10月15日下午，教育学部教育心理学系郑蝉金副教授，在田家炳教育书院206教室，为我们带来了一场以“赋能核心素养教与学的人工智能——中文写作自动评估与辅导系统研究”为主题的精彩报告，吸引了许多来自教育学部、及其他院系的老师和同学参加。

整场报告围绕上海智能教育研究院的重点项目——“中文自动写作评估与辅导系统研究（小花狮作文智能辅导系统）”展开，郑蝉金老师介绍了小花狮作文智能辅导系统的理念、功能和展望，并梳理了中文写作自动评分研究进展。

一、小花狮作文智能辅导系统介绍

小花狮作文智能辅导系统由上海智能教育研究院与微软亚洲研究院联合开发，组建了教育测评与统计、语文学科教学和计算机科学三个学科团队，以中文写作为抓手，以学生语文素养全面发展为目标，以教育学和心理学原理为指导，以人工智能技术为支撑，寻找学生的“最近发展区”，为学生定位难点，提供方法，解决问题，追踪成长。

1、科学问题

写作是运用书面语言文字进行表达和交流思想情感的重要方式，是一种具有高度综合性和创造性的言语能力。本系统以写作能力评估与培养为抓手，探讨高级复杂能力评估与培养的两个问题：1）如何实现从语言基础知识到高级综合写作能力的惊险飞跃？2）如何利用AI技术赋能、重塑高级复杂能力的评估与学习？

2、实践需求

在前期准备工作中，项目组对教研员和一线教师进行访谈，发现了“写作中重复性工作多，反复在批阅基础性问题”，“教师没有精力精批每一篇文章”，“教师难以精确观测每位同学的成长”，“写作教学资源共享平台的缺乏”等等实践问题和需求。解决这些现实问题，帮助学生提升写作能力，给教师提供辅助教学手段，这也是创建中文自动写作评估与辅导系统的初衷。

3、关键挑战与核心技术

开发中文自动写作评估与辅导系统，教育与人工智能技术缺一不可。将教育领域的教育领域数据、教育场景定义、教育领域知识，与人工智能领域的自然语言处理、数据挖掘、软件工程进行深度融合，做到利用先进的人工技能技术去解决教育问题。

项目的进行需要许多核心技术，也面临了众多挑战。在核心技术上，可解释的自动打分、评语自动生成、知识图谱和写作素养纵向追踪技术，以及中文写作领域预训练模型，是开发一个完善且贴合实际需求的写作系统必不可少的。在关键挑战上，目前系统已经实现了自动打分、错别字纠正与语法改错和逻辑连贯性评估，近期聚焦在语义理解、具体场景下的语言模型、写作能力高维多层评价标准和能力追踪与学习推荐等挑战上，最终希望能够在创意性的表达、写作提纲生成、情感分析和多模态数据评价等方面有所进展。

4、具体产品介绍

小花狮作文智能辅导系统，以“不仅要让学生知道自己得了多少分，更要帮助学生提升写作分数和能力”为指导理念，实现从“终结性评价”到“诊断性评价”再到“形成性评价”的评价体系转变，为学生写作素养的提升提供进阶式支持。

产品定位在“让学生学会表达，爱上写作；减少教师重复性工作，助力教师个性化教学”，针对不同写作能力的学生设计了不同的提升目标和解决方案。

在使用场景上，针对教师和学生、单次写作任务和长期学习周期进行了不同的设计，以实现“便利的写作教学平台，先进的写作学习工具，完善的素养评估系统”为一体的中文自动写作评估与辅导系统。

更科学的学习过程，更系统的教研体系，更先进的人工智能，更便利的操作界面，更领先的语文教学，这是小花狮作文智能辅导系统的优势。同时系统仍在不断地更新迭代，未来的小花狮作文智能辅导系统将会努力实现：更加科学与系统的学习机制；根据学生修改记录进行分析与报告；写作资源共建，让写作题目更有温度，让学生更愿意写；基于合作式项目学习的合作写作辅导，等等。

二、写作自动化评分研究综述

郑蝉金老师从英文和中文写作自动化评分系统发展脉络，作文自动化评分系统的建构流程变化、特征体系建构、已有的特征建构方法、信度与效度评价等方面梳理了目前相关研究发展现状。从三个方面总结了目前中文写作自动化评分领域面临的挑战：

（1）系统对于作文质量的测量以语法和语义为主，对思想、立意、创新性等深层属性测量不够。如机器评分与人工评阅出入大，程式化写作容易得高分；机器无法识别和判断与高水平写作相关的元素。

（2）对评分的可解释性不高。如难以清晰地反应作文评价指标与特定特征体系之间的关系。

（3）面对计算机的写作本身违背了写作的社会属性。将教师复评和同伴评价等人工评分方法与机器评分相结合，可以一定程度上弥补这个问题。

最后，郑蝉金老师从文献梳理和一线调研、自动评分质量研究两个方面梳理了项目组接下来的研究思路。