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不止会下棋，人工智能还能高考阅卷
近日，大家的关注点都被“李世石大战人工智能”所吸引。孰不知，人工智能不仅会下棋，还能高考阅卷。 为提高效率、保证判卷的稳定性，日本文部科学省甚至考虑到灵活运用人工智能（AI）去帮助阅卷。如果此举能成，这将是日本首次引进AI为高考题评分。 据日本文部科学省估算，在对问答题进行评分时，假设考生有53万人，但阅卷者只有800人的话，就算将培训中的阅卷者也包括在内，阅完所有试卷则需要20到60天。 据悉，人工智能阅卷是依据文章的长短、人为输入的词汇等得分要点，对照答案，在瞬间判断出正误，并给出相应的分数的。而且，当人工智能积累了一定的经验后，还能学习具体的判断标准，最终实现从多个角度做出判断。 目前，中国运用在考试阅卷中的技术，大多以机读卡（一种简单的光学字符识别（OCR）的技术）为主。但是，这只能减少选择题的阅卷工作量。
1.1K50发布于 2018-05-28 - 来自专栏机器学习与统计学
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
本文为“机器学习交流群”群友华兵同学投稿 随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ?
2.9K30发布于 2019-12-10 - 来自专栏程序IT圈
利用Python开发智能阅卷系统（附源代码）
随着现代图像处理和人工智能技术的快速发展，不少学者尝试讲CV应用到教学领域，能够代替老师去阅卷，将老师从繁杂劳累的阅卷中解放出来，从而进一步有效的推动教学质量上一个台阶。 传统的人工阅卷，工作繁琐，效率低下，进度难以控制且容易出现试卷遗漏未改、登分失误等现象。 ? 现代的“机器阅卷”，工作便捷、效率高、易操作，只需要一个相机（手机），拍照即可获取成绩，可以导入Excel表格便于存档管理。 ?
1.7K10发布于 2021-01-19 - 来自专栏Hank’s Blog
4-6 R语言函数 排序
#sort:对向量进行排序;返回排好序的内容 #order:返回排好序的内容的下标/多个排序标准 > x <- data.frame(v1=1:5,v2=c(10,7,9,6,8),v3=11:15,v4=c(1,1,2,2,1)) > sort(x$v2) [1] 6 7 8 9 10 > sort(x$v2,decreasing = TRUE) [1] 10 9 8 7 6 > order(x$v2) [1] 4 2 5 3 1 > x[order(x$v2),] v1 v
42540发布于 2020-09-16 - 来自专栏TEL18600524535
解码笔迹：手写体文字识别技术驱动阅卷系统智能化变革
传统人工阅卷方式受限于效率、成本与主观性，难以满足大规模、高时效的现代教育评估需求。基于深度学习的手写体文字识别技术，正在为这一痛点提供智能化解决方案，悄然改变着阅卷系统的运作模式。 早期基于简单图像处理的自动化阅卷技术，对手写体，尤其是书写潦草、布局复杂、有涂改痕迹的文本识别率低，难以实际应用。 结构化信息提取：不仅能识别文字，还能智能判断填空题的空位、计算题的步骤、作文的段落，甚至分析笔迹的工整度（作为可能的辅助分析维度），实现试卷内容的深度结构化解析。 将手写体文字识别术集成到阅卷系统中，催生了高效、精准、多维的智能化阅卷新范式：高效客观题判卷：对选择题、判断题、填空题等，系统可实现毫秒级自动识别与评分，效率提升数十倍，且结果绝对客观一致。 笔尖流淌的智慧，如今在硅基智能的“注视”下被准确捕捉、解析与衡量。
78910编辑于 2025-12-09 软考启用AI辅助阅卷，考试该如何写出让AI模型和阅卷专家都青睐的满分论文？
根据工业和信息化部教育与考试中心在2025年8月采购的“国家职业资格考试及公开招聘考试阅卷技术服务”项目中，明确包含了AI辅助阅卷功能（支持填空题、问答题、论文题等题型的AI评阅功能）。 这意味着，一篇软考论文将同时面对“阅卷专家”的审查与“AI阅卷”的扫描分析。阅卷专家基于丰富的专业经验，对论文的实践真实性、论述深度与评分细则进行综合评判。 真正的关键，在于读懂这场“人机协同”阅卷背后的新规则！ 因此，我大胆推断，AI阅卷在阅卷整个过程中可能扮演两个角色：一是作为“初筛器”，快速提取作答论文的结构要素、关键词和量化数据，为阅卷专家生成初步分析报告；二是作为“校准器”，在多评机制下，辅助识别不同阅卷专家评分间的异常偏差 2、结构逻辑：提供清晰的“导航图” 混乱的论文结构会增加AI阅卷解析复杂度和阅卷专家理解的难度。在论文写作时必须采用公认的高效结构，为论文叙述搭建清晰的写作框架。
21700编辑于 2026-07-08- 来自专栏北京马哥教育
皇上请阅卷！【2016运维高考-考卷汇总】
一年一度高考时，马帮小伙伴也没闲着，做了一套“运维高考题”，那么现在就由你，没错，就是你————最敬爱的大众评审来一起阅卷啦！ We want you！！！
1K90发布于 2018-05-07 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
《代码整洁之道》笔记（4-6章节）
个人认为注释还是要写，算是对代码的中文翻译，因为我们的英语水平，命名习惯各不相同。
38010编辑于 2022-06-28 - 来自专栏新智元
高考&中考也AI，机器人阅卷技术曝光
人工智能技术为解决这一问题提供了一种可能性——让智能化的机器来阅卷。 机器阅卷可以保证过程的客观性和一致性，从某种程度上来说是保证高考公平公正的一个方法。 要想机器阅卷技术真正普及并为阅卷工作带来便利，无法回避的一个难关就是：批阅学生用母语写的作文。 机器阅卷技术的未来 未来，随着人工智能技术的发展，除了开放式作文、甚至政史地问答题等试题的批阅中，机器都可以自动阅卷。机器可以自动学习教师的阅卷方法。 比如一次考试有2000份卷子，从第一份卷子开始，机器就可以学习教师的阅卷方法，学到200份的时候机器就可以代替人工，自动对剩下的试卷进行智能化打分。 目前，在国内机器智能阅卷技术发展中，科大讯飞已经在安庆、合肥等地成功试点应用。
4.2K60发布于 2018-03-26 - 来自专栏Lan小站
用Python快速阅卷选择、填空题等客观题目
使用说明： 将所有需要阅卷的答案按照以下格式放到一个target.txt文档中： 姓名+空格+答案1+答案2 多个学生请换行隔开 如： 学生1 A B B B C B B B BD C D C D B
87510编辑于 2022-07-14 WorkBuddy保姆级教程（廿六）｜教研组长的日常——从命题到阅卷分析
放在以前，这些事儿能让我从早忙到晚。但现在？三个小时内全部搞定。怎么做到的？往下看。
42110编辑于 2026-07-13- 来自专栏用户8858632的专栏
人工智能在哪些方面对教育影响最大?
人工智能与教育碰撞，会是什么样的场景？这自然而然会引起人们的遐想，而且人工智能已经迅速进入到教育领域。 科大讯飞AI研究院北京分院副院长付瑞吉博士介绍说，“人工智能在考试阅卷上也有不俗的表现，引入智能阅卷技术，可对空白卷、疑似雷同等问题卷进行检测，节省20%的工作。 2017年上半年，智能阅卷技术在CET及全国25个地区的中考、高考、学考中使用，覆盖近700万名考生。” 当前，图像识别、语音识别、人机交互等人工智能应用技术在教育领域都有了应用。 比如，通过图像识别技术，人工智能可以将教师从繁重的批改作业和阅卷工作中解放出来；语音识别和语义分析技术，可以辅助教师进行英语口试测评，也可以纠正、改进学生的英语发音；而人机交互技术，可以协助教师为学生在线答疑解惑 除此之外，个性化学习、智能学习反馈、机器人远程支教等人工智能的教育应用也被看好。 关于人工智能与教育，还有一点让大家津津乐道：未来哪些职业将可能被人工智能取代？
80420编辑于 2022-01-11 阅卷老师给腾讯元宝的高考作文打了个分
不说废话，上考题： 2024年高考作文·全国新高考I 卷 阅读下面的材料，根据要求写作 随着互联网和人工智能的发展，它们能解答的问题越来越多，请问人类的问题会越来越少吗? 互联网、人工智能……在AIGC不断“涌现”的当下，这道题可以说十分应景了（腾讯元宝：咋感觉这道题在点我？！）。 既然被点到，就来测测腾讯元宝的写作能力吧： 腾讯元宝写的怎么样？ 不仅抠出了“互联网”、“人工智能”这几个带有“时代性”的核心词，在分析时也比较客观理性，结构完整，行文流畅，整体逻辑也是很严密的。 为什么还没有到一类卷的水平（55-60分）？ 论述过程中，从历史到现实，再到未来发展的展望，层层递进，逻辑清晰，最后落实到“智能技术的发展，恰恰是在不断回应人类质疑、解决人类难题的过程中前行的”，实现了一个较完整的论述过程。 如果你是阅卷老师，会给腾讯元宝的作文打多少分？
81810编辑于 2024-06-07- 来自专栏量子位
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。
1.2K30发布于 2019-04-24 JBoltAI V4：以体系化能力重塑企业数智化转型路径
，无需改造原有系统；稳定性保障：内置智能资源限流、动态分配与负载均衡机制，在高并发场景下可自动优化资源调度，避免因资源过载导致的服务中断。 （二）全链路智能数据中心：激活“沉睡数据”价值数据是AI应用的核心燃料，但企业普遍存在“数据孤岛、质量参差不齐、难以转化为知识”的问题。 落地周期为避免企业“从零开始造轮子”，JBoltAI V4内置40余个AI场景开发范例（持续更新），覆盖教育、制造、金融、零售等多行业：教育领域：AI生题系统可根据教材自动生成不同难度的试题、拆题并组织随机测验；智能阅卷功能能识别答题内容并判分 ，减少人工批改工作量；企业办公：智能合同分析可自动识别风险条款并标注，自动化报告生成能整合多源数据生成季度/年度报告，减少重复文档工作；业务运营：智能客户分析可基于消费数据与反馈文档生成用户画像，库存优化建议能根据销售趋势提供补货方案 运维），再到场景实战（复杂Agent构建），覆盖不同水平开发者需求；实战验证机制：通过专项挑战与项目式“刷题”，巩固从开发到部署的全流程能力，确保Java工程师能独立完成AI应用构建，较传统培养方式减少4-
51210编辑于 2026-01-16AI辅助办案系统：让技术成为司法的“智慧搭档”
传统人工阅卷需逐页梳理案情、提取要素，效率低且易遗漏。 江阴公安的系统就凭借这项技术，让卷宗要素提取准确率达95%以上，民警阅卷效率直接提升50%，原本半天的阅卷报告，5分钟就能生成初稿。机器学习与知识图谱构建，让系统具备了“类案参考”和“风险预警”能力。 同时，基于预设的程序审查规则，系统能像“智能法制员”一样，自动识别讯（询）问时间冲突、证据链缺口等80余项程序问题，把事后纠错变成事前提醒，高频程序问题拦截率可提升至70%以上。 从人工翻卷到智能“体检”，AI辅助办案系统的价值，在于用技术固化司法经验、规范办案流程。 它不是替代人的专业判断，而是通过精准的文字解析、智能的风险预警、高效的数据处理，让办案人员跳出事务性工作，专注于情理法的权衡与公正的守护。当技术与司法深度融合，公平正义不仅能跑得更快，也能站得更稳。
91810编辑于 2025-12-30- 来自专栏人人都是极客
支持移动GPU、推断速度提升4-6倍
虽然移动设备的处理能力和功率都有限。虽然TensorFlow Lite提供了不少的加速途径，比如将机器学习模型转换成定点模型，但总是会在模型的性能或精度上做出让步。
1.9K20发布于 2019-03-15 - 来自专栏腾讯教育黑板报
80后老师焦虑，90后老师脱发，95后老师画风突变...
有了腾讯智慧组卷阅卷系统，你只要动动手指，就可以自由调配300余所名校试题资源，自由选择不同难易程度的知识点一键组卷，快速布置课后作业。 答案是：≈3400次 改完作业，半条老命已没 鹅老师再推荐给大家一颗续命丹药——AI智能阅卷，学生配合使用“数字光学点阵笔”进行答题，利用AI智能识别与题库系统可以快速扫描试卷，实现老师在移动终端自由阅卷 客观题自动判分，主观题不仅可以识别字迹，还支持老师回看学生作答过程，实现智能作业批改，熬夜批改作业不存在的。 阅卷的同时，系统还能进行智能统计分析，自动生成统计报表，帮助老师分析每一位学生的学习成绩和阶段学习状况。 据悉，自从上线了智能教学和教务系统，老师们的工作效率得到了极大提升。
1K20发布于 2020-06-10 基于 Vue 与.NET 的高并发在线考试系统技术架构与实践应用
依托 Vue 前端框架与.NET 技术栈构建的高并发在线考试系统，凭借全流程的学习管理能力、智能化的考核机制、精细化的督学统计体系，实现了从 “学、练考” 到数据化管理的全链路赋能，为线上教学培训的标准化 在线题库模块：具备强大的题库管理能力，支持单选、多选、填空、判断、简答等常见题型的 Excel 批量导入与智能查重以及AI自动生成试题，大幅提升题库搭建效率。 二、智能考试与多维度防作弊，打造严肃可信的考核环境针对模拟练习、结课考核、专项测评等不同考核场景，系统设计了灵活的组卷策略与多重防作弊机制，搭配智能阅卷功能，既保障考试的公平公正，又大幅提升考核工作效率 智能阅卷体系：自动 + 人工结合，提升阅卷效率与准确性实现客观题系统自动批阅，主观题支持人工在线阅卷，阅卷完成后成绩自动汇总统计。考试后AI批阅试卷，简答题自动评分。 管理员可批量导出考试成绩，针对修正答案后的试卷支持成绩重新计算，大幅减少教务与考务工作的人工成本，提升阅卷与成绩管理的效率。
44010编辑于 2026-02-28已经确定了，软考从本次考试开始将启用AI辅助阅卷！
根据工业和信息化部教育与考试中心在2025年8月采购的“国家职业资格考试及公开招聘考试阅卷技术服务”项目中，明确包含了AI辅助阅卷功能（支持填空题、问答题、论文题等题型的AI评阅功能）。 对备考的影响：要更加注重答题的规范性和内容质量，因为阅卷过程高度标准化，减少了阅卷主观偏差的可能，在备考时需更扎实地掌握知识点，避免模糊表述或结构混乱，并针对常见错误进行针对性练习，避免侥幸心理，从而提升整体效果 系统对阅卷一致性和稳定性的监控意味着评分标准更统一，需严格遵循考试要求作答，而非依赖过去阅卷人员的个人偏好。 总结就是：该系统可提升阅卷质量，保障成绩的客观性，促进考试的公平性。 总结 现在各个行业都在为改变、提效引入AI，软考作为国内计算机专业等级最高级别考试，引入AI进行辅助阅卷也是非常合理的，个人认为引入AI辅助阅卷，不仅没有提高考试难度，反而让考试考试难度变得简单！
24700编辑于 2026-07-08
腾讯云开发者
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