任瑞娟　高莉

摘 要：文章從評(píng)分員角度出發(fā)，運(yùn)用實(shí)證法，從分布、均值、多元線性回歸三方面比較人、機(jī)對(duì)61份某大學(xué)期末考試英語(yǔ)作文的評(píng)分，發(fā)現(xiàn)機(jī)評(píng)結(jié)果分散，能更大程度地區(qū)分作文水平；人、機(jī)評(píng)分的總分無(wú)顯著差異；機(jī)評(píng)關(guān)注詞匯、句子，人評(píng)在注重內(nèi)容的同時(shí)，也綜合考慮詞匯、句子、結(jié)構(gòu)。相較而言，人評(píng)總分更能全面反映學(xué)生的英語(yǔ)書(shū)面寫(xiě)作能力。為了評(píng)分的經(jīng)濟(jì)、高效、公正，在類(lèi)似的期末考試評(píng)分中，應(yīng)將兩種評(píng)分方式相結(jié)合。

關(guān)鍵詞：英語(yǔ)；作文；評(píng)分

中圖分類(lèi)號(hào)：G640 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1002-4107（2018）01-0028-04

作文能測(cè)量學(xué)生綜合運(yùn)用語(yǔ)言的能力，是外語(yǔ)考試的必考題[1]。但作文評(píng)分有兩大難題：一方面評(píng)分要耗費(fèi)大量人力、物力等資源，另一方面評(píng)分主觀性強(qiáng)、信效度不高。隨著計(jì)算機(jī)軟件性能的提高，作文自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)（Automated Essay Scoring，以下簡(jiǎn)稱(chēng)為“系統(tǒng)”）應(yīng)運(yùn)而生。系統(tǒng)是使用計(jì)算機(jī)程序模擬人工評(píng)分，對(duì)作文進(jìn)行快速、自動(dòng)評(píng)分的計(jì)算機(jī)技術(shù)[2]。世界上第一個(gè)系統(tǒng)是Ellis Batten Page在1966年研制的PEG（Project Essay Grader）[3]。上世紀(jì)90年代后，國(guó)外出現(xiàn)了IEA（Intelligent Essay Assessor）、E-rater（Electronic Essay Rater）等主流系統(tǒng)。其中，美國(guó)教育考試服務(wù)中心研制的E-rater影響最廣泛，于1999年應(yīng)用于GMAT考試，隨后一直被用于TOEFL、GRE考試中。相對(duì)而言，中國(guó)的系統(tǒng)研究起步晚，北京郵電大學(xué)在2004年研制出第一個(gè)系統(tǒng)。此外，梁茂成[4]、葛詩(shī)利等[5]、楊永林等[6]為代表的學(xué)者們也致力于研發(fā)適合中國(guó)英語(yǔ)學(xué)習(xí)者的系統(tǒng)。有些系統(tǒng)已開(kāi)發(fā)成功并投入使用，促進(jìn)了中國(guó)的英語(yǔ)寫(xiě)作教學(xué)和研究。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了機(jī)器為作文評(píng)分，但機(jī)器評(píng)分結(jié)果的可信度也引起了測(cè)試界的關(guān)注。

一、文獻(xiàn)綜述

作文評(píng)分人、機(jī)比較研究始于Page，他在1968年比較了PEG與人工的作文評(píng)分，認(rèn)為二者高度相關(guān)（r=0.78）[7]。沿用這個(gè)驗(yàn)證方法，不斷有研究比較人、機(jī)評(píng)分，驗(yàn)證系統(tǒng)的適用性。國(guó)內(nèi)的人、機(jī)評(píng)分比較研究開(kāi)始較晚。第一個(gè)是萬(wàn)鵬杰的研究，他發(fā)現(xiàn)人、機(jī)評(píng)分的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.324，認(rèn)為二者的評(píng)分結(jié)果顯著相關(guān)[8]。但鑒于他將皮爾遜相關(guān)系數(shù)與0.01相比，所以結(jié)論有待考證。何旭良分析了某系統(tǒng)評(píng)分的信度，比較了人、機(jī)評(píng)分的克隆巴赫系數(shù)，該值為0.694，他認(rèn)為兩組數(shù)據(jù)一致性高。但在后文中，他又通過(guò)T檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)差異顯著，p=0.008，t=-2.8，因此認(rèn)為該系統(tǒng)評(píng)分有局限性[9]。吳儷旻以79份學(xué)生作文為樣本，比較了學(xué)生自評(píng)、同伴互評(píng)、教師與某系統(tǒng)的評(píng)分結(jié)果，通過(guò)斯皮爾曼的相關(guān)比較。認(rèn)為系統(tǒng)與學(xué)生自評(píng)、同伴互評(píng)、教師的評(píng)分結(jié)果有顯著差異，建議教師慎用系統(tǒng)的評(píng)分[10]。殷小娟等人以145份大學(xué)生的寫(xiě)作訓(xùn)練文本為例，用斯皮爾曼相關(guān)和單因素方差分析，分別對(duì)比了兩個(gè)系統(tǒng)與人工評(píng)分的相關(guān)性、差異性，證明兩個(gè)系統(tǒng)與人工評(píng)分結(jié)果有顯著差異[11]。王建分析了某系統(tǒng)的評(píng)分效度，通過(guò)相鄰吻合一致性、皮爾遜相關(guān)系數(shù)、最大分?jǐn)?shù)差的比較，提出該系統(tǒng)的評(píng)分誤差較大[12]。

鑒于上述研究的統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)單、樣本選取的代表性不強(qiáng)，對(duì)一線教師的實(shí)用意義及指導(dǎo)作用有限。為研究系統(tǒng)的評(píng)分效果，指導(dǎo)教師在評(píng)分實(shí)踐中恰當(dāng)使用系統(tǒng)，正確引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行英語(yǔ)寫(xiě)作，增強(qiáng)期末考試中作文評(píng)分的經(jīng)濟(jì)性、高效性、公平性。本文以評(píng)分員為研究對(duì)象，從分布、均值、多元線性回歸三個(gè)方面比較研究人、機(jī)作文評(píng)分。

二、研究方法

本文運(yùn)用定量研究法。在某大學(xué)的已評(píng)期末試卷中，隨機(jī)選取由同一教師評(píng)分的61份試卷，試卷的作文題目為Using Smart Phones in the Classroom，滿(mǎn)分16分，30分鐘內(nèi)完成，至少120個(gè)詞。

首先記錄61份作文的得分，評(píng)分教師采用了分項(xiàng)評(píng)分法。標(biāo)出作文在詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容這四個(gè)維度的評(píng)分，四個(gè)分值相加即總分。其中，每個(gè)維度的滿(mǎn)分都是4分。然后輸入61份作文到某系統(tǒng)，多次核對(duì)以確保原貌呈現(xiàn)。設(shè)置系統(tǒng)的滿(mǎn)分為16分，并將詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容四個(gè)維度的占比都改為25%，由其自動(dòng)評(píng)分。系統(tǒng)的結(jié)果中標(biāo)出了總分，并顯示詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容四個(gè)維度的評(píng)分比例。將四個(gè)比例都與4相乘，即為四個(gè)維度的評(píng)分。最后運(yùn)用SPSS 20.0對(duì)兩種評(píng)分結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

三、研究結(jié)果

本文從分布、均值、多元線性回歸三方面比較人、機(jī)作文評(píng)分。

（一）分布差異

教師評(píng)分中，總分有十三個(gè)值，介于8.0分—14.0分間；詞匯評(píng)分有七個(gè)值，介于0.5分—3.5分間；句子評(píng)分有七個(gè)值，介于1.0分—4.0分間；結(jié)構(gòu)評(píng)分有五個(gè)值，介于1.5分—4.0分間；內(nèi)容評(píng)分有九個(gè)值，介于0.0分—4.0分間。系統(tǒng)評(píng)分中，總分有十二個(gè)值，介于6.0分—13.0分間；詞匯評(píng)分有十六個(gè)值，介于1.3分—3.3分間；句子評(píng)分有十三個(gè)值，介于2.4分—3.6分間；結(jié)構(gòu)評(píng)分有十三個(gè)值，介于2.0分—3.2分間；內(nèi)容評(píng)分有十七個(gè)值，介于0.7分—3.5分間。限于篇幅，本文將比率排在前四的人、機(jī)在總分、詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容五部分的評(píng)分一一說(shuō)明。

表1顯示了教師評(píng)分的分布：總分中，10.0分的最多，其次是10.5分、11.0分、9.0分，一半多是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。詞匯評(píng)分中，1.5分的最多，其次是1.0分、2.0分、2.5分，大多數(shù)是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。句子評(píng)分中，3.0分的最多，其次是2.5分、4.0分、1.5分，大多數(shù)是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。結(jié)構(gòu)評(píng)分中，3.0分的最多、其次是4.0分、2.5分、2.0分，絕大多數(shù)是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。內(nèi)容評(píng)分中，4.0分的最多，其次是3.0分、2.0分、2.5分，大多數(shù)是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。

表2顯示了系統(tǒng)評(píng)分的分布：總分中，10.5分的最多，其次是11.5分、10.0分、12.0分，多數(shù)是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。詞匯評(píng)分中，2.4分的最多，其次是2.6分、2.8分、3.0分，一半多是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。句子評(píng)分中，3.2分和3.4分的最多，其次是3.1分、3.0分，一半多是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。結(jié)構(gòu)評(píng)分中，2.8分的最多、其次是3.0分、2.9分、2.6分，一半多是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。內(nèi)容評(píng)分中，2.6分的最多，其次是2.5分、2.4分、2.8分，多數(shù)是這四個(gè)分?jǐn)?shù)。

表3顯示了人、機(jī)評(píng)分差值比率的分布。完全一致率指人、機(jī)評(píng)分相同；相鄰吻合率指人、機(jī)評(píng)分差值在0.0分—0.5分之間（詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容評(píng)分）、0.0分—1.0分之間（總分）[13]。由表可知，在總分、句子、結(jié)構(gòu)三部分，人、機(jī)評(píng)分的相鄰吻合一致率（包含完全一致率、相鄰吻合率）都超過(guò)一半；而在詞匯、內(nèi)容兩部分，人、機(jī)評(píng)分的相鄰吻合一致率都較低。人、機(jī)評(píng)分總分差值的最大值較??；而在詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容四部分，人、機(jī)評(píng)分差值的最大值都較大。在總分、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容四部分，人、機(jī)有相同評(píng)分；而在詞匯部分，人、機(jī)無(wú)相同評(píng)分。人、機(jī)評(píng)分總分差值的均值較小；而在詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容四部分，人、機(jī)評(píng)分差值的均值都較大。人、機(jī)評(píng)分總分差值的最頻值較??；而在詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容四部分，人、機(jī)評(píng)分差值的最頻值都較大。

（二）均值差異

本文對(duì)人、機(jī)在總分、詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容五部分的評(píng)分做了配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，該表顯示：總分中，人、機(jī)評(píng)分無(wú)顯著差異（t=-0.283，df=60，p>0.05），但機(jī)評(píng)略低于人評(píng)（MD=-0.57）；詞匯評(píng)分中，人、機(jī)評(píng)分有顯著差異（t=6.364，df=60，p<0.05），機(jī)評(píng)顯著高于人評(píng)（MD=0.73）；句子評(píng)分中，人、機(jī)評(píng)分有顯著差異（t=2.871，df=60，p<0.05），機(jī)評(píng)顯著高于人評(píng)（MD=0.30）；結(jié)構(gòu)評(píng)分中，人、機(jī)評(píng)分有顯著差異（t=-5.063，df=60，p<0.05），機(jī)評(píng)顯著低于人評(píng)（MD=-0.47）；內(nèi)容評(píng)分中，人、機(jī)評(píng)分無(wú)顯著差異（t=-1.629，df=60，p>0.05），機(jī)評(píng)略低于人評(píng)（MD=-0.28）[14]。

（三）回歸分析差異

本文還分別對(duì)人、機(jī)在總分、詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容五部分的評(píng)分做了多元線性回歸分析，結(jié)果如下。對(duì)教師評(píng)分的多元線性回歸分析滿(mǎn)足誤差成正態(tài)分布以及誤差和預(yù)測(cè)變量不相關(guān)的前提假定；預(yù)測(cè)變量與因變量顯著相關(guān)（表5）；強(qiáng)制回歸結(jié)果顯示，四個(gè)變量對(duì)總分具有良好的預(yù)測(cè)作用（表6），R2為1，即“詞匯評(píng)分”、“句子評(píng)分”、“結(jié)構(gòu)評(píng)分”和“內(nèi)容評(píng)分”構(gòu)成的組合能解釋總分所有的變異；四個(gè)預(yù)測(cè)變量中，“內(nèi)容評(píng)分”（Beta=0.815）、“詞匯評(píng)分”（Beta=0.567）的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分列第一、第二，說(shuō)明內(nèi)容、詞匯評(píng)分越高，總分越高；標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程為：總分=0.567×詞匯評(píng)分+0.548×句子評(píng)

分+0.473×結(jié)構(gòu)評(píng)分+0.815×內(nèi)容評(píng)分[15]。

R指復(fù)相關(guān)系數(shù)；R2指擬合度；F指方差檢驗(yàn)量；Beta指標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)；t指統(tǒng)計(jì)量；VIF指方差膨脹因子（下同）。

對(duì)系統(tǒng)評(píng)分的多元線性回歸分析滿(mǎn)足誤差成正態(tài)分布以及誤差和預(yù)測(cè)變量不相關(guān)的前提假定；預(yù)測(cè)變量中除“內(nèi)容評(píng)分”這一變量外，其余三個(gè)變量與因變量顯著相關(guān)（表7）；強(qiáng)制回歸結(jié)果顯示，四個(gè)變量對(duì)總分具有良好的預(yù)測(cè)作用（表8），R2為0.919，即“詞匯評(píng)分”、“句子評(píng)分”、“結(jié)構(gòu)評(píng)分”、“內(nèi)容評(píng)分”構(gòu)成的組合能解釋總評(píng)分91.9%的變異；四個(gè)預(yù)測(cè)變量中，“詞匯評(píng)分”（Beta=0.712）、“句子評(píng)分”（Beta=0.278）的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分列第一、第二，說(shuō)明詞匯、句子評(píng)分越高，總分越高；標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程為：總分=0.712×詞匯評(píng)分+0.278×句子評(píng)分+0.155×結(jié)構(gòu)評(píng)分+0.073×內(nèi)容評(píng)分[16]。

分布差異表明，人評(píng)比機(jī)評(píng)分布集中，說(shuō)明機(jī)評(píng)能明確區(qū)分水平類(lèi)似的作文，有利于提高考試的公正性。就集中分?jǐn)?shù)段而言，人、機(jī)評(píng)分高低不一，說(shuō)明人、機(jī)評(píng)分的總體嚴(yán)厲度不一致，且二者的自身一致性不穩(wěn)定。在極值上，人評(píng)最高分高、最低分低，說(shuō)明人評(píng)對(duì)水平高的作文較寬松，而對(duì)水平低的作文評(píng)分較嚴(yán)厲。人、機(jī)評(píng)分總分的較高相鄰吻合一致率則說(shuō)明，機(jī)評(píng)在很大程度上能模擬人評(píng)，而且能彌補(bǔ)人評(píng)的集中、嚴(yán)厲度差異大的缺點(diǎn)，因此機(jī)器可作為第二評(píng)分員參與類(lèi)似期末考試的評(píng)分。

均值分析表明，就總分、內(nèi)容兩部分而言，人、機(jī)評(píng)分無(wú)顯著差異。而就詞匯、句子、結(jié)構(gòu)三部分而言，人、機(jī)評(píng)分均存在顯著差異?；貧w分析表明，人、機(jī)對(duì)各部分獨(dú)立評(píng)分，某部分的評(píng)分不受其余部分評(píng)分的影響。系統(tǒng)的不同評(píng)分大致由詞匯、句子兩部分的評(píng)分決定；而教師的不同評(píng)分由內(nèi)容決定。這說(shuō)明對(duì)不同的作文，人、機(jī)評(píng)分的關(guān)注點(diǎn)不同。值得注意的是，系統(tǒng)的不同評(píng)分與內(nèi)容評(píng)分的變化無(wú)關(guān)，這說(shuō)明系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別作文的內(nèi)容水平。而人、機(jī)對(duì)內(nèi)容的評(píng)分無(wú)顯著差異，這說(shuō)明人評(píng)對(duì)內(nèi)容的評(píng)分存在隨意性，因而二者的內(nèi)容評(píng)分皆無(wú)法反映作文的內(nèi)容水平。但相較而言，人評(píng)更能全面反映學(xué)生全方位的能力。

系統(tǒng)通過(guò)對(duì)大規(guī)模人工評(píng)分語(yǔ)料庫(kù)的學(xué)習(xí)，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)和統(tǒng)計(jì)技術(shù)為詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容這四部分賦予很多特征項(xiàng)，然后運(yùn)用信息檢索技術(shù)，計(jì)算被評(píng)作文和這些特征項(xiàng)的距離，據(jù)此進(jìn)行評(píng)分[17]。它的評(píng)分受限于計(jì)算機(jī)技術(shù)和特征項(xiàng)的挖掘。教師對(duì)英語(yǔ)作文評(píng)分時(shí)，在使用分項(xiàng)評(píng)分法的情況下，通常依照相應(yīng)的評(píng)分規(guī)則，依據(jù)自身對(duì)作文詞匯、句子、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容的印象進(jìn)行評(píng)分，最后將各部分的評(píng)分相加得到總分。這個(gè)過(guò)程不可避免地會(huì)摻雜主觀因素。

根據(jù)前人本文結(jié)果，總體來(lái)說(shuō)，盡管人、機(jī)評(píng)分的總分無(wú)顯著差異，但機(jī)評(píng)注重作文的詞匯、句子兩部分，而對(duì)結(jié)構(gòu)部分有所忽視，無(wú)法識(shí)別內(nèi)容部分；人評(píng)注重作文的內(nèi)容，對(duì)其他三部分也都有所考量。因而，人評(píng)總分更能全面反映學(xué)生的英語(yǔ)書(shū)面寫(xiě)作能力。但考慮到人評(píng)對(duì)時(shí)間、精力、經(jīng)驗(yàn)的要求，機(jī)評(píng)的效率，及期末作文只顯示總分的特點(diǎn)，在類(lèi)似的期末考試評(píng)分中，應(yīng)將這兩種評(píng)分方式相結(jié)合。這樣一來(lái)，可減小評(píng)分誤差，提高考試的公正性。在平時(shí)的英語(yǔ)寫(xiě)作練習(xí)中，可讓學(xué)生通過(guò)機(jī)評(píng)了解自己的總體水平，幫助學(xué)生認(rèn)識(shí)差異、快速進(jìn)步。本文選取樣本容量有限，因此得出的結(jié)論適切性差強(qiáng)人意，后續(xù)研究可進(jìn)一步擴(kuò)大研究范圍，同時(shí)可將多款自動(dòng)評(píng)分軟件作為研究對(duì)象，以期對(duì)英語(yǔ)寫(xiě)作測(cè)試的評(píng)分提供更大的幫助。

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