JN江南体育官方网站-AI阅卷“翻车” 其实是“翻”在了自然语言处理

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开学季本应是充满希望的全新起始点，然而美国有不少的学校所采用的AI阅卷系统，却因为存在评分方面的漏洞从而陷入到争议的漩涡之中。这套覆盖两万所学校的系统被爆料到：学生只需要堆砌一些关键词就能够轻易地获取到高分，这致使人工智能在教育评估中的可靠性蒙上了一层阴影。

系统漏洞暴露机制缺陷

当一位家长于实验里发觉，仅仅输入“财富、商队、中国、印度”这般零散的关键词便能够获取满分之际，这个AI阅卷系统的核心问题显现出来。该系统好像仅仅依靠简单的关键词匹配机制，全然忽视了语义连贯性以及逻辑结构。这种设计缺陷致使学生能够借助堆砌关键词这种取巧的方式获取本不应得的高分。

教育专家指出，这种现象暴露出，在系统开发过程里，存在对语言复杂性认识不够的情况。真正的语言理解需要去分析词汇彼此之间的语义关联，而并非只是进行简单计数。该系统的评分标准明显没有达到教育评估的基本要求，这有可能会误导学生对于学习方法的认知。

技术原理与局限分析

这套系统是立足于自然语言处理技术的基础之上的，其核心算法跟机器翻译里常常会用到的BLEU指标相类似，该指标是借助计算文本片段和参考文本的N元语法之间的匹配度来进行评分的，但是仅仅单纯依赖这种只看表面匹配度的方法是存在着非常明显的局限性的，是没有办法去应对语言表达上面的多样性的。

自然语言处理专家熊德意教授作出解释，此类系统易于形成错误传播链条，在上游识别环节出现错误的时候，后续评分会产生连锁错误反应，更为复杂之处在于，自动评测的技术难度和同等自然语言生成任务相当，这致使开发可靠的评分系统充斥着挑战。

语言多样性带来的挑战

AI阅卷系统面临的主要难题，是语言具有丰富的表达方式，同一概念存在数十种不同表达，简单的关键词匹配不能识别这些语义相同的变体，这致使系统可能给予创意表达低分，却奖励了生硬的关键词堆砌。

为应对这一挑战，深度学习技术的应用提供了新思路，通过训练模型理解语义，而非单纯匹配词汇，系统能够更灵活地处理多样化的语言表达 然则目前而论，涉事系统明显未达到这一技术水平 。

教育评估的平衡之道

AI阅卷系统的价值体现于效率得以提升，教师手动批改主观题时，需要反复去对照标准答案，而自动系统能够瞬时完成这一过程，在标准化测试里，这种效率方面的优势尤为明显，可让教师把更多精力投入到个性化教学之中。

但效率不应该把准确性当作代价，理想的方案是构建人员与机器协同的评估机制，借助人工复核去纠正系统偏差，与此同时积累训练数据来优化算法，这样的渐进式改进才可以确保评估质量跟效率的平衡。

国际对比与发展趋势

全球范围内，教育AI所涉应用正展现出多元化的发展态势，欧洲的部分国家采用了更为谨慎的部署策略，这一策略要求AI系统只有通过严格认证方可被用于高风险评估的场景之中，亚洲的一些国家着重于教师培训，其目的在于确保教育者能够对AI系统展开有效监督。

这种差异反映了不同的政策导向事件发生在美国，此次表明，技术应用过程中的速度，超越了监管建设的进程，这有可能带来风险。各个国家当下在探索，符合本国教育理念的AI治理框架，平衡创新与规范，已然成为共同课题。

未来发展与改进方向

教育领域的那些专家，普遍持有这样的一种观点JN江南体育官方网站，那就是基于自然语言处理的智能评分系统，依旧是重要的发展方向。随着算法不断地优化，还有数据持续地积累，这个系统的理解能力，将会一步步升上去。未来的这个系统，应该具备识别创造性思维的能力，而不是仅仅简单地去套用模板。

教授熊德意指出，人工智能跟教育的深度融合属于必然趋势，然而这需要去建立健全完善的质量保障机制，其中涵盖定期测试，要透明披露系统局限性，并且要建立起有效的申诉渠道，唯有构建可靠的技术基础，AI才能够真正助力教育发展。

你觉得，于教育范畴之内，AI系统究竟该于哪些环节去设置人工监督的那个“安全阀”呢，欢迎来分享你的观点，要是认为这篇文章具备价值，那就请点个赞予以支持并且转发给更多对教育话题有所关注的朋友。

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