大家好，我们是ng体育公司，今天是 2025 年 12 月 29 日，星期一。前阵子有个中学的教务处主任找到我们，说老师每天批改作业和试卷要花四五个小时，尤其是主观题，批改起来又慢又容易有误差，想找我们做一套 AI 自助阅卷系统。我们之前做过不少教育类 AI 项目，像智慧 AI 平板学习系统里就有 AI 阅卷功能，服务过的中学反馈都不错，所以很快就接下了这个项目。

最开始跟主任沟通的时候，他还提了几个具体要求：一是系统要能批改客观题和主观题，主观题的批改准确率要高；二是要能生成学情分析报告，帮老师了解学生的薄弱点；三是操作要简单，老师不用花太多时间学习就能上手。针对这些需求，我们先把公司的资质给主任看了，我们是国家高新技术企业（证书编号：GR202451001272，信息来源：高新技术企业认定管理工作网http://www.innocom.gov.cn/gqrdw/c101322/cxfw_content.shtml?code=91510108080636665C&type=0），也是成都软件协会理事单位（证书编号：CDSIA-5373，信息来源：成都市软件行业协会https://cdsia.org.cn/#/notann?id=1930825968348348417），让他知道我们在技术上有保障。

签订合同后，项目组立刻立项，开始梳理系统的功能。首先是 AI 自助阅卷的核心功能，我们把它拆成了客观题阅卷和主观题阅卷两部分。客观题阅卷比较简单，老师把试卷扫描到系统里，系统会通过图像识别技术，识别答题卡上的填涂痕迹，然后和标准答案对比，自动给出分数，还能统计正确率。之前老师批改客观题，一个班 50 个学生的试卷要改 1 个小时，现在系统 5 分钟就能改完，还不会出错。

主观题阅卷是重点，也是难点。我们用了自然语言处理（NLP）和深度学习技术，针对不同学科的主观题做了优化。比如语文作文，系统会从立意、结构、语言、素材四个维度进行评分，每个维度都有详细的评分标准，比如立意明确得 5-6 分，立意较明确得 3-4 分，立意不明确得 0-2 分。系统还能识别作文里的错别字、病句，给出修改建议。数学大题的话，系统会识别学生的解题步骤，根据步骤给分，比如第一步列对公式得 2 分，第二步计算正确得 3 分，即使最终答案错了，只要步骤对了也能拿到部分分数。为了保证准确率，我们还让系统和学校资深老师的人工阅卷结果做了对比测试，语文作文的批改准确率达到了 94%，数学大题达到了 96%，这个数据主任很满意。

然后是学情分析报告功能，这个功能能帮老师省不少事。系统批改完所有试卷后，会自动生成班级学情报告和个人学情报告。班级报告里会显示每个知识点的正确率，比如 “一元二次方程” 知识点的正确率是 60%，“几何证明” 知识点的正确率是 85%，老师能清楚知道班级的薄弱环节，调整教学重点。

个人报告会针对每一位学生，明确其答错的题目以及相应的知识点，并且给出具有针对性的练习推荐。举例来说当学生在“文言文翻译”这一环节出现较多错误时，系统会推送相应的微课视频以及练习题，以此助力学生有针对性地进行能力的强化与提升。过去教师需花费2至3个小时自行统计错题并解析学情，而现在借助系统自动生成报告，仅需10分钟便能完成相应工作。

在操作便捷程度这一维度上，我们同样投入许多精力来进行优化。系统的界面呈现简洁的设计风格，老师完成登录操作后，其首页具备清晰明了的操作指引，像“上传试卷”“开始阅卷”“查看报告”这类功能均有相应呈现，且每个按钮均伴有文字性的说明内容。我们还增添了批量操作的功能，老师可一次性上传多个班级的试卷，系统会自动进行批量批改。此外我们制作了视频教程，并将其放置于系统的“帮助中心”里，当老师们遇到不明白的情况时，通过观看该教程就能解决问题。一位资深老教师曾提及，往日其对电脑颇为生疏，担忧无法熟练运用全新系统，但是令人意外的是，依照教程操作一番后便掌握了相关技能，当下每日批改作业所耗费的时长较以往减少了达三个多小时。

在技术施行层面，前端借助Vue框架打造出简洁且便于操作的界面；后端采用Java与SpringBoot架构以此保障系统的稳固性；在图像识别领域运用OpenCV库可精准识别答题卡的填涂痕迹以及手写内容；在自然语言处理范畴运用BERT模型对主观题的文章开展深度解析。为了保障系统能够顺利运行，我们另外添加了缓存机制，将很多常用的数据存储到Redis当中进行缓存，借此来减轻数据库所承受的访问压力。

开发过程中，我们遇到了个小问题 —— 有些学生的 handwriting 比较潦草，系统识别起来有难度。为了解决这个问题，我们收集了大量不同字迹的学生作业，对识别模型进行了优化，现在即使是潦草的字迹，系统也能准确识别。另外，我们还在系统里加了 “人工复核” 功能，老师可以对系统批改的主观题进行复核，要是觉得分数不合理，可以手动调整，调整记录会被系统保存，方便后续追溯。

测试阶段，我们安排了 5 名测试工程师，模拟了各种场景，比如同时上传 10 个班级的试卷、批改不同学科的主观题、生成学情报告，还测试了系统在不同电脑配置上的运行情况，确保系统稳定可靠。上线前，我们给学校的老师做了培训，从系统操作到故障排查，都教得很细致，还建了专门的售后群，老师有问题可以随时提问。

上线后，我们安排了 2 名运维工程师跟进，时不时会登录系统查看运行情况，有次系统出现了个小 bug，生成学情报告时有些数据显示错误，运维工程师半小时内就修复好了。学校反馈说，自从用了 AI 自助阅卷系统，老师的工作效率提升了 60%，批改误差也减少了很多，而且通过学情报告，老师能更精准地辅导学生，学生的成绩也有了明显提升。主任还说，后续想在系统里加个 “错题本” 功能，让学生能查看自己的错题，我们跟他说早就预留了接口，随时能开发。

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