2020년말에 개최한 2020년 인공지능-교육빅데터대회에서 중국교육국제교류협회 회장 류리민은 교육분야는 인공지능의 중요한 응용정경 가운데 하나가 되였다고 밝혔다. 네트워크화, 디지털화, 스마트화, 종신화 교육체계는 교육 현대화를 지지하고 인솔하고 있는바 스마트교육의 핵심이고 인공지능과 교육교수에서 심층적 융합을 추동하는 목표이다.
료해한 데 의하면 목전 인공지능은 이미 교육분야와 심층적으로 융합되였는데 빅데터를 리용해 전개하는 개성화 학습은 이미 수천만 학생들에게 보급됐다고 한다. 2020년 대학입시 작문채점사업에서 이미 9개 성이 어문, 영어 작문 등 주관성 명제에 대해 로보트채점을 도입했다.
하지만 대부분 교육분야의 전문가, 특히 작문교수에 종사하는 전문가들은 주관적 문제, 특히 작문이 인공지능의 간단한 평판에 의거하고, 일련의 디지털화 '표준'에 의거해 수준을 가늠하는 방식은 아직까지 취할 바가 못된다고 인정했다. 작문교수에 30여년간 종사한 특급교사 가려연은 작문에 포함된 정감, 사상 및 은유법 등을 목전의 인공지능수준으로는 높고낮음을 판단하기 아주 어렵다고 말했다. 그녀는 "만약 인공지능을 리용해 작문을 채점한다면 학생이 작문을 쓸 때 의도적으로 인공지능의 판정시스템을 표준으로 삼을 수 있는데 이렇게 되면 작문을 심사하는 의의가 없게 된다."고 말했다.
목전, 인공지능의 작문채점기능은 주요하게 3개 핵심부분에 의해 공동으로 실현된다. 평점부분, 평어부분과 잘못 바로잡기 부분이다. 그중 평점 모형구조는 전통적인 방법과 심층학습의 방법을 결합시키는데 단어, 구절, 장(篇章)이 핵심적인 평점위도이다. 평어부분은 전문평어, 어휘추천, 모범문장추천을 제공한다. 잘못 바로잡기 부분은 14개 류형의 문법착오 식별 및 수정을 제공하는데 간단한 틀린 철자, 심층적 틀린 문법 등이 포함된다. 이는 인공지능기술의 거대한 진보라고 할 수 있다.
하지만 목전의 기술조건에서 인공지능에 의한 작품 채점은 아직 일정한 보조작용에만 국한됐다. 현재 수법은 로보트채점과 인공채점이 결합돼 로보트와 인공 채점 결과가 비교적 큰 차이가 있을 때 로보트는 이 시험지를 자동적으로 걸러내 전문가조에게 넘겨 최후 판단을 하게 하여 주관적 평가의 차이성을 줄이고 주관적 문제의 평가가 더 객관적이고 공평하게 만든다.
미래에 작문 채점은 인공지능이 하는 것이 아니라 인공지능을 사용할 줄 아는 교사가 할 가능성이 높다. 교사는 인공지능기술을 교육실천에 응용하여 학생의 흥취를 탐색하고 교육자원을 통합하며 학생들의 반영, 데터분석에 근거해 학생들의 수요에 부합되는 교육제품을 만들 수 있는데 이것이 아마도 사람들이 바라는 인공지능과 교육의 심층적 융합일 것이다.
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