十年技术积累+卷积神经网络：中升智学AI的智能阅卷与精准教学探索

小编行业资讯 2026-05-20 4 浏览

随着人工智能在教育领域的应用不断深入，智能阅卷与个性化教学成为技术落地的重要方向。中升时代教育旗下的“中升智学AI”，凭借卷积神经网络（CNN）技术成功开发出AI大数据识别模型，为教学场景中的自动批改与学情分析提供了新的技术方案。

据公开信息，中升智学的AI大数据识别模型支持主观题与客观题的自动批改，通过精准识别与高效处理，显著提升了教学管理的效率。该模型融合了LeNet-5、AlexNet、VGG及GoogLeNet等经典卷积神经网络架构的优势，针对教育场景特点进行了适配性开发，大幅提升了试卷识别的准确性和稳定性。

从技术架构来看，该模型由输入层、卷积层、激活函数、池化层和全连接层五大核心模块组成。输入层负责接收答卷图像并进行预处理，包括去均值和归一化操作；卷积层通过调整卷积核参数，精准提取文字和符号特征；激活函数采用ReLU及其变体，在保证运算效率的同时增强特征表达能力；池化层结合最大池化和平均池化，实现数据降维并防止过拟合；全连接层整合多层特征，通过Softmax函数输出分类结果，为阅卷提供可靠依据。

在数据采集与模型优化方面，中升智学建立了多元化的数据采集体系，通过与学校合作获取真实答卷数据，并在实际教学场景中反复测试和调整参数。这种数据驱动的方式确保了模型能够适应不同学段和题型的识别需求。

目前，中升智学的AI大数据识别模型已在多个教育场景中落地应用。智能阅卷功能大幅减轻了教师的工作负担，提高了批改效率；知识点归纳和类题推荐功能则为个性化教学提供了有力支持，帮助教师更精准地制定教学计划。业内人士认为，卷积神经网络在智能阅卷领域的应用正在走向成熟，中升智学的技术实践为该领域的进一步探索提供了参考样本。