人工知能技術の急速な発展に伴い、スマートスコアリング技術は教育試験分野での応用がますます広くなりつつあります。しかし、その正確性とセキュリティに対する懸念は依然として存在しており、その主要な理由は効果的な評価方法の乏如であると言えます。本研究は、スマートスコアリングの研究と応用フレームワークを提案することを目的としています。文書分析と実践経験に基づいて、機械学習専門家と分野スコアリング専門家向けの評価指標を提案し、総合的な評価プランを形成しています。軍隊の文職人員採用試験のスマートスコアリングデータをケーススタディとして、統計指標を用いてスコアリング効果を検証しました。結果は、機械スコアリングの一致性と安定性が人間のスコアリングを上回ることが示されています。これは質検査を効果的に補助することができます。
スマートスコアリング技術の課題と機会
スマートスコアリング技術は教育試験の応用において、特に主观的な問題スコアリングにおいて、データ量の少なさ、中国語と英語の発音が类似的であるなどの課題に直面しています。それでも、スマートスコアリング技術は評価の効率性和質の向上において大きな可能性を示しています。深い研究と実践を通じて、スマートスコアリング技術は教育試験において不可欠な一部になる見込みです。
スマートスコアリング技術の研究フレームワークと評価指標
本研究では、スマートスコアリングの研究と応用フレームワークを提案しています。これはデータ層、アルゴリズム層、応用層、標準規範、応用評価の5つの部分を含みます。特にスマートスコアリングの正確性評価プランに焦点を当て、評価指標を定義し、規範化し、実際のケーススタディを通じてこれらの指標がどのように適用されるか説明しています。
スマートスコアリングの正確性評価指標には、一致率、相関係数、人機絶対差、平均差、標準偏差などが含まれます。これらは異なる角度からスマートスコアリングの正確性を評価し、試験管理者とスコアリング専門家に意思決定のサポートを提供します。
応用ケース分析
軍隊の文職人員採用試験を例として、本研究ではスマートスコアリング技術を採用し、その効果を評価しました。実験結果は、機械スコアリングが一致性と安定性において人間のスコアリングを上回ることが示されています。特に補助的な質検査において優れたパフォーマンスを発揮し、評価の質を効果的に向上させました。
結論と展望
本研究では、異なる専門家向けの評価指標を提案し、スマートスコアリングモデルの評価結果の総合的な評価プランを形成しました。これにより、スマートスコアリング技術の応用に対する科学的評価方法が提供され、今後の研究と実践にも指導が提供されます。スマートスコアリング技術の発展に伴い、教育試験分野での応用はますます広くなり、評価の客観性和公平性を高める貢献をします。
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