不 唯一性 ， 即有 一定 的多样 性 。同 时 ， 目前
识点 的理解 ， 一种 关 系 需 要 一个 词 汇 表 。具 体 到 每
１ 概 念 图理 论
概 念 图（ ｏｃｐ ａｓ Ｃ ｎ ｅｔ ｐ ｉ ） Ｃ ｎ ｅ ｔ ｐ／ ｏｃｐ ｐｎ 的知识 ｍ ｍａ ｇ 表 示方 法是 由美 国的 Ｊｈ ．ｏ ａ于 １７ ｏｎＦ Ｓｗ ９ ６年在 文章
收 稿 日期 ： ０ ７一Ｏ Ｏ ２０ ７一 ８ 基 金 项 目： 潭 大 学 基 金 资 助项 目 湘
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第 ７卷 第 ４期
２０ ０ ７年 １ ２月
兰州石化职 业技术 学院学报
Ｊ ｕ ａ ｆＬ ｒ ｈ ｕＰ ｔ ｃ ｅ ｃ Ｃ ｌ ｇ ｅｈ ｏｏｙ ｏ ｒ ｌ ａｔ ｏ ｅｒ ｈ ｍｉ￣ ｏｌ ｅｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｏ ｚ ｏ ｅ ｆ
观题 批 改方 法。
关键 词 ： 念 图 ； 概 主观题 ； 自动批 改技 术
中图分类号 ：Ｐ ９． １ Ｔ ３ １４
文献标 识码 ： Ａ
“ ｏｃｐ ｒｐ ｒ ａ ａｅｉｔｒ ｃ ” 中首 先提 Ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｈｆ ｄ ｔ ｂｓ ｅｆ ｅ ｇ ｏａ ａ ｎ ａ 出 的 。 １８ 年 ， 又 出 版 了 “ ｏ ｃｐｕｌ Ｓｒｃ ９４ 他 Ｃ ｎｅ ｔａ ｔ — ｕ ｔ ｅ ｕｒ ｓ”ｒ ］ ３ 书 ， 成 了 完 整 的概 念 结 构 理 论 。概 念 形 图是基 于语言学 、 心理 学 、 学 为一 体 的一种 最新 的 哲 知识表示 方法 。它不 但能够 表示传 统 知识表 示方 法 所 表示 的知识 ， 而且 具 有 表达 能力 强 ， 达 直 观 、 表 可 靠性 好 、 于实现 、 近 自然 语言 等特点 。 易 接
摘 要： 随着计算机辅助教学和计算机 网络技术的飞速发展 ， 作为计 算机辅助教 学的核 心技 术 ， 主动批 改技术 成为 了近年 来讨论 的热 点 问题 。研 究 了计 算机 自动评 判 系统 中主
观题 的批 改 问题 。针对 文 字类主观题 自动批 改技 术的 难点 ， 出了一种 基 于概 念 图的主 提
一
随着计算 机辅 助 教学 、 多媒体 处理 以及计 算 机 网络技术的快速发展 和广 泛应用 ， 网络教学 成为一种 极具 应用前景 的远 程教 育模式 。在 线 考试 系统 是远 程教学系统 的一个重要组成部分 ， 它涉及 了大规模题 库 的建立与维护 、 自动组卷 、 大规模 的并发访 问 、 试卷 自动批 改等多项 技术 。其 中文字类 主观 题 的 自动批
概念图理论是一种关于信息组织、 表达、 分析的技 术， 借助它可将一组彼此关联又各具复杂含义的信息 转化成易于理解、 条理化的结构 ， 以便进一步分析。直 观地说 ， 念 图就是 一种 有 向连 通 图 ， 概 它包 括 两种 结 点： 概念结点 和关 系结 点。概 念结点表 示 问题 领域 中 个概念或信 息； 关系结点表示概念 结点 之间的联系 。 概念图理论有如下几个方面的研究 ： １ ）如何选 择 、 划分 、 表示 信息 结点 ； ２ ）信息 状态 有效分类 、 述 ； 描 ３ ）构建 、 表述 、 结构 化存储 概 念 图 ； ４ ）对概 念 图采 用 不 同 的数 学 方 法进 行 有 针 对 性 的分 析 。 概 念 图有两种表 示形 式 ， 一种 是 线形 形 式 （ ｉ Ｌｎ — ｅ Ｆ ｒ 表 示 ， 常 用 于 推 理 运 算 。另 一 种 是 显 示 ｒ ｏｍ） 通 形式概 念 图（ ｉ ｌ ｏ ）它更 优 于直观形 象 。本 Ｄｓ ａ Ｆ ｒ ， ｐｙ ｍ 文应 用 显示形 式 的概 念 图来 表 达 概 念 （ 识 点 ） 知 之 间的关 系 ， 有利 于概念 之 间的相 互 比较和 匹配 。
—
２ 基于概念 图的文字类主观题 的批 改 模 型 的设 计
２ １ 应 用背景 ．
作者简介： 万晓辉 （９ ７ ， 湖南湘乡人 ， １７ 一） 女， 助教
学习者在 回答主观题时， 其表达方式不一样 ， 论 述 的前 后顺 序也 可 以改 变 ， 以 主观 答 案在 表 现 形 所
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