CN107909067A - 智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开的是一种智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，考试***包括：智能化生成答题卡模块和移动终端自动阅卷评分模块，智能化生成答题卡模块，用于将试卷文档进行智能识别，并自动生成答题卡以及自动规划和布置答题卡区域；移动终端自动阅卷评分模块，用于自动识别答题卡区域中已作答的客观题以及已经过评分的主观题，并进行计算及统计。本发明不仅实现答题卡可以根据考试试卷进行智能解析和自动生成，不再需要人工排版和制作，而且实现普通的移动操作终端就可对客观题、主观题的扫描、自动识别、计算和统计，自动化地完成阅卷评分处理。
Description
技术领域
本发明涉及的是智能考试信息管理领域，更具体地说是一种智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***。
背景技术
在传统的考试***中，一般都是使用答题卡进行考试，使用答题卡不仅可以节省评分人员批判时间，提高判题的准确性，当前，大多数的答题卡在在使用时一般都要经过以下过程：首先是答题卡卷的制作，工作人员根据考试试卷的题型、格式、答题方式手动排版制作相对应的答题卡卷，然后应试人员在该答题卡上进行作答；评分过程中，该答题卡上的客观题都需要使用专用的仪器设备进行答案的读取，然后再与标准答案进行比对，获得该部分的成绩；而主观题则由评分老师进行数字评分，然后再进行人工统计成绩，最终得到考试的成绩。
传统的答题卡应试过程存在着非常大的局限和缺点，首先，需要人工完成答题卡的制作，以对应相应的试卷内容及格式，其次，答题卡客观题的读取设备和读取方式都比较原始，不仅局限在专用的设备，而且读取方式的效率及准确性比较差，第三，答题卡主观题的读取与统计还处在人工操作的水平，无法智能化、自动化地完成分数识别、计算和统计。
当今机器人智能技术领域中，AlphaGo即“阿尔法狗”是通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋，在与李世石对阵之前，谷歌公司首先用人类对弈的近3000万种走法来训练“阿尔法狗”的神经网络，让它学会预测人类专业棋手怎么落子，然后更进一步，让AlphaGo自己跟自己下棋，从而又产生规模庞大的全新的棋谱。
蒙特卡洛算法和深度神经网络的解释：假如篮子里有1000个苹果，让你每次闭着眼睛找一个最大的，可以不限制挑选次数。于是，你可以闭着眼随机拿了一个，然后再随机拿一个与第一个比，留下大的，再随机拿一个，与前次留下的比较，又可以留下大的。循环往复这样，拿的次数越多，挑出最大苹果的可能性也就越大，但除非你把1000个苹果都挑一遍，否则你无法肯定最终挑出来的就是最大的一个。蒙特卡洛算法和深度神经网络是样本越多，越能找到最佳的解决办法。
所以，将机器人的人工智能技术应用到考试***中，使考试过程中使用的答题卡可以根据考试试卷进行智能解析和自动生成，不再需要人工排版和制作，同时，在答题卡扫描统分过程中，不仅不需要专用设备，普通的移动终端就可以实现对客观题、主观题的自动扫描，而且能够智能化地自动识别、生成、计算和统计，完全实现智能化、自动化地阅卷评分处理，提高阅卷效率以及考试结果的计算、统计的准确性。
发明内容
本发明公开的是一种智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其主要目的在于克服现有技术存在的上述不足和缺点。
本发明采用的技术方案如下：
智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，所述考试***包括：智能化生成答题卡模块和移动终端自动阅卷评分模块，所述智能化生成答题卡模块，用于将试卷文档进行智能识别，自动生成答题卡以及自动规划和布置答题卡区域；所述移动终端自动阅卷评分模块，用于自动识别答题卡区域中已作答的客观题以及已经过评分的主观题，并进行计算及统计。
更进一步，所述考试***的实现方法包括以下具体步骤：
步骤一：试卷输入：上传考试的试卷文档；
步骤二：自动解析：所述智能化生成答题卡模块通过人工智能算法和深度学习构筑的神经网络***，自动地将步骤一输入的试卷文档中的题目、选项、内容、答题方式进行分类、统计、解析；
步骤三：自动生成答题卡：根据步骤二得到的试题解析数据信息，所述智能化生成答题卡模块自动生成答题卡，同时自动规划和布置答题卡作答区域；
步骤四：考试作答及主观题的评分：应试人员在步骤三得到的答题卡上进行考试作答，评分人员对已经作答的答题卡主观题部分进行评分；
步骤五：答题卡数据扫描：移动终端通过摄像头将步骤四完成的答题卡进行扫描或拍摄，并通过移动终端自动阅卷评分模块对扫描内容进行识别、评分与统分；
步骤六：客观题的阅卷评分：所述移动终端自动阅卷评分模块根据步骤五中扫描的数据信息自动识别答题卡区域中已作答的客观题，并进行评分以及计算统计，得到客观题的统计结果；
步骤七：主观题的阅卷评分：所述移动终端自动阅卷评分模块根据步骤五中扫描的数据信息自动识别答题卡区域中已经过评分的主观题的评分结果，然后进行计算统计，得到主观题的统计结果；
步骤八：得到阅卷评分结果：自动统计步骤六与步骤七的结果，计算得出最终的阅卷评分结果，完成考试及评分统计。
更进一步，所述步骤一中的试卷文档为word文档或jpg、pdf、jpeg图片格式中任意一种格式的文档或图片。
更进一步，所述步骤二中自动解析包括：所述智能化生成答题卡模块通过使用大量的考题数据与答题数据训练计算机，建立含有计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理的统计分析算法模型，使该智能化生成答题卡模块形成可以对输入的试题进行自动分类与判别的神经网络***，自动地完成将步骤一输入的试卷文档中的题目、选项、内容、答题方式进行分类、统计、解析；
更进一步，所述步骤三中的自动生成包括：自动匹配题型、内容、问题、自动识别考试所属题型和考试所属答题方式，生成答题卡。
更进一步，所述移动终端为手机终端或带摄像头的移动智能设备，该步骤五中的移动终端的扫描或拍照包括答题卡客观题的拍照或扫描和答题卡主观题的拍照或扫描。
更进一步，所述步骤六自动识别答题卡区域中已作答的客观题的过程包括：通过移动终端的摄像头自动地捕捉到答题卡客观题区域，应用直线检测、图像识别、条码识别、图形矫正以及OCR识别技术，在移动终端的***上进行识别，获取有效的答题卡客观题数据，最后通过云计算进行统计。
更进一步，所述步骤七自动识别答题卡区域中已评分的主观题的过程包括：移动终端的摄像头自动地捕捉到答题卡主观题区域，通过搭建符号、公式、手写数字识别神经网络***、再运用颜色判断、直线检测、图像识别、图像处理、OCR技术等、自动捕捉答题卡区域中教师已经过评分的主观题的评分，进行手写数字识别，最后进行计算统计，得到主观题的统计结果。0
更进一步，所述步骤二中的人工智能算法包括蒙特卡洛算法。
通过上述对本发明的描述可知，和现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明通过蒙特卡洛树搜索算法和其他人工智能算法以及其对已有答题卡的学习构筑的神经网络模型来自动完成试卷文档的自动比对、解析，自动生成答题卡，以及自动规划和布置答题卡区域，实现了答题卡的智能化生成及设计，完全改变了传统的答题卡人工排版制作的方式和方法，实现只要输入试卷文档，就可以自动生成相对应的答题卡。在与自动生成答题卡之前，本发明的智能化生成答题卡模块首先通过大量的不同题型和答题卡，进行机器学习，通过自然语言、文本分类、图像分类等各种算法建立起神经网络模型，让它学会不同考试试卷对应不同的答题卡结构，以适应不同题型、格式和问法的试卷类型。
另一方面，本发明通过手机移动终端就可以实现对答题卡客观题、主观题的自动扫描，同时，能够智能化地自动识别、计算和统计，利用手写文字、文字检测、以及建立的机器神经网络，使之可以自动准确地识别主观题手写的评分数字，自动进行计算统计，完全实现试卷评阅的智能化、自动化处理，提高阅卷计算和统计的准确性。
具体实施方式
一种智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，所述考试***包括：智能化生成答题卡模块和移动终端自动阅卷评分模块，所述智能化生成答题卡模块，用于将试卷文档进行智能识别，自动生成答题卡以及自动规划和布置答题卡区域；所述移动终端自动阅卷评分模块，用于自动识别答题卡区域中已作答的客观题以及已经过评分的主观题，并进行计算及统计。
更进一步，所述考试***的实现方法包括以下具体步骤：
步骤一：试卷输入：上传考试的试卷文档；
步骤二：自动解析：所述智能化生成答题卡模块通过人工智能算法和深度学习构筑的神经网络***，自动地将步骤一输入的试卷文档中的题目、选项、内容、答题方式进行分类、统计、解析；
步骤三：自动生成答题卡：根据步骤二得到的试题解析数据信息，所述智能化生成答题卡模块自动生成答题卡，同时自动规划和布置答题卡作答区域；
步骤四：考试作答及主观题的评分：应试人员在步骤三得到的答题卡上进行考试作答，评分人员对已经作答的答题卡主观题部分进行评分；
步骤五：答题卡数据扫描：移动终端通过摄像头将步骤四完成的答题卡进行扫描或拍摄，并通过移动终端自动阅卷评分模块对扫描内容进行识别、评分与统分；
步骤六：客观题的阅卷评分：所述移动终端自动阅卷评分模块根据步骤五中扫描的数据信息自动识别答题卡区域中已作答的客观题，并进行评分以及计算统计，得到客观题的统计结果；
步骤七：主观题的阅卷评分：所述移动终端自动阅卷评分模块根据步骤五中扫描的数据信息自动识别答题卡区域中已经过评分的主观题的评分结果，然后进行计算统计，得到主观题的统计结果；
步骤八：得到阅卷评分结果：自动统计步骤六与步骤七的结果，计算得出最终的阅卷评分结果，完成考试及评分统计。
更进一步，所述步骤一中的试卷文档为word文档或jpg、pdf、jpeg图片格式中任意一种格式的文档或图片。
更进一步，所述步骤二中自动解析包括：所述智能化生成答题卡模块通过使用大量的考题数据与答题数据训练计算机，建立含有计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理的统计分析算法模型，使该智能化生成答题卡模块形成可以对输入的试题进行自动分类与判别的神经网络***，自动地完成将步骤一输入的试卷文档中的题目、选项、内容、答题方式进行分类、统计、解析；
更进一步，所述步骤三中的自动生成包括：自动匹配题型、内容、问题、自动识别考试所属题型和考试所属答题方式，生成答题卡。
更进一步，所述移动终端为手机终端或带摄像头的移动智能设备，该步骤五中的移动终端的扫描或拍照包括答题卡客观题的拍照或扫描和答题卡主观题的拍照或扫描。
更进一步，所述步骤六自动识别答题卡区域中已作答的客观题的过程包括：通过移动终端的摄像头自动地捕捉到答题卡客观题区域，应用直线检测、图像识别、条码识别、图形矫正以及OCR识别技术，在移动终端的***上进行识别，获取有效的答题卡客观题数据，最后通过云计算进行统计。
更进一步，所述步骤七自动识别答题卡区域中已评分的主观题的过程包括：移动终端的摄像头自动地捕捉到答题卡主观题区域，通过搭建符号、公式、手写数字识别神经网络***、再运用颜色判断、直线检测、图像识别、图像处理、OCR技术等、自动捕捉答题卡区域中教师已经过评分的主观题的评分，进行手写数字识别，最后进行计算统计，得到主观题的统计结果。
更进一步，所述步骤二中的人工智能算法包括蒙特卡洛算法。
本发明通过蒙特卡洛树搜索算法和其它人工智能算法以及其对已有答题卡的学习构筑的神经网络模型来自动完成试卷文档的自动比对、解析，自动生成答题卡，实现了答题卡的智能化生成及设计，完全改变了传统的答题卡人工排版制作的方式和方法，实现只要输入试卷文档，就可以自动生成相对应的答题卡。在与自动生成答题卡之前，本发明的智能化生成答题卡模块首先通过大量的不同题型和答题卡，进行机器学习，通过自然语言、文本分类、图像分类等各种算法建立起神经网络模型，让它学会不同考试试卷对应不同的答题卡结构，以适应不同题型、格式和问法的试卷类型。
另一方面，本发明通过手机移动终端就可以实现对答题卡客观题、主观题的自动扫描，而且能够智能化地自动识别、计算和统计，利用手写文字、文字检测、以及建立的机器神经网络，使之可以自动准确地识别主观题手写的评分数字，自动进行计算统计，完全实现试卷评阅的智能化、自动化处理，提高阅卷计算和统计的准确性。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不仅局限于此，凡是利用此构思对本发明进行非实质性地改进，均应该属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (9)
1.智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述考试***包括：智能化生成答题卡模块和移动终端自动阅卷评分模块，所述智能化生成答题卡模块，用于将试卷文档进行智能识别，自动生成答题卡以及自动规划和布置答题卡区域；所述移动终端自动阅卷评分模块，用于自动识别答题卡区域中已作答的客观题以及已经过评分的主观题，并进行计算及统计。
2.根据权利要求1所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述考试***的实现方法包括以下具体步骤：
步骤一：试卷输入：上传考试的试卷文档；
步骤二：自动解析：所述智能化生成答题卡模块通过人工智能算法和深度学习构筑的神经网络***，自动地将步骤一输入的试卷文档中的题目、选项、内容、答题方式进行分类、统计、解析；
步骤三：自动生成答题卡：根据步骤二得到的试题解析数据信息，所述智能化生成答题卡模块自动生成答题卡，同时自动规划和布置答题卡作答区域；
步骤四：考试作答及主观题的评分：应试人员在步骤三得到的答题卡上进行考试作答，评分人员对已经作答的答题卡主观题部分进行评分；
步骤五：答题卡数据扫描：移动终端通过摄像头将步骤四完成的答题卡进行扫描或拍摄，并通过移动终端自动阅卷评分模块对扫描内容进行识别、评分与统分；
步骤六：客观题的阅卷评分：所述移动终端自动阅卷评分模块根据步骤五中扫描的数据信息自动识别答题卡区域中已作答的客观题，并进行评分以及计算统计，得到客观题的统计结果；
步骤七：主观题的阅卷评分：所述移动终端自动阅卷评分模块根据步骤五中扫描的数据信息自动识别答题卡区域中已经过评分的主观题的评分结果，然后进行计算统计，得到主观题的统计结果；
步骤八：得到阅卷评分结果：自动统计步骤六与步骤七的结果，计算得出最终的阅卷评分结果，完成考试及评分统计。
3.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述步骤一中的试卷文档为word文档或jpg、pdf、jpeg图片格式中任意一种格式的文档或图片。
4.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述步骤二中自动解析包括：所述智能化生成答题卡模块通过使用大量的考题数据与答题数据训练计算机，建立含有计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理的统计分析算法模型，使该智能化生成答题卡模块形成可以对输入的试题进行自动分类与判别的神经网络***，自动地完成将步骤一输入的试卷文档中的题目、选项、内容、答题方式进行分类、统计、解析。
5.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述步骤三中的自动生成包括：自动匹配题型、内容、问题、自动识别考试所属题型和考试所属答题方式，生成答题卡。
6.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述移动终端为手机终端或带摄像头的移动智能设备，该步骤五中的移动终端的扫描或拍照包括答题卡客观题的拍照或扫描和答题卡主观题的拍照或扫描。
7.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述步骤六自动识别答题卡区域中已作答的客观题的过程包括：通过移动终端的摄像头自动地捕捉到答题卡客观题区域，应用直线检测、图像识别、条码识别、图形矫正以及OCR识别技术，在移动终端的***上进行识别，获取有效的答题卡客观题数据，最后通过云计算进行统计。
8.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述步骤七自动识别答题卡区域中已评分的主观题的过程包括：移动终端的摄像头自动地捕捉到答题卡主观题区域，通过搭建符号、公式、手写数字识别神经网络***、再运用颜色判断、直线检测、图像识别、图像处理、OCR技术等、自动捕捉答题卡区域中教师已经过评分的主观题的评分，进行手写数字识别，最后进行计算统计，得到主观题的统计结果。
9.根据权利要求2所述的智能生成答题卡以及移动终端自动阅卷评分的考试***，其特征在于：所述步骤二中的人工智能算法包括蒙特卡洛算法。
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