导读:本文包含了计算机自动评分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:计算机自动评分,人工评分,效度,效度验证
计算机自动评分论文文献综述
王妍,彭恒利[1]（2019）在《汉语口语开放性试题计算机自动评分的效度验证》一文中研究指出计算机自动评分优势诸多,发展势头迅疾,将这一技术引入到实评之中,须对其效度进行论证。本研究依据Williamson等在2012年提出的计算机自动评分效度论证框架,对2016年11月我国新疆地区中国少数民族汉语水平等级考试(MHK)口语考试的实测数据进行了计算机自动评分的效度验证,结果显示:依据该框架对口语开放性试题计算机自动评分进行效度验证是可行的,MHK口语开放性试题的计算机自动评分与人工评分的依据相似,与专家评分的相关系数在0.8以上,评分的一致性和稳定性较高,多项指标明显优于人工评分。(本文来源于《中国考试》期刊2019年09期）
彭恒利[2]（2019）在《计算机自动评分技术在高利害考试中应用的前景分析》一文中研究指出主观性试题的评分是考试界的难题。随着计算机技术以及测量技术的迅猛发展,主观性试题的计算机自动评分由设想变成了现实。自动评分涉及自然语言处理、信息检索、人工智能等多个领域,核心是语音和图像的识别、特征值的提取、模型的构建等。目前,计算机自动评分技术虽然取得重大进展,但尚有很大的提升空间,若能在实评中克服打保险分、跑题高评的不足,完全可以替代人工评分,在高利害考试中广泛应用。(本文来源于《内蒙古教育》期刊2019年02期）
周燕,曾用强[3]（2016）在《机助英语听说考试计算机自动评分的多层面Rasch模型分析》一文中研究指出本研究运用多层面Rasch模型测量软件FACETS分析了计算机和15名专家评分员在一次广东省高考机助英语听说考试模拟测试中批阅215名考生口语录音的阅卷行为。研究发现:计算机自动评分和专家评分员评分的严厉度虽有显着差异,但并不会对考生能力分布产生决定性影响;计算机自动评分阅卷较低的评分偏差几率说明计算机自动评分比专家人工阅卷具有更高的内部一致性。(本文来源于《外语测试与教学》期刊2016年01期）
刘向[4]（2015）在《基于脑电的计算机辅助自动睡眠评分系统》一文中研究指出睡眠学科的研究主要涉及生理学、心理学、神经生物学、计算机科学等学科,在睡眠脑电信号研究中,首先进行的就是睡眠分期。睡眠分期工作长期以来都是靠专家等人工完成,而专家间使用训练规则往往难以一致。上世纪八十年代末,睡眠自动分期成为研究热点,但目前常规的睡眠分期系统识别率不高,因此考虑结合睡眠脑电信号的特征设计高效率、高准确率的基于脑电信号的睡眠自动评分系统。本文首先具体论述了国内外学者研究睡眠分期的现状,以及睡眠脑电信号应用在睡眠分期研究中的重要作用。其次将近似熵、小波变换、去趋势波动分析以及模糊神经系统应用在睡眠分期中。本文研究内容主要体现在以下几个方面:(1)介绍了小波去噪的工作原理,使用小波阈值去噪到睡眠脑电信号的预处理。通过分析采用db4小波系数5层分解对信号进行去噪。(2)针对睡眠脑电的特征,提取睡眠脑电的近似熵、相对小波能量、标度指数特征指标,通过对比不同睡眠时期的特征指标,发现它们随着睡眠期的不同呈现一定的变化规律,因此将它们作为睡眠自动评分的特征指标。(3)介绍基于ANFIS模型的模糊神经网络,通过将叁种不同类型的特征参数组合训练该模型以探究出识别率与效率最高的睡眠评分系统。最终确定“相对小波能量+标度指数”与ANFIS协同作用的睡眠评分系统具有较高的识别率,较低的计算成本以及较快的运算速度,可在硬件中实时实现。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2015-03-01）
雷波[5]（2014）在《计算机基础考试自动评分系统研究》一文中研究指出随着科技的不断发展,计算机应用到社会的各个领域当中,传统的试卷收发已经不能够适应当今社会的发展,在很大的程度上影响这教师科研的进度。在计算机基础考试中进行自动阅卷与评分是现在社会中必然的选择,本文主要就是针对计算机基础考试自动评分系统进行探讨与研究。(本文来源于《电子世界》期刊2014年08期）
李凯[6]（2014）在《利用VBA进行计算机基础教学的练习自动评价评分》一文中研究指出利用Office提供的VBA功能,实现Office操作题的自动评价及评分。(本文来源于《无线互联科技》期刊2014年04期）
乔洪亮[7]（2014）在《探究计算机一级Word和Excel操作自动评分的实现》一文中研究指出Word和Excel操作自动评分是计算机一级评分中的重要内容,计算机一级涉及考生多,实现公正客观的评分并不容易。在计算机一级评分过程中工作人员可以通过VBA技术来实现对考生答案的自动评分。当前在考生日益增加的背景下加强对这一技术的研究具有重要意义。在今后考试评分过程中运用这一技术能够实现快速自动的评分。本文将重点探讨如何通过VBA来实现自动评分。(本文来源于《电子测试》期刊2014年03期）
贺俊杰,王昉[8]（2012）在《语法自动分析与计算机辅助写作评分》一文中研究指出本研究旨在利用多元线性回归统计模型,构建面向中国英语学习者的写作计算机辅助评分模型,并应用大规模语料验证其可靠性。研究发现:在考虑语法及基本写作风格等因素的条件下所构建的评分模块,辅以事后人工复查,可相当准确地预测写作的总体评分。因此在特定条件下,该评分模块可应用于计算机辅助写作评卷。(本文来源于《外语与外语教学》期刊2012年06期）
乔辉,董滨,刘常亮[9]（2012）在《PETS计算机辅助口试自动评分技术研究》一文中研究指出本文首先介绍了针对开放式题型的自动评分技术,然后以EduRater评分系统为例阐述如何构建一个实际的考试评分系统,并重点介绍了该研究中遇到的问题及解决方法,如声学模型和识别词表的确定、语言模型和语法模型的应用等。研究人员利用从PETS实考考生中得到的数据,以评分专家所给定的分数作为计算机评分比较的对象,对自动评分系统的信度进行深入研究,证实了该系统的实用性。(本文来源于《外语测试与教学》期刊2012年03期）
田霖,赵晓茫[10]（2011）在《计算机自动评分在自学考试外语测验中的应用研究》一文中研究指出计算机自动评分(CAS)在大规模考试主观题评分中的应用,能够有效提高考试评分效率与客观性。在本研究中计算机自动评分技术首次被引入自学考试领域,用于本科阶段外语类课程《综合英语(四)》的主观题评分。通过对72名考生的主观题自动评分与人工评分数据进行相关分析及配对样本t检验,发现主观题的自动评分与人工评分高度相关,主观题总分的自动评分与人工评分无显着差异,总体而言本次《综合英语(四)》考试的主观题自动评分是可靠的。(本文来源于《中国考试》期刊2011年12期）
计算机自动评分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
主观性试题的评分是考试界的难题。随着计算机技术以及测量技术的迅猛发展,主观性试题的计算机自动评分由设想变成了现实。自动评分涉及自然语言处理、信息检索、人工智能等多个领域,核心是语音和图像的识别、特征值的提取、模型的构建等。目前,计算机自动评分技术虽然取得重大进展,但尚有很大的提升空间,若能在实评中克服打保险分、跑题高评的不足,完全可以替代人工评分,在高利害考试中广泛应用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
计算机自动评分论文参考文献
[1].王妍,彭恒利.汉语口语开放性试题计算机自动评分的效度验证[J].中国考试.2019
[2].彭恒利.计算机自动评分技术在高利害考试中应用的前景分析[J].内蒙古教育.2019
[3].周燕,曾用强.机助英语听说考试计算机自动评分的多层面Rasch模型分析[J].外语测试与教学.2016
[4].刘向.基于脑电的计算机辅助自动睡眠评分系统[D].南京邮电大学.2015
[5].雷波.计算机基础考试自动评分系统研究[J].电子世界.2014
[6].李凯.利用VBA进行计算机基础教学的练习自动评价评分[J].无线互联科技.2014
[7].乔洪亮.探究计算机一级Word和Excel操作自动评分的实现[J].电子测试.2014
[8].贺俊杰,王昉.语法自动分析与计算机辅助写作评分[J].外语与外语教学.2012
[9].乔辉,董滨,刘常亮.PETS计算机辅助口试自动评分技术研究[J].外语测试与教学.2012
[10].田霖,赵晓茫.计算机自动评分在自学考试外语测验中的应用研究[J].中国考试.2011