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批阅试卷原来可以这样简单!

发布人:小翌 发布时间:2020-04-26 16:22:13

现在的学生考试越来越多,老师需要批阅的试卷也就越来越多,不少老师反映说每天都需要花大量的时间和精力去批阅试卷,导致自己没有充分的时间去备课,学生的成绩一直得不到明显的提升。 这是一个非常棘手的问题,但是用了翌学AI自动批阅系统后你就会发现批阅试卷原来可以这样简单!



一、老师的困扰有哪些
 

1、作业,试卷批阅繁重枯燥, 每天超过4小时用于批阅学生的作业和试卷
 

2、无法准确了解每个学生学情,无法针对性施教
 

3、没有足够时间研究教学,疲于奔命
 

二、翌学的主要技术
 

1、大数据技术
 

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
 

2、图像识别技术
 

图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说,图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。图像的传统识别流程分为四个步骤:图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别技术就像人一样可以读懂图的内容,我们同过图像识别技术直接识别出试卷的内容,帮助老师完成自动批阅。
 

3、手写体识别技术
 

手写体识别由于数据采集方式不同可以划分为脱机手写体识别和联机手写体识别两大类。联机手写识别所处理的手写文字是书写者通过物理设备(如数字笔、数字手写板或者触摸屏) 在线书写获取的文字信号,书写的轨迹通过定时采样即时输入到计算机中。而脱机手写文字识别所处理的手写文字是通过扫描仪或摄像头等图像捕捉设备采集到的手写文字二维图片。
 

4、深度学习技术
 

深度学习相比其他机器学习技术,能够在机器视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译、数据挖掘、自动驾驶等方面取得好得多的效果。深度学习,目前被应用在图像处理与计算机视觉,自然语言处理以及语音识别等领域。自2006年至今,学术界和工业界合作在深度学习方面的研究与应用在以上领域取得了突破性的进展。以ImageNet为数据库的经典图像中的物体识别竞赛为例,击败了所有传统算法,取得了前所未有的精确度。