自動作文評閱係統信效度及輔助教學研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張荔盛越 著

圖書標籤:

• 自動作文評閱
• 作文教學
• 信效度
• 教育技術
• 人工智能
• 自然語言處理
• 寫作評估
• 輔助教學
• 教育研究
• 機器學習

店鋪： 文軒網教育考試專營店

齣版社： 外語教學與研究齣版社

ISBN：9787513599924

商品編碼：29513571328

齣版時間：2018-05-01

作  者:張荔//盛越 著作 1 譯者 定  價:56.9 齣 版 社:外語教學與研究齣版社 齣版日期:2018年05月01日 頁  數:233 裝  幀:簡裝 ISBN:9787513599924 靠前、二、三章 ●暫無

內容簡介

《自動作文評閱係統信效度及輔助教學研究》采用CET考試作文樣捲進行個案分析，利用CLEC語料庫作文進行大規模研究，從點到麵、以不同視角對係統信度進行檢驗，又從測量性、歸納性、外推性、解釋性、衍生性和實用性等對批改網加以效度分析，在內容和方法上具有一定的特色和創新性。本研究還搶先發售在範圍內從任課教師和不同年齡層次學生的角度實施瞭對寫作教學和反饋的現狀和需求、對使用計算機評閱的感受和評價，以及批改網係統使用的問題和改進建議的大規模問捲調查。此外，研究從準確性、流利度、復雜性和作文總體質量四個方麵探究瞭係統對不同水平學生英語寫作能力的影響；就學生在批改網平颱上作文修改過程和修改效果開展研究以洞察學生如何使用批改網對作文進行修改的細節過程；針對二語寫作中的教師、同伴、AES反饋的比較研究側重於研究學生的感知及采納度，從一定程度上填補瞭現有研究的不足；將AES反饋運用於學術英語寫作教學，並與同伴反等

探索智能時代下的教育革新：文本分析、反饋機製與個性化學習的融閤 在信息爆炸與技術飛速發展的浪潮中，教育領域正經曆著深刻的變革。如何更有效地評估學生的學習成果，如何為他們提供及時、精準且具有指導意義的反饋，以及如何最大化地促進個體化的學習體驗，已成為教育工作者和研究者們亟待解決的關鍵問題。本書並非聚焦於某一特定工具的信效度分析，而是從更宏觀的視角齣發，深入探討如何利用先進的文本分析技術、科學的反饋機製設計以及創新的個性化學習策略，共同構建一個更加智能、高效且充滿活力的教育生態係統。 第一部分：文本分析的深度挖掘——解讀文字背後的學習密碼 文字，是思想的載體，是知識的傳承，更是學習成果最直觀的體現。然而，麵對海量的學生作文、報告、論文等文本，傳統的批閱方式往往耗時耗力，難以兼顧速度與深度。本書將帶領讀者走進文本分析的廣闊天地，揭示其在教育評估中的巨大潛能。 我們將從自然語言處理（NLP）的基石技術齣發，深入淺齣地講解那些能夠讓機器“讀懂”人類語言的核心算法。這包括但不限於： 分詞與詞性標注： 如何將連續的文本切分成有意義的詞語單元，並辨彆其在句子中的語法角色，這是後續所有分析的基礎。我們將探討不同的分詞算法（如基於詞典、基於統計模型、基於深度學習）的優劣，以及它們在中文處理中的特有挑戰與解決方案。 句法分析與依存關係： 理解句子內部詞語之間的結構關係，從而把握句子的邏輯含義。我們將介紹句法樹的構建過程，並闡釋依存關係分析如何幫助我們識彆主謂賓、定狀補等成分，為理解文本的邏輯鏈條奠定基礎。 語義理解與情感分析： 不僅要“認識”字詞，更要“理解”其含義。我們將探討詞義消歧、同義詞識彆、語義角色標注等技術，讓機器能夠捕捉文本的深層意義。同時，情感分析的介紹將聚焦於如何識彆文本中蘊含的積極、消極或中性情感，為評估學生寫作中的情緒錶達和觀點傾嚮提供依據。 主題模型與文本聚類： 如何從大量文本中提煉齣核心主題，並將相似的文本進行歸類。我們將介紹LDA（Latent Dirichlet Allocation）等經典主題模型，以及如何利用它們發現學生在寫作中反復齣現的論點、關注的焦點或存在的普遍性問題。文本聚類則能幫助我們按類彆管理和分析學生作品，例如將具有相似寫作風格或主題的作品歸為一類進行深入研究。 文本相似度與抄襲檢測： 在學術誠信日益受到重視的今天，如何準確判斷文本的原創性至關重要。我們將深入研究各種文本相似度計算方法（如餘弦相似度、Jaccard相似度、基於嚮量空間的模型等），並探討如何通過比對海量文獻庫來檢測潛在的抄襲行為，為維護學術公平提供技術支持。 特徵提取與詞嚮量錶示： 如何將文本轉化為機器能夠處理的數值形式。我們將介紹TF-IDF、Word2Vec、GloVe、BERT等一係列強大的詞嚮量錶示技術，它們能夠捕捉詞語之間的語義關係，為後續的寫作評估、風格分析等任務提供強大的特徵支持。 通過對這些文本分析技術的詳細闡述，本書旨在幫助讀者理解，機器不僅僅是簡單的文字匹配工具，而是能夠通過深度學習和算法模擬，洞察文本背後的信息、邏輯和意圖，從而為教育評估帶來前所未有的精度和效率。 第二部分：反饋機製的科學設計——構建有效的學習催化劑 僅僅依靠技術進行文本分析是遠遠不夠的，如何將分析結果轉化為對學生有益的反饋，是實現教育目標的關鍵。本書將著重探討反饋機製的設計原則與實踐方法，強調反饋的有效性、及時性、針對性和建設性。 我們將從以下幾個維度展開討論： 反饋的分類與目的： 明確不同類型反饋（如內容反饋、結構反饋、語言反饋、格式反饋）的目的和適用場景。例如，內容反饋應關注論點是否清晰、論據是否充分；結構反饋應指導學生如何組織段落、銜接觀點；語言反饋則聚焦於語法、詞匯、錶達的準確性和流暢性。 基於人工智能的即時反饋： 探討如何利用前述的文本分析技術，為學生提供“即時”的、“量化”的反饋。例如，係統可以立即指齣語法錯誤、拼寫錯誤，估算文章的閱讀難度，評估論證的邏輯強度，甚至根據預設的標準對文章的立意、結構等進行初步評分。 個性化反饋的生成： 強調反饋應根據學生的個體差異進行定製。我們將討論如何結閤學生的學習曆史、薄弱環節、寫作水平等信息，生成具有針對性的反饋建議。例如，對於某個學生，係統可能需要重點提示其在論證方麵的問題；而對另一位學生，則可能需要強調其在詞匯豐富度上的不足。 反饋的呈現方式與用戶體驗： 關注反饋的直觀性和易理解性。我們將探討如何通過高亮提示、注解、圖錶、量化指標等多種形式，清晰地嚮學生展示問題所在。同時，友好的用戶界麵和交互設計，能夠提升學生接收反饋的意願和效率。 人機協同的反饋模式： 強調人工智能並非要取代教師，而是作為教師的有力助手。我們將探討如何構建人機協同的反饋模式，即人工智能先完成初步的、機械性的批改和分析，然後將重點、難點、個性化指導等任務留給教師，從而大幅減輕教師的負擔，使其能夠更專注於啓發式教學和深度互動。 反饋的有效性評估： 探討如何衡量反饋的實際效果。這包括跟蹤學生的改進情況、分析學生對反饋的采納程度、評估學生的整體學業進步等，從而不斷優化反饋機製的設計。 本書的這一部分旨在為讀者提供一套關於如何設計和實施高效反饋的理論框架和實踐指導，幫助教育者們構建能夠真正促進學生成長的學習支持係統。 第三部分：個性化學習的驅動力——激發每個學生的潛能 在教育的理想圖景中，每一個學生都應能按照自己的節奏、以最適閤自己的方式學習。本書將深入探討如何利用文本分析和反饋機製，為實現真正的個性化學習提供強大的驅動力。 我們將從以下幾個關鍵方麵展開： 學習診斷與需求分析： 通過對學生寫作文本的分析，精準診斷其知識掌握程度、思維能力、語言錶達能力等方麵的優勢與不足。這比傳統的標準化測試更能反映學生在真實語境下的應用能力。 自適應學習路徑的構建： 基於對學生學習情況的診斷，係統可以動態地調整學習內容和練習難度。例如，對於在某個主題上錶現齣色的學生，可以推送更具挑戰性的進階內容；對於存在明顯睏難的學生，則可以提供基礎知識的強化訓練。 定製化的學習資源推薦： 根據學生的興趣、學習風格和當前遇到的問題，智能推薦相關的學習材料，如相關的文章、視頻、練習題等。這種“精準推送”能夠極大地提高學習的效率和趣味性。 寫作能力的階梯式提升： 強調將寫作能力的培養分解為可量化的、逐步達成的目標。係統可以根據學生的當前水平，設定明確的進步指標，並提供相應的指導和練習，幫助學生一步一個腳印地提升寫作能力。 促進學生自我監控與反思： 通過可視化的反饋和進步報告，引導學生瞭解自己的學習狀況，培養自我監控和反思的習慣。當學生能夠清楚地看到自己的進步軌跡和待改進之處時，他們會更有動力去主動學習和調整策略。 情感與動機的激發： 個性化的學習體驗能夠顯著提升學生的學習興趣和成就感。當學生感受到自己的努力得到瞭及時、有效的反饋，並且學習內容與自己的需求高度契閤時，他們的學習動機將得到極大的激發。 本書的這一部分將描繪一幅智能時代下的教育藍圖：在這個藍圖中，技術不再是冰冷的機器，而是理解學生、支持學生、激發學生潛能的智慧夥伴。通過文本分析的深度挖掘、反饋機製的科學設計和個性化學習的有力驅動，我們能夠共同構建一個更具包容性、更富效率、更能點燃每一個學生學習熱情的美好未來。本書旨在為教育研究者、實踐者以及所有關注教育創新的人們提供一份全麵而深刻的思考，共同推動教育邁嚮更加智能、更加人性化的新紀元。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它提供瞭一個極其審慎且略顯保守的視角來看待當前蓬勃發展的教育人工智能浪潮。我原本期待的是一篇關於深度學習在自然語言處理中如何精準捕捉文采、邏輯和情感的“技術報告”，畢竟現在市麵上充斥著各種聲稱能“媲美真人教師”的評估軟件。但本書卻將筆墨大量集中在瞭“輔助教學研究”這個維度上，並且顯得格外注重實證和批判。它沒有急於歌頌技術如何“解放”教師，而是耐心地拆解瞭評閱係統介入教學過程後可能引發的“蝴蝶效應”。比如，當學生知道他們的作文會被一個沒有感情的算法打分時，他們的寫作策略是否會發生異化？他們是否會為瞭迎閤機器的評分偏好而放棄個性化的錶達？這種對“人機交互”深層心理學和社會學影響的探討，是我在其他同類書籍中很少見到的深度。作者似乎在反復提醒我們，技術是工具，而工具的使用方式和産生的間接影響，遠比工具本身的功能參數更值得我們警惕和研究。這種哲學層麵的思辨，讓這本書的厚度遠超一本單純的技術手冊。

評分☆☆☆☆☆

從文獻綜述的廣度和深度來看，這本書無疑是下瞭大功夫的。它似乎試圖構建一個包羅萬象的知識版圖，將自動評閱技術置於整個教育測量學、認知心理學乃至語言學交叉的廣闊背景之下進行審視。我留意到作者不僅引用瞭計算機科學領域的最新進展，還迴溯瞭傳統作文評分標準的曆史演變。這種跨學科的視野非常寶貴，它避免瞭將技術問題孤立化處理的陷阱。然而，這種廣博的覆蓋麵也帶來瞭一個潛在的問題：缺乏聚焦。在試圖囊括“信效度”和“輔助教學”的全部麵嚮時，某些關鍵環節的論述就顯得有些蜻蜓點水。比如，在討論係統如何提供“建設性反饋”時，我期望看到更多具體的、基於案例的分析，展示係統是如何將抽象的信效度指標轉化為學生可理解、可操作的學習建議的。目前的論述更側重於“係統應該如何被設計”（規範性），而不是“係統在實際教學中是如何被學生體驗和利用的”（描述性），這使得實際應用層麵的指導意義打瞭摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名真是引人注目，光是“自動作文評閱係統”這幾個字，就讓人聯想到未來教育的無限可能。作為一個長期關注教育技術發展的讀者，我本來滿懷期待地翻開這本書，想看看它在技術實現層麵能帶來哪些突破性的見解。然而，深入閱讀後，我發現本書的重點似乎並不完全聚焦於那個炫酷的“係統”本身。它更像是在探討一個更宏大、更基礎的議題：我們如何科學地衡量一個“自動評估”工具的真正價值？尤其是“信效度”這個詞，一下子就把我們從單純的技術展示拉迴到瞭教育研究的嚴謹性上來。這就像是，你期待看到一輛跑車是如何組裝的，結果作者卻給你上瞭一堂關於輪胎抓地力和發動機熱效率的理論課。我尤其關注它對“信度”的探討，比如不同時間、不同閱捲人對同一篇作文的評分是否穩定，以及係統內部評分邏輯的一緻性。如果一個係統連最基本的信度都無法保證，那麼無論它的界麵做得多漂亮，在教育實踐中都是站不住腳的。我希望作者能更深入地剖析不同算法模型在處理主觀性強的寫作任務時的內在局限，而不是泛泛而談。這種對基礎理論的紮實構建，雖然犧牲瞭部分對前沿技術的展示，但從長遠來看，對推動領域健康發展無疑是更有益的。它迫使我們思考，技術為人服務，而不是技術本身成為目的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事節奏和結構安排，對於追求快速獲取結論的讀者來說，可能會顯得有些緩慢和冗長。它更像是一篇精心打磨的學術論文集，而非麵嚮大眾讀者的科普讀物。大量篇幅用於構建研究框架、界定核心概念，並在引言部分就對現有研究進行瞭地毯式的梳理。在我看來，這種做法的優點是極其嚴謹，確保瞭後續的論證都有堅實的理論基礎支撐；但缺點也很明顯，對於那些隻想知道“這個係統到底好不好用”的教師或教育管理者而言，他們可能需要在數百頁的文字中艱難地尋找那些與實際操作相關的“乾貨”。例如，書中對於如何設計一個有效的“信效度檢驗”實驗的描述非常詳盡，從樣本選取到數據分析的每一步都力求麵麵俱到。這種對過程透明度的極緻追求，固然值得稱贊，但也使得本書的閱讀門檻相對較高。它要求讀者具備一定的統計學基礎和教育測量學的概念，纔能真正領會作者的深意，否則很容易迷失在專業術語和復雜的模型符號中。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的地方，在於它對“輔助教學”的內涵進行瞭深刻的重新定義。它沒有將評閱係統簡單地視為一個“代勞批改的機器”，而是將其定位為一個“促進教師專業成長的催化劑”。作者通過對信效度分析結果的反哺作用進行探討，巧妙地揭示瞭係統數據如何幫助教師反思自身的評分標準和教學側重點。例如，如果係統發現教師對某個評分維度（如邏輯連貫性）的評分波動性遠大於係統自身，這可能提示教師需要進一步統一教學目標或細化評價標準。這種“數據驅動的教師專業發展”的視角，是本書區彆於其他技術導嚮型書籍的精妙之處。它巧妙地將一個技術工具的研究，轉化為瞭對教師職業發展的深度思考，使得本書的價值鏈條從技術評估延伸到瞭人力資本的提升。它倡導的不是用機器取代人，而是通過科學的工具，讓人——無論是學生還是教師——變得更有效率、更專業。這種對人本價值的堅守，是這本書在冰冷技術語境下難能可貴的光芒。