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计算机真的可以代替人类阅卷吗？|大数据文摘

大数据文摘出品

编译：小七、大洁琼、太平、闫玉莹

“（在某一年）（写你最喜欢的大学）教授（添加一个著名的名字）做过研究（这里是抽象辩论的关键）和研究人员发现（在这里添加令人信服的数据）），并且（更虚构，更有说服力证据在这里），它表明（这是你论文得分的症结所在！）。”

你还记得当年背的高考高分模板吗？

近期，美国多个州推出了标准化考试自动评分系统。美国教育考试服务机构 ETS 也开始评估是否可以在 GRE（研究生入学考试）论文中引入自动评分项目。

这件事也引起了不小的争议——计算机真的能代替人类打卷吗？

尽管争议不断，但聪明的学生和应试老师已经开始寻找“高分策略”以取得更高的分数。

比如开头的模板，就是旧金山教育培训机构Stellar GRE的资深教师Orion Taraban为自己的学生总结的作文模板。

他的学生一直这样做，使用他们室友的名字，并引用假专家的假研究来支持这个论点。他们往往会得到高分。

塔拉班老师总结了哪些额外的观点？

“例如，如果你写第一次世界大战开始于 1945 年，计算机不会认为你写错了，但会因为你写的好细节而给你加分。”

“例如，你可以通过在写作中使用'inclusion'这个短语来获得更高的分数”。

塔拉班说，学生需要意识到他们正在为机器写作。当他们努力写出优美、连贯、可靠的段落时，他们就是在向牛拉小提琴。

计算机不知道这个人付出了多少努力，学生也没有因为这些额外的知识而得到应得的成绩。"

上半身机器等级

包括犹他州和俄亥俄州在内的几个美国州已经在标准化考试中使用自动评分。

Pearson 的 Robo-Grader 已经存在 25 年了，去年在该州和国家对涉及高风险考试的大约 3400 万份学生论文进行评分。

该组织的主席、科罗拉多大学博尔德分校的研究教授彼得·福尔茨表示，计算机通过分析人类评分的论文“学习”如何评判一件作品，然后通过一个自动化程序扫描相同的特征来为论文本身评分.

“我们的人工智能技术可以判断 50 到 100 个特征，”Foltz 说。这不仅包括拼写和语法等基础知识，还包括逻辑连贯性和流畅性，单词的使用和句子结构的复杂性。

“我们进行了大量研究，表明机器评分非常准确。”

为了证明这一点，Foltz 拿了一篇不太好的样本文章，里面充满了拼写错误和句子，并在机器评分系统上运行它，得到了一个不太好的分数。

犹他州教育委员会的评估发展协调员辛迪·卡特表示，他们一开始非常谨慎，每篇机器评分的论文也都经过了老师的审核。

但是计算机评分被证明是“准确的”机器人教案模板，因此犹他州现在让计算机成为绝大多数文章的唯一裁判。

在大约 20% 的情况下，当计算机检测到一些不寻常的文章或分数介于两者之间的文章时，它会标记该文章供老师审查。但总体而言，自动评分系统不仅节省了犹他州的成本，还使教师能够在几分钟而不是几个月内获得测试结果，卡特说。

中小学教育专员 Jeffrey C. Riley 在最近的中小学教育会议上称这一前景“令人兴奋”。“我简直不敢相信这是可能的，”他说。

副教育专员杰夫·沃尔夫森也引用了“过去几年人工智能的巨大进步”并说：“我问 Alexa 是否可以使用计算机进行可靠的评分，她说这绝对是可能的。”

但很多老师不同意。

“就我而言，这个想法不成立，”波士顿郊外牛顿南高中的英语老师凯利亨德森说。“写作是一门艺术，用算法来评估这种表达形式显然很荒谬。”

另一位英语老师 Robyn Marder 也表示：“原创想法呢？创造性表达的空间在哪里？计算机评分会错过所有这些。”

Marder 和 Henderson 还担心机器评分只会鼓励学生使用最差的公式写作。“计算机程序有什么奖励？” 亨德森问道。“它会奖励那些结构听起来不错但实际上是无聊的胡言乱语的文章吗？”

事实证明，亨德森的问题很容易回答。

长期批评自动计分的 Les Perelman 设计了一个称为机器计分克星的生成器，以揭露他认为自动计分的弱点和荒谬之处。这个“Babel”生成器（“Basic Automatic BS Essay Language”）就像计算机上的文字游戏 - Mad Libs，创建无意义但高度机器评价的子文章。

为了证明这一点，他拿出了一道 GRE 考试练习题，并在他的 Babel 生成器中输入了与作文提示相关的三个单词。Babel 生成器立即输出一篇 500 字的文章，其中包含大量未知的多音节同义词：

“模仿的历史没有，而且可能永远不会仓促而愉快地安顿下来。社会将永远包含想象力；许多审查，但少数为 amanuensis。伪善的想象力存在于知识理论领域，但也存在于领域文学的理由不是使分析着迷，而是既是贬低的讽刺又是勤奋的解释。” （“模仿的历史没有，也可能永远不会是突兀的机器人教案模板，而是漫不经心的。社会总是会包含很多审视，但对于一个人来说，就是少数。抽象认识论是认识论的领域，文学也是。这与其说是对分析的迷恋，不如说是一种贬低的讽刺和一种勤奋的解释。”）

“这完全没有意义，”佩雷尔曼摇摇头说。“这不是真正的写作。”

但这对于机器评分并不重要。

当佩雷尔曼将这篇论文提交给自动 GRE 评分系统时，它得到了满分：6/6。

根据 GRE 分数，这意味着它“对问题进行了有力、清晰的分析，并巧妙地传达了意义”。

佩雷尔曼叹了口气：“这太可怕了。机器在某些方面很棒，而在其他方面很愚蠢。这是一种机器非常非常愚蠢的情况。”

佩雷尔曼表示，由于计算机只能计算，无法理解文章的实际含义，因此论文质量与算法无关。

他还表示，他的 Babel 生成器也证明了该系统很容易被愚弄。虽然学生不打算继续使用 Babel 生成器进行标准化测试，但他们很快就会知道，他们可以通过使用大量修辞、复杂的句型和一些关键短语来欺骗算法。

愚弄系统？

教育考试服务中心 (ETS) 的高级研究科学家 Nitin Madnani 表示，该公司只关注 GRE 自动评分程序。

Madnani 说：“如果有人足够聪明，可以研究自动评分系统关心的所有细节，并牢记这一点，那么这不仅仅是在胡闹，这将是出色的写作。到时候，你会忍不住给他高分的。”

目前，GRE作文还是人机综合评分，纯“技法”无法通过真题。

但在犹他州这样只有机器进行评分的地方，学生们面临着算法的挑战。犹他州的评估员卡特说：

“学生是能愚弄系统的天才。”

卡特说，一个学生一年写了一整页的字母“b”，但他得分很高。

有的同学还发现，可以先写一个很好的段落，然后抄四遍，以高分完成一篇五段式的作文。其他人发现，在他们的回答中引用他们正在详细分析的文本，或者摘录问题本身，就足以在计算机上获得高分。

但卡特也承认，通过优化计算机代码，每次都能找到这些投机取巧的伎俩。

“在这场猫捉老鼠的游戏中，供应商已经学会了这些策略，”休斯顿大学教育学院院长兼教授、自动评分专家 Clear Lake 的 Mark Shermis 说。

所以作为保障，所有论文不仅会有分数，还会有置信度：“那些投机取巧的论文会得到‘低置信度’的分数，机器会给出‘人工验证’的建议。”

机器评分的反对者也担心它会改变教师的教学方式。“如果教师的评分是由学生在‘机器评分标准化考试’中的表现来决定的，而学校是由学生的考试成绩来评分的，那么为了取得更好的成绩，教师会帮助学生作弊。”

“事实是次要的”

开头提到的旧金山培训公司Stellar GRE的Taraban表示，其实一个好的作家不一定是“能写出高分GRE作文的作家”。

Taraban 使用模板来教学生如何编写适合计算机使用的论文。“我训练他们如何提供证据和虚假研究，”他说，“当然我告诉他们不要在现实生活中这样做。”

为 ETS 的 GRE 自动评分项目工作的 Madnani 承认：“是的，我们已经看到了很多这样的情况。即使是花两分钟阅读每篇文章的人工评分员也不需要太多时间。检查这些细节的时间。毕竟，如果评估的目的是测试你是否是一位优秀的英国作家，那么事实就不那么重要了。”

但是，如果测试的目的是事实，比如看看一个学生对历史的掌握程度如何，那么事实就很重要。人工智能系统可以根据数据库检索事实，尽管这只适用于极少数问题。“如果你有数百万个事实，没有自动化系统可以验证所有这些，”Madnani 说，“所以这就是我们让人类参与的原因。”

最后，Madnani 说，一个计算机程序按照你设计的方式工作：例如，在评估一个学生是否知道如何用优美的语言组织一篇带有论点、论点和论点的论文时，会有类似“结论" 对于这样的过渡短语，算法会自动给你加分；“firstly”、“secondly”和“thirdly”表示学生在进行多方面的论证。

纯粹主义者可能会嘲笑这种公式化的写作，但正如开发人员所说，计算机从老师那里学习什么是好的写作，然后模仿他们。来自 Pearson 的 Foltz 说：“只有当老师认为‘结论’是写作中一个很好的结构过渡词时，学生才会得到奖励。”

总而言之，机器评分技术确实可能“表现出高水平的熟练程度”和“不断学习新技能”。

但不可否认，它还有很大的改进空间。

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