CN108734153A - 一种高效电脑阅卷的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种高效电脑阅卷的方法和系统。一种高效电脑阅卷的方法,包括:扫描答卷并切割试题;选择需要合并答案的题目;分离作答部分并识别答案内容;语义处理并合并答案;按合并的答案进行阅卷给分。一种高效电脑阅卷的系统,包括扫描模块,图像处理模块,语义处理与合并模块和阅卷给分模块。

Description

一种高效电脑阅卷的方法和系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,特别涉及一种电脑阅卷的方法与系统。
背景技术
现有的学校正式考试阅卷实践中,越来越多的学校采用电脑阅卷的方式。在电脑阅卷中,试卷通常需要专用的软件进行命题,排版,并且主观题和客观题进行分开阅卷。试卷中的主观题部分由计算机扫描并按每道题切割图像,教师在电脑上进行阅卷,由计算机统分。目前电脑阅卷的一个重要缺点是,对于一些主观题来说, 学生可能的答案的种类是有限个数的, 但是, 对于重复性的答案, 老师却需要逐一进行审阅给分, 耗费大量人力和时间, 并且由于不同老师个人因素的影响, 相同的答案得到的分数并不相同, 造成了阅卷分数的不统一。因此,一种能够减少这种主观题阅卷时间并提高阅卷分数统一性的方法与系统成为了一个重要需求。
发明内容
本发明实施例提供了一种高效电脑阅卷的方法和系统。
一种高效电脑阅卷的方法,包括:扫描答卷并切割试题;选择需要合并答案的题目;分离作答部分并识别答案内容;语义处理并合并答案;按合并的答案进行阅卷给分。
一种高效电脑阅卷的系统,包括扫描模块,图像处理模块, 语义处理与合并模块和阅卷给分模块。
一般的电脑或纸质阅卷中,对于主观题,阅卷老师需要将每个学生的每个答案进行评阅给分。而一些主观题的学生答案种类数是有限的, 例如填空题, 翻译题等。例如,有一道英语翻译, 年级共有1000名学生, 则老师需要阅卷10000道试题。如果有一种系统,将这道题的所有1000名学生的相同或类似答案进行合并后发现, 只有30种可能的答案,则阅卷老师只需要对这30种答案分别给出对应的分数标准,系统便会自动给每个学生给出对应的分数,阅卷效率得到数十倍的提高。例如, 阅卷老师给答案“我今天去学校了但是学校放假了”的得分标准为8分,而共有100名学生的本体答案为“我今天去学校了但是学校放假了”, 则系统会自动为本道题答案为“我今天去学校了但是学校放假了”的这100名学生的该题的分数打8分,而不需要老师再去逐一批阅这100名学生的该道试题。由此可见,本发明实施例具有以下优点:本方法和系统能极大的提高阅卷效率,并且能提高不同老师阅卷的分数统一性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例方法流程示意图;
图2 为本发明系统示意图;
图3为答案合并与给分原理示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供了一种高效电脑阅卷的方法,如图1所示,包括:
101:扫描答卷并切割试题;
用扫描仪将学生已经作答的试卷进行扫描,传输至阅卷系统,阅卷系统将试卷按照题目进行裁切。
102:选择需要合并答案的题目;
选择试卷中需要进行合并答案的题目, 这种题目可以通过合并答案来提高阅卷效率。例如填空题, 填写的答案通常是数字,字数有限的汉字等,学生可能的答案种类十分有限。不适合选择合并答案的题目如作文题,答案种类繁多,无法合并为较少的答案。
103:分离作答部分并识别答案内容;
将试题中的学生填写的答案部分进行分离, 并识别学生的答案,即将图片形式的学生答案识别为对应的计算机中数字格式的的字母,数字,文字和符号。识别的算法可以是任意的问题识别算法,只要能将图像格式的学生答案识别为电脑中使用的字符即可,对于具体方法和算法本发明不做限定。
104:语义处理并合并答案;
用语义分析和语义分析的算法或程序对答案进行处理。包括以下内容:(1)对于答案中的错别字,语法错误进行更正并记录,使得仅因为错别字不同的答案能够合并成一种答案,并根据错别字的评分标准,在得到该题该答案的得分后,扣去每个学生错别字的分数。(2)对同义词,近义词或等价表达进行分析,使得仅因为用了语义上等价的不同表达的答案。例如,某道英语翻译题,学生A的答案为“她今天穿的衣服很漂亮”,学生B的答案为“她今天穿的衣服很美丽”, 则此两份答案属于同一份答案,因为在语义上是等价的。此步骤不是必须的,是可选的,可以省去。此步骤的目的是减少可能的答案个数,以进一步提高阅卷效率。使用者可以根据具体情况决定是否进行此步骤。
105:按合并的答案进行阅卷给分;
将所有学生的答案进行语义合并后,阅卷老师分析所有可能的答案,并给出每种答案的得分标准。系统根据得分标准和扣分标准自动为所有学生计算每道题目的最终得分。例如,如图3所示,一道题目,所有3名学生一共给出了2种答案, 分别记为答案类型1, 答案类型2。经过阅卷老师的分析,给出的标准为:答案1为10分,答案2为5分。在标准给出后,系统自动为每位学生的该题答案进行给分。例如,学生A和学生B该题目答案均为答案类型1, 则系统自动为学生A与学生B该题目答案得10分,学生C该题目的答案为答案类型2, 则系统自动为学生C该题目的5分。优选的,系统还可以给出每道题目每种答案的人数, 例如答案1有50人,答案2有30人,答案3有100人,以便于阅卷老师更好的决定不同答案的分数和阅卷标准,并掌握学生的答题情况人数统计。
本发明实施例提供了一种高效电脑阅卷的系统,如图2所示,包括扫描模块,图像处理模块, 语义处理模块和阅卷给分模块。
201:扫描模块:
扫描模块用于扫描试卷或答题纸。根据不同学校的实际情况,有的学校采用答题卡来写答案,有的学校直接在试卷的留白位置写答案。扫描模块将物理的试卷上的信息转换为计算机上的图片形式。
202:图像处理模块:
图像处理模块首先用于切割试题,将每到试题单独裁切开来, 供老师阅卷并给分。图像处理模块其次用于识别学生答案内容,将学生答案部分从题目部分提取出来。最后,图像处理模块负责将图片格式的文字通过图像文字识别算法识别为计算机中的数字,字母,汉字和其他字符,供语义处理模块进行处理和答案合并。
203:语义处理与合并模块:
语义处理模块用于利用现有的语义处理算法,识别答案中的错别字、语病、同义词和近义词,并合并语义上相同的答案。
204:阅卷给分模块:
阅卷给分模块用于使阅卷老师根据不同答案进行给分,并将答案分数和错别字,语病扣分后的分数赋为学生该题目的分数。

Claims (6)

1.一种高效电脑阅卷的方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)扫描答卷并切割试题;(2)选择需要合并答案的题目;(3)分离作答部分并识别答案内容;(4)语义处理并合并答案;(5)按合并的答案进行阅卷给分。
2. 一种高效电脑阅卷的系统,其特征在于,包括扫描模块,图像处理模块, 语义处理与合并模块和阅卷给分模块。
3. 根据权利要求1所述方法,其特征在于,将试题中的学生填写的答案部分进行分离,并识别学生的答案,将图片形式的学生答案识别为对应的计算机中数字格式的字母,数字,文字和符号。
4.根据权利要求1所述方法,其特征在于,用语义分析和语义分析的算法或程序对答案进行处理,包括对于学生答案中的错别字,语法错误进行更正并记录,使得仅因为错别字不同的答案能够合并成一种答案,并根据错别字的评分标准,在得到该题该答案的得分后,扣去每个学生错别字的分数。
5.根据权利要求1所述方法,其特征在于,用语义分析和语义分析的算法或程序对答案进行处理,还包括对同义词,近义词或等价表达进行分析,使得仅因为用了语义上等价的不同表达的答案,能够合并为同一种答案。
6.根据权利要求1和2所述方法与系统,其特征在于,将所有学生的每道题答案进行语义合并后,阅卷老师分析每道题所有可能的答案,并给出每种答案的得分标准,以及错别字,语病的扣分标准,系统根据得分标准和扣分标准自动为所有学生计算每道题目的最终得分。
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Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109740473A (zh) * 2018-12-25 2019-05-10 东莞市七宝树教育科技有限公司 一种基于阅卷系统的图片内容自动标记方法及系统
CN109817046A (zh) * 2019-01-23 2019-05-28 广东小天才科技有限公司 一种基于家教设备的学习辅助方法及家教设备
CN109947836A (zh) * 2019-03-21 2019-06-28 江西风向标教育科技有限公司 英语试卷结构化方法和装置
CN110705905A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 李晚华 一种高准确率的智能网上阅卷方法
CN111477050A (zh) * 2020-06-10 2020-07-31 李文竹 基于云计算的教育信息化云平台、方法、终端设备、介质
TWI711017B (zh) * 2019-09-23 2020-11-21 楊永賢 考卷評分方法
CN112085985A (zh) * 2020-08-20 2020-12-15 安徽七天教育科技有限公司 一种面向英语考试翻译题目的学生答案自动评分方法
CN112164262A (zh) * 2020-11-09 2021-01-01 河南环球优路教育科技有限公司 一种智能阅卷辅导系统
CN112613500A (zh) * 2020-12-21 2021-04-06 安徽科迅教育装备集团有限公司 一种基于深度学习的校园动态阅卷系统
CN113205084A (zh) * 2021-07-05 2021-08-03 北京一起教育科技有限责任公司 一种英语听写批改方法、装置和电子设备

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101587512A (zh) * 2008-05-23 2009-11-25 北京智慧东方信息技术有限公司 一种计算机辅助考试系统中填空题的判分方法
CN101587513A (zh) * 2008-05-23 2009-11-25 北京智慧东方信息技术有限公司 一种计算机辅助考试系统中简答题的判分系统
CN106021288A (zh) * 2016-04-27 2016-10-12 南京慕测信息科技有限公司 一种基于自然语言分析的随堂测试答案快速自动分类方法
CN106846203A (zh) * 2017-03-09 2017-06-13 常州工学院 一种智能阅卷方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101587512A (zh) * 2008-05-23 2009-11-25 北京智慧东方信息技术有限公司 一种计算机辅助考试系统中填空题的判分方法
CN101587513A (zh) * 2008-05-23 2009-11-25 北京智慧东方信息技术有限公司 一种计算机辅助考试系统中简答题的判分系统
CN106021288A (zh) * 2016-04-27 2016-10-12 南京慕测信息科技有限公司 一种基于自然语言分析的随堂测试答案快速自动分类方法
CN106846203A (zh) * 2017-03-09 2017-06-13 常州工学院 一种智能阅卷方法及系统

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109740473B (zh) * 2018-12-25 2020-10-16 东莞市七宝树教育科技有限公司 一种基于阅卷系统的图片内容自动标记方法及系统
CN109740473A (zh) * 2018-12-25 2019-05-10 东莞市七宝树教育科技有限公司 一种基于阅卷系统的图片内容自动标记方法及系统
CN109817046A (zh) * 2019-01-23 2019-05-28 广东小天才科技有限公司 一种基于家教设备的学习辅助方法及家教设备
CN109947836A (zh) * 2019-03-21 2019-06-28 江西风向标教育科技有限公司 英语试卷结构化方法和装置
TWI711017B (zh) * 2019-09-23 2020-11-21 楊永賢 考卷評分方法
CN110705905A (zh) * 2019-10-15 2020-01-17 李晚华 一种高准确率的智能网上阅卷方法
CN110705905B (zh) * 2019-10-15 2022-02-08 李晚华 一种高准确率的智能网上阅卷方法
CN111477050A (zh) * 2020-06-10 2020-07-31 李文竹 基于云计算的教育信息化云平台、方法、终端设备、介质
CN112085985A (zh) * 2020-08-20 2020-12-15 安徽七天教育科技有限公司 一种面向英语考试翻译题目的学生答案自动评分方法
CN112085985B (zh) * 2020-08-20 2022-05-10 安徽七天网络科技有限公司 一种面向英语考试翻译题目的学生答案自动评分方法
CN112164262A (zh) * 2020-11-09 2021-01-01 河南环球优路教育科技有限公司 一种智能阅卷辅导系统
CN112613500A (zh) * 2020-12-21 2021-04-06 安徽科迅教育装备集团有限公司 一种基于深度学习的校园动态阅卷系统
CN113205084A (zh) * 2021-07-05 2021-08-03 北京一起教育科技有限责任公司 一种英语听写批改方法、装置和电子设备
CN113205084B (zh) * 2021-07-05 2021-10-08 北京一起教育科技有限责任公司 一种英语听写批改方法、装置和电子设备

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