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作文|1元智能改作文：老师难偷懒，机构恐亏本？( 二 )


问题产品不仅未最终获得加盟商理解 ， 同样亦不招学校老师“稀罕” 。
李川提到 ， 不管是重点小学还是普通小学 ， 超过85%的老师都改不好中文作文 。 “有的老师改完后 ， 出现的问题更多 。 ”很多年轻老师染上了懒惰的坏习惯 ， 没有上进心 ， 还不太愿意接受新事物 。
所以 ， 如果中文作文智能批改产品无法真正减轻他们的工作压力 ， 甚至因为给家长提供了一个在手机上能直接看到批改结果的工具 ， 而面临批改结果随时被传播出去的风险 ， 被弃用是显而易见的 。 “我们之前也给学校提供过免费版作文批改产品 ， 但后来发现学校老师压根不愿使用 。 ”他说道 。
值得注意的是 ， 虽目标基本一致 ， 但中英文作文智能批改产品的发展境遇却不同 。
相比中文作文智能批改产品 ， 英文作文智能批改产品的可行性更高 。 在李川看来 ， 无论语法灵活度还是语料库规模 ， 后者均不及前者 。 比如在英文语法中 ， 形容词只能位于名词前面 ， 放在后面就错了 ， 而中文语法则不受过多限制 。
2、占坑还是引流？ 原本不温不火的作文智能批改产品 ， 谁知竟在今年又火了一把 。
因为疫情 ， 大量学生被迫上网课 ， 由此也引发了作文线上批改问题 ， 以word文档形式发给老师批改显然不方便 。 “于是 ， 今年春节期间 ， 很多机构开始着手作文智能批改这件事 ， 六七月份相关产品便陆续被推出 。 ”李川说道 。
不过 ， 他同时也直言 ， 预计半年或一年后 ， “作文智能批改”概念又将沉寂 。 毕竟百度作文宝早就干过这件事 ， 当时他们团队几十个人奋战了数月 ， 最终还是被毙掉了 。 “没什么特别的实质成果 ， 扛不住的 。 ”
其实 ， 除了疫情黑天鹅外 ， 众机构推作文智能批改产品还有更深层原因 。
“为了抢占先机 。 ”帆顶教育CEO王思源对「子弹财经」如是说 。 他解释道 ， 放眼在线教育各细分赛道 ， 中文作文智能批改这件事尚无机构真正做成功了 。 “它们现在推这个产品 ， 目的就是想告诉外界它们在做 ， 且做得还挺好的 。 ”
王思源本人拥有十多年的中文作文批改经验 ， 他在2012年启动了作文批改平台的创业项目 ， 最初从中文作文比赛切入 ， 而后通过上线连接老师、家长和学生 ， 将业务延伸至作文批改和作文教学 。
与王思源的观点不同 ， 张跃认为很多机构布局作文智能批改产品 ， 更多是出于“服务的完备性”考量 。 它们的主营业务不是作文智能批改业务 ， 作文智能批改只是它们拼图的一角 。
作文|1元智能改作文：老师难偷懒，机构恐亏本？
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批改业务之所以能成为机构拼图的一角 ， 与作文的重要性不无关系 。 一方面 ， 英语的学习 ， 不外乎听、说、读、写四个部分 ， 其中最综合的部分当属“写作”；另一方面 ， 新高考模式之下 ， 作文被赋予更高的地位 。 比如上海、浙江、海南和山东等新高考省市英语写作部分由原来的25分增至40分 ， 体现出英语考试开始偏向考查学生的主观输出能力 。
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 。 ”


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