高校智能阅卷系统中的深度学习技术应用

随着教育信息化的不断推进，智能化技术在教育领域的应用逐渐深入，尤其是在考试阅卷方面。高校智能阅卷系统的出现，不仅提高了评分的效率，也降低了人为评分误差。而深度学习技术的应用，成为智能阅卷系统的重要驱动力。

深度学习，作为人工智能的一项重要分支，借助多层神经网络对大数据进行学习，能够提取数据中的复杂模式。在高校智能阅卷系统中，深度学习技术主要通过图像识别和自然语言处理两个方面来提高阅卷的自动化水平。

首先，在客观题的自动评分中，深度学习技术通过卷积神经网络（CNN）对试卷的图像进行分析，识别学生涂写的答题卡，从而快速准确地进行评分。这种技术能够减少传统人工评分时对学生笔迹、涂卡不规范等因素的干扰，提高评分的准确性和一致性。

其次，在主观题的评分中，深度学习通过自然语言处理（NLP）对学生的文字作答进行分析和评分。通过训练大量的试题和答案，深度学习模型能够理解并评估学生的语言表达能力，进而给出合理的评分。近年来，随着大规模预训练语言模型的出现，智能阅卷系统在处理主观题时的准确度和灵活性得到了显著提升。

深度学习在智能阅卷系统中的应用，不仅为高校减轻了大量的人工评分工作，节省了时间和人力成本，同时也提高了评分的公平性和科学性。然而，尽管技术发展迅速，智能阅卷系统仍面临着部分挑战，如对复杂主观题的理解能力、对异常试卷的应对等问题。未来，随着深度学习技术的不断优化和完善，智能阅卷系统将在高校教育中发挥越来越重要的作用。