高校宿舍，作為學生不可或缺的居住場所，是后勤管理當中很重要的一環(huán)。高校后勤工作，既是一項理財管物，解決矛盾的事務性工作;又是一項執(zhí)行企業(yè)制度、維護學校形象、原則性很強的工作。本文主要從宿遷學院宿舍管理長期的經(jīng)驗跟教訓出發(fā)，探析高校宿舍管理服務模式。

考試閱卷系統(tǒng)是指計算機技術、多媒體技術、自動識別系統(tǒng)、現(xiàn)代通信技術等智能測試技術與傳統(tǒng)測試標準

考試閱卷系統(tǒng)是一種融合計算機技術、多媒體技術、自動識別系統(tǒng)、現(xiàn)代通信技術等現(xiàn)代檢測技術與傳統(tǒng)測試標準的軟件，旨在實現(xiàn)客觀、智能的檢測結果。依據(jù)互聯(lián)網(wǎng)，系統(tǒng)運用現(xiàn)代通信方法與電腦管理方式掃描考生答題紙，通過計算機自動查找學生的答題內(nèi)容，并依據(jù)設置的標準答案和評判標準對考生的答題進行評分。該系統(tǒng)能將主觀問題轉化成客觀難題，還可以將客觀難題轉化成主觀問題。它能快速準確地做好評分工作，并能實時監(jiān)控并記錄評分過程。

考試閱卷系統(tǒng)具有以下基本要素：

（1）自動掃描答題卡：考試閱卷系統(tǒng)可通過光學字符識別（OCR）技術自動掃描答題卡上學生的回答，并把回答轉化成數(shù)字形式開展后續(xù)處理。

（2）自動得分：系統(tǒng)可根據(jù)預設的評判標準自動得分學生回答。不同的問題種類能夠設置不同的評判標準。比如，單選題能直接與標準答案進行對比，討論題能通過關鍵詞匹配或語義分析進行評分。

（3）完備的試卷管理：系統(tǒng)能夠對試卷進行監(jiān)管，包含試卷的建設、撰寫、存放和刪除。同時，還能夠批量導入和導出試卷，方便教師備份和共享。

（4）成績數(shù)據(jù)分析：系統(tǒng)一鍵生成學生成績單，并對成績開展數(shù)據(jù)分析。老師能通過平臺查詢每個學生的成績、排行等信息，還可以根據(jù)成績剖析班級、班級或學科，便于及時發(fā)現(xiàn)和解決學生學習難題。

（5）試卷安全保障：系統(tǒng)具備嚴格權限管理作用，僅有受權老師才能訪問與使用試卷和成績數(shù)據(jù)。同時，系統(tǒng)還能對試卷和成績數(shù)據(jù)進行加密和備份，確保數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

（6）提升考試效率：考試閱卷系統(tǒng)大大提升了考試閱卷效率。與傳統(tǒng)的手工審批方法相比，系統(tǒng)能夠自動實行審批過程，節(jié)約老師時間和精力，降低人為因素造成的成績差別。

（7）學生成績反饋：系統(tǒng)能及時將學生成績發(fā)給學生和家長，便捷他們了解學生的學習情況和進展。根據(jù)系統(tǒng)的名次反饋，學生和家長可以盡快發(fā)現(xiàn)學習難題，并與老師溝通與處理。

（8）數(shù)據(jù)分析的使用：考試閱卷系統(tǒng)需要結合學生的問題解決狀況和成績數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，為教師提供重要的科學論證。教師可以在平臺上掌握學生的學習情況，把握學生的劣勢領域，制定有針對性的教學計劃與方法。

（9）主要適用于難題：系統(tǒng)可提供各類問題的審查，包含單選題、填空、討論題等。系統(tǒng)可根據(jù)不同主題的特性進行核查，并提供相關的評價標準和評分方法。

（10）系統(tǒng)集成與擴展性：考試閱卷系統(tǒng)能與學生信息系統(tǒng)、考試分配系統(tǒng)等其它教學管理系統(tǒng)集成，完成信息共享和交流。同時，該系統(tǒng)也具有一定的擴展性，可根據(jù)老師和學校的要求來定制和擴展，以滿足不同的教學目標。

自動評價客觀難題：

近些年，隨著自然語言理解和機器學習的發(fā)展，對客觀問題自動評價也取得了一定的進度?？陀^難題通?？梢孕问交癁槎夒y題，即給出一個問題與一組取代回答，區(qū)別每個取代回答是不是正確答案。這種情況可以看作是一個文本分類難題，可以用各種機器學習算法去解決。

最先，為了對客觀情況進行自動評價，需要有一個標識較好的培訓數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)由一組難題以及相應的標準回答構成。它可以通過手動標識或從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集中得到。隨后，您可以使用此培訓數(shù)據(jù)集來訓練一個分類模型，該模型可以根據(jù)問題文本特征來預測回答正確與否。

在特征工程方面，難題文本的特點可以用詞袋模型或詞嵌入模型來表明。詞袋模型將每個問題表示為一個向量，每個層級表明一個語言，維度的值表明問題中語言的次數(shù)。單詞置入模型將每個語言映射到一個連續(xù)的向量空間中，隨后捕獲語言間的語義關系。

此外，還可以考慮使用深度學習模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），自動評價客觀難題。這些模型能夠自動學習問題間的前后文和語義關系，進而提升評價準確性。

在評價指標方面，模型特性能通過精確性、召回率、F1成績等數(shù)據(jù)作出評價。精確性可以選擇模型預測標準答案比例，召回率可以選擇模型探尋全部正確答案能力，F(xiàn)1分數(shù)是準確性召回率的綜合指標。

但是，客觀問題自動評價仍然面臨著一些磨練。最先，必須標識大量的數(shù)據(jù)來訓練模型，但標識數(shù)據(jù)的獲取成本更高。次之，客觀和正確答案可能是多元化的，造成模型沒法恰當預測。此外，客觀問題自動評價還要考慮到難題前后文本和詞義之間的關系，這增加了模型多元性。

一般來說，客觀問題自動評價是一項具有挑戰(zhàn)性的任務，但隨著自然語言理解和機器學習的進度，我相信在不久的將來會有更準確和有效的辦法來解決這個問題。

成績統(tǒng)計與分析：

（1）自動統(tǒng)計學生試卷得分、均分、最高分、最低分以及總分。

（2）試卷分布分析：各種學生試卷分布及各種學生均分。

試卷管理和查看：

（1）適用導進考題，可在考試環(huán)節(jié)中插進考題，也可從網(wǎng)上下載考題。

（2）適用從標準答案中挑選回答，并按標準答案給分。

（3）可根據(jù)答題卡上的文字信息進行閱卷，并自動審批考生答題狀況。

（4）適用批量導入，還支持從考題中導進考題，還可根據(jù)試卷的題型、頁數(shù)等數(shù)據(jù)開展分組管理。

（5）試卷可立即從計算機上打印，也可直接從打印機上打印。

（6）試卷管理與查詢功能適用查看試卷信息及試卷信息。

（7）系統(tǒng)支持將試卷的題型分離，并在考試環(huán)節(jié)中插進考題開展自動審批。

（8）系統(tǒng)適用查看試卷的詳細信息，包含各題的比例等。

（9）可根據(jù)時間或課程對考試題開展次序管理，并對試題的分布特征進行統(tǒng)計。