自动作文评阅系统信效度及辅助教学研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张荔盛越 著

图书标签:

• 自动作文评阅
• 作文教学
• 信效度
• 教育技术
• 人工智能
• 自然语言处理
• 写作评估
• 辅助教学
• 教育研究
• 机器学习

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 外语教学与研究出版社

ISBN：9787513599924

商品编码：29513571328

出版时间：2018-05-01

作  者:张荔//盛越 著作 1 译者 定  价:56.9 出 版 社:外语教学与研究出版社 出版日期:2018年05月01日 页  数:233 装  帧:简装 ISBN:9787513599924 靠前、二、三章 ●暂无

内容简介

《自动作文评阅系统信效度及辅助教学研究》采用CET考试作文样卷进行个案分析，利用CLEC语料库作文进行大规模研究，从点到面、以不同视角对系统信度进行检验，又从测量性、归纳性、外推性、解释性、衍生性和实用性等对批改网加以效度分析，在内容和方法上具有一定的特色和创新性。本研究还抢先发售在范围内从任课教师和不同年龄层次学生的角度实施了对写作教学和反馈的现状和需求、对使用计算机评阅的感受和评价，以及批改网系统使用的问题和改进建议的大规模问卷调查。此外，研究从准确性、流利度、复杂性和作文总体质量四个方面探究了系统对不同水平学生英语写作能力的影响；就学生在批改网平台上作文修改过程和修改效果开展研究以洞察学生如何使用批改网对作文进行修改的细节过程；针对二语写作中的教师、同伴、AES反馈的比较研究侧重于研究学生的感知及采纳度，从一定程度上填补了现有研究的不足；将AES反馈运用于学术英语写作教学，并与同伴反等

探索智能时代下的教育革新：文本分析、反馈机制与个性化学习的融合 在信息爆炸与技术飞速发展的浪潮中，教育领域正经历着深刻的变革。如何更有效地评估学生的学习成果，如何为他们提供及时、精准且具有指导意义的反馈，以及如何最大化地促进个体化的学习体验，已成为教育工作者和研究者们亟待解决的关键问题。本书并非聚焦于某一特定工具的信效度分析，而是从更宏观的视角出发，深入探讨如何利用先进的文本分析技术、科学的反馈机制设计以及创新的个性化学习策略，共同构建一个更加智能、高效且充满活力的教育生态系统。 第一部分：文本分析的深度挖掘——解读文字背后的学习密码 文字，是思想的载体，是知识的传承，更是学习成果最直观的体现。然而，面对海量的学生作文、报告、论文等文本，传统的批阅方式往往耗时耗力，难以兼顾速度与深度。本书将带领读者走进文本分析的广阔天地，揭示其在教育评估中的巨大潜能。 我们将从自然语言处理（NLP）的基石技术出发，深入浅出地讲解那些能够让机器“读懂”人类语言的核心算法。这包括但不限于： 分词与词性标注： 如何将连续的文本切分成有意义的词语单元，并辨别其在句子中的语法角色，这是后续所有分析的基础。我们将探讨不同的分词算法（如基于词典、基于统计模型、基于深度学习）的优劣，以及它们在中文处理中的特有挑战与解决方案。 句法分析与依存关系： 理解句子内部词语之间的结构关系，从而把握句子的逻辑含义。我们将介绍句法树的构建过程，并阐释依存关系分析如何帮助我们识别主谓宾、定状补等成分，为理解文本的逻辑链条奠定基础。 语义理解与情感分析： 不仅要“认识”字词，更要“理解”其含义。我们将探讨词义消歧、同义词识别、语义角色标注等技术，让机器能够捕捉文本的深层意义。同时，情感分析的介绍将聚焦于如何识别文本中蕴含的积极、消极或中性情感，为评估学生写作中的情绪表达和观点倾向提供依据。 主题模型与文本聚类： 如何从大量文本中提炼出核心主题，并将相似的文本进行归类。我们将介绍LDA（Latent Dirichlet Allocation）等经典主题模型，以及如何利用它们发现学生在写作中反复出现的论点、关注的焦点或存在的普遍性问题。文本聚类则能帮助我们按类别管理和分析学生作品，例如将具有相似写作风格或主题的作品归为一类进行深入研究。 文本相似度与抄袭检测： 在学术诚信日益受到重视的今天，如何准确判断文本的原创性至关重要。我们将深入研究各种文本相似度计算方法（如余弦相似度、Jaccard相似度、基于向量空间的模型等），并探讨如何通过比对海量文献库来检测潜在的抄袭行为，为维护学术公平提供技术支持。 特征提取与词向量表示： 如何将文本转化为机器能够处理的数值形式。我们将介绍TF-IDF、Word2Vec、GloVe、BERT等一系列强大的词向量表示技术，它们能够捕捉词语之间的语义关系，为后续的写作评估、风格分析等任务提供强大的特征支持。 通过对这些文本分析技术的详细阐述，本书旨在帮助读者理解，机器不仅仅是简单的文字匹配工具，而是能够通过深度学习和算法模拟，洞察文本背后的信息、逻辑和意图，从而为教育评估带来前所未有的精度和效率。 第二部分：反馈机制的科学设计——构建有效的学习催化剂 仅仅依靠技术进行文本分析是远远不够的，如何将分析结果转化为对学生有益的反馈，是实现教育目标的关键。本书将着重探讨反馈机制的设计原则与实践方法，强调反馈的有效性、及时性、针对性和建设性。 我们将从以下几个维度展开讨论： 反馈的分类与目的： 明确不同类型反馈（如内容反馈、结构反馈、语言反馈、格式反馈）的目的和适用场景。例如，内容反馈应关注论点是否清晰、论据是否充分；结构反馈应指导学生如何组织段落、衔接观点；语言反馈则聚焦于语法、词汇、表达的准确性和流畅性。 基于人工智能的即时反馈： 探讨如何利用前述的文本分析技术，为学生提供“即时”的、“量化”的反馈。例如，系统可以立即指出语法错误、拼写错误，估算文章的阅读难度，评估论证的逻辑强度，甚至根据预设的标准对文章的立意、结构等进行初步评分。 个性化反馈的生成： 强调反馈应根据学生的个体差异进行定制。我们将讨论如何结合学生的学习历史、薄弱环节、写作水平等信息，生成具有针对性的反馈建议。例如，对于某个学生，系统可能需要重点提示其在论证方面的问题；而对另一位学生，则可能需要强调其在词汇丰富度上的不足。 反馈的呈现方式与用户体验： 关注反馈的直观性和易理解性。我们将探讨如何通过高亮提示、注解、图表、量化指标等多种形式，清晰地向学生展示问题所在。同时，友好的用户界面和交互设计，能够提升学生接收反馈的意愿和效率。 人机协同的反馈模式： 强调人工智能并非要取代教师，而是作为教师的有力助手。我们将探讨如何构建人机协同的反馈模式，即人工智能先完成初步的、机械性的批改和分析，然后将重点、难点、个性化指导等任务留给教师，从而大幅减轻教师的负担，使其能够更专注于启发式教学和深度互动。 反馈的有效性评估： 探讨如何衡量反馈的实际效果。这包括跟踪学生的改进情况、分析学生对反馈的采纳程度、评估学生的整体学业进步等，从而不断优化反馈机制的设计。 本书的这一部分旨在为读者提供一套关于如何设计和实施高效反馈的理论框架和实践指导，帮助教育者们构建能够真正促进学生成长的学习支持系统。 第三部分：个性化学习的驱动力——激发每个学生的潜能 在教育的理想图景中，每一个学生都应能按照自己的节奏、以最适合自己的方式学习。本书将深入探讨如何利用文本分析和反馈机制，为实现真正的个性化学习提供强大的驱动力。 我们将从以下几个关键方面展开： 学习诊断与需求分析： 通过对学生写作文本的分析，精准诊断其知识掌握程度、思维能力、语言表达能力等方面的优势与不足。这比传统的标准化测试更能反映学生在真实语境下的应用能力。 自适应学习路径的构建： 基于对学生学习情况的诊断，系统可以动态地调整学习内容和练习难度。例如，对于在某个主题上表现出色的学生，可以推送更具挑战性的进阶内容；对于存在明显困难的学生，则可以提供基础知识的强化训练。 定制化的学习资源推荐： 根据学生的兴趣、学习风格和当前遇到的问题，智能推荐相关的学习材料，如相关的文章、视频、练习题等。这种“精准推送”能够极大地提高学习的效率和趣味性。 写作能力的阶梯式提升： 强调将写作能力的培养分解为可量化的、逐步达成的目标。系统可以根据学生的当前水平，设定明确的进步指标，并提供相应的指导和练习，帮助学生一步一个脚印地提升写作能力。 促进学生自我监控与反思： 通过可视化的反馈和进步报告，引导学生了解自己的学习状况，培养自我监控和反思的习惯。当学生能够清楚地看到自己的进步轨迹和待改进之处时，他们会更有动力去主动学习和调整策略。 情感与动机的激发： 个性化的学习体验能够显著提升学生的学习兴趣和成就感。当学生感受到自己的努力得到了及时、有效的反馈，并且学习内容与自己的需求高度契合时，他们的学习动机将得到极大的激发。 本书的这一部分将描绘一幅智能时代下的教育蓝图：在这个蓝图中，技术不再是冰冷的机器，而是理解学生、支持学生、激发学生潜能的智慧伙伴。通过文本分析的深度挖掘、反馈机制的科学设计和个性化学习的有力驱动，我们能够共同构建一个更具包容性、更富效率、更能点燃每一个学生学习热情的美好未来。本书旨在为教育研究者、实践者以及所有关注教育创新的人们提供一份全面而深刻的思考，共同推动教育迈向更加智能、更加人性化的新纪元。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名真是引人注目，光是“自动作文评阅系统”这几个字，就让人联想到未来教育的无限可能。作为一个长期关注教育技术发展的读者，我本来满怀期待地翻开这本书，想看看它在技术实现层面能带来哪些突破性的见解。然而，深入阅读后，我发现本书的重点似乎并不完全聚焦于那个炫酷的“系统”本身。它更像是在探讨一个更宏大、更基础的议题：我们如何科学地衡量一个“自动评估”工具的真正价值？尤其是“信效度”这个词，一下子就把我们从单纯的技术展示拉回到了教育研究的严谨性上来。这就像是，你期待看到一辆跑车是如何组装的，结果作者却给你上了一堂关于轮胎抓地力和发动机热效率的理论课。我尤其关注它对“信度”的探讨，比如不同时间、不同阅卷人对同一篇作文的评分是否稳定，以及系统内部评分逻辑的一致性。如果一个系统连最基本的信度都无法保证，那么无论它的界面做得多漂亮，在教育实践中都是站不住脚的。我希望作者能更深入地剖析不同算法模型在处理主观性强的写作任务时的内在局限，而不是泛泛而谈。这种对基础理论的扎实构建，虽然牺牲了部分对前沿技术的展示，但从长远来看，对推动领域健康发展无疑是更有益的。它迫使我们思考，技术为人服务，而不是技术本身成为目的。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的地方，在于它对“辅助教学”的内涵进行了深刻的重新定义。它没有将评阅系统简单地视为一个“代劳批改的机器”，而是将其定位为一个“促进教师专业成长的催化剂”。作者通过对信效度分析结果的反哺作用进行探讨，巧妙地揭示了系统数据如何帮助教师反思自身的评分标准和教学侧重点。例如，如果系统发现教师对某个评分维度（如逻辑连贯性）的评分波动性远大于系统自身，这可能提示教师需要进一步统一教学目标或细化评价标准。这种“数据驱动的教师专业发展”的视角，是本书区别于其他技术导向型书籍的精妙之处。它巧妙地将一个技术工具的研究，转化为了对教师职业发展的深度思考，使得本书的价值链条从技术评估延伸到了人力资本的提升。它倡导的不是用机器取代人，而是通过科学的工具，让人——无论是学生还是教师——变得更有效率、更专业。这种对人本价值的坚守，是这本书在冰冷技术语境下难能可贵的光芒。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏和结构安排，对于追求快速获取结论的读者来说，可能会显得有些缓慢和冗长。它更像是一篇精心打磨的学术论文集，而非面向大众读者的科普读物。大量篇幅用于构建研究框架、界定核心概念，并在引言部分就对现有研究进行了地毯式的梳理。在我看来，这种做法的优点是极其严谨，确保了后续的论证都有坚实的理论基础支撑；但缺点也很明显，对于那些只想知道“这个系统到底好不好用”的教师或教育管理者而言，他们可能需要在数百页的文字中艰难地寻找那些与实际操作相关的“干货”。例如，书中对于如何设计一个有效的“信效度检验”实验的描述非常详尽，从样本选取到数据分析的每一步都力求面面俱到。这种对过程透明度的极致追求，固然值得称赞，但也使得本书的阅读门槛相对较高。它要求读者具备一定的统计学基础和教育测量学的概念，才能真正领会作者的深意，否则很容易迷失在专业术语和复杂的模型符号中。

评分☆☆☆☆☆

从文献综述的广度和深度来看，这本书无疑是下了大功夫的。它似乎试图构建一个包罗万象的知识版图，将自动评阅技术置于整个教育测量学、认知心理学乃至语言学交叉的广阔背景之下进行审视。我留意到作者不仅引用了计算机科学领域的最新进展，还回溯了传统作文评分标准的历史演变。这种跨学科的视野非常宝贵，它避免了将技术问题孤立化处理的陷阱。然而，这种广博的覆盖面也带来了一个潜在的问题：缺乏聚焦。在试图囊括“信效度”和“辅助教学”的全部面向时，某些关键环节的论述就显得有些蜻蜓点水。比如，在讨论系统如何提供“建设性反馈”时，我期望看到更多具体的、基于案例的分析，展示系统是如何将抽象的信效度指标转化为学生可理解、可操作的学习建议的。目前的论述更侧重于“系统应该如何被设计”（规范性），而不是“系统在实际教学中是如何被学生体验和利用的”（描述性），这使得实际应用层面的指导意义打了折扣。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，它提供了一个极其审慎且略显保守的视角来看待当前蓬勃发展的教育人工智能浪潮。我原本期待的是一篇关于深度学习在自然语言处理中如何精准捕捉文采、逻辑和情感的“技术报告”，毕竟现在市面上充斥着各种声称能“媲美真人教师”的评估软件。但本书却将笔墨大量集中在了“辅助教学研究”这个维度上，并且显得格外注重实证和批判。它没有急于歌颂技术如何“解放”教师，而是耐心地拆解了评阅系统介入教学过程后可能引发的“蝴蝶效应”。比如，当学生知道他们的作文会被一个没有感情的算法打分时，他们的写作策略是否会发生异化？他们是否会为了迎合机器的评分偏好而放弃个性化的表达？这种对“人机交互”深层心理学和社会学影响的探讨，是我在其他同类书籍中很少见到的深度。作者似乎在反复提醒我们，技术是工具，而工具的使用方式和产生的间接影响，远比工具本身的功能参数更值得我们警惕和研究。这种哲学层面的思辨，让这本书的厚度远超一本单纯的技术手册。