介紹

隨著世界進一步走向數字化并使用工具來提高學習的能力和效率，還有很多手動的東西可以數字化，以使任務更容易。最近，許多大學開始將描述性答案的評估數字化。 

人工智能和機器學習已經成為我們日常生活的重要組成部分，令人欣慰的是，它使我們的生活和日常工作比以前容易得多。

雖然大多數學術流程都以數字方式進行了簡化，但描述性答案評估仍然是一個手動過程。

最近，許多知名組織已將描述性答案評估過程轉變為數字方法。由于人工智能和機器學習正在影響我們生活的方方面面，機器學習很可能會影響描述性答案的檢查方式。借助 AI 集成的描述性答案評估系統，可以自動評估描述性答案。

隨著時間的推移，AI 集成工具不斷完善。

機器學習算法不斷從提供給它們的數據中學習，在輸入大量描述性答案和標記模式后，機器學習可以幫助指導答案是否正確并符合要求。

為了了解人工智能如何幫助自動化描述性答案評估，讓我們分析評估者考慮的每個因素。

評估者使用哪些因素來評估描述性答案？

1.準確性

答案的準確性及其與所提問題的相關程度。最好的答案是完全解決問題的答案。

人工智能如何幫助檢查答案的準確性——人工智能從提供給它的數據中學習，在開始這個過程之前，評估者可以輸入問題的理想答案，人工智能將答案的準確性分類為參考評估者提供的輸入。

2.關鍵詞

考官希望學生在答案中提及某些關鍵詞，這些關鍵詞因問題而異。當學生提到所需的關鍵字時，可以更容易地得出結論，即學生知道回答該特定問題背后的概念。

答案中可以有主關鍵字和次關鍵字，主關鍵字與答案直接相關，而次關鍵字與問題相關，但與主關鍵字緊密相關，而不是問題。

例如：

對于一個問題- 如果物質是酸性或堿性，如何識別？

理想的答案- 可以對溶液進行石蕊試紙，以了解該物質是酸性還是堿性。或者，也可以使用 pH 計。pH 計可以幫助我們了解 pH 值，它是衡量酸度或堿度的指標。

理想答案的主要關鍵詞- 石蕊試紙、石蕊試紙、pH 計。

二級關鍵字構成了理想的答案——酸度、堿度、電勢、氫濃度、電位計 pH 值、地衣衍生的石蕊。

人工智能如何提供幫助-一旦系統中的評估員根據預期答案輸入關鍵字，人工智能實際上可以在幾秒鐘內掃描描述性答案以搜索關鍵字并標記這些關鍵字。此外，次要關鍵字的存在可以幫助您了解答案的準確性。

三、結構與概念

評估者檢查答案的結構是否符合標準，以及他們是否將主題的概念應用到答案中以作為他們意見的基礎。

人工智能如何提供幫助——人工智能/機器學習算法不斷從模式中學習；如果評估者向系統提供一個/或多個理想答案，人工智能系統可以在幾秒鐘內分析答案的結構是否符合要求。系統可以進一步分配分數并通知評價者。

4.相關性

另一個因素是與問題相關的答案的相關性。學生所寫的答案是否與給定的主題相關。 

人工智能如何提供幫助——正確概念的準確性、答案長度、結構和應用會累積影響答案的相關性。將數據輸入人工智能系統后，人工智能工具可以判斷答案是否相關，并據此打分。

5.答案的真實性

到目前為止討論的所有其他因素都密切相關，但答案的真實性是一個非常重要的因素，因為它完全獨立于其他因素，這意味著高度準確的答案可能并不真實。 

人工評估的一個主要限制是評估者可能無法輕易斷定答案的真實性。

人工智能如何提供幫助——真實的答案是獨一無二的，而不是從任何來源復制的。基于 AI 的評估工具可以與抄襲檢查器集成，以自動斷定答案的真實性，這也具有很高的置信度。

答卷評估的數字化有何幫助？

人工智能和機器學習可以作為評估描述性答案的指南。

在評估基于意見的答案時，它可以提供見解和事實，以檢查答案的真實性和相關性。 

人工智能有助于更快地評估描述性答案，并通過在描述性答案的整個評估過程中提供指導，幫助教師更快地了解描述性答案。

它還將有助于更準確、更有效地標記和評估描述性答案。

最后，使用人工智能工具可以讓教師批量標記和評估描述性答案，這樣他們就可以比手動完成更多的工作。

結論

在評估描述性答案時，人工智能和機器學習的使用不僅可以使評估變得簡單而且準確。

隨著我們的教育以及技術在教育和學習中的使用不斷增長，人工智能和機器學習的使用將很快在描述性答案的評估中得到實施。有了這些特性，難怪人工智能可以提高評估人員的效率。

由于人工智能和機器學習只會在日常生活中保持相關性并變得重要，因此可以公平地注意到，將人工智能和機器學習結合起來評估描述性答案將很快成為新常態。