【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的智能阅卷系统及方法
本专利技术涉及教育服务领域，是一种基于机器学习的智能阅卷系统及方法。
技术介绍
随者教育事业的不断发展，数据应用技术不断进步，社会对教育变革的需求增大，家长越来越关注孩子的有效学习，作业是有效学习的载体。目前家校沟通的方式基本依靠电话或微信、QQ等通信应用软件，这只能完成简单的通知下发、布置、批改作业功能，难以留下有效的数据链，进行学生学情分析。然而，学生的学习评价数据可以有效量化学生的学习过程，有效对学情进行诊断与预警。而作业是学生日常的学习数据的一部分，对作业数据的分析能够提前发现学生存在的知识点和能力点上的问题，并给予纠正，从而更有效提升学业成绩。日常作业纸质化，教师花费大量时间批阅却无法形成数据链，更无法精准对学生进行量化分析，了解错因的逻辑关系。随者智能阅卷系统的需求逐渐增加，市场上出现了一些智能阅卷系统。专利CN1598845A公开了一种用于主观题的网上阅卷方法，其包括以下步骤：答题卡扫描录入、图像切割与分发、主观题计算机辅助评分及误差控制、分数合成与转换。效地控制了...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的智能阅卷系统，其特征在于：该智能阅卷系统包括：学生端、服务器端和教师端；服务器端和学生端以及教师端通过网络连接，实现双向数据传输；其中，服务器端包括：图像处理模块、文字识别模块、训练模块、存储模块、中央控制模块和通讯模块。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能阅卷系统，其特征在于：该智能阅卷系统包括：学生端、服务器端和教师端；服务器端和学生端以及教师端通过网络连接，实现双向数据传输；其中，服务器端包括：图像处理模块、文字识别模块、训练模块、存储模块、中央控制模块和通讯模块。
2.根据权利要求1所述基于机器学习的智能阅卷系统，其特征在于：学生端包括作业卡、图像采集模块、图像质量判断模块和通讯模块。
3.根据权利要求2所述基于机器学习的智能阅卷系统，其特征在于：教师端包括图像展示模块、评分模块和通讯模块。
4.根据权利要求2所述基于机器学习的智能阅卷系统，其特征在于：作业卡包括定位块、阅卷区域定位、学生身份代码、学生姓名填写区、答案填涂区、答案填写区、教师批改区、作业卡识别区。
5.根据权利要求3所述基于机器学习的智能...
【专利技术属性】
技术研发人员：李剑，赵春波，谢真珍，
申请(专利权)人：新三科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45
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