机器可批高考作文 至少能有效制止背作文跟套作文 作文

机器可批高考作文 至少能有效制止背作文跟套作文 作文

  在高考评分中,作文往往是最消耗工作量,也最具争议的一项。近年来,因为高考作文评价体制屡遭质疑,相干范畴的专家学者开端思考运用机器评分,来代替正确度不高且耗时耗力的人工批改。11月26日,华东师范大学中文系副教学徐默凡,在华东师范大学一场有关“应试作文写作品质的计量和盘算”的研究会上,就机器在作文评分中的实现可能性进行了探讨,并对当下的应试作文评分进行了反思。

  研讨会现场。

  通过数据统计可找出背题套题的作文

  据徐默凡先容,目前有望运用于机器评分的自然语言处理模型有三类,分辨是基于规则识别、数据统计和神经网络的天然语言处理。

  所谓基于规矩辨认的做作语言处理,是基于必定的规则对作文进行句法剖析和语义分析,从而控制对语言的懂得和表白。徐默凡认为,这条路对于作文机器评分是走不通的。由于首先,人类本身并未建构起精确的作文评分尺度;其次,作文评价标准波及到的因素比句子理解更多,思惟、逻辑、构造、语言等因素难以规则化。

  第二种模型则是基于神经网络的天然语言处理。它的原理在于应用脑迷信跟仿生学,模拟人脑对信息的处置方法。然而在徐默凡看来,这种模型也不合适用于机器评分。除了练习庞杂度高,费时费劲之外,无奈对它的信息处理进程进行探测和评估,因此成果的可说明性差。

  更主要的是,这种模型关涉到了要害的智能伦理问题。AlphaGo的横空降生令人惊愕,而比拟围棋,作文更是人类智能的体现。假如将作文评分交给人工智能,很轻易引起伦理上的恶感甚至恐慌。高考这一事关许多人前程的重大考试,若完整交由人工智能去断定评分,很有可能会造成“机器将会主宰人类社会”的联想。

  于是相比之下,基于数据统计的自然语言处理才是更适合机器评分的模型。这种数据统计的基础原理是,一个句子是否公道,不用懂得它的句法语义,只须要考核它在人类说过的话中涌现的可能性大小如何:呈现的可能性越大,即越合理;可能性越小,则越分歧理。实践上,进行这种自然语言处理时,需要把人类讲过的所有话都统计一遍;然而在事实中,进行词频统计就已绰绰有余。“词频统计当初已经是比拟成熟的研讨成果了,”徐默凡说,“在实际中,也可以考虑到前后文的关系和影响。只是斟酌的词越多,象征着计算也会越复杂。”

  徐默凡指出,数据统计可以有效制止背作文和套作文的行动。现在中高考已成为了背作文和套作文的重灾区,统一个老师教出的学生背诵了一样的范文,因而测验时写出类似的作文,这一广泛景象若依附人工力气是很难被觉察的。这里就是机器大显神通的处所了。它可以通过统计给出反复率百分比,并主动摘要出不同考生所写的相共事例,再由人工鉴定是否是舞弊。

  此外,作文的语言标准度也可以使用统计丈量。通过计算每篇作文的概率值,概率值越高阐明语言用法越惯例,以此就可以识别不规范的语言用法。“当然,概率低也有一种可能,那就是作文在语言长进行了翻新,使用了一些新鲜的抒发。在此应用统计法,至少可以挑出概率低的表达,进而进行人工筛查,重点关注,再依据不同类型的作文请求赋分。”徐默凡说。

  作文能否代表语文水平

  在对现有的技巧结果在实现机器评分的可行性上进行分析探讨后,徐默凡又引入了一个话题:作文真的可以测量考生的语文水平吗?

  高中语文老师重要将精神用在了总结应答高考作文的技巧上,只教养生敷衍考试的方式,而忽视了实在语文能力的培育。因为学生只有把握了应试技能,就可能在高考作文中拿到高分,然而这并不足以证明其语文能力的优良。从另一方面看,这也证实了现今的高考作文命题与评分机制在权衡考生语文水平的高下上存在一定的艰苦。因而作文是否体现语文水平,又是怎么测量语文水平的,成为了一个值得沉思的话题。

  徐默凡表现,良多人以为作文水平只能整体感知,因而机器无法胜任,人类也无法公平。但这一问题并非无解。他锋利地指出,既然目前的作文评估量表能够将考生的作文程度分解为语言表示、思维内涵等等,为何不为每一项才能的评估专门设计一套试题?让作文从繁琐而含混的评分系统中摆脱开来,换以更清楚也更有针对性的试题,岂不更好?

  对这一颇具革命性的提议,现场专家学者不尽赞成。“能写出一篇篇幅较长的文章,就是对考生能力的最大确定。并且中国有漫长的写文章的传统,不可容易中止。”在场的一位学者说。看来,有关应试作文的命题评分体系的改造,还有很长的路要走。

编纂:刘超

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