在我国，英语写作教学方式普遍存在着师生数量比例低、作文批改周期长等诸多弊端，这都在某种程度上导致了学生训练缺乏、反馈结果不及时和评阅结果不够详尽的现象。所以，设计一种能够针对指定题目或不定题目自由作文的评分及反馈的计算机辅助教学系统，则有望解决上述问题。　　本文分析和研究了国内外英语作文自动评分系统(Automated Essay Scoring，简称AES)的发展现状之后，提出了一种从语法分析和主题内容两大方面来研究和设计作文自动评分和反馈系统的算法。该辅助教学系统在教师的监督下，能为学生提供更丰富、更快捷的作文评分及反馈。在本文中，语法分析和反馈是通过相应的语法检查器来完成的。基于组合模式的语法检查器有效的结合了链语法分析器LG(Link Grammar)和以英语国家语料库（BNC）为基础构建的二元语法统计模型两种方式来进行语法检测和反馈。而主题内容的评判则通过构造一种基于词语相关度、文章信息熵的英语作文主题分档算法来实现。最终再结合篇章的语法权值和主题分档区间来计算作文分数。　　测试结果表明，相比于LG分析器和word2007的语法检错系统，基于组合模式的语法检查器获得了较高的准确率和召回率。而基于信息熵的主题分档算法对高中学生英语作文主题的分档取得了82.5％的准确率，并且在80词以上的作文主题分档中，其准确率比句酷批改系统约高出10％。此外，作文自动评分的准确率达到了71.3％。这些测试研究表明，虽然从准确性和全面性来看，距离完全由计算机评阅我国中学生英语作文还存在一定的差距，然而，通过设计一种人与计算机相互适应的评阅流程，使人机结合能相互发挥各自最大的优势，则是当前中学学生英语作文评阅的一种可行的发展方向。