"그것은 특히 이것이 우리의 첫번째 시도이었기 때문에, 우리가" 말했다와 기술설계 UB 컴퓨터 과학부에 있는 Sargur N. Srihari, Ph.D., SUNY에 의하여 구별된 교수와 프로젝트에 수사반장을 뿐 아니라 우리가 할 수 있었다 저희를 놀랬다.

프로젝트는 뉴욕 주 영어 예술 시험에서 이 질문에 반응한 버팔로 공립학교에 있는 8번째 그레이더에게서 얻어진 손으로 쓰는 수필에 집중했다: "방법 첫째로 인 Martha 워싱톤 역할이 Eleanor Roosevelt의 그것과 달랐던 숙녀로?"

수필의 300개는 인간적인 검사관에 의해 96가 컴퓨터 득점한지 어느 것을 수필에 대하여 "금 본위제"가 재판되는 때 득점되고 사용했다.

수필은 6이 0-6의 척도로, 가장 높은 점수인 상태에서 등급을 매겼다.

케이스의 70%에서는, 인간적인 검사관이 할당한 그들의 1개 점 내의 수필이 보고된 UB 연구원에 의하여, 컴퓨터 프로그램 등급을 매겼다.

UB 연구는 2개 뜻깊은 인공 지능 문제를 달려들고, Srihari를 UB의 문서 분석에 있는 우수와 승인 (삼목)의 센터의 지도자, 필적을 인식하고 읽을 수 있는 신기술 개발에 정진된 세계에서 가장 큰 연구소 밝혔다.

"우리는 말했다," 그를 근본적으로 미지 영토인 아이들의 필적을 읽기 위하여 자동화한 필적 식별 기능이 이용될 다는 것을 보고 싶었다. "그 때 우리는 그것에게 인간적인 검사관 같이 이 수필을 득점하기 위하여 우리가." 컴퓨터를 얻을 수 있는지 보기 위하여 진일보로 거쳤다

안내하는 학문에서는, 수필은 컴퓨터로 처음으로 검사되었다. 각 텍스트 행은 분류한 개인적인 낱말이었다. 이 단계에서는, 시스템 목표는 견본, 응답 주서 및 질문의 나머지에서 상황 정보를 사용하여 달성한 낱말 승인이었다.

일단 낱말의 대다수가 인식되면, 수필은 디지털 방식으로 본문 파일로 돌리었다.

자동화한 득점 단계를 위해, UB 연구원은 인공 신경 네트워크 접근을 사용했다.

"이 방법에서, 체계, 다른 가치 또는 점수를 수필에 있는 특징 여러가지 관련시킨," 설명한 Srihari "는 인간에 의해 이미 득점된 응답의 세트에서 배워".

컴퓨터 공구는, 이미 존재한다, Srihari 설명했다 타자가 쳐지는 손으로 쓴 수필을, 평가하는 것을 디자인했다.

"그러나 이들은 전부 시험 수취인이 입력하는 전자 텍스트에 근거를 둔다 컴퓨터 키보드를 사용하여," 그는 말했다. "이 경우에는, 우리는 컴퓨터 전국적인 명령한 독해력 시험의 한 부분으로 학동이 쓰여진 손으로 쓰는 수필의 많은 수천을 읽고 평가하기 위하여 공구 발육시키기로 일하고 있다."

프로그램이 사용하는 투명한 속도 -- 수필 당 사실상 초 -- 가장 명백한 이점은 이다, UB 연구원은 말했다.

손으로 쓰는 수필은 각 국가에서 주어진 각 표준화한 독해력 시험의 중요한 부분이다. 그러나 그 손으로 쓰는 수필 전부를 등급을 매기기 것이 인간적인 검사관 에의한 일의 많은 시간을 요구하기 그런 거대한 업무이기 때문에, 1월에 있는 시험을 가지고 가는 학생은 봄 학기의 끝까지 어떻게 거의 지 알아내지 않는다.

"손으로 쓰는 수필의 이 양을 재판하는 것은 아주 힘들다," Srihari를 말했다. "이 과정을 자동화하는 것이 좋을 그래서 아마 학생은 지시를 더 받는 5월에 있는 시험을, 치를 수 있고, 6월에 있는 그 후에 있다 결과가."

그리고 몇몇 교사가 제대로 수필, 제임스 L. Collins, 배우는의 UB 부에 있는 Ed.D., 교수 및과 CO 조사자 UB 졸업생 사범 대학에 있는 지시를 등급을 매기는 컴퓨터의 능력을 주의한지도 모르는 동안, 확실히 자부한다.

인간적인 검사관은 아직도 아주 특정한 표준에 등급을 매기는에 필요할 지도 모르다는 것을 그가 주의하는 동안, 평가의 대다수는 컴퓨터에 의해 아마 때마침 좋게 끝날 수 있었다.

"컴퓨터 언어학 중대한 뜀을 지난 십년간 만들고 종이의 전반적인 질 재판을 위해 그것을 끈다, 인간적인 그레이더가,"는 Collins 말하는 것처럼 믿을 수 있다 컴퓨터는 참으로.

그것은 독자에게서 연습 그리고 의견을 써 각 학년 수준에 쓰기 것을 배우기의 주요 측면 이십시오 때문에, 그가 말하기를, 중요한 발달이다.

"방법 교사가 그들의 학생이 일어난 쓰기 전부에 유익하게 반응하는 문제, "는 인가? " "그는 말했다. "지금, 교사는 많은 시간에 그들의 학생의 이 표준 검사물 이 준비되어 있는 얻을 쓴다, 그 후에 학생은 시험을 가지고 가고 그들의 점수에게 나중에 뒤 달을 얻는다. 컴퓨터가 득점하는 상태에서, 학생은 결과가 아직도 제시될 수 있을 때 그들의 점수를 매우 더 빨랐던 돌려받을 수 있었다. 평가 점수는 "블랙 홀로 지금 막 들어가고 있지 않을 것입니다. " "

UB에 개발된 소프트웨어 프로그램은 6개의 특정한 쓰기 특색에 근거를 둔 수필을 평가하기 위하여 "훈련되었다": 아이디어, 조직, 낱말 선택, 문장 구조, 음성 및 인습은 철자하고, 사용법 그리고 구두점 싶다.

Collins는 발달의 밑에 소프트웨어가 지금 중요한 교육 자료로 이용될 수 있었다는 것을 밝혔다.

"우리는 학생이 handwrite 수필 하고자 한 그 때 그것이라고 "읽어" 우리가 평가하기 위하여 그것을 훈련한 특정한 특색을 위해 그것을 분석하기 위하여 하고자 한 컴퓨터로 그것을 검사하기 위하여 프로그램을," 그 말했다 계획하고.

그 의견은 교사 둘 다에게 즉각 유효하 분석된 타자가 쳐진 수필로 학생은 편집하는, 방법에 관한 열매가 많이 열리는 학습을 허용해서와 교정, Collins는 6개의 특색을 위해 말했다.

소프트웨어 프로그램은 또한 교육 연구원 새로운 기회를 처럼 3 년에 UB에 동료와 작동하고 있는, Collins $1.5 백만 프로젝트 불린 쓰기 미국 교육부에 교육 과학의 학회가 투자한 집중적인 독해력 제공한다. 학문은 10의 낮 실행 도시 학교에 있는 2,000명 이상 제 4 및 5학년을 포함한다. 지금까지, 학생이 원조한 쓰기의 사용을 통해 그들의 독서 능력을 두드러지게 개량할 다는 것을 Collins는 밝혔다, 결과는 보여준다.

"일단 손으로 쓰는 수필이 컴퓨터에 의해 "읽히면", 우리는 우리가 일반적인 본을 더럽혀서 좋 무슨 아이와 가진 말썽이 있고 있는 발견하기 위하여," Collins가 계속했다 그래야 쓰기의 특정 특징을 위해 보기 위하여 컴퓨터를 요청해서 좋다.

Srihari와 Collins를 가진 인공 지능 종이에 공동 저자는 Janina Brutt-Griffler, 배우기의 UB 부에 있는 Ed.D., 부교수 및 지시이다; UB에 그리고 기술설계 Rohini Srihari, Ph.D., 컴퓨터 과학 교수; Harish Srinivasan 의 삼목에 박사 후보자, 그리고 Shravya Shetty 의 지금 Google의 채택되는 삼목에 이전 대학원 학생.

버팔로에 대학은 뉴욕의 주립 대학에 있는 최고 연구 집약적인 공립 대학, 가장 큰 포괄적인 교정이다. UB 이상의 28,000명의 학생은 매우 300 대학생, 졸업생 및 전문가 학위 과정을 통해 그들의 학문적인 관심사를 추구한다. , 대학은 버팔로에 1846년에 발견해 미국 대학의 협회의 일원이다.