在信息技术和人工智能飞速发展的今天,传统行业不断被信息产业的技术改造升级,给人们的生活带来巨大变化。近年来,国家大力支持信息技术的发展,鼓励把传统的教育教学模式与人工智能技术相结合。因此,开发出提高学生学习效率和教师教学效率的教辅产品是智能教育的未来发展趋势。本论文的研究重点是在初等数学的主观题判卷中,通过数学知识图谱和推理知识库的建立,对学生的答案进行正误判卷。再通过对错误类型定位关键技术的研究和应用,将每一行错误知识点精确反馈。最终实现单行错误类型明确指出,整体错误类型综合反馈的一套完整的错误评价系统。主要研究内容包括以下几点:1.初等数学知识库和知识图谱的构建根据主观题的自动判卷需求,构建错一套完整的初等数学知识体系,将数学的知识表述通过自然语言理解技术识别为对应的数学实体关系,再将数学的定理,公理和逻辑关系通过规则推理引擎实现,构建推理知识库。最后根据初等数学知识体系和知识点,总结学生解题的错误情况,构建错误类型知识图谱。2.错误类型定位关键技术的研究和模型设计深入研究三种错误类型定位技术:基于知识库推理的错误定位技术,基于知识网络检索的错误类型定位技术和基于贝叶斯条件概率的预测技术。根据数学知识库构建几何和代数的推理判卷模型;依照定义的错误类型知识图谱,结合题干和上下文信息构建覆盖各个知识点的网络检索模型,包括单行错误模型和整体错误模型;再通过贝叶斯理论构建错误知识点预测模型。3.错误模型定位自动定位技术在判卷系统中的实现将三种错误类型定位技术构建的错误检索模型应用于自动判卷系统中,实现正误判卷,错误模型检索和错误知识点预测的三位一体的错误类型定位方式,准确判断学生每一个知识行的错误类型和整体的错误类型,实现单行判卷和整体判卷相结合的全面评价系统。并及时将错误信息反馈给学生,让学生及时查缺补漏,进行针对性的学习训练,自动判卷系统发挥了一个私人教师的作用,提高学生学习效率。