作業(yè)系統(tǒng)中計算類主觀題處理技術(shù)研究.pdf

1、作業(yè)和批改作業(yè)是一個重要的教學(xué)環(huán)節(jié)。大量研究表明，學(xué)生認(rèn)真做作業(yè)和教師認(rèn)真改作業(yè)對學(xué)生的學(xué)習(xí)質(zhì)量和學(xué)習(xí)成績具有至關(guān)重要的影響。利用計算機(jī)對學(xué)生作業(yè)進(jìn)行識別和批改，較教師手工批改作業(yè)能大大提高作業(yè)批改的速度，減輕教師的工作量。目前已有較多作業(yè)批改軟件，但它們大多是對選擇題、判斷題等客觀題進(jìn)行識別和批改，較少能對計算類主觀題進(jìn)行自動識別和批改。本文提出了利用計算機(jī)自動識別和批改計算類主觀題的方法，并以“材料力學(xué)”課程為主要研究對象，運用符號

2、運算、專家系統(tǒng)等技術(shù)，研究了部分初等數(shù)學(xué)表達(dá)式的比較識別方法，并在此基礎(chǔ)上建立了材料力學(xué)課程部分計算類主觀題的自動識別和批改技術(shù)。 計算類主觀題的自動批改是一個基于知識的智能識別技術(shù)，本文研究了適合材料力學(xué)計算類主觀題識別的知識表示方法。文中將知識分為學(xué)科理論知識和學(xué)科專家知識。為了進(jìn)行計算機(jī)自動批改和識別，就必須有效的組織和表達(dá)學(xué)科理論知識。本文提出了將學(xué)科理論知識中的解答步驟用SUM、TERM、FIELD等算子進(jìn)行嵌套表示，

3、對一些較復(fù)雜的FIELD還采用O變量進(jìn)行化簡，從而保證了識別的效率和正確性。為了對學(xué)生在作業(yè)中暴露出來的錯誤和問題進(jìn)行描述，必須合理有效地根據(jù)教師豐富的教學(xué)經(jīng)驗來設(shè)計學(xué)科專家知識。本文提出了通過定義關(guān)鍵步驟、錯誤步驟等學(xué)科專家知識來診斷學(xué)生作業(yè)中的錯誤和問題，形成學(xué)生的學(xué)習(xí)情況記錄，從而指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)一步的學(xué)習(xí)。 數(shù)學(xué)表達(dá)式的比較識別是學(xué)生作業(yè)自動識別技術(shù)的核心，本文運用最大公因式提取和因式分解等符號運算技術(shù)，實現(xiàn)了部分初等數(shù)學(xué)表達(dá)

4、式的比較識別，為計算類主觀題的自動批改打下了一定的技術(shù)基礎(chǔ)。 本文提出了適合計算類主觀題自動識別和批改的控制模型。計算類主觀題的識別是一個相當(dāng)復(fù)雜的過程。為此建立了一套高效的控制模型對識別和批改工作的整個過程進(jìn)行控制，本文將識別過程分為前處理、正確解答的識別、錯誤解答的識別以及相似錯誤的識別四個階段，而在識別策略上則提出了采用了“解法識別”、“解答識別”和“步驟識別”三層結(jié)構(gòu)的識別控制策略，從而使學(xué)生作業(yè)的自動識別和批改更加準(zhǔn)確

5、可靠。 本文運用專家系統(tǒng)實現(xiàn)了作業(yè)錯誤的自動跟蹤與動態(tài)診斷。已有的大部分教學(xué)軟件除了缺乏對主觀題進(jìn)行自動識別的功能之外，還缺乏對學(xué)生作業(yè)中錯誤和問題的定義、描述、自動跟蹤和動態(tài)診斷等功能，而這些功能是作業(yè)環(huán)節(jié)在整個教學(xué)過程中的一項十分重要的功能。本文提出通過定義錯誤評價和與學(xué)生的錯誤解答動態(tài)綁定的關(guān)聯(lián)評價，實現(xiàn)了學(xué)生作業(yè)中的錯誤和問題的定義、跟蹤和診斷等功能。通過學(xué)生上機(jī)做作業(yè)，計算機(jī)可以診斷出學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中和對相關(guān)知識的掌握