摘要：人工評卷是目前語文測評中主觀題部分評卷的主要方式，但容易出現(xiàn)評分者效應(yīng)。將人工智能運(yùn)用于語文作文評卷，可發(fā)揮其精確高效的優(yōu)勢，減少人工評卷的不利因素，確保評卷工作的公平性，對促進(jìn)教育公平必將利大于弊。因此，引入人工智能評閱語文主觀題，宜有可為，且應(yīng)有可為。

關(guān)鍵詞：人工智能;人工評卷;評分者效應(yīng);語文主觀題;作文評閱

在大規(guī)模的高利害考試中，語文主觀題的評卷工作一直是難點(diǎn)，主要原因有二：一是語文主觀題題量大，答題書寫量大，需要的評卷員數(shù)量多;二是評卷工作強(qiáng)度大、難度大，評卷標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行水平不一，評卷質(zhì)量參差。因此，近年來，能否引入人工智能評閱語文主觀題成為語文測評工作的思考熱點(diǎn)。筆者在一次涉及約4萬名學(xué)生、160名評卷員的語文模擬考試作文評卷工作結(jié)束后，對評卷的工作質(zhì)量數(shù)據(jù)做了統(tǒng)計，并面向一線語文教師發(fā)起問卷調(diào)查，了解教師對人工智能評卷的支持度。經(jīng)過調(diào)研和討論，筆者試著從語文教育者以及測評工作組織者的角度，提出人工智能技術(shù)適度介入語文主觀題評卷工作的設(shè)想，或許本文能為人工智能研究專家及測評專家提供一定的參考價值。

一、人工評卷的“評分者效應(yīng)”

人工評卷是目前語文測評中主觀題部分評卷的主要方式，雖然使用了評卷平臺，但評分這一具體工作由人工完成。評價人工評卷的質(zhì)量，目前主要依據(jù)評卷平臺統(tǒng)計的評卷員工作吻合指數(shù)。該指數(shù)由兩項數(shù)據(jù)計算而成：一是該評卷員在回評考核中與自己首次評分的吻合度;二是該評卷員個體與評卷團(tuán)隊整體評分的一致性?；卦u考核是指評卷平臺不定時將評卷員已完成評分的同一份試卷重新發(fā)送給他，根據(jù)其第二次評分與第一次評分的情況計算吻合度，以此評判其自評吻合質(zhì)量。評卷個體與集體的一致性考核是將該名評卷員的評分情況與評卷團(tuán)隊的評分情況做比較。例如，語文的作文評卷設(shè)置雙評，同一篇作文由兩名評卷員評分，當(dāng)二人分差超過設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)（一般設(shè)定為6分），該作文將被發(fā)送至第三名評卷員。三評完成后，差距符合設(shè)定分差的兩位評卷員之評分為有效分，另一位評卷員的評分則視為無效分，由此可統(tǒng)計每一位評卷員評分的有效度和無效度，作為評卷員個體與團(tuán)隊評分一致性的參考數(shù)據(jù)。

在常見的模擬考試中，人工評卷的質(zhì)量到底如何？下面以一次高三模擬考試語文學(xué)科的作文評卷工作為例。本次模擬考試共有4萬份考卷，作文為雙評制，評分差距8分以上將進(jìn)入三評，最終作文評卷的任務(wù)總量82 017份;評卷人員160人，人均工作量512.6份。評卷結(jié)果表明，160名評卷員產(chǎn)生的無效評卷1 639份，約占任務(wù)總量的2%。評卷有效度從89.01%到100%不等。其中，有效度低于90%的1人，有效度在90%～95%（不含95%，下同）的8人，95%～98%的47人，98%～99%的103人，有效度100%的1人。從人工評卷速度來看，160名評卷員的平均速度為55.32秒/份，其中速度最慢的148.7秒/份（約2.5分/份），速度最快的19.8秒/份。用時30秒以下的有6人，31～40秒的有21人，41～50秒的有41人，51～60秒的有46人，61～70秒的有29人，71～90秒的有17人，90秒以上的有5人。

再看本次考試作文成績分布情況。去除0分試卷后，共有37 454份有效樣本，根據(jù)作文評分細(xì)則的6檔分別統(tǒng)計：35分以下的有795人，占總數(shù)的2.12%;36～39分的有2 242人，占總數(shù)的5.99%;40～44分的有17 456人，占比46.60%;45～47分的有12 607人，占比33.66%;48～53分的有4 306人，占11.50%;54～60分的有48人，占比0.13%。值得關(guān)注的是，本次作文評卷沒有滿分，最高為59分（1人），且55分以上的僅有18人。以本市高三學(xué)生的寫作素養(yǎng)，應(yīng)不至于如此慘淡。如果合計40～48分（也就是第二至第四檔）的人數(shù)占比，發(fā)現(xiàn)數(shù)值高達(dá)91.77%，這說明本次模擬考試的作文評卷出現(xiàn)了“評分者效應(yīng)”中的“趨中漂移”，且情況頗為嚴(yán)重。在主觀題評分過程中，評分員自身以及不同評分員間在多次評定上的不一致性，直接導(dǎo)致分?jǐn)?shù)信度和效度的降低，這種現(xiàn)象被稱為評分者效應(yīng)。隨著評分進(jìn)程的推進(jìn)，一些評分員會更頻繁地使用量尺的中間類別，表現(xiàn)出一種逐漸的范圍限制，這種現(xiàn)象被稱為趨中漂移^[1]。在高中語文作文評卷場上，這種趨中漂移現(xiàn)象已成為常態(tài)，評分員慣于在均分上下趨中評分。這樣既快速又安全，因不打極高分和極低分，就能降低被留意到和被管理的概率。

受趨中漂移影響，本次模擬考試作文題的區(qū)分度僅為0.0838，而作文之外的其他主觀題共12題，區(qū)分度在0.3～0.48的有5題，在0.2～0.3（不含0.3）的有4題，在0.1～0.2的有3題。這說明評卷員所給分?jǐn)?shù)趨中性已經(jīng)嚴(yán)重影響作文測評的區(qū)分度。這樣帶來的弊端不僅僅是一次考試測評的質(zhì)量判斷不準(zhǔn)確，更嚴(yán)重的是寫作試題的區(qū)分效果不理想，由此造成高考語文的區(qū)分功能減弱，中學(xué)不重視寫作教學(xué)^[2]。

基于進(jìn)一步了解評卷員工作心態(tài)的需求，模擬考試評卷結(jié)束后，筆者面向本市高中一線教師開展了一次調(diào)查，共回收有效答卷570份。在關(guān)于“目前的人工評卷所存在的不足”這個問題上，認(rèn)為“耗時長、效率低”的占78.77%，認(rèn)為“同一個評卷員出現(xiàn)前后狀態(tài)不一現(xiàn)象”的占72.81%，認(rèn)為“評分標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行過程中存在因人而異現(xiàn)象”的占85.26%。這個問卷調(diào)查的結(jié)果與評卷平臺數(shù)據(jù)反映的事實(shí)有一致性，說明評分者效應(yīng)是不容忽視的。一方面，一些評分員因練習(xí)效應(yīng)準(zhǔn)確性得以提高;另一方面，疲勞和厭倦也可能導(dǎo)致評分誤差隨著評分進(jìn)程加劇。此外，有些評分項目會對評分員進(jìn)行持續(xù)的培訓(xùn)或者階段性校正，這些措施也會導(dǎo)致評分員的準(zhǔn)確性發(fā)生變化^[3]。

因此，人工評卷的質(zhì)量參差是毋庸?fàn)幾h的事實(shí)，這在評閱主觀題時表現(xiàn)得極為突出。評閱主觀題常用傳統(tǒng)的“采點(diǎn)”評分法，具有評分標(biāo)準(zhǔn)客觀、操作性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但在實(shí)踐中存在以下問題：倚重專家經(jīng)驗(yàn)卻缺乏理論指導(dǎo)，評分的科學(xué)性和規(guī)范性有待提高;側(cè)重學(xué)生回答的“量”而非“質(zhì)”;參考答案僅給出少數(shù)作答樣例，須根據(jù)個人理解評分，主觀傾向性突出，降低了考試的信度;參考答案不能涵蓋所有作答，特別是有創(chuàng)新性的見解和方法，不能真正評價高水平的學(xué)生，降低了考試的效度^[4]。

基于人工評卷的種種不足，是否可以借助人工智能技術(shù)輔助語文主觀題評分呢？

二、人工智能評閱主觀題的可行性

1956年夏，麥卡錫、明斯基等科學(xué)家在美國達(dá)特茅斯學(xué)院開會研討“如何用機(jī)器模擬人的智能”，首次提出“人工智能”（artificial intelligence，AI）這一概念，標(biāo)志著人工智能學(xué)科的誕生。人工智能能否代替人類完成一部分工作？經(jīng)過深度學(xué)習(xí)后，人工智能是可以做到的。深度學(xué)習(xí)是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的圖文識別技術(shù)，是為了“訓(xùn)練原始數(shù)據(jù)和正確答案、其他數(shù)據(jù)之間的對應(yīng)關(guān)系。在人類給出正確答案之前盡量提升精度，調(diào)整各個層次組織”。所以，深度學(xué)習(xí)與其說是一種“學(xué)習(xí)”，不如說是一種“訓(xùn)練”^[5]。2017年5月，谷歌公司的人工智能AlphaGo成為第一個擊敗中國圍棋世界冠軍柯潔的電腦程序。5個月后，AlphaGo迭代出AlphaGo Zero^[6]。這可能是目前最接近人類智能的一種人工智能模式，其利用的主要技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)。目前，隨著圖像文字轉(zhuǎn)寫識別、自然語言處理、深度學(xué)習(xí)和評分算法等核心技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)用人工智能技術(shù)完成諸如語文作文和英語作文等智能輔助評分已經(jīng)成為可能。人工智能技術(shù)輔助評分的要點(diǎn)可概括為兩個方面：一是對考生答題內(nèi)容進(jìn)行文字（含公式等）識別，轉(zhuǎn)換成文本;二是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的評分模型訓(xùn)練和多維度計算機(jī)智能輔助評分^[7]。

人工智能若能運(yùn)用于語文作文評卷，應(yīng)可具備以下優(yōu)勢。一是高效率，人工智能評卷比人工評卷速度更快，這是毋庸置疑的。首先，人類的記憶力參差影響評卷進(jìn)展，不少評卷員時常需要重新查閱評分標(biāo)準(zhǔn)，影響速度。其次，人工評卷的雙評、三評機(jī)制也需要消耗大量人力和時間。二是準(zhǔn)確性，人工智能一旦被輸入評分標(biāo)準(zhǔn)，即能完全根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)評分，避免人工評卷員可能存在的前后標(biāo)準(zhǔn)不一致的“評分者效應(yīng)”。三是公平性，人工智能不知疲倦，不受任何外界影響，也不存在自身情感、情緒等各種因素影響，不存在“評分者效應(yīng)”，確保了評卷工作的公平性。

人工智能在這些方面恰恰可彌補(bǔ)人工評卷的不足。近幾年，不少地市開始在評卷工作中引入人工智能。2017年，湖北襄陽在中考評卷工作中引入智能評分系統(tǒng)作為評分輔助手段，實(shí)現(xiàn)對除選擇題以外的所有題型的空白題檢測，還有效地檢測出語文和英語答卷中學(xué)生抄襲范文的異常答卷，減少了主觀題人工評卷的工作量。2018年，湖北黃石市也在中考評卷中引入人工智能閱卷技術(shù)，針對異常卷、空白卷、雷同卷以及疑似作文“套作”等進(jìn)行檢測，讓絕大多數(shù)的作弊行為無處遁形。更能體現(xiàn)出人工智能優(yōu)勢的是浙江外國語學(xué)院國際學(xué)院的一次應(yīng)用。該院在2017年的一次中文測試中，使用人工智能評閱11位外國留學(xué)生的中文寫作答卷。人工智能技術(shù)精確圈畫出留學(xué)生寫作答卷上的錯誤，并準(zhǔn)確使用“多詞”（redundant）、“缺詞”（missing）、“選詞”（selection）和“詞序”（word order）等評語標(biāo)注錯誤，完成對留學(xué)生中文寫作的批改。該人工智能被“投喂”了龐大的中文語言材料庫后，處理一篇200字左右的作文只需5秒鐘，其準(zhǔn)確度和細(xì)致程度已經(jīng)超出人工評卷的水平。在2021年廣東等八省的高三適應(yīng)性考試評卷工作中，廣東省語文學(xué)科的名句名篇默寫題已經(jīng)使用人工智能評卷，但基于考試工作保密的原則，詳情無從得知。

從以上事實(shí)來看，人工智能輔助評閱語文主觀題，在技術(shù)層面應(yīng)該是可行的。

三、人工智能用于評卷的幾種方式

基于對人工智能的粗淺認(rèn)識，人工智能運(yùn)用于語文考試主觀題評卷可以有以下方式。

（一）人工智能完全介入，獨(dú)立評卷

語文試題中的名句名篇默寫是有標(biāo)準(zhǔn)答案的，這樣的評卷工作可以全部交由人工智能完成。因?yàn)榕c人相比，人工智能更擅長記憶、基于準(zhǔn)則的推理、邏輯運(yùn)算等程序化工作，擅長處理目標(biāo)確定的事務(wù)。例如，數(shù)學(xué)、物理、計算機(jī)等理工科作業(yè)，評價標(biāo)準(zhǔn)客觀且容易量化，自動化測評程度較高^[8]。

（二）人工智能適度介入，形成“人工+智能”的評卷方式

采用“人工+智能”而不是全程“人工智能”的方式，這是一線教師比較支持的。在570份問卷數(shù)據(jù)中，贊同全部由人工智能評閱的占21.93%，贊同部分環(huán)節(jié)（錯字、病句等有明確標(biāo)準(zhǔn)的部分）由人工智能評閱的占60.7%，贊同人工智能用于人工打分后二次質(zhì)檢的占17.37%。

“人工+智能”可以階段性介入的方式，再細(xì)分為“先智能后人工”和“先人工后智能”兩種情況。前者是先由人工智能識別宿構(gòu)卷、套作卷或者抄襲卷等，減少人工評卷的難度和煩瑣程度，經(jīng)過第一步驟人工智能的篩選后再由人工評閱，提高評卷效率?；蛘呷斯ぶ悄芡瓿沙踉u，將問題卷或存疑卷提交評卷員人工評分，或者提交評卷組長仲裁?！跋热斯ず笾悄堋眲t相反，先進(jìn)行人工試評，根據(jù)答卷情況和人工評定試評結(jié)果，調(diào)整形成人工智能可執(zhí)行的評分標(biāo)準(zhǔn)，再交由人工智能閱卷。

使用“人工+智能”的方式評閱作文已有先例。2017年，首屆中國漢語寫作大會暨第五屆楚才作文網(wǎng)絡(luò)大賽使用了“人工智能漢語寫作評價系統(tǒng)”，參照主題表達(dá)、破題立論、扣題結(jié)論、主題一致性、修辭與表達(dá)、字詞文雅、用詞能力、詞匯量等標(biāo)準(zhǔn)，對作文進(jìn)行加減分考核，而后經(jīng)過專家人工修正，系統(tǒng)自我修正、自我完善評審規(guī)則，最終得到評價結(jié)果。

今天的人工智能必須依賴人類的參與才能運(yùn)行。所謂“人類計算”，就是人類與人工智能協(xié)同工作。這是代碼與人類智慧的融合，它正在迅速發(fā)展^[9]。既然自動駕駛系統(tǒng)可以變成“司機(jī)助理”，那么，人工智能評卷系統(tǒng)也可充任“評卷助理”，成為測評工作的得力助手。如此，優(yōu)質(zhì)的評卷員不一定是人工智能，也不一定是教師，而可能是會使用人工智能的教師。

（三）不適合人工智能介入的評卷工作

完全開放、沒有單一標(biāo)準(zhǔn)答案的主觀題，涉及情緒情感、哲學(xué)思辨、審美鑒賞等，連人工評卷都存在諸多爭議的題目，不適合人工智能介入。因?yàn)槿斯ぶ悄軟]有動機(jī)、責(zé)任感、倫理觀念等，它不會被任何人操控，也無法自己發(fā)現(xiàn)問題，思考解決問題的方法。目前看來，人工智能尚不具備脫離人類獨(dú)立、自主的能力，也沒有掌握人類常識和基礎(chǔ)知識的能力^[10]。

四、人工智能用于評卷工作的障礙

目前，人工評卷的工作人員主要是一線教師，教師對人工智能的了解程度和支持度不甚樂觀。570份樣本的問卷調(diào)查中，在“您是否知道人工智能”這個問題上，選擇“知道而且非常了解”的占19.65%，選擇“知道但不是很了解”的占79.12%，選擇“不知道”的占1.23%。對于“您是否知道人工智能已經(jīng)運(yùn)用于一些語文測評工作”的問題，選擇“知道而且非常了解”的占9.47%，選擇“知道但不是很了解”的占68.6%，選擇“不知道”的占21.93%。以上兩項數(shù)據(jù)說明，一線語文教師對人工智能以及人工智能應(yīng)用于語文評卷工作的情況普遍不夠了解。但這不妨礙較多教師支持人工智能評卷，在是否支持人工智能應(yīng)用于語文評卷的問題上，接受人工智能應(yīng)用于語文主觀題評卷的教師占78.95%，選擇“不接受”的占11.75%，9.3%的教師認(rèn)為“無法選擇”。

假如運(yùn)用人工智能評閱語文主觀題，一線教師認(rèn)可的優(yōu)點(diǎn)有哪些？認(rèn)為“效率高”的占97.89%，認(rèn)為“準(zhǔn)確度高”的占31.93%，認(rèn)為“精細(xì)度高”的占35.96%。顯然，在繁重的評卷工作壓力下，“效率高”是評卷教師的集中期待。那么，假如運(yùn)用人工智能評閱語文主觀題，教師的擔(dān)憂是什么？ 擔(dān)心“機(jī)器做不到像人工一樣認(rèn)知，將導(dǎo)致誤判”的占78.42%，擔(dān)心因此影響教學(xué)、“誤導(dǎo)學(xué)生迎合機(jī)器的標(biāo)準(zhǔn)答題”的占52.81%，擔(dān)心“誤導(dǎo)教師迎合機(jī)器的標(biāo)準(zhǔn)備考”的占44.56%，有9.65%的教師未做選擇。教師具體擔(dān)憂的內(nèi)容比較龐雜，如：對于開放探究式題目，答案不固定，人工智能能否靈活處理？人工智能能否精準(zhǔn)識別學(xué)生的手寫答卷并評定？人工智能閱卷會不會導(dǎo)致同一意思不同表述的試卷被誤改？人工智能閱卷會不會錯過優(yōu)秀答卷？總而言之，一線教師主要擔(dān)心因文字表達(dá)的模糊性部分答案無法經(jīng)由人工智能判斷高下。也有教師不是出于對人工智能工作質(zhì)量的擔(dān)憂，而是認(rèn)為人類不應(yīng)該被機(jī)器選擇和控制;人類不應(yīng)片面追求效率和速度，而應(yīng)更負(fù)責(zé)任、更人性化地對待考生，因?yàn)楦呃Φ目荚囉绊懙氖且粋€人、一個家庭乃至社會的未來與前途。

人工智能目前仍存在技術(shù)瓶頸，自然語言處理技術(shù)仍未足夠成熟，其技術(shù)障礙將影響評卷的精確度。2020年，美國一款服務(wù)兩萬所學(xué)校的人工智能閱卷系統(tǒng)遭到質(zhì)疑。該系統(tǒng)通過關(guān)鍵詞評分，學(xué)生只要輸入相應(yīng)關(guān)鍵詞，即使關(guān)鍵詞之間并無關(guān)聯(lián)，也能輕易獲得高分。避免考生利用類似的漏洞作弊，識別關(guān)鍵詞拼湊式的表達(dá)，應(yīng)該是必須解決的技術(shù)問題。目前仍不能過高估計人工智能的技術(shù)水平，大多數(shù)現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)是在難以預(yù)判情況的前提下開展的。這意味著人工智能系統(tǒng)要完成現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)，就需要對世界上萬事萬物的運(yùn)行規(guī)則有深入的了解和認(rèn)識^[11]。

除了技術(shù)障礙，財力障礙也是影響應(yīng)用的一個因素。例如，AlphaGo本質(zhì)上是一個通過中央處理器和圖形處理器工作的圍棋智能機(jī)器人，在挑戰(zhàn)歐洲冠軍的比賽中，需要1 202臺中央處理器、176個圖形處理器以及反映3 000萬局?jǐn)?shù)據(jù)的預(yù)測器和探索器。一場5小時的比賽，它耗能為3 000兆焦耳，需要消耗的電費(fèi)為3 000美元，可見人工智能需要高昂的運(yùn)營成本。

即便技術(shù)障礙和財力障礙都能克服，仍有一個最棘手的倫理障礙不能忽視。盡管筆者調(diào)查的近80%的教師樂意接受人工智能參與評卷，6D042zt0aE/XfYFlCw1hjg==但如果面向?qū)W生和家長開展調(diào)查，支持度恐怕會大為降低，沒有考生敢于把自己的試卷或者說命運(yùn)交給一臺目前不知道是否已經(jīng)成熟的機(jī)器。即便已經(jīng)有了若干地市中考、外國語學(xué)院中文寫作考試使用人工智能評卷的成功先例，但考生對人工智能的不信任將是其使用的最大障礙。

著名物理學(xué)家馬克斯·普朗克說：科學(xué)在一次一次的葬禮中進(jìn)步。曾經(jīng)輸給IBM深藍(lán)計算機(jī)的世界國際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫說：與其擔(dān)心機(jī)器會做什么，我們更應(yīng)該擔(dān)心它們還不能做什么。在2020年人工智能與教育大數(shù)據(jù)大會上，中國教育國際交流協(xié)會會長劉利民表示，教育領(lǐng)域已成為人工智能重要應(yīng)用場景之一，目前人工智能已經(jīng)與教育領(lǐng)域深度融合，利用大數(shù)據(jù)開展的個性化學(xué)習(xí)已覆蓋超千萬學(xué)生。在2020年高考閱卷工作中，已有9個省針對語文、英語作文等主觀性命題引入機(jī)器閱卷。所以，用科技將人們從單一的、機(jī)械的工作中解放出來，從事富于生產(chǎn)力和創(chuàng)造力的工作，這是科技進(jìn)步帶來的自由與發(fā)展，我們理應(yīng)抱持樂觀態(tài)度。

我們常說教育公平，它通?？梢愿爬槠瘘c(diǎn)公平、過程公平和結(jié)果公平，測評公平是結(jié)果公平之一種。如果人工智能技術(shù)介入測評，發(fā)揮其精確高效的優(yōu)勢，減少人工評卷的不利因素，對教育公平必將利大于弊，所以我們有理由期待科技帶來的公平。因此，引入人工智能技術(shù)評閱語文主觀題，宜有可為，且應(yīng)有可為。

其實(shí)，人類對于人工智能的不足夠信任，才是推行人工智能評卷的最大難題。

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（作者系廣東省深圳市教育科學(xué)研究院高中教研中心語文教研員，中學(xué)高級教師）

責(zé)任編輯：孫建輝