人工智能英語作文范文第1篇
這個超前的預言，會不會有些夸張？
劉慶峰正以激情昂揚的斗志，帶領科大訊飛接近這個現實。
事實或許如此。人工智能誕生60年以來，從未像今天這樣炙手可熱。細數很多領域，都能發現人工智能所能觸及并產生顛覆性影響的例子。其中，廣為人們熱議的，是2016年3月谷歌公司的AlphaGo（阿爾法圍棋）戰勝韓國名將李世石的驚人壯舉，并且未來還有“好戲”。
而據劉慶峰的預測，隨著萬物互聯時代到來，以語音為主、鍵盤觸摸為輔的人機交互正逐漸成為剛需，人工智能產業迎來第三次發展浪潮。
今天對人工智能未來的預測是不是過于樂觀？它是一個真正的產業大潮還是概念的泡沫？當人工智能產業爆發，它會怎樣改變我們所生存的現實世界？我們是興奮，還是如霍金所警示的“恐慌”？
黑科技，興奮還是恐慌？
2016年11月23日，北京國家會議中心的一場數千人會上，演講者在臺上聲情并茂地演說著，兩側的大屏幕上一行行字幕實時跳躍顯現，速度和準確率遠超人工速記。據《中外管理》了解，這種在業界率先實現演講和會議場景下的語音轉寫技術突破的智能語音系統，現場實測識別率達95%。
它，叫“訊飛聽見”。其功能是實時將語音轉寫成文字。更加“不可思議”的是，它在實時中文語音轉寫的基礎上，還融合了全新的多語種翻譯技術，實時將中文演講翻譯成英語、日語、韓語等同步展示在大屏幕上，引發現場強烈反響。
看起來，這項基于人工智能技術的實時機器多語種翻譯技術，似乎可以直接顛覆速記和翻譯的工作了！而事實上，此“神器”已實際應用于在浙江烏鎮舉辦的第三屆世界互聯網大會，令使用者贊不絕口。 “讓機器能會說，首先要給機器裝上一個人工的嘴巴。”科大訊飛董事長劉慶峰以一個形象的比喻，來印證科大訊飛在“黑科技”上“耍”出的成果。“訊飛聽見”僅僅是其中之一。此次，科大訊飛一口氣的萬物互聯輸入法、智能家居、智能車機、智能服務機器人、智慧教育、個性化語音合成等創新產品，均是基于“訊飛超腦”人工智能最新技術的產物。
并非嘩眾取寵。這些搶眼的黑科技產品，事實上已經讓這家以智能語音技術見長的公司執著地走過了17年。早在1999年成立時，科大訊飛便堅信無論人工智能如何發展，交互和后臺的理解和學習都是剛需，通過人機耦合以及迭代學習進步，人工智能會逐步替代人類簡單重復的勞動。
先見之明可以引領一家公司的長遠戰略，但沒有堅忍的投入也無法結出果實。對未來的深入洞察，使科大訊飛在創新的道路上不斷突破，而連續多年的研發投入占銷售收入的25%，更是少有公司能夠比擬的。在人工智能的前沿技術，如語音識別、合成以及機器翻譯等領域，科大訊飛在國際比賽上包攬很多項目的冠軍。例如語音合成技術，能夠做到將人的音色和語言要素分離出來，從而實現這些要素的重新組合。
成績背后，是科大訊飛構建的擁有1000余研發人員的核心研發平臺，以及外部1500人的聯合實驗室，基于人工智能和大數據技術的長期研發。
用速度戰勝自己。你可以說是一種“顛覆”，但也何嘗不是進步？
是什么驅動一家公司始終保持著專業與專注的文化特質，在一個垂直領域深耕十幾年？劉慶峰給出的答案是：人工智能的發展不會是一蹴而就的，創業者要有堅守的心態、毅力和恒心。
“人工智能+”，顛覆還是改變？
不僅讓機器能聽會說，還要讓它能理解會思考。實現所謂的“人機交互”。
完成這個“神奇”的使命，光靠激情和暢想肯定不行，用劉慶峰的話說，“用一種爬山的企業精神，坐十年冷板凳，然后厚積薄發。”
資料顯示：人工智能概念在1956年達特莫斯會上被專家提出以后，于1970年掀起第一次浪潮，那時已經通過第一代的人工智能神經網絡算法證明了《數學原理》一書的絕大部分數學原理。而第二次浪潮發生在1984年，當時霍普菲爾德網絡被推出來，讓人工智能的神經網絡具備了歷史記憶的功能。
“但是前兩次的大潮，后來都破滅了，為什么？”劉慶峰描述著，是因為神經網絡本身算法的局限性，同時也受到當時整個運算能力的一些限制。那么今天，以深度神經網絡為基礎，基于大數據、云計算運算平臺，再加上移動互聯網源源不斷地將各種訓練數據收集到后臺，以目前的時間節點看，人工智能的第三次大潮已經切實到來了。”令他興奮的是，科大訊飛17年的堅持，正在驗證一個“算法”與圍繞它的科技和產業界持續的創新實驗。
“人工智能+”，或許可以改變更多我們頭腦中的認知――盡管現在還沒有清晰地為我們感知到。
但是科大訊飛的研究表明，這是我們面臨的時代趨勢。人工智能進入產業領域并釋放它的智慧，或許更值得期待。
一個頗為有趣的例證，便是2015年科大訊飛在教育領域推出的機器閱卷技術。這一技術在2016年進一步迭代――在以往語文、英語作文學生手寫文字精準識別、可靠評分基礎上，應用“訊飛超腦”最新成果，又重點突破了中英文作文綜合反饋和逐句精批并在多校持續打磨形成新型作文教學模式，將原來最難開展教學的作文課從月頻提高到周頻授課和測練。
如此“智慧”的個性化教學產品，科大訊飛目前已經推廣至全國220多個地市、超過10000所學校，1500萬師生受惠于此。并且在數、理、化教學的應用同樣亦不遜色。
將先進的人工智能和大數據技術應用于教育信息化，以實現因材施教、個性化教學的效果，以此能改變教育行業的未來嗎？
人工智能英語作文范文第2篇
蘇霍姆林斯基在《教育藝術》中認為，“在人的心靈深處有一種根深蒂固的需要，就是希望自己是一個發現者、研究者、探索者。在兒童的精神世界中，這種需要特別強烈”。我們要敢于打破傳統的教學模式，運用現代教育技術培養真正適應于經濟社會發展的創新型和國際化人才。現代教育技術是伴隨現代科技的發展，特別是電子、通訊、計算機的飛速發展而產生的，也是現代教育理論發展到一定階段的產物。
作為新一輪科技革命的代表，人工智能（AI）技術已經或正在顛覆性地改變著許多行業和領域，而教育就是其中之一。來自谷歌的世界頂尖的人工智能專家團隊將AI的智能l展劃分成了三級：第一級是“弱人工智能”，只能夠專注在一個特定領域，如下圍棋；第二級是“強人工智能”，能夠達到或超過人類水準；第三級是比人類聰明1000萬倍的人工智能。
目前，“弱人工智能”已經滲透到我們生活的方方面面：搜索引擎、實時在線地圖、手機語音助手、智能客服等都運用了人工智能技術。盡管人工智能要從感知、行為和認知三個維度全面模擬甚至超越人類，還有很長的路要走，但目前的AI憑借強大的計算能力、存儲能力和大數據處理能力，已經改變著傳統教育模式與教育形式，在破解教育資源不均、提高教育效率和教學質量、提供個性化精準化教學、優化教育評價系統等方面將發揮重要作用。
浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于長斌認為，人工智能下一步應用可能是遠程教育、自我強化教育，甚至是教育領域的機器換人。從人工智能現階段研究成果來看，機器人做數學題、英語題完全沒有問題，有科學家還成功用人工智能自動生成科研和學術論文，其中有一些甚至被期刊錄用。
高考機器人
在今年6月7日的“高考”中，人工智能機器人AI-Maths在數學科目的兩套試題考試中分別取得了105分和100分的成績。整個答題過程中，機器人不聯網、不連接題庫、無人工參與，全由機器人獨立完成解答。研究人員表示，由于AI-Maths在識別自然語言時遇到了一些困難，導致部分考題失分。
AI-Maths先后解答了2017年數學科目高考的北京文科卷和全國Ⅱ卷的試題，分別用時22分鐘和10分鐘，北京文科卷得分105分，全國Ⅱ卷（數學）得分100分。對這臺機器人來說，解答一道題目的時間最快不到一秒。此前總共做了不到500套試卷，大約12000道數學題。而一個中國學生，按照每天10道數學題估算，到高考前已經做了大約30000道數學題。
考試結果顯示，這臺高考解題機器人在不依賴大數據的前提下，邏輯分析能力遠超人類，但在文意理解、多樣性思維上要比人類遜色得多。參與閱卷的資深數學老師表示，AI-Maths相當于中等成績水平的高中畢業生，失分主要是因為“讀不懂題目”，遇到一些人類語言（而非數學語言）時，無法理解。
專家指出，這次機器人不得高分的原因較多，首先這個機器人并沒有代表機器人的最高水平，其次機器人沒有聯網，不能夠聯想自己的知識，這樣得低分也是理所當然的了。經過更多的訓練和學習以后，未來AI-Maths會取得更好的成績。
該機器人是由成都準星云學科技有限公司研發的一款以自動解題技術為核心的人工智能系統，誕生于2014年。該公司參與了科技部的863“超腦計劃”。
同時進行的另一場機器人高考測試中，學霸君的Aidam首次與6名高考理科狀元在北京同臺PK，解答2017年高考文科數學試題。Aidam的成績為134分，6名狀元的平均分為135分。Aidam答題耗時9分47秒。為了展示，Aidam當天答題放慢了六倍速度，平時每道題完成時間應該在7-15秒。
從2014年開始，國內人工智能引領者科大訊飛就聯合了包括北大、清華等在內的超過30家科研院校和企業，共同開啟了一項隸屬國家863計劃的“高考機器人”項目，他們希望通過這個項目的實施，研制出能夠參加高考并在2020年考上北大、清華的智能機器人。“超腦計劃”匯集了國內近60%的人工智能專家，其重點就是要研究突破機器的知識表達、邏輯推理和在線學習能力。
目前，高考機器人在英語學習方面也取得階段性成果：一是翻譯，已經能夠讓翻譯能力達到高考入門水平。二是在廣東地區的英語高考、中考場景中，在發音準不準、填空題選擇題，判斷你懂不懂知識上，機器已經超過人工。三是口語作文實現突破。比如給學生一個題目《My Mother》，現在AI機器的評測打分已經比人類打分更精準。
有人提出了一個十分滑稽的問題，那就是人工智能要是通過高考考上大學，是不是意味著我們的教育培養出來的就是考試的機器？這個問題的邏輯不一定嚴密，但巧妙地折射出了現行教育體制的一些問題。如果以應試為主的教育方式不改變，智能機器取代老師幾乎是必然。更可怕的是，這樣的教育培養出的人也將被智能機器淘汰。
AI閱卷批改作業
面對龐大的考生規模和多種多樣的考試，專家和老師閱卷成為一個獨特的景觀。從傳統的紙筆閱卷到網上閱卷，再到今天的機器智能閱卷，AI可以輕松解決繁重復雜的閱卷難題，大大提高閱卷的效率和質量。
通過對試卷進行數字化掃描、格式化處理，轉換成機器可識別的信號，機器就能按閱卷專家的評判標準，進行自動化閱卷，還可以自動檢測出空白卷、異常卷，并給出最終的評閱報告及考試分析報告。原來三個月的工作，現在一周就能完成，而且更準確、公正。
中國教育部考試中心對“超腦計劃”的閱卷工作進行了驗證，結果是，在“與專家評分一致率、相關度”等多項指標中，機器均優于現場人工評分。
除了代替人工閱卷，人工智能還可以幫老師做批改作業、備課等重復枯燥的工作，不僅節省大量時間，還可以減少工作量。
語音識別和語義分析技術的進步，使得自動批改作業成為可能，對于簡單的文義語法，機器可以自動識別糾錯，甚至是提出修改意見，這將會大大提高老師的教學效率。
今年兩會期間，科大訊飛董事長劉慶峰在提案中提到，科大訊飛的英語口語自動測評、手寫文字識別、機器翻譯、作文自動評閱技術等已通過教育部鑒定并應用于全國多個省市的高考、中考、學業水平的口語和作文自動閱卷。而基于國家“十三五”863“基于大數據的類人智能關鍵技術與系統”階段性成果構建的“訊飛教育超腦”已在全國 70% 地市、1 萬多所學校應用。
國外也有多個智能測評公司和實踐案例。GradeScope是美國加州伯克利大學一個邊緣性的產品，它旨在簡化批改流程，使老師們更專注于教學反饋。目前有超過150家知名學校采用該產品。MathodiX是美國實時數學學習效果評測網站，算法會對每一步驟都進行檢查、反饋。
美國教育考試服務中心（ETS）是世界上最大的私營非盈利教育考試及評估機構，已經成功將AI引入SAT和GRE論文批改，同人類一起扮演評卷人角色。
計算機科學家喬納森研發了一款可進行英語語法糾錯的軟件，不同于其他同類型軟件的是，它能夠聯系上下文去理解全文，然后做出判斷，例如各種英語時態的主謂一致，單復數等。它將提高英語翻譯軟件或程序翻譯的準確性，解決不同國家之間的交流問題。
雖然人工智能可以閱卷、批改作業，但誠如《信息時報》刊發的《推廣“機器人老師”可為廣大教師減壓》一文所言：教育需要尊重“異質思維”，同樣的問題，學生會給出差異化、個性化的答案；目前“機器人老師”在閱卷、批改作業的時候會有明顯的局限性，可能更適用于客觀題卻不適用于主觀題。
不可否認，最初機器是用來輔助人工教學的，未來的趨勢則是人輔助機器，而這個過程會一次次重塑考、學、教、管的服務流程。未來，當進入強人工智能和超人工智能時代，機器人更像是老甚至在許多方面超越老師。
機器人當老師
城鄉、區域教育鴻溝，擇校問題，學區房問題，都是教育教學資源不均衡導致的，歸根到底是優秀教師的稀缺，而智能教育機器人則是解決這一問題的有力工具。“機器人老師”不僅有助于解決師資不足和師資結構不合理等難題，還能大大緩解社會矛盾，促進教育公平。
目前國內已涌現出像魔力學院這樣的創業公司。幾年前魔力學院創始人張海霞從北大畢業時，她的畢業論文是國內最早對人工智能教學進行研究的學術論文，同時在上大學期間，她就已經是新東方出國留學部最好的英語老師。這種雄厚的技術和教學背景，讓她成為國內最早一批人工智能領域的創業者。
“與大多數互聯網教育領域的產品不同，魔力學院從一開始，我們要解決的問題就是用人工智能機器替代老師進行講課。曾經有很多投資人建議我們妥協一下，暫時用真人老師講課，后面再一步步地進化到人工智能老師，但我們從來沒有妥協。”張海霞說。
直到2016年3月，魔力學院第一個商業化的版本上線，企業開始有了第一筆收入，成為全球在人工智能老師這個領域第一家產品上線的創業公司，也是第一家實現了持續收入和盈利的創業公司。至今，在人工智能老師這個領域，魔力學院的相關產品仍然是惟一能從教、學、練、測各個維度提供人工智能老師教學的公司。
目前在新東方也開始這樣的實驗，教室里沒有人類老師上課，機器人將重要知識點經過搜集和教學設計后，用非常幽默的方式向學生傳授，從課堂效果來看，“學生很愿意聽”。
新東方教育集團董事長俞敏洪認為，未來10年內，教師七成教學內容一定會被機器取代。不過，缺少人類老師的教學必然不完整，因為課堂教學不光是把知識點告訴學生，更需要對學生開展知識融合、創造性思維、批判性思維等能力訓練。對于這些思維方式的訓練教學，機器人老師還無法勝任。“未來的課堂將是機器人智能教學、老師情感和創新能力的發揮及學生學習的三者結合。”
除了民辦教育在積極引入機器人老師，我國的“福州造”教育機器人已在部分城市的學校開始“內測”，今后有望向全國中小學推廣。這款教育機器人除了幫助老師朗誦課文、批改作業、課間巡視之外，還能通過功能強大的傳感器靈敏地感知學生的生理反應，扮演“測謊高手”角色。一旦和“學生機”綁定，可更清楚地了解學生對各個知識點的掌握情況。
對于機器人老師，國外早有應用。2009年，日本東京理科大學小林宏教授就按照一位女大學生的模樣塑造出機器人“薩亞”老師。“薩亞”皮膚白皙、面龐清秀，皮膚后藏有18臺微型電機，可以使面部呈現出6種表情。她會講大約300個短語，700個單詞，可以對一些詞語和問題做出回應，還可以學會講各種語言。“薩亞”給一班10歲左右的五年級學生講課，受到新奇興奮的孩子們的極大歡迎。
教育是塑造靈魂的特殊職業，教師是人類靈魂的工程師，面對的都是活生生的具有不同個性情感的學生，在價值觀塑造和創新思維啟發方面，“機器人老師”有著明顯的局限性。盡管機器人老師不知疲倦，知識淵博，能平等地對待學生，加上它的特殊身份能激發學生的學習興趣和動力，然而機器人永遠無法完全替代“真正的人類教師”。
當老師們從繁重的重復性工作中解放出來，實際上可以將更多的時間和精力花在富有創造性的工作上。比如培養學生的素質和情商，激發學生對學習的熱情，鼓勵學生獨立思考，形成自己的價值觀和思想體系，成為有美好人格和創新能力的個體。
實際上，老師充當的是一個引導者、啟發者的角色，老師做的應該是“準備環境-引導孩子-觀察-改進環境-再引導-退出-再觀察”。極少干預和不斷引導，讓孩子能最大限度地擁有獨立性、專注度和創造力。
機器人進課堂是大勢所趨。不久的將來，人類老師將負責進行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各類知識的融會貫通、學習方法的引導、創新能力的培養。而知識教育這部分，將會以“機器換人”的形式讓渡給人工智能。這將對老師提出更高的要求，因為除知識教育外的這些教學內容，需要由真正有能力的老師來傳授。“老師要避免被機器取代，就要先避免自己成為機器。”
可見，教師需要快速適應現代化教學需要，熟練使用各類領先科技產品，提升綜合素質，這將決定教師本人的去與留，更是教育希望與未來的關鍵所在。
個性化教育
因材施教在我國已有2000多年歷史，但在我國應試教育大環境下，根據學生不同的認知水平、學習能力以及自身素質來制定個性化學習方案，真是說易行難。當傳統思想與尖端科技相結合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，個性化教育有兩條實現途徑。
一是構建知識圖譜。構建和優化內容模型，建立知識圖譜，讓學生可以更容易地、更準確地發現適合自己的內容。國外這方面的典型應用是分級閱讀平臺，推薦給學生適宜的閱讀材料，并將閱讀與教學聯系在一起，文后帶有小測驗，并生成相關閱讀數據報告，老師得以隨時掌握學生閱讀情況。
Newsela將新聞與英語學習融為一體。通過科學算法衡量讀者英語水平，抓取來自《彭博社》《華盛頓郵報》等主流媒體的內容，由專人改寫成不同難度系數的版本。LightSail也是相同應用，不過它的閱讀材料是出版書籍，它收集了適合K12學生閱讀的來自400多個出版商的8萬多本圖書。
2015年底Newsela用戶量超過400萬，LightSail和紐約市教育局、芝加哥公立學校、丹佛公立學校等機構達成了合作，而目前我國沒有如此規模、與官方達成合作的個性化閱讀學習平臺。
二是自適應學習。人工智能可以從大量的學生中收集數據，預測學生未來表現，智能化推薦最適合學生的內容，最終高效、顯著地提升學習效果。當一個學生閱讀材料并回答題時，系統會根據學生對知識的掌握情況給出相關資料。系統知道應該考學生什么問題，什么樣的方式學生更容易接受。系統還會在盡可能長的時間內保留學生信息，以便未來能給學生帶來更多的幫助。
在美國喬治計算機學院，有一門課叫“人工智能概論”。這門課是艾薩克?格爾教授創建的。他有一個教學助理叫吉爾。這個課程的特點是以問答方式授課，學生提問，老師和助教回答。第一年就有大約1000多名學生參與，提出了超過1萬個問題，其中40%的問題是由助教吉爾回答的。讓學生驚奇的是，吉爾竟然是一個機器人，而且教了他們整整一個學期。格爾教授采用IBM沃森界面，創建了這個AI驅動的BOT交互系統，也開發了整個課程的內容和形式。
《未來地圖》一書作者吳霽虹認為，用人工智能指導教學，沒有標準內容，每個學生都可以個性體驗。從學生界面到AI提供的個性化定制學習材料，AI需要對學生進行學習畫像，然后轉變為學習，再進入學習內容管理系統，編制成學習材料。AI的這個過程，經過頻繁的互動，將會變得越來越快速智能。
人工智能英語作文范文第3篇
關鍵詞 語義網技術 英語寫作 作文自動評判
中圖分類號：H319 文獻標識碼：A
0 引言
自動作文評分就是利用計算機技術對作文進行評估與記分。自動評分系統采用了統計學、自然語言處理以及人工智能等方面的最新成果，并于1999年進入實際應用。自動評分系統有諸多優點：可靠性—計算機評分系統效果很好；客觀性—電子判分系統客觀評分標準明確，評分不受人為因素影響；經濟性—自動評分系統運作快捷而準確，節省大量人工。然而，計算機并不能像人一樣評判一篇作文，因為計算機只是“編程讓它做什么”它就做什么，不能像人一樣“欣賞”一篇文章。另外，計算機存在構念方面的缺陷。自動作文評分研究在國外，尤其是美國，得到了發展，并已付諸應用。在這些研究中，充分利用了計算機統計技術、自然語言處理技術、信息檢索技術甚至人工智能技術。
1 國內外作文自動評分系統
1.1 PEG（Project Essay Grader）
自動評分技術的研究起始于20世紀60年代。美國杜克大學教授Ellis Page率領研究團隊于1966年開發出第一套作文自動評分系統PEG（Project Essay Grader）。其特點是重語言表面結構分析而相對忽略語言內容。
1.2 IEA（Intelligent Essay Assessor）
IEA是上世紀90年代末由Pearson Knowledge Analysis Technology公司開發的。IEA注重對作文內容的分析，利用信息檢索中的潛在語義分析法進行作文自動評分。
1.3 E-rater（Electronic Essay Rater）
E-rater是由美國ETS的Jill Burstein博士等人在上世紀90年代末開發的。目前ETS正利用該系統對GMAT中Analytical Writing Assessment部分進行評分，并于2005年開始應用于托福考試的作文評分。
1.4 IntelliMetricTM
IntelliMetricTM是由美國Vantage Learning公司開發的第一套基于人工智能的作文評分系統。它能夠模仿人工評卷，在1到4或者1到6的分值范圍內對作文的內容、形式、組織和寫作習慣進行評分。
近年來，該方向的研究在國內也逐漸得到外語教學界和自然語言處理界的重視，但與國外相比，國內的相關研究具有明顯的探索性和探討性，研究的針對性和實用性較弱。國內最早涉足自動作文評分領域的是梁茂成教授，其研究方向是中國學生英語作文的自動評分。由梁茂成教授主持開發的“大規模考試英語作文自動評分系統”已于2005年申請了國家專利，并研制完成，投入使用。另外，浙江大學與杭州增慧網絡科技有限公司共同研發一套自動作文評分系統2009年始在華東地區高校使用。然而，作文自動評分系統，也受到了一些專家和學者的質疑，自動評分系統的準確性還有待進一步證實；學生使用計算機的熟練程度在很大程度上會影響他們的得分；學生可以采取很多技巧取悅電腦評分器而得高分。此外，現有的英語作文自動評分系統，計算機評分無法發現有些幽默表達及獨特的風格，評語牽強模糊無針對性。由此可見，計算機評分還有一段很長的路要走。 縱觀國內外的作文自動評分系統研究，語義網技術的應用和研究用于英語作文自動評分系統還處于空缺或起步階段。
2 語義網技術應用于英語作文自動評判系統
與21世紀是計算機和網絡時代一樣，作文評判如果能借助現代技術，特別語義網技術，有可能實現作文自動評判的科學化和人性化。也能為大規模的學習輸入性學習提供有效的技術手段，同時也是從新的角度、新的視野改革傳統的語言學、教育學、人文學教學內容及教學方法。
我國大學英語寫作，是順應我國國力提高、培養高素質的社會主義建設人才的一門十分重要的課程。評閱作文，是必須的教學環節和教學實踐。研究實用的，面向大學英語寫作教學的自動作文評判方法，將有望突破寫作批改量大、難度大的瓶頸，為教、學雙方帶來切實的幫助。也能為教學改革提供有益的方法和手段，使教學改革從方法、內容、手段達到新的高度，使教學改革走提高核心競爭力的道路。
“語義網”技術的問世可以使計算機模似人評判作文、“欣賞”文章。“語義網”的理念是伯納斯·李在發明萬維網10年之后，于1998年，提出的下一代的萬維網。廣義上，語義網可以認為是能將當前的網絡信息理解為一種帶有語法、句法的網。語義網是按照能表達網頁內容的“詞語”鏈接起來的全球信息網；換言之，是用機器很容易理解和處理的方式鏈接起來的全球數據庫。狹義上，語義網更接近本體含義，理論上被認為是一種能對知識進行描述的網，因而能最完善地解決計算機信息，特別是知識類信息智能化問題的方法。語義網還是能理解人言的智能網，具有和人一樣的智能，懂得思考，學習。語義網最核心的技術，就是將網絡中的語言，即自然語言，仿照人的理解方式合理安排，使網絡處理的信息內容（自然語言）進行語法、句法、語義的處理，提高人機交互的效率和便利。語義網技術，就是語義理解，包括語義、語境、語法等方面信息，是語言學與現代技術的高度結合，是十分重要的未來技術。
近十年來，語言學家、信息技術專家在這個未來人工智能領域做了大量的研究和有效的實踐，已經奠定了可喜的應用基礎，并在網絡進行了有益的嘗試。
3 實施方案流程圖
語義網技術研究成果及有益的嘗試，使我國高校英語作文智能化自動評判的實現成為可能。語義網核心技術，能自動標注自然語言語法、語境、語義，并具有自然語言理解的學習功能。如圖1所示，如果大學英語教師運用該技術對學生作文的評判從語法、語境、語篇、語體進行深入研究，并讓該系統自動學習教師的方法，該系統就能像大學英語教師一樣，對作文的各方面進行評判，不僅是評分，并能反饋詳盡而有針對性的文字。尤其是那些能夠為學生提供有用的、對寫作改進具有指導意義的反饋 。
4 展望
語義網技術的研究成果，從自然語言的語義層面，理解人類思維，對于未來網絡在超大內容中，對特定信息精確搜索及獲取，起著不可估量的作用。但本研究是采用先分解自然人的思維過程，通過語義網技術的學習功能，對人的思維過程進行摸擬，達到一定程序的自動學習機理，從而實現計算機智能學習系統，來逐漸完成作文自動評判，探索計算機智能學習能力的機理，特別是自然語言理解的機理，解開自然語言研究中的空白，語言理解機理及學習機理，為突破語義網技術的瓶頸打下良好的語言學的理論基礎。
語義網技術的研究成果可實現對中國學生英語作文的人性化計算機評判，讓計算機像人一樣評判學生英語作文，給高校英語寫作與評判帶來的將是巨大的變革。研究成果將網絡信息時代語義網技術用于英語作文自動評判系統的構成和創建模式，以及為英語寫作課教師作文批改提供個性化知識傳遞和個性化教學服務。同時，本研究完成，能充分利用互聯網，提供范圍更廣的服務，為學習者提供便利的學習條件，也能為已經畢業的工作人員提供繼續學習的條件，在遠程教育及逐步發展而來的社會化學習、終身學習社會中，為提高我國人力資源素質具有十分重要的戰略意義和不可替代的重要作用。
參考文獻
[1] 白同強，劉磊.語義網的研究與展望[J].吉林大學學報（信息科學版），2004 （2）.
人工智能英語作文范文第4篇
【關鍵詞】英語作文 自動評分系統
在英語作文教學中，對學生作文進行批改一直被師生共識為提高寫作能力的有效手段。但是，考慮到時間、精力、作文收發等方面，又不得不承認效率不高。在大規模語言考試中，作文又是必不可少的題型，閱卷工作量和閱卷的信度等問題一直以來都不能讓我們如意。針對這一難題，電腦智能自動評分系統提供了可以信賴、值得期盼的解決方案。
在PEG、IEA、E-rater、冰果、MY Access、IntelliMetric等幾種智能評分系統中，本文選取IntelliMetric系統進行研究，對其評價標準進行理論分析，對其所評分的作文進行跟蹤評析，發現其通過對學生作文按照若干評分標準問題進行回應和打分的方法能夠快速、有效地解決了作文評分的效率問題，可靠性和準確性不亞于人工評分的水平，完全可以作為人工評分的補充手段。由此看來，智能評分系統的發展值得期盼。
一、IntelliMetric系統概述
IntelliMetric系統于1998年1月，是第一個提供給教育機構的智能作文評分軟件，相比傳統的人工評閱具有許多優點，如：準確度大于個人評分，尤其大于單人人工評分；提供即時反饋等等。以后，系統得到了廣泛的應用。
IntelliMetric系統作為一個智能評分系統，充分模擬了人工評分的過程。系統開發時經過了大量的測試培訓，即不斷通過人工糾正其自動認定的給分點，直至契合。值得提出的是，系統不是將所有的給分點簡單地相加，而是通過分析給分點之間的聚合關系，模擬人工從整體上看待作文并給出判斷，這一點上跟人工評分的過程是一致的。
對于每一個給分點刺激和提示，IntelliMetric系統創建了一個獨特的解決方案，主要的給分點、次要的給分點、聚群給分點和分散給分點，都有不同的分數賦值。每一個刺激或提示，這相當于人工閱卷時我們先將作文的得分點做上標記，然后回過頭來審視通篇看所有的這些給分點是否形成整體，主題是否突出，連貫是否流暢。正因為如此，IntelliMetric系統能夠實現令人滿意的高匹配的評閱結果。
二、IntelliMetric系統評分依據
IntelliMetric系統的評分依據主要根據其對作文進行的300多個變量的分析，這些變量包括語義學、造句法等與主題有關的一切因素，其數量和認定的準確度還在發展當中。概括起來，IntelliMetric系統評分依據從宏觀到微觀具有幾個方面功能特征：
首先是聚焦度（Focus）和整體性（Unity），系統高度關注指向寫作目的的聚焦度和一致性，對給分點的聚合關系賦值有統籌考慮，同時，也不排斥出現的單個觀點的出現，注意到意義的關聯度，做到點和面的全盤考慮。
其次是深化（Development）和拓展（Elaboration），系統關注文章內容的廣度和概念的拓展深度，關注對主題的深化表述論述過程，注意意義點之間的線性關聯，做到點與點的流程考慮。
三、IntelliMetric系統局限性及關于智能評分系統的思考
IntelliMetric系統再好，它還是屬于工具，少不了它的局限性。 首先，系統測試時大大依賴于標準的人工評閱專家。系統需要明確的給分點提示和整體把握流程，而這樣的專家往往也是仁者見仁智者見智的，很難取得統一。輸入不夠導致輸出局限，使用系統進行機評時我們會發現系統遺漏了給分點或整體把握不靈的情況。
從目前各種智能評分系統的使用看來，各種系統的設計都利用了多種現代信息處理技術， 主要包括自然語言微觀和宏觀處理技術、檢索技術和統計分析技術等，但由于所使用的各種技術成熟程度不同，主要由于對自然語言處理微觀宏觀標準的建立和人工智能化程度還遠遠不夠，系統的分析能力難免存在較大局限性。目前，由于涉及專利問題，各種智能評分系統所采用的自然語言處理微宏技術都還沒有公開，這是一個遺憾，對我們進一步開展研究很不利。
智能評分系統在對評分模型進行訓練并建立基礎數據庫、形成建模，是提高其工作質量，即作文評分的信度的關鍵。接下來，我們應充分借鑒語言測試領域的成果，充分發展自然語言處理微宏技術，在語言表述、思想內容和結構等方面進行聯動賦值，并植入智能系統。還要在程序上進一步模擬人工流程，對自動評分模型進行反復訓練調試，才能提高機評的信度，為語言教學提供強有力的輔助。
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人工智能英語作文范文第5篇
[關鍵詞] 智能導師系統； 人工智能； 英語寫作； 批改網
[中圖分類號] G434 [文獻標志碼] A
[作者簡介] 蔣艷（1981—），女，重慶人。講師，碩士，主要從事外語教育技術理論與實踐研究。E-mail： 。
一、引 言
計算機輔助教學（CAI）一直存在著這樣的缺陷：計算機不了解學生當前的學習狀況，當學生學習發生困難時，不能診斷原因并提出有針對性的指導，無法做到因材施教，即不能靈活輔助老師的 “教”；也不能實現主動的、智能化的信息服務，即不能靈活輔助學生的“學”；除此之外，它也缺乏把人工智能技術與超媒體先進的信息組織、管理方式結合在一起的手段，因此不能發揮各自的優點，彌補各自的不足。[1]故多年來，智能計算機輔助語言教學研究（Intelligent Computer Assisted Language Learning， 即ICALL）進展緩慢。具有智能導師系統功能的句酷批改網盡管仍然存在不少缺點，但也是將智能導師系統應用于中國英語寫作教學的嘗試。
智能導師系統是指“具有某一學科領域的學科知識和相關的教學知識、能對學生學習進行個別化教學，即根據學生對知識的理解掌握程度，選擇相應的教學策略，在一定程度上模擬人類教學專家進行教學活動的軟件系統”。[2]一個完整的智能導師系統一般由三個基本模塊組成：一是領域知識模塊（又稱專家模塊），它包含了系統試圖傳授給學生的知識，代表了專家的智能；二是學生模型，它指學生已經知道什么和不知道什么以及學生的認知特點，代表了學生的智能；三是教師模型（又稱教學策略模塊），主要提供有針對性的教學策略，代表了教師的智能。此外，智能導師系統還包括一個能理解自然語言的人機接口模塊，即智能導師系統的用戶界面。智能導師系統的一般結構圖如圖1所示。
二、智能導師系統在英語寫作
教學中的應用現狀
智能導師系統在英語教學中應用的研究始于上世紀中葉。就語言學科而言，早期的智能導師系統在外語學科中的研究集中體現在自然語言處理（Natural Language Processing）上，通過分析利用計算機技術對語言進行智能分析，屬于人工智能在語言研究和教學中的應用，研究涉及翻譯、詞匯、口語、語法、語義網絡以及寫作等。智能導師系統在英語教學中的應用主要在口語和寫作兩方面。口語主要是機器人模擬人類陪學習者聊天，但是智能性還不夠。寫作方面主要體現在對作文進行智能批改，提供修改建議。
智能導師系統在寫作方面的研究進展較快。智能寫作評價系統對學生提交的作文通過多個維度進行智能批改，指出學生作文存在的問題。早期的系統如 Project Essay Grade （PEG），通過對一篇文章語言特征的分析來評估作文的水平。[4]后來的E-rater & IntelliMetric 等則增加了對語篇內容和結構的分析，功能有所提升。Intelligent Essay Assessor 則更多關注對文章思想內容的評估。[5]由以上評分引擎衍生的寫作自動評價系統（如My Access、Criterion、Writing Roadmap、Write to Learn、冰果英語、體驗英語和批改網等）不僅提供作文總分，還包含內容、組織、語體、詞匯和語法以及格式規范單項分與個性化反饋。寫作自動評價系統已經取得了長足進展，其功能正在逐漸滿足英語寫作教學與評價的需求。但是個性化反饋能力還是有限。基于此，我國研究者依托云計算和Web 2.0 強大功能，結合中國學習者特點自主研發的句酷批改網實現了頁面按句點評的功能，以及修改提示等功能，使得智能化寫作教學質量有了進一步的提升。
Criterion 是美國教育測試服務中心（Education Testing Service）的分支機構ETS科技公司所研發的線上英文練習系統（Online English Writing Practice）。采用TOEFL、GRE等考試的類似的整體評分（Holistic Scoring）原則，學生提交作文后20秒內給出整體性獎勵分以及分析報告。中國自主研發的批改網和Criterion功能類似，但是在某些方面更具便捷性，而且在某些方面具有獨創性。其他軟件/平臺由于功能相比較而言稍有欠缺，在文中不作贅述。
三、句酷批改網簡介及其原理概述
（一）句酷批改網簡介
句酷批改網（簡稱“批改網”）是一款基于語料庫和云計算的英語作文自動批改在線服務系統，通過計算學生作文和標準語料庫之間的距離即時生成學生作文的得分、評語以及內容分析結果，學生根據批改網的提示自主修改作文，多次提交，直至達到滿意程度為止，通過這種方式幫助學生提升寫作能力。提示分為宏觀提示和微觀提示，宏觀提示主要給學生給出整體評價，微觀提示則是逐句提示。
句酷批改網通過“內容相關、篇章結構、句子、詞組搭配、詞匯和流暢度”等六個維度對學生的作文進行全面智能評價，并給教師和學生提供 “按句點評”、“按段點評”、“學生互評”、“論壇”等功能，供師生在系統智能評價基礎上進行人工評價，確保評價的準確性。“按句點評”內容包括“句子錯誤”提示、“拼寫錯誤”提示、“疑似中式英語低頻警示”、“學習提示”、“批改提示”、“高分短語”、“搭配統計”和“語法檢查”等，系統完成按句點評后，學生根據系統的提示完善自己的作文直至滿意，然后接受“教師點評”或者“同伴互評”。教師點評對學生的自主寫作訓練給予了極大的支持，在功能設置（特別是網頁界面設計）方面更適合我國學生的學習特點。
學生提交作文后，批改網開始對學生的作文實時進行“按句點評”，并對作文進行評分（含“總分”、“詞匯分”、“句子分”、“篇章結構分”和“內容相關分”以及評語），給出“句酷提示”和“體檢報告”（如圖2所示）。其中“作文評分”和“按句點評”功能對學生完善作文非常重要，批改網通過這兩個欄目指出學生作文存在的問題，學生依據提示完善作文并提交，系統再次進行批改，學生再次完善并提交，如此重復直至作文達到最佳狀態。
（二）批改原理
批改網將學生作文視為一個學習者語料（Learner Corpus），每篇作文的成績由 192 個子維度構成，通過對比學生的作文和標準語料庫，將測量出來的距離通過映射轉化成學生作文的分數、評語和反饋。整個學生作文的批改過程就像一個教師從多個維度對學生的作文進行批改，給出一個整體反饋，并進行“按句點評”，指出每個句子存在的問題，同時該系統基于Web2.0，支持教師通過網絡在線批改學生作文，教師在系統提示的基礎上進行進一步的批改。
在圖3中，“語料庫”相當于智能導師系統的“專家模塊”、“作文”等同于智能導師系統“學生模型”，“評語”、“句評”和“分數”相當于智能導師系統“教師模型”。192個維度（如圖4所示）相當于智能導師系統“診斷規則”。學生提交作文后，系統自動通過192個維度“診斷規則”將學生作文與專家模塊目標語“語料庫”進行匹配，打出相應的作文分數，給出相應的評語，并將學生的作文進行逐句分析，指出問題所在。
批改網打分引擎是綜合自然語言處理技術、語料庫分析技術和教育測量技術研發的英語作文自動打分系統，該系統能夠自動提取作文中反映英語寫作水平的數據指標。
目前批改網有15個不同類別的語料庫，其中語段庫有33億個，而且所使用的語料庫進行每天更新。[6]然后學生通過“完善作文”的功能，按照“逐句分析”的批改提示對文章進行修改，修改完成后再次向系統提交作文，系統再次進行即時分析，通過“按句點評”給出修改建議，如此反復，指導學生進行寫作，直至最好。在整個寫作批改過程中，批改網扮演著一個寫作教師的角色，是一個比較典型的智能導師系統。
批改網對學生的作文進行批改時參考了篇章結構、詞匯、句子等子維度，然后在子維度下又有更低一層的子維度，如類型比ttr、平均詞長、平均詞長均差、平均句長以及學術詞匯所占比例等維度。通過分析學生作文的這些屬性并與標準語料庫進行對比后得出相應的成績和批改提示。
（三）智能批改實例分析
1. 系統按句點評
學生作文一旦提交，批改網會即時給出批改結果（圖2右側），以及逐句點評結果（圖4），學生通過處理系統提出的諸如“句子錯誤”、“低頻警示”、“批改提示”、“學習提示”等問題完善作文，系統會詳細記錄下學生根據批改網的提示每次進行修改的痕跡。圖2左下角“提交次數17”說明該學生按照系統提示對本篇作文進行了16次的修改。基于此，學生可以在批改網的提示下不斷完善作文，最終提高自己的寫作水平。
2. 教師在線點評
批改網基于Web2.0平臺，支持評論功能，教師點評的內容可以即時出現在網絡上供學生查閱。教師只要點擊每個句子末尾的“點評”即可對這句話進行點評，可以對學生的作文作出更好的評判。如系統對這句錯誤句子沒有識別出來，這時候老師可以幫助系統指出這個句子的問題，這是批改網非常重要的組成部分。國外開發的系統中Criterion亦實現了教師和學生按句點評，但是在原文中“插入”批注的形式進行點評的，顯得不夠直觀。
3. 學生修改作文的痕跡
由于系統會詳細記錄學生每次修改作文的痕跡，教師和學生均可以對每次修改的內容進行對比（系統自動提供最近兩個版本的作文的對比，要對比更多的版本，需要學生或者老師手工對照），圖5是學生對作文的第一次修改痕跡，從圖上可以清楚看出學生在寫作過程中對內容的處理情況。圖中灰色部分為刪除內容，黃色為修改增加內容。
4. 成績軌跡
系統除了提供每次學生根據批改提示進行修改作文的痕跡外，系統同樣提供每次修改后學生的成績痕跡（如圖6所示）。從圖6上可以形象直觀地看出學生的作文進步情況。該同學的成績由剛開始的72.5分，經過系統智能批改和學生自主修改后，最終成績提升到了82分。
5. 機器學習功能
批改網通過收集全國教師的反饋（含報錯）并及時處理這些反饋意見，使系統的功能得以日趨完善。全國用戶把使用過程中發現的問題通過批改網論壇的報錯功能及時提供給批改網官方，官方會第一時間處理這些問題，并把處理結果寫入系統，完成一輪系統學習，避免再犯類似錯誤。基于此，批改網的機器學習能力非常強大，遙遙領先于其他類似產品。例如，當教師發現學生作文中使用了“Before you go to bed， you should close the light.”，那么如果有老師指出“close the light”這個用法是錯誤的，并給出建議“表達關燈需要使用固定搭配 turn off the light”后，批改網會記錄和學習老師的本次批改經驗，并將該知識點添加至系統知識庫中，從而使得千千萬萬個使用批改網的學生從中受益。接下來，任何使用批改網的學生如果使用了“close the light”、“close the desk light”甚至“the light will be closed”等類似用法，則批改網可以識別這些錯誤用法，并提供修改建議。
6. 優秀作文共享功能及論壇功能
目前國內外開發的所有智能寫作批改系統中只有批改網具有優秀作文共享的功能，而該功能對提升同伴寫作水平非常重要。以Writing Roadmap為例，學生“不能及時了解自己與優秀作文之間的差距”。[7]批改網提供的教師個人網站具有“最新作文”、“優秀作文”和“共享文檔”等三大功能，學生可以通過訪問教師的個人網站直接進入寫作平臺開始寫作，學生也可以通過教師推薦的“優秀作文”查閱每一次教師布置的同一主題作文中最優秀的作文，供學生相互借鑒。學生可以通過“共享文檔”下載教師提供的資源。這個功能解決了國外智能寫作批改系統（即使是功能最強大的Criterion）也無法共享優秀作文的弊端。
批改網建立了自己的寫作論壇（http：///），供同學們在論壇上交流寫作訓練心得與體會，教師可以參與其中對學生寫作進行宏觀指導。該平臺收集了國內外所有重要寫作考試的信息及相關訓練，如雅思，GRE，托福，SAT等國外考試和國內公共英語四級、六級，專業英語四級、八級、PETS以及考研作文等模塊。目前有會員831400人（截至2013年1月23日），帖子158030個。
四、效度分析
效度（Validity）即有效性，它是指測量工具或手段能夠準確測出所需測量的事物的程度。效度是指所測量到的結果反映所想要考察內容的程度，測量結果與要考察的內容越吻合，則效度越高；反之，則效度越低。
從定性的角度來看，為了測試句酷批改網對學生作文的批改效度，作者將句酷批改網批改結果和美國Writing Roadmap的批改結果（如圖7所示）進行了對比。Writing Roadmap批改的總分為4.0分（滿分選擇5分制標準，中國百分制為80分，下同），結構4.2分（84分）、發展3.3分（66分）、句子結構5.0分（100分）、詞匯選擇和語法運用3.3分（66分）、寫作規范3.3分（66分）。盡管單項分評分標準不同，但是兩個系統對學生作文批改的總分卻基本相同，句酷批改網的分數為82分，Writing Roadmap 批改的結果是80分（即4.0分），這說明兩者在對學生同一篇作文的評定的吻合度非常高。
研究者對學生的作文從內容、篇章結構和句子結構、詞匯運用等方面進行批改，得到與網絡批改結果基本一致的成績。不過，教師在批改過程中發現了幾處沒有被計算機發現的語言錯誤。如“As is known to us， different people have the different stories”在此句話中出現定冠詞the的濫用明顯錯誤，此處由于有了different 修飾限定stories，the是不應該出現的。不在此一一列出。
五、存在問題分析
自本世紀初，隨著寫作自動評價系統功能的進一步開發，有關系統在課堂教學中的應用研究也逐漸開展起來。研究表明，寫作評價系統對于學生語言錯誤的糾正起到了一定的積極作用，[8]但是教師對于寫作評價系統的定位以及如何將評價系統使用到教學中認識不清。[9]國內近年來有學者關注寫作評價系統在教學中的應用，[10] [11]但關注重點仍然在于評價系統對學生寫作能力的影響。[12]
上述討論的寫作自動評價系統批改作文的過程畢竟是由電腦完成的，而非由具有主觀能動性的人完成的，計算機可以模仿教師對作文進行批改，但機器批改畢竟建立在預先設定的程序上，機械性是其最大特點，無法靈活處理一些特殊語言現象。再加上，語言本身的特殊性和靈活性，批改網批改作文的結果可以無限接近人批改的結果，但不可能完全一致。作為智能導師系統，批改網目前仍然存在很多問題。
（一）無法判斷內容錯誤
批改網像其他寫作自動評價系統一樣，目前還無法判斷學生的作文是不是按照要求寫的，包括Summary寫作，有一個學生寫了一篇完全無關的Summary，但是系統并沒有識別出來，而是給了86分的高分。批改網目前也無法識別“The moon is cooking in the kitchen for my husband”（月亮正在廚房給我丈夫做飯），由于該句子在語法上是正確的，所以系統直接給了高分而不會進行辯證思維“月亮怎么會在廚房給我丈夫做飯呢？”故批改網目前還無法從語義上判斷句子是否正確。
此外，盡管批改網聲稱能夠檢測學生是否跑題，但對于跑題的作文，只檢測，不扣分。但作者測試發現，無論你寫什么題目，只要語言沒有問題，都能拿80多的高分。批改網目前通過“內相關和外相關”來檢測作文是否“跑題”，內相關就是句子之間是否相關，外相關就是學生作文和教師給的范文相關程度，就是教師在布置作文時，同時提供范文（作文期間，學生不可見），目的一方面是讓學生在截止時間后，看到教師提供的范文，可以自動學習，另一方面是幫助系統識別“跑題”。
（二）指出了問題所在，但無法提供正確示例
批改網能夠指出學生作文中的“疑似中式英語”（有時候不是很準確），但是目前還無法提供修改方法，學生知道某個句子是中式英語，但是還沒有辦法得到修改建議。作者進行訪談時發現學生希望批改網能夠提供修改建議，也有學生指出“在詞匯連接上需要改進，搜索引擎不夠智能、不夠人性化，不能進行交流”。部分學生則反映批改網“沒有根據作文的具體內容進行評價和提出修改意見”。
批改網在全國教師的支持下建成了中國學生寫作“常見錯誤庫”，這是英語寫作智能導師系統在中國語言環境下的又一創新之處，是任何一家國外軟件無法比擬的。系統通過學習這些常見錯誤，強化自身的功能，逐步給學生提供更加完善的修改建議。
（三）部分嚴重語法錯誤識別不了
作者在使用中發現，只要學生作文的句子結構正確，有時候系統是無法正確識別學生用詞錯誤的。這和作者談到的局限性的第一條有點類似，該缺陷會是致命的，它會引導學生按錯誤的方式修改自己的文章，這樣會對提升學生寫作質量具有負面作用，在這種情況下就需要教師的在線點評了。
“Whether should the college life mapping out their future， the student's viewpoint is differently. Some students think that there should be a clear goal and brace ourselves for future， to prepare the challenges in the future. Others don't think too much about the future， because of the uncertainty of the future.”
上面這段話錯誤百出，第一句的正確句型應該是Whether should（a certain person） do sth，sb’s viewpoint differs，但是系統并沒有把錯誤句型識別出來。第二個句子句型結構顯然正確，但是用詞錯誤，而批改網并沒有識別出來，這使得有些教師不敢用批改網。
（四）在邏輯和篇章結構上功能有待加強
由于批改網評斷學生作文好壞的標準主要集中在語言本身，故學生作文的邏輯和篇章結構對成績的影響還不是很大。作者曾經將一篇《紐約時報》的文章節選3段交由批改網系統評判，第一次提交和原文保持一致（以三段的形式提交），批改網給出的成績是84.5，第二次提交改為兩段，提交后成績為85分，第三次整合為一段，提交后成績為84分。盡管系統的192個評判維度涉及了段落數，而且給出了3～5段的范圍值，但是在最后給分時體現并不明顯。三次不同段落結構方式得出的成績差距在0.5分左右。不管怎么說，該系統的功能在篇章結構上還是稍有體現，但是在文章的邏輯結構上就沒有任何體現了。
六、結 論
毫無疑問，批改網是智能導師系統在高等教育中大規模應用的典型，全國已有近200所大學數萬學生在正式使用批改網進行寫作訓練，還有很多院校的學生正在試用該系統。該系統也已經上線了手機版終端和平板版終端，廣大師生已經在該系統中獲益匪淺。排除自身具備的弊端，批改網是智能導師系統教學實踐的一大進步。
（1） 批改網能夠進行智能批改作文，并提出部分建議，學生根據建議完善自己的作文，該環節已經代替了教師的部分教學工作。
（2）批改網支持系統自動批閱和教師人工批閱的完美結合，打破以往機器批閱和人工批閱無法整合的弊端，取兩者之長，優勢互補，為混合式寫作教學搭建了完美平臺。
（3）批改網實現了優秀作文共享。通過批改網提供的教師個人網站，實現了優秀作文和精批改作文的共享，使同伴學習變得非常便捷。
此外，批改網可以同時承擔部分英譯漢教學任務，學生把自己的翻譯結果錄入批改網，批改網仍然會進行按句點評，翻譯內容越長，效果越好。句酷批改網可以幫助學生養成反復修改作文的習慣，在關注學習結果的同時，關注學習過程，強化智能導師系統指導下的形成性評估。
但機器畢竟是機器，由于語言自身的靈活性和發展性，在使用的過程中會出現各種程序無法識別的錯誤，這就需要教師的親力親為，給學生指點迷津。同時這些都預示著智能導師系統在教學中的定位仍然是輔助教與學，系統不能取代教師，教師仍是教學的主導。將智能批改技術融入寫作教學，為教學服務，仍然需要教師將課堂講授和在線寫作訓練進行有機的結合，避其弊端，發揮兩者的優勢，不能過分依靠英語寫作智能導師系統。
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人工智能英語作文范文第6篇
【關 鍵 詞】英語寫作評估 自動評分系統 評分不一致性
一、研究背景
自動作文評分（AES，Automated Essay Scoring）是一項使用計算機對作文進行評估與記分的新技術，其實質就是基于已準確人工評分的訓練作文集的自動文本分類，但其分類標準除內容外，更要兼顧語言的運用。該項技術的研究起始于20世紀60年代，采用了統計、自然語言處理（NLP）、及人工智能等方面的最新成果，并于1999年進入實際應用階段。至今已經有多個國家開發出針對英文的作文自動評分系統，如PEG（Project Essay Grader），IEA（Intelligent Essay Assessor），E-rater（Electronic Essay Rater）， IntelliMetric 和最近的Writing Roadmap等等。
由于英語作文自動評分系統穩定可靠，與人工評語作文比較，速度快、評價客觀，可以克服大規模人工評閱帶來的諸多弱點。可以使學生多練多寫，老師省時省力，在此前提下，有望促進大學生和高中生英語寫作教學的改革，提高學生的英語寫作能力，激發他們進行“自主性探究學習”和“創新學習”。該系統有以上優點，在一定程度上緩解了英語教師人工批閱作文的工作量，因而受到很多教師的青睞，也被許多院校采用。在目前，中國此方面正屬于研究與開發之中，其中，冰果英語智能作文評語系統（以下簡稱為“冰評”）是浙江大學外國語學院與杭州增慧網絡科技有限公司聯合研發的一套針對高等院校及高中生英語寫作教學的計算機自動評閱作文的教學服務產品；新視野大學英語在線學習作文自動評分系統（以下簡稱為“新評”）是有外研社研發并被許多高等院校普遍使用，該系統的功能是對作文自動評分、給出評語，并對作文中的單詞進行拼寫檢測。然而，在使用的過程中，冰果英語智能作文評閱系統與新視野大學英語在線學習作文自動評分系統在信度與效度方面存在著不一致性的問題。針對此問題，對西南大學計算機與信息科學學院學生的英語作文進行了教學實證研究。
二、研究設計
1.研究對象
西南大學計算機與信息科學學院大學一年級本科教育技術班43名學生參與了本次實驗活動。參與實驗活動的學生經過接近一年的大學英語學習，系統地學習了語篇知識和寫作組織結構，掌握了基本的英語段落行文方式。為了測出他們的真實水平，保證實驗數據結果的有效性和可信度，引起學生對本次實驗的重視，提前告知了學生本次寫作的成績將納入平時成績的評定范疇，按15%計算，且并未告知學生他們正在參與一項實驗。
2.研究工具
此次實驗研究所用的工具之一是兩個英語學習微機室。這次寫作規定了完成時間為30分鐘，學生有條件在統一的時間開始寫作，并在規定的時間之內提交。另一個研究工具就是學生的作文樣本，該作文材料選自2011年大學英語四級考試。
3.研究方法
英語教師將布置的作文題目和要求輸入到冰果英語智能作文評分系統后，會有一個相應的作文序列號。學生可根據序列號查到作文題目和要求，按要求完成作文后，學生將作文的電子版同時提交到冰評（在作文提交截止日期之后48小時之內，系統會對學生的作文進行1分至15分的整體評分）與新評（作文提交之后，系統會立即對學生的作文進行1分至15分的整體評分）中。
三、數據收集與分析
本研究最終采集到的有效樣本為37份（有6名學生的作文未能正確提交到系統，不在統計之列），由冰評和新評分別以整體評分的方式進行了評分。為得到這兩個英語寫作自動評分系統之間的相關系數，采用了外語教學研究中常用的SPSS軟件進行了數據統計分析。冰評與新評的對比分析結果如下：
從上表可知，冰評和新評評分的平均分分別是8.4811分和6.7027分。冰評和新評評出的最高分分別是12.00分和14.00分，差值為2分，然而，兩個評分系統最低分的差值為3.5分。表面上看起來冰評和新評的分均分差不多，但是，當比較各自最小平均分和最大平均分差值的時候，幅度范圍卻是從6.50分到12.00分。這意味著冰評評分時比較嚴，給出的評分差值幅度更小，而新評評分時比較松，給出的評分差值幅度更大。
表2、表3和表4顯示了雙尾t檢驗的結果，在給出的平均分方面，冰評和新評都有顯著差異。由于df值為36，t值為3.190，查t值表可以得出df=36，t（0.05）=2.028，t（0.01）=2.719，3.190>2.719，所以雙尾t檢驗的顯著性概率p
皮爾遜相關系數小于等于0.01，即為沒有相關性，數字越小，相關性越弱。冰評和新評的皮爾遜相關系數為0.001，小于0.1，顯然二者之間顯著不相關，即具有不一致性。
F值為4.129，并當df1為5，df2為31時，可得到F值為3.65（a=0.01）。由于4.129大于3.65，可以得出p值小于0.01，就是說冰評和新評的評分結果顯著不同，這兩個評分系統的評分是不一致的。
四、結論
作為英語寫作自動評分系統，冰果英語智能作文評閱系統和新視野大學英語在線學習作文自動評分系統確實有很多好處，不但可以應用于日常的外語教學中，使評教作文的方式變得更加多樣化，而且學生還可以自由安排寫作練習，能借鑒評分系統提供的修改意見，逐步提高寫作水平。但是，由于各個英語寫作自動評分系統所使用的核心技術不同，評閱出來的得分不一致，也會給學生造成困惑，不能夠很好地了解自己的真實水平。因此，教師應該將這些英語寫作自動評分系統與人工評分結合起來使用，才能真正達到提高學生寫作水平的目的。
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人工智能英語作文范文第7篇
關鍵詞：寫作指導 iwrite 句酷批改網 對比
句酷批改網與iwrite二者宗旨在于以在線學習的方式，激發學生的興趣，同時從客觀角度來評析學生作文，增強學生自主學習、積極反思、完善習作的能力。可提高學生對應試話題的熟知度，了解自身寫作優勢和短板。
一.句酷批改網與iwrite之對比分析
1.寫作界面對比。句酷和iwrite兩個網站的界面均十分簡潔，易于使用。比較而言，批改網的界面所包含的板塊更少，只有作文號的輸入檢索和學生的個人作文練習；iwrite英語寫作教學與評閱網則將其板塊劃分并在左側設立相應的指引欄目。在寫作輸入界面方面，兩者都有基本的輸入功能，iwrite英語寫作教學與評閱系統較句酷批改網相比，但在文字編輯方面，前者更勝一籌。iwrite英語寫作教學與評閱系統可對文字的字體、字號、加粗等進行選擇，學生可在文字輸入時選擇自己喜歡的字體，但據學生反饋，從word文檔復制粘貼到該網站時，往往無法正常顯示。而批改網則在學生作文生成后對字體進行統一調整，并可無障礙進行文段的復制粘貼。
2.寫作資源對比。兩個寫作平臺均有龐大的題庫，以大學生為目標用戶群體，可滿足大學生在大學四年間各類考試及日常作文練習的需要，如英語四級考試、英語六級考試和專業四級英語考試樣題等。除此之外，iwrite早期也上傳了一些實用寫作技巧，但并未對此方面資源進行跟進；批改網的系統中則無該欄目。關于英語寫作的學習，除日常練習外，寫作技巧和素材的積累也應包含在內。因此建議兩個網站可在各自的系統內增加相應板塊，使學生在課外也可以學習寫作技巧并積累寫作素材。
3.寫作指導功能對比。
A.批改網的用戶體驗優點。批改網在糾錯、版本對比、給詞參考、成績展現、修改意見等方面呈現以下優勢：（1）能有效糾正語法、單詞、標點錯誤。（2）可根據學生用詞提供相應詞匯的使用方式，或其對應的高級詞匯，因此可在一定程度上提高學生的語法和用詞水平。（3）應用修改版本回顧和對比功能，對學生寫作水平的提高有一定幫助。（4）該系統有班級排名功能，學生完成作文后可查看自己的成績及排名，這對激勵學生再次修改并完善作文有一定作用。（5）進行錯誤修正時，可直接在系統的修改提示頁面進行改正與保存，而不需要回到原文查找錯誤所在。（6）在進行作文指導時，批改網進行逐句分析，指出學生在拼寫、短語、句型方面的不足以及改進意見，給出的建議更為具體。從字、詞、句篇，乃至切題性的角度進行評判。
B.iwrite的用戶體驗優點。iwrite的特色主要體現在以下兩點：（1）能有效糾正語法、單詞、標點錯誤。（2）具有版本回顧與對比功能，可指出每一個版本的錯誤，并能將兩個版本放在一個頁面對比，使對比更為直觀。
二.問題
在“以iWrite為依托提高寫作能力的探索”的實踐中，參與實踐者極大受益于兩大平臺帶來便利和指導的同r，也發現兩個平臺在寫作指導方面仍存在以下問題：（1）進行作文審閱時，二平臺均只以其語料庫內容為主要依據，而對于語料庫外的一些表達則會不斷提出修改意見或判為錯句，例如一位同學在作文中用了the same knife cut both bread and finger，該短語意為水能載舟亦能覆舟，是一個地道的英語成語表達，但在作文審閱中，系統一直提示修改該短語，因其被判定為不符合母語習慣。（2）注重作文的結構、語法、用詞，但對內容和思想的審閱尚不成熟，在有關人工智能利弊的作文寫作中，一名同學審題失誤，將文題理解為高科技對人類生活的影響，因此該篇作文應屬于嚴重偏題，但批改網打出了88分的成績。（3）對于流水句的判定過于機械，毋庸置疑，在教學過程中句型句式的多樣化對于提升學生的寫作能力十分重要，但相同簡單句的排列有時也是必要的，而在本次寫作第二課堂的實踐中，只要是學生所用簡單句的排列均被判定為流水句并扣分。（4）可識別中式英語，并提出錯誤判定，但無法給出修改建議。
據以上分析可知，批改網和iwrite作為新興線上寫作平臺，其功能尚有待完善，但已可對學生寫作能力起一定促進作用。二者雖各有利弊，但就本次寫作第二課堂的寫作實踐活動來看，批改網功能更為強大，使用感更佳，整體優于iwrite，操作形式簡便快捷，界面呈現一目了然，板塊更為豐富，批改結果與分析有理有據，不但可以對寫作做出一定指導，也可激勵學生自行修改完善作文，可從實質上提升學生寫作水平。并在一定程度上減輕老師的工作負擔，增強批改的客觀性、權威性。
但人工智能批改仍有不可避免的疏漏，其作用仍無法與教師相提并論，在寫作學習中，線上寫作平臺只能作為課堂的輔助工具，更多的仍需教師親力親為，將其與課堂教學融合起來，結合二者優勢，達到寫作指導效益最大化。
本文為武漢科技大學城市學院第二課堂項目“以iWrite為依托提高寫作能力的探索”的結題文章。
人工智能英語作文范文第8篇
【關鍵詞】語音識別技術；語言實驗室
語音識別技術是使用計算機能識別和理解的語言，把語音信號轉變為相應的文本或命令的過程。語音識別是一門涉及到語音語言學、信號處理、模式識別、人工智能的多學科交叉技術，也是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。隨著語音識別技術的發展，在傳統的數字化語言實驗室中其可以作為一種新的外語輔助教學的手段，完善現有的數字化語音室的功能。
一、語音識別技術
語音識別技術是一種讓計算機能夠聽懂人的語音命令的技術。對使用者來說，這種人機交互的途徑是最自然的一種方式。早在三四十年前，美國的一些大學和實驗室就開始了語音識別技術的研究，50年代的AT&T Bell實驗室研發的Audry系統第一個實現了可識別十個英文數字。60和70年代，提出了線性預測分析技術（LP）等相關理論并深入研究，創造出可以實現特定人孤立語音識別系統；80 年代和90年代是語音識別技術應用研究方向的高潮，HMM 模型和人工神經元網絡（ANN）的成功應用，使得語音識別系統的性能比以往更優異；伴隨著多媒體時代的來臨，微軟，Apple 等著名公司都研發出相當成功的商業應用語音識別系統，比如，Apple的Siri系統，微軟的Phone Query（電話語音識別）引擎等。近二三十年來，語音識別在交通、軍事、工業、醫學等諸多方面，特別是在計算機、通信與電子系統、信息處理、自動控制等領域中有著非常廣泛的應用。目前，語音識別技術產品在人機交互應用中己經占到越來越大的比例。例如，在聲控應用中，計算機可識別輸入的語音內容，并根據內容來執行相應的動作，這包括了聲控語音撥號系統、聲控智能玩具、醫療服務、賓館服務、家庭服務、股票查詢服務和工業控制等。也可用于基于微型機的辦公、教學、娛樂等智能多媒體軟件，如語言學習、教學軟件、語音玩具、語音書籍等。語音識別技術作為語音控制的主體，在應用領域中正成為一個具有競爭力的技術。
語音識別的開發平臺現已逐步成熟，在windows下有微軟的SAPI語音識別開發平臺，在Unix/Linux下有IBM的ViaVoice和開源的Xvoice開發平臺。它們都是相當優秀音識別開發系統，提供了良好的開發接口，使語音識別應用程序開發能夠不需要對現有系統做大規模的修改，以較少投入、較短周期、以組件方式加入到當前的語言實驗室中。
二、語音識別技術在語言實驗室中的應用
1.有聲圖書
可以將一些由外籍專家錄制的有聲圖書加入到語言實驗室的資料庫中。標準的美式或英式發音，結合文本，逐字逐句的朗讀，讓學生可以在閱讀英語圖書的同時聆聽到原汁原味的英語。所有圖書都支持自動播放，可以一次聽完整本書，學生也可以選擇單獨播放某個句子，并鼓勵學生模仿標準的語音語調朗讀圖書。從而對學生的閱讀、聽力、口語進行全方位的提高。
2.口述作文
影響語音識別系統輔助學生口述作文的最為關鍵技術是識別率和糾錯能力，從某種意義上說，只要這兩個關鍵的技術得到了提高，則其輔助寫作的有效性就會得到較大提高。近幾年，隨著多媒體技術和人工智能技術的進步，不僅語音識別系統的識別率得到很大提高，而且多語言的語音識別產品也大為豐富。目前國際商業機器（IBM）公司推出的語音識別軟件具有非特定人，無限詞匯量，連續語音識別，高識別率，專業文章智能分析、理解等強大的語音功能。該軟件通過對個人話語進行測試與分析來適應說話者，適應后的語音識別正確率可以達到95%以上。與過去相比，其識別率提高了很多，已經完全可以接受。語音識別系統除了識別率目前已有很大提高，其智能糾錯能力也大為提高。一是糾錯的操作更加方便和容易，目前的語音識別系統，可以有三種糾錯方式：①通過鍵盤輸入方式；②系統智化地產生錯誤詞的相近詞列出，供修改者選擇；③還可以通過重讀來糾錯。二是通過糾錯，可讓語音識別系統更進一步地熟悉說話者的聲音，而非常有效地提高系統識別率。隨著信息技術的迅速發展，今后的語音識別系統必將是功能更加強大，智能化程度更高，兼容性更強，抗噪音能力更強的系統，其輔助口述作文的有效性也會更強。
3.英語口語糾正系統
語音識別技術的應用使得軟件可以具有發音評測的功能，能夠幫助學習者及時發現和糾正發音的錯誤，避免重復錯誤形成習慣，從而極大提高了學習者的學習效率。英語口語學習中語音識別技術遇到的難點主要有：①語音識別選取基元的問題。一般地，欲識別的詞匯量比較多時，所用基元應該越小越好；②端點檢測。語音信號的端點檢測是語音識別的關鍵。據研究表明，即便是在安靜的環境下，語音識別系統也會有一半以上的識別錯誤源自端點檢測器。提高端點檢測技術的關鍵所在是尋找穩定的語音參數；③找出反映發音質量的性能指標。主要是對發音段（指一段發音的語速、韻律、語調以及重音等）的研究；④對給定的發音進行錯誤檢測和糾正，尋找合理的評分機制。
由于語音識別在理論與技術方面的復雜性，現有的口語糾正軟件仍有很大限制范圍，但隨著語音技術的發展相信其在外語語言學習中的應用會越來越廣泛。
三、結束語
語音識別技術作為一種逐漸成熟的計算機技術，是計算機輔助外語教學中的一種重要虛擬現實手段。而人機交互是數字語音室的一個發展方向，也是外語網絡教學的核心內容。所以，語音識別技術會是未來語言實驗室的建設中的一個重要方向。
參考文獻：
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作者簡介：
人工智能英語作文范文第9篇
[關鍵詞]在線寫作自動評改系統：英語寫作教學；反饋
[中圖分類號]G40-057 [文獻標識碼]A [論文編號]1009-8097（2012）10-0067-05
一、引言
作文批改與反饋（feedback）是英語寫作教學的一個重要環節，其目的是向寫作者提供修改作文的信息，使其明白自己作文的“組織邏輯性不強”，或“內容發展不夠”，或“用詞和時態等錯誤”。這些信息有的是針對學習者作文表層錯誤的糾錯性反饋（corrective feedback）；有的是面向作文語篇層面（如內容和組織結構）的反饋；評語和評分也是信息反饋的重要方面。有研究表明，學生依據反饋信息對作文進行修改，是第二寫作過程，對提高學生的語言能力有著極重要的作用例。
傳統反饋多以紙質形式呈現，很多教師由于教學任務繁重，對學生的作文批改常常流于形式，給學生的反饋非常有限；大部分學生無法從教師提供的反饋中看到自己作文中實際存在的問題，更遑論進行第二寫作過程。
隨著現代教育技術的發展，人們對利用網絡平臺提升學生的寫作興趣、寫作方法以及寫作應用能力等進行了有益的教學實驗和探索。例如，郭曉英研究了博客環境下寫作能力的培養模式，而張文霞等、楊永林介紹了清華大學外語系研發的“易得”寫作軟件的理論背景、技術探索和系統設計過程。但對利用在線寫作評改系統加強英語作文反饋的研究還不多見。
二、在線寫作自動評改系統的技術特點及其應用
1.技術特點
所謂自動寫作評改系統（Automated Essay Scoring，AES），就是利用計算機技術對作文進行評估與評分。該方向的研究至今已歷時近四十年，在此過程中，采用了統計、自然語言處理及人工智能等方面的最新成果，并于1999年進入實際應用階段。自動作文評改系統的研究與應用在國內外已成為計算機輔助外語寫作教學的熱點。
國外研發成功并投入使用的自動評改系統有十余種，其中最具代表性的是EG（Project Essay Grade）、IEA（IntelligentEssay Assessor）和E-rater。它們各具特色，PEG重語言形式，IEA重作文內容，E-rater則既重形式又重內容，但這些自動評改系統多應用于以英語為母語的寫作評估與反饋中，對中國學生的英文寫作適用性不太強。
目前在國內多所高校推廣使用的句酷批改網（http：//，以下簡稱批改網）是一種網上智能批改系統，以SAAS（軟件即服務）的方式為教師和英語學習者提供英語作文的在線自動批改服務，旨在為學生提供一個寫作環境，給出實時評分與診斷性反饋，激發學生積極修改作文，不斷提高寫作能力；同時還能減輕教師的作文批改工作量，并幫助教師更加直觀地了解學生的英文寫作水平。
句酷批改網具有以下特點：
（1）使用便捷
教師登錄批改網，布置作文，寫明要求，系統生成作文號；學生獲得作文號后，在學生帳戶頁面搜索作文號，找到教師布置的作文題目進行寫作并提交；
（2）反饋及時
系統對學生作文進行分析，自動識別詞匯、搭配、語法等常見錯誤，實時給出修改建議和分數。
（3）按句點評
系統除了指出作文每一句中存在的拼寫、語法、詞匯、搭配錯誤外，還分析錯誤類型，為學生用戶提供特定知識點的擴展訓練、搭配推薦、參考例句等，為學生提供全面的寫作指導，幫助學生自主學習。
（4）抄襲檢測
句酷批改網在學生提交作文后，以句子為單位，查驗該作文是否與本班其他同學作文有內容重復、與本校學生作文是否有重復、與語料庫是否有重復、與互聯網網頁內容是否有重復，并提供重復度指標供教師參考。
（5）進度報告
進步報告記錄了一個學校、一個班級或某個具體學生寫作能力的成長過程。該報告有利于學校和老師掌握學校、班級學生總體薄弱點和個體薄弱點，了解各知識點掌握程度的變化趨勢，為學校和教師進行英語教學的安排提供數據支持。
2.在英語寫作教學中的應用
自2011年下半年以來，批改網在我校英語教學中得到推廣使用。在使用過程中，教師和學生發現，批改網確實具有上述優點，但也發現了一些問題（如批改網評分與教師評分很多時候不一致）。因此，有必要對以批改網代表的在線寫作自動評價系統做一番研究，分析其在英文寫作教學中的適切性與局限性，以便使教師和學生更科學合理地使用該工具。
三、在線寫作自動評改系統的有效性研究
1.研究問題
本研究旨在探討以批改網為代表的在線寫作自動評改系統對提高學生英語寫作能力的有效性。鑒于此，具體研究問題為：（1）大學一年級學生英文寫作中主要存在什么問題？（2）作為一種在線自動評改系統，批改網能否幫助學生提高英語寫作水平？在哪一方面對學生幫助最大？（3）人工批改與在線工具批改具有什么明顯差異？（4）批改網在作文評改與反饋方面還存在哪些局限性？如何改進？
2.研究對象
為了客觀、準確地反映實際情況，本研究在抽取研究對象時，考慮了專業特點、學生的寫作能力、在線寫作經歷等因素，選取了英語專業本科一年級兩個自然班（27人+28人）以及非英語專業本科一年級3個自然班（33人+35人+38人），共161人。這些學生都必須每周在線提交一篇作文，并由批改網提供反饋意見與評分。
3.研究工具
針對研究問題，本研究采用了作文樣本分析、問卷調查、訪談等研究工具。
（1）作文樣本（writing samples）。對每個自然班采用隨機抽樣的方式選取作文各5篇，總共25篇，由批改網與任課教師分別批改，對比分析兩者在批改形式、批改側重點、批改結果、評語、分數等幾個方面的異同點。
（2）問卷調查（questionnaire）。學生在進行了為期10周的批改網寫作訓練后做了該項問卷調查。該問卷共有30題，主要涵蓋4個方面的內容：①對英文寫作目的、英文寫作中包含的重要因素以及自己英文寫作水平的總體認知；②對自己作文中的錯誤如何糾正的看法；③使用批改網的具體情況；④對批改網的評價以及使用批改網后的效果。
（3）訪談（interview）。本研究還分別對教師和學生進行了半結構訪談（semi-structured interview），更深入地了解教師和學生對批改網的評價以及在使用過程中出現的問題。接受訪談的教師為4位任課教師：學生為每個班的批改網系統中記載的成績好、中、差各2名學生，共10名學生。
4.研究結果
（1）問卷調查的結果。
1）學生對自己英語寫作水平的認知。在152份有效問卷中，大多數學生認為自己的英語寫作水平一般或較差；在被問及到作文中的主要問題時，學生的回答較為多樣：42.7%的學生認為是思想表達不清，37.5%的學生認為是前后不連貫，整體性差；63.2%的學生認為是用詞不當或詞匯單調；67.1%的學生認為是語法錯誤多，56.6%的學生認為是句型單一（見表1）。多數學生認為自己在詞匯、語法、句型方面有待提高。
2）對自己作文中的錯誤如何糾正的看法。
在回答喜歡老師面批還是書面批改時，152份有效問卷中，絕大多數學生喜歡教師個別式面批；而在教師書面批改中，59.9%的學生喜歡教師詳細評點語法及用詞上的錯誤，喜歡教師“標出錯處、留待學生改正”的只占21.1%；只有少數學生喜歡教師“簡單談談大體印象”這種方式或“只寫出分數或等級”（見表2）。
3）學生使用批改網的情況。
大多數學生（86.8%）很希望并很有信心（78.3%）能通過使用批改網提高自己的英語寫作水平，對此有很大的期待；但很多學生（65.1%）只是在老師要求時才使用批改網寫作文；一些學生（47.4%）會根據批改網提供的點評重新修改自己的作文直至得到滿意的分數。
4）學生對批改網的評價及使用的效果。
從表3可以看出，被試學生認為，批改網最大的優勢是批改及時，其次是能很快獲知自己作文的分數。“按句點評”也被很多學生認為是批改網較大的優勢，但對“提供同義詞、擴大了詞匯量”和“提供評語，能了解作文的每一項情況”，不贊同的學生數明顯上升。
被試學生認為，批改網最大的問題是提供的詞匯和語法方面的反饋較多，但關于作文的思想內容、邏輯性和連貫性以及篇章結構方面提供的反饋較少。
從表4可以看出，近一半左右（48%）的學生對使用批改網持非常喜歡和比較喜歡的態度；一些學生（36.2%）會根據批改網提供的點評意見反復修改自己的作文，直至滿意的分數；批改網對學生作文中的詞匯和語法幫助最大。
（2）作文樣本分析結果。
為了更深入地了解批改網的優點與不足，我們對人工批改與網絡批改進行了定量和定性分析。
首先，我們按錯誤類型對25份作文樣本進行了統計，具體包括以下幾個參數：1）思想內容（主題是否明確、有新意；文章是否跑題）；2）篇章結構（內容是否分引言、正文和結尾，是否分段論述，是否有中心思想句和主題句）；3）連貫性（段落是否銜接良好）；4）語法（主謂一致、名詞單復數、動詞時態、冠詞等）；5）句型（句子的結構是否正確）；6）詞法（用詞是否正確、貼切，搭配是否合理）；7）寫作常規（大小寫、標點符號、拼寫等）。根據的錯誤性質不同，這些參數予以不同的加權，有的1個錯是1個百分點：1=1%，有的是3個錯算1個百分點：3=1%。統計結果見表5。
其次，我們還對作文樣本做了詳細的定性分析，其結果發現：1）批改網給出的反饋信息多為提示性的，內容比較寬泛，不夠具體；而教師給出的反饋信息則比較直觀明了。大多教師不僅劃出作文中的錯誤，還給出了修改建議，或直接修改錯誤點；2）批改網提供大量近義詞辨析，而教師評改則較少提供類似信息；3）批改網大多不改變學生作文中的原有句型，而教師評改則更加靈活。
例如，針對學生作文中的錯誤句“In China，English is took to be a foreigh language which many student choosed to learn”，兩者的反饋信息各有側重（見表6）
5.分析與討論
從上述研究結果可以看出，絕大多數學生喜歡教師個別式面批，或詳細評點語法及用詞上的錯誤，但一般情況下，由于教師教學工作量大，難以滿足每個學生的這一需求。批改網能充分滿足學生個性化評改和反饋的需求，并在詞匯、語法層面給予學生比較充分的評改與反饋，因此，大多數學生喜歡使用批改網，并會根據批改網的點評意見反復修改自己的作文，直至得到滿意的分數。這對提高學生的寫作能力起到了積極的作用，因為過程寫作理論認為，寫作過程是非直線性的。一篇結構完整、表達清楚、讀者易懂的作品最終得以完成，需要經過反復思考，反復修改。
然而，目前自動寫作評改系統對學生作文的評價主要集中在詞匯層面和部分較為成熟的語法分析。由此，自動寫作評改系統的評分只是對作文中語言使用的一個大概的評估，無法準確地評估作文的內在質量，如寫作的流暢性、句子結構的復雜度、文章的措辭、內部的邏輯性與關聯性等，因而也就無法全面評估學生的英文寫作水平。
針對這一問題，可采取以下兩種方法彌補其不足。
第一，信息技術人員與應用語言學家共同努力，提升在線自動評改系統的信度。充分利用人工智能技術，尤其是自然語言處理及智能語言輔導技術，構建新的寫作自動評改系統模型（見圖4），使之不僅能提供每篇作文的總分，還能提供寫作內容、篇章結構、語體、詞匯、語法及格式規范的各單項分及個性化反饋，更多關注對文章思想內容的評估。
第二，在大學英語寫作教學中構建多元反饋機制。建立一種融教師反饋、自動評改工具反饋及利用網絡平臺的同伴反饋（peerfeedback，即同學間互相評改作文）的多元反饋機制，以彌補單一反饋模式的不足。有研究表明，同伴反饋能（1）增強學生的讀者意識；（2）提高學生學習和掌握英語寫作技巧的積極性；（3）提高學生的文章質量意識：（4）明顯提高學生作文內容和語言質量；（5）幫助學生形成英語學習社群。利用網絡平臺進行同伴反饋是較好的彌補手段。
四、結語
在線寫作自動評改系統的實時反饋有效激發了學生的寫作興趣，增加了作文的修改頻次，達到了以評促學的目的，凸現了過程寫作學習法的重要性。由于系統自身的技術特點，在詞匯和語法層面給予學生的幫助較大，但在篇章結構、內容邏輯性和連貫性層面的優勢并不明顯。因此，既要增強評改系統的智能性；也要補充其他反饋手段，以彌補其不足。
本研究時間短，調查范圍也有限，因此具有一定的局限性。后續研究將擴大研究范圍，更深入地探討在線自動評改系統在寫作教學中的應用效果及對學生寫作能力的影響。
基金項目：本文為江蘇省教育廳2012年度高校哲學社會科學研究基金項目‘‘基于網絡平臺的人際互動與話語結構研究”（編號2012SJB740024）、江蘇省現代教育技術研究2012年度重點課題"Blackboard網絡課程管理系統支持下的整合型外語教學研究”（編號2012-R-21572）、南通大學2011年度教學研究課題“基于Blackboard網絡平臺的《綜合英語》立體式教學的行動研究”（編號2011826）的階段性研究成果。
作者簡介：石曉玲，南通大學外國語學院副教授、碩士生導師。研究方向：語言與文化，應用語言學，計算機輔助外語教學。
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