讨厌考试？这个深度学习算法能基于你的学习状况自动打分

人工智能能够通过观察学生过去的表现来预测他们解决问题的能力，并帮助他们学得更好。

如何才能证明你学到了某些知识呢？通常你需要参加考试。

不过，有了人工智能，或许在未来我们将不再需要考试了。最近，研究者开发了一个新的算法，能够提高你的知识水平，甚至有望消除考试。这个算法由斯坦福大学和谷歌的研究者共同开发，它能够分析学生过去的表现，识别出他们容易出错的地方，为他们的总体知识形成一幅总览图景。

用软件来追踪学生的进步，并不是什么新想法。但很少有人用先进的深度学习来做这件事。深度学习能让机器通过消化大量数据来学习。

斯坦福大学的Chris Piech和他的团队将140万个数学问题的学生答案和分数输入系统。这些数据都来自于一个在线学习平台——可汗学院（Khan Acadmey）。他们训练了一个神经网络来分类问题，例如，计算平方根、斜率或直线与X轴在何处相交。

有了这些信息，这个系统开始学习每个学生在每种问题上表现出来的能力。

在预测某个学生做新练习题的答案是正确还是错误时，这个模型只需要看看他过去在其他问题上的答案，预测精度就能达到85%。上个月，Piech在NIPS会议上展示了这个系统。

Piech 展望了未来更加复杂的版本，它不仅能够预测学生能正确回答哪些问题，还能理解其中的原因。如果有一个导师能完全理解你学习的困难之处，是不是很赞？但这样的导师由人类来担任是不现实的，在未来，我们或许可以用软件来完成这件事，并帮助学生改善学习状况。

最终，这个系统的精度将达到非常高，以至于我们可以完全抛弃考试了。「直觉告诉我们，如果你足够关注一个学生的学习状况，你就不需要让他们坐下来参加考试。」

科罗拉多大学的Tamara Sumner说，这个算法非常先进。「令人印象最深刻的是，这种方法并不需要大量的人力来标注训练数据。」

伍斯特理工学院的计算机科学家Neil Heffernan同意，开发出更好的方法来预测学生的表现非常重要。但是，他很疑惑这个新系统是否具有实用价值：例如，它是否真的能够告诉我们怎样教授不同背景和技能水平的学生？他问：「能更精确地进行预测，究竟意味着什么呢？我希望我们能够把这种技术用在真正有意义的地方。」

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