1. 在线评论和阅读技术

1. 在线评论和阅读技术简介

该阅卷系统基于计算机网络技术和图像处理技术，利用专业扫描阅卷设备对各类试卷和文件进行扫描处理，实现客观题的机器自动化阅卷和主观题教师的高效网络阅卷。

2. 应用案例-科大讯飞智能考试阅卷系统

哈工大讯飞联合实验室是“科大讯飞超级大脑”计划的核心研发团队之一，致力于语言认知计算领域的技术创新，目前的研究重点集中在类人答题、论文评阅、语音转写等前瞻性课题上，其中论文评阅机器智能评分系统是重要研发成果之一，已在安庆、合肥等地试点成功应用。

作为考试中的主观题，用机器评分作文一直是一个瓶颈。自20世纪60年代以来，国外有很多专家学者致力于这方面的研究电脑拍照搜题软件，比如托福作文评估系统E-rater系统。E-rater系统是一个在线评估英语写作能力的计算机系统，通过这个系统，学生在线提交作文后30秒内就能得到评分结果和详细分析。但这些系统大多针对非母语人士的作文，作文中的错误大多是一些基本的拼写错误或初级语法错误，通过规则，机器相对容易识别和评分。对于母语人士的作文电脑拍照搜题软件，情况要复杂得多，需要在文采、章节联系、意图等更高层次上做出判断。

哈工大讯飞联合实验室研发的作文评分系统，是一套针对母语作文的机器智能批改系统。系统实现过程包括两个步骤：首先，老师设定一个通用的解决方案，从字迹工整度、句子流畅度、篇章结构、词汇丰富度、立意性等多个层面对作文质量进行综合评价。其次，让机器学习这个解决方案。老师先批改少量试卷，机器利用机器学习算法学习作文评分标准，然后对剩余试卷进行自动智能批改。

2. 点阵数字笔技术

1.点阵数字笔技术简介

点阵数字笔是一种新型的高科技纸张书写工具，通过在普通纸张上印刷隐形的点阵图案，点阵数字笔前端的高速摄像机可以随时捕捉笔尖的移动轨迹，并将数据传回数据处理器，最后通过蓝牙或者USB线将信息传输出去。

与普通的纸和笔不同的是，通过在普通纸张上打印隐形的点状图案，数码笔前端的高速摄像机可以随时捕捉笔尖的移动轨迹，压力传感器将压力数据传回数据处理器，最后通过蓝牙或USB线将信息传输到外界。这些信息包括纸张类型、来源、页码、位置、笔迹坐标、移动轨迹、笔尖压力、笔画顺序、运笔时间、运笔速度等信息。笔迹记录过程与书写过程同步。

书写时，点阵数字笔将书写在纸张上的文字或图片以位图的形式存储在计算机中，形成文档，必要时还可以通过投影同步显示。

采用网点技术的特种纸

2.应用案例——地理课程《光地图综合解读与绘制》

（1）取代“黑板演示”流程，实时查看学生进度

点阵数字笔学习系统最大的优势在于，它能将每个学生学习过程的“中间产品”——如课堂笔记、讨论总结、问题解决过程等——实时呈现给全体师生，为学生交流、师生沟通等课堂互动讨论活动提供了良好的条件。例如，在讲授《光照图综合解读与绘制》这门内容，学习常见光照图的主要类型时，要求学生将讲义中的侧视图转换成极顶视图。此时，学生可以用数字笔直接在点阵纸上画图，老师在电脑上浏览，跟踪全体学生的进度，避免了过去上课只有少数学生在黑板上表现的局面。

（2）便捷的交互反馈，让个体分析和比较分析变得简单

利用点阵式数字笔学习系统，一方面可以对每个学生的整体学习情况进行个别分析，对全班的学习内容进行检查和评价（如图1所示），例如在课程中，如果老师发现某个学生在学习“阳光图题常见解法”时存在问题，可以对该学生进行个别指导；另一方面，可以进行多人对比分析（如图2所示）。

图1

图 2

例如，在对比分析“照度图判断的关键——三大关系”时发现，学生常犯的错误是“把晨昏线所在平面与地球轴线的夹角误认为与子午线的夹角”。在分析具体问题时，老师直接将图片剪下来重点突出（如图3所示）。通过展示不同同学的答案，让学生分享自己的解题思路，其他同学通过小组讨论，可以获得多种解题方法，然后选择适合自己的方法。

图 3

如今的课堂评价注重学习过程评价与学习结果评价相结合，教师在多媒体平台浏览全体学生的答案及作答过程，学生通过投影看到教师批改答案的过程，从而获得答题思路，强化相关知识点，增强互动反馈的及时性。

（3）课堂测试更有效率

对于课堂形成性测试题，点阵数字笔可用于检查学生学习目标达成率，例如通过发起投票环节，掌握学生选择题答对率；对于小组讨论、快速答题，点阵数字笔学习系统可计算答案的区分度、难度、得分率；还可保存学生的练习，方便教师跟踪、调查学生的学习状况。

3.图片搜索技术

1. 图片搜索技术简介

图像识别技术是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行匹配、处理和分析，从而识别各种不同模式的目标和物体的技术。图片搜索技术是图像识别技术在教育领域的应用形式之一，主要通过终端设备（智能手机、平板电脑等）获取相关题目的照片，然后系统根据已有的题库自动进行匹配、处理和分析，最终选出与图片最相似的题目、答案和解题思路。

简单来说就是用户用手机拍摄试题生成图像，软件识别拍摄图像中的文字等信息，并与题库进行检索匹配，找到题库中与拍摄内容最接近的试题，并反馈其答案及解题步骤。拍照检索的识别功能主要通过OCR技术即光学字符识别（OCR）技术来实现。利用光学技术与计算机技术将拍摄的试题图片识别为可编辑的文本信息，并结合一系列辅助信息对文本信息进行进一步处理，提高文本信息识别的准确率。成功提取文本信息后，与题库中的试题进行比对，从而将检索到的信息反馈给用户，或提供类似的信息以供参考。

2. 应用案例-相关APP

随着教育人工智能的发展与应用，在“互联网+”时代，手机、平板等移动终端的应用越来越普及，涌现出很多拍照、查题的软件，如作业帮、小圆搜题、学霸君等。

（1）家庭作业助手

作业帮APP是百度在2014年推出的，是一款以作业题目、话题交流为主要功能的搜索软件，主要功能是将检索到的试题正确答案和解析反馈给用户。随着其不断发展进步，一对一问答、系统复习课程、针对性试题手动解析、错题本等功能也不断推出。学生除了利用拍照搜索功能，还可以学习到很多相关的难点知识，从而拓展知识链，达到举一反三的效果。作业帮还具备语音识别功能，比如在汉语学习过程中，用户只需要朗读一句唐诗宋词，或者朗读记忆中的课文中的一段文字，作业帮就能给出上下文、作者以及几道相关的试题，非常方便。题库的规模决定了结果反馈的满意度，背靠百度，作业帮在题库方面优势明显。 刚起步时题库规模达1亿，目前已达1.8亿，截至2016年9月，作业帮用户规模已突破1.75亿。截至2017年6月的数据显示，月活跃用户数达3650万，占据拍照答题60%的市场份额，稳居行业领先地位。

（2）小圆搜索问题

小园搜题是北京真观域科技有限公司研发的一款查题软件，小园搜题APP拥有超过2亿用户。作为目前市面上搜索准确率最高的查题软件，小园搜题无疑走在了拍照查题教育模式的前列，其衍生的猿辅导等系列特色学习软件推动了互联网学习模式的发展与进步。除了拍照解题功能，小园搜题主要致力于提炼知识点、抓住学生痛点、提供精细化的课程话题。相比于其他查题软件，小园搜题增加了英语作文批改功能，学生拍照上传手写作文后，通过OCR技术自动识别手写文字，进而完成分数的批改与显示，并标注语法、词汇等错误。为保证识别批改结果的准确性，该功能采用了深度学习技术驱动的人工智能模型。

小元问诊还与一些学校合作开发了一款智能教育设备——“自助答题机”。这款设备外观类似银行“ATM机”，是在小元问诊APP基础上构建，外接触摸屏等硬件终端的智能教育设备。学生只需将试卷、练习题放在答题机上扫描，系统就能在1秒内自动识别题目，并给出详细解析和视频讲解，甚至对同一道题目给出多种解答方案。使用“自助答题机”，可以让学生快速高效地解决学习问题、检查作业错误、拓展解题思路，学生的大部分问题都可以在课后自行解决，减轻了教师的工作量，从而提高了课堂教学效率。

（3）学霸君

学霸君是一家专注于中小学生一对一在线辅导，利用人工智能技术实现图片搜索的学习平台，致力于为全国中小学生提供智能快捷服务。相比作业帮、小圆搜题，学霸君APP用户量仅有9000万，但它是问吧科技2013年推出的国内最早的图片搜索APP。时至今日，它依然是可以帮助中小学生解决各种作业难题的优秀学习助手。

学八君通过手写识别、机器学习、大数据建模等相关技术的突破，打造了国内首个基于自然语言处理的AI教学系统。该系统可以还原学生学习行为的轨迹，精准刻画学生的个体行为特征，并根据每个学生的具体需求，提供差异化​​、精准化的学习指导。具体来说，学八君通过手写识别技术、智能解题技术，可以实现阶梯级的自动批改，可以帮助老师节省大量每天批改作业的时间。同时，系统完成自动批改后，会为每个学生生成学习情况分析报告，学生的知识点掌握情况一目了然。老师据此可以针对每个学生的薄弱知识点进行针对性辅导，甚至针对每个学生实施个性化教学。

参考：

陈健. 点阵数字笔在地理课堂教学中的应用——以“光影地图综合解说与绘制”为例[J]. 中小学数字化教学, 2019(04):90-92.

庄心怡. 以图片搜索为例浅谈教育人工智能的发展与应用[J]. 中国新通信, 2019, 21(03): 165-166.