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老师|1元智能改作文：老师难偷懒 机构恐亏本？( 三 )


更重要的是 ， 作文批改数据背后的商业价值不容忽视 。张跃表示 ， 相比选择题等客观题答题数据 ， 作文答题数据更能真实地反映学生的学习能力 。
毕竟作文是主观题 ， 没有标准答案 ， 这种情况下 ， 学生最终答题数据更可能是原汁原味的输出数据 。而如果让学生做一道单选题 ， 由于答案唯一性 ， 答错了就错了 ， 即使选对了 ， 也不敢判定他真正掌握了相关知识 。“毕竟这种技巧性东西太多了 ， 说不定是蒙对的 。”
当然 ， 上述内容并不是教育机构发力作文批改的全部构想 。
“一些机构可以借此开展跟学校和同行的合作 。”互联网教育业界资深投资人徐华对「子弹财经」说道 。
在他看来 ， 学生刷题需求已经很刚性 ， 如果能再把作文智能批改拿下 ， 相当于获得了一个流量入口 ， 某种程度上降低了营销成本 。“从成本的角度来看 ， 它是有一定价值的 。”此外 ， 无论是融资 ， 还是上市 ， 作文智能批改都可以作为一个技术实力加分项 。
3、机器批改 ， 85分是个坎
不可否认 ， 作文智能批改是诸多教育机构战略布局中的重要一环 ， 但横在它们面前的难题同样不少 。
极为典型的一道难题是 ， 机器很难读懂文字背后的深层意蕴 。因为中文有个特点 ， 同一个词在不同语境下表达的含义有所差异 ， 而机器一般无法识别并给出正确的反馈结果 。
当然 ， 机器最难读懂的不是文字背后的潜台词 ， 而是挑战更大的作文立意 。
所谓立意 ， 是指一篇作品所确立的文意 ， 它包括全文的思想内容 ， 作者的构思设想和写作意图及动机等 。
目前 ， 机器批改面向的主要还是偏结构化的作文内容 。可以说 ， 所有机器都欣赏不了一篇文章的美 。“比如莎士比亚的戏曲给到机器批改 ， 就给不了高分 。”张跃表示 。
此外 ， “机器评分难解释”成了另一只拦路虎 。据张跃介绍 ， 目前 ， 很多机构都利用深度学习技术实现作文自动批改 ， 但问题是深度学习缺乏可解释性 。“你不知道为什么机器打70分 ， 为什么打80分 ， 你只知道是依据模型打出来的 。”
不仅如此 ， 机器批改还存在一定的局限性 。机器批改可以帮学生将作文分数提高到60分到85分的水平 ， 如果想拔高至85分到95分的水平 ， 则需要老师介入 。“毕竟机器难读懂文章的立意 ， 但老师可以 。”张跃坦言 。
不过 ， 在王思源看来 ， 最大的难题是“语料的不充分性” 。自然语言句子的数量是无限的 ， 语料库的规模即使再大也无法穷尽所有可能的句子 。“同一个作文题目 ， 不同的人写出的内容势必不同 ， 即便同一个人在不同时间写出的内容也难免有差异 。”
回到商业层面 ， 摆在机构们面前的棘手难题 ， 其实是作文智能批改业务“变现难” 。它们主要通过To B服务变现 ， 比如跟学校和教育机构合作 ， 向它们收取使用费 ， 但营收相对有限 。
老师|1元智能改作文：老师难偷懒 机构恐亏本？
林林总总的问题摆在眼前 ， 自然就很难获资本追捧 。
事实也的确如此 。徐华坦言 ， 独立的作文智能批改项目已经难有商业化价值 ， 如果没有后端更大的在线教育商业项目作为支撑 ， 它存活下来的概率极低 。越往后发展 ， 作文智能批改需要突破的是语义识别难题 ， 而这显然需要在技术上投入大量资金 。另外 ， 语料库的丰富 ， 也离不开大量资金的支持 。
不过 ， 作文智能批改产品并非一无是处 。
“帮学生增效 。”在张跃看来 ， 英文作文智能批改产品不仅为学生提供了大量练习作文的机会 ， 还能让其随时享受到有“老师”在旁纠错指导的服务 。“英语不是学出来的 ， 而是练出来的 。”无论是评分、评语 ， 抑或是纠错 ， 都有助于促进学生学习行为的进一步发生 。


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