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  要检验学生是否掌握了某些知识,现在常用的方式就是考试。如果不用考试就能给学生打出合理的分数,估计许多学生会乐开怀,老师也可以省下不少工作量。一项新研究说,计算机模型在很大程度上已能做到这一点。

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  美国斯坦福大学的克里斯·皮希等人近日在一个信息学学术会议——“神经信息处理系统会议”上发表报告说,他们开发出的计算机模型。可以追踪学生在学习过程中产生的大量数据,对这些数据进行分析,从而判断出学生对相应知识点的掌握情况。也就是说,可以不用考试就给学生打出一个比较合理的分数。

  研究人员与网络学习平台“可汗学院”合作,掌握了超过140万名学生的数学学习情况。计算机模型会对各种数学问题进行分类,如求平方根、斜率等问题,然后根据学习历史推断出一名学生对某个问题的掌握程度。测试显示,让学生做一道新的试题,计算机模型预测这名学生会做对还是做错的准确率可以达到85%。

  皮希说,他们的目标是让未来的学校不再需要考试。因为如果学生的每一点学习进展都能得到关注,他们究竟掌握了哪些知识也就很清楚,用不着再通过考试打分。现在要请一个高度个人化的家教还很昂贵,但计算机模型可以广泛应用。这样的计算机模型还能分析出学生在哪些地方不足,从而有针对性地帮助他们提高。

  看来,就算将来的学校不再需要考试,学生也不可能就此放松学习,反而可能要更加努力,因为碰运气考好一点的机会没有了,哪个知识点学得怎么样,计算机都记着呢。

梅森: 比起任何特殊的科学理论来,对人类的价值观影响更大的恐怕还是科学的方法。  
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共 1 个关于科普:不用考试也可以给学生打分的回复 最后回复于2016-1-6 10:40:07


kepu007  发表于 2016-1-6 10:40:31 | 显示全部楼层
  你如何证明自己掌握了所学的东西?通常你没有别的选择,除了参加测试。

  一种新的算法能让你在增长知识的同时,废除所有的正式测试。该算法由美国斯坦福大学和谷歌公司的研究人员共同研发,能分析学生之前做练习题时的表现,辨别出他们最容易在哪些地方出错,并且形成一幅整体知识图。

  利用软件追踪学生进步的想法并不新鲜。不过,迄今为止很少有人尝试利用深度学习—— 一门通过消化大量数据让机器学习的尖端学科。

  来自斯坦福大学的Chris Piech及其团队成员向他们的系统提供了140多万名学生就在线学习平台“可汗学院”上所设置数学问题给出的答案,并且作出了相应评分。他们还训练一个神经网络按照类型将问题分类:哪些涉及平方根、斜率,或者比如计算图表上的一条线在哪儿同水平轴相交。

  掌握了所有这些信息后,该系统开始了解每名学生在每个问题类型上的解决能力。该模型仅通过研究几十道已经回答过的其他问题,便可使预测一名学生做对或做错一道新练习题的准确率达到85%。Piech在日前于加拿大蒙特利尔举行的神经信息处理系统会议上展示了这一成果。

  他还构想了一个更为复杂的版本:不仅能预测一名学生可能在哪些问题上出错,还能知道其中的原因所在。Piech说,“如果我们都能负担得起雇佣一名在思考你应当学什么上花费大量时间的指导教师”,这当然是件好事。虽然这并不现实,但“有一天我们或许仅利用这种类型的软件,便能找到一个人在哪些方面存在困难,并且帮助他改善”。他同时认为,该系统最终会变得足够精确,从而将所有测试废除。
梅森: 比起任何特殊的科学理论来,对人类的价值观影响更大的恐怕还是科学的方法。  
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