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摘 要：外贸函电是国际贸易专业的一门核心课程，其主要目标是培养学生掌握外贸函电写作的能力。 然而由于评阅学生的写作往往需要花费教师大量的时间，因而影响了总体的教学效率。为了解决这个问题，本文提出了一种基于人工智能模型的自动化评阅外贸函电写作的方法。 我们所提出的方法运用了神经网络中的自然语言处理（Natural Language Processing）模型，通过对已评阅的学生的写作进行深度学习，从而掌握外贸函电写作的特点。所得出的模型能够帮助教师快速、准确的评阅学生的写作。
关键词：外贸函电;评阅;人工智能
1引言
在全球化时代的今天，中国的进出口贸易不断增加。随之而来的是对熟练掌握外贸实务中各种英文业务函电的人才。外贸函电正是为培养该类人才所设置的课程。目前在许多高校外贸函电通常是国贸专业学科基础必修课。
在外贸函电的教学过程中，最重要的一个环节是使学生在熟悉对外贸易各环节的基础上熟练掌握各种英文业务函电的书写格式和书面表达。评判一个学生是否真正掌握，最好的方式就是评估他们所写的外贸英文函电。全英语外贸函电的教学改革需要更加强调书面的交际能力[1]。然而目前评判学生的写作存在着一些严重的问题。例如，评阅英文写作占用教师大量的时间，不是所有的教师都有一样的评阅标准。所以，评阅学生外贸函电英文写作的方法急需改进。
另一方面，任课教师长年累月所审阅的学生外贸函电作业却没有被很好地利用起来。 这些已经评阅好的函电作业不仅能通过实例帮助刚接触这个领域的学生理解外贸函电的写作要领， 还能够帮助提高教师评阅的水平。
利用人工智能模型，我们能够从大量的历史数据中，找出某种事物的特征。当遇到新的数据时，能够迅速通过已有的知识做出判断。由于受到这种学习模式的启发，我们建立了一个基于神经网络（neural network）的人工智能模型， 然后用现有的外贸函电作业来训练这个模型。最后，这个模型可能帮助教师自动地评阅学生的作业， 从而减少了大量人工评阅的时间。
本文的贡献主要在于以下两个方面：
·我们解释了在教授全英语外贸函电中评阅学生写作能力的重要性，以及目前使用的方法的优缺点。
·本文提出了一种基于人工智能的方法来帮助改进评阅学生写作能力的效率。具体来说，所提出的方法是一种由英语语言模型和人工识别相结合的方法。
2现有评阅方法存在的问题
当前，在大多数高校的全英语外贸函电的教学中，学生的函电写作主要是由教师手动评阅。这种方法的优点是教师能够检查每个学生的写作能力;根据学生写作的具体情况来做出评判。 但是会有如下的问题和难点：
·花费教师大量的时间。大多数高校的外贸函电的任课教师的母语并不是英语，因此不可避免地在评阅过程中会耗费更多的时间。
·评阅结果的不一致性。研究显示，在阅读非母语的作文时，人们通常会带有强烈的主观愿望[2] 。这种情况会影响到评阅作文的结果。 如两个教师，或者同一教师在不同时间，对同一篇学生的外贸函电作文评阅的结果会有一定的误差。
·不能适应目前互联网教学的趋势。由于互联网的兴起，出现了大量的在线教育平台。与以往的传统课堂教学不同，在线教育使得大量收集学生的作业成为现实。因此传统的完全由教师人工的评阅是不适合互联网教学趋势的。
近年来随着互联网的兴起，出现了越来越多的在线教育平台。 这些教育平台可以依据学生的学习情况来生成题目并且自动评阅。虽然提高了教学效率，但是也有如下的一些限制：
·被评阅的题目简单。大多数自动评阅系统都是针对选择题和简单的问答题;这类问题的答案通常是一个符号（如，A）或者由简单的词语组成，一般不会超过一个句子。外贸函电是由几个具有前后关联性的句子组成，因而不适合这类自动评阅系统。
·非针对性的英语语言模型。 在评阅英语句子时，我们需要用到某种自然语言模型，这类模型通常由大量的英语文章训练而成，如莎士比亚文集、纽约时報的新闻、维基百科。和外贸函电相比，这类文章并没有很严格的句式要求。 所以这类模型并不适用于评阅外贸函电。
·完全依靠模型，评阅精确度不能完全保证。虽然自动化的模型能够加快评阅速度，但是其准确性不能完全保证。 造成这种情况有多方面原因，如训练数据不够多。因此在实际应用中，我们必须考虑到这一点。
在理解了人工评阅和自动评阅各自的优缺点以后，我们在接下去的章节会详细解释本文所提出的方法是如何解决这些难点的。
3基于人工智能的评阅方法
人工智能的应用是指通过让机器学习大量的数据来掌握某种知识，从而能够对新的事物做出判断。 这种知识本质上就是一个数学模型，建立这个模型的要求是需要训练数据。由训练所得到的模型，和人工评阅相结合的方式来判断新的数据（也就是新的外贸函电）的情况。 图1是所提出方法的流程图。
第一阶段是建立模型，如图 1的上半部分所示。我们将收集到的学生外贸英语函电作业输入到一个人工智能网络。 这些输入数据包含各个等级的作文，如高分作文、普通作文和低分作文。人工智能网络可以抓取各个类别文章的特征， 并且产生一个评阅模型。在评阅过程阶段（图 1的下半部分），我们再将新的学生作业输入这个评阅模型。 评阅模型会输出评分的等级和一个概率值。根据这个结果，教师可以大概了解这个学生的函电作业的情况，然后做出最终的判断。
4相关工作及总结
外贸函电是一门实践性很强的课程。 教师通常首先通过课堂学习模版写作的方式，来提高学生外贸函电的写作能力。如基于企业外贸业务流程学习函电知识的教学方法中[3]，其中每一环节的教学活动，学生都是通过大量的写作来完成的。 另外，传统的闭卷考试很难反应学生的专业水平，因而应用型课程教学模式改革和考核方式改革将考核结果由原来的百分制改为等级制以及鼓励学生反复进行写作的训练[4]。 这种等级和我们所提出的模型评阅的结果是一致的。本文所提出的方法符合了对当前外贸函电教学和考核方法改进的趋势。可以很好的补充相关的教学改革。 目前人工智能正在影响教学， 并且有很大的潜力能够改变传统的教学方式。报告显示，99.4%受访的教师认可人工智能在未来教育中的重要程度[5] 。 不仅如此，人工智能已经被应用到实际教学中。 例如，Jill Watson是一个基于神经网络的助教系统[6] 。通过大量的训练数据，Jill能够回答学生问题，自动产生问题，和评判学生的回答。 在线教育平台（Transtutors.com）也利用自然语言来自动产生问题和评阅学生的解答[7] 。 我们的方法也证实了人工智能在高校特别是外贸课程教学中的可行性。
在将来工作中，我们需要进一步改进模型的精确度，例如运用网络化教学收集更多的数据。 另一方面，我们也将进行更广泛的跨学科合作来推广本文所提出的方法。
参考文献：
[1]全小燕. 模因论视域下外贸英语函电教学研究与实践——以培养学生跨文化书面交际能力为维度[J]. 对外经贸， 2020（2）：143-146.
[2] Kaan E ， Ballantyne J C ， Wijnen F . Effects of reading speed on second-language sentence processing[J]. Applied Psycholinguistics， 2015， 36（4）：799-830.
[3] 邹幸居. 基于外贸业务流程的《外贸函电》教学模式的改革[J]. 石家庄铁路职业技术学院学报， 2014（2）：127-132.
[4 ]莫丽娅. 应用型课程教学改革的探索与实践——以西安翻译学院英语专业"外贸英语函电"为例[J]. 兰州教育学院学报， 2019， （12）：134-135，167.
[5] Dan Ayoub， Unleashing the Power of AI for education， MIT Technology， 2020.
[6] Jason Maderer， Georgia Tech course prepares for third semester with virtual teaching assistants， 2017.
[7] transtutors， https：//www.transtutors.com/homework-help/.
项目：沪教委高<2018>47號 “外贸函电”上海高校示范性全英语课程建设项目。
关键词：外贸函电;评阅;人工智能
1引言
在全球化时代的今天，中国的进出口贸易不断增加。随之而来的是对熟练掌握外贸实务中各种英文业务函电的人才。外贸函电正是为培养该类人才所设置的课程。目前在许多高校外贸函电通常是国贸专业学科基础必修课。
在外贸函电的教学过程中，最重要的一个环节是使学生在熟悉对外贸易各环节的基础上熟练掌握各种英文业务函电的书写格式和书面表达。评判一个学生是否真正掌握，最好的方式就是评估他们所写的外贸英文函电。全英语外贸函电的教学改革需要更加强调书面的交际能力[1]。然而目前评判学生的写作存在着一些严重的问题。例如，评阅英文写作占用教师大量的时间，不是所有的教师都有一样的评阅标准。所以，评阅学生外贸函电英文写作的方法急需改进。
另一方面，任课教师长年累月所审阅的学生外贸函电作业却没有被很好地利用起来。 这些已经评阅好的函电作业不仅能通过实例帮助刚接触这个领域的学生理解外贸函电的写作要领， 还能够帮助提高教师评阅的水平。
利用人工智能模型，我们能够从大量的历史数据中，找出某种事物的特征。当遇到新的数据时，能够迅速通过已有的知识做出判断。由于受到这种学习模式的启发，我们建立了一个基于神经网络（neural network）的人工智能模型， 然后用现有的外贸函电作业来训练这个模型。最后，这个模型可能帮助教师自动地评阅学生的作业， 从而减少了大量人工评阅的时间。
本文的贡献主要在于以下两个方面：
·我们解释了在教授全英语外贸函电中评阅学生写作能力的重要性，以及目前使用的方法的优缺点。
·本文提出了一种基于人工智能的方法来帮助改进评阅学生写作能力的效率。具体来说，所提出的方法是一种由英语语言模型和人工识别相结合的方法。
2现有评阅方法存在的问题
当前，在大多数高校的全英语外贸函电的教学中，学生的函电写作主要是由教师手动评阅。这种方法的优点是教师能够检查每个学生的写作能力;根据学生写作的具体情况来做出评判。 但是会有如下的问题和难点：
·花费教师大量的时间。大多数高校的外贸函电的任课教师的母语并不是英语，因此不可避免地在评阅过程中会耗费更多的时间。
·评阅结果的不一致性。研究显示，在阅读非母语的作文时，人们通常会带有强烈的主观愿望[2] 。这种情况会影响到评阅作文的结果。 如两个教师，或者同一教师在不同时间，对同一篇学生的外贸函电作文评阅的结果会有一定的误差。
·不能适应目前互联网教学的趋势。由于互联网的兴起，出现了大量的在线教育平台。与以往的传统课堂教学不同，在线教育使得大量收集学生的作业成为现实。因此传统的完全由教师人工的评阅是不适合互联网教学趋势的。
近年来随着互联网的兴起，出现了越来越多的在线教育平台。 这些教育平台可以依据学生的学习情况来生成题目并且自动评阅。虽然提高了教学效率，但是也有如下的一些限制：
·被评阅的题目简单。大多数自动评阅系统都是针对选择题和简单的问答题;这类问题的答案通常是一个符号（如，A）或者由简单的词语组成，一般不会超过一个句子。外贸函电是由几个具有前后关联性的句子组成，因而不适合这类自动评阅系统。
·非针对性的英语语言模型。 在评阅英语句子时，我们需要用到某种自然语言模型，这类模型通常由大量的英语文章训练而成，如莎士比亚文集、纽约时報的新闻、维基百科。和外贸函电相比，这类文章并没有很严格的句式要求。 所以这类模型并不适用于评阅外贸函电。
·完全依靠模型，评阅精确度不能完全保证。虽然自动化的模型能够加快评阅速度，但是其准确性不能完全保证。 造成这种情况有多方面原因，如训练数据不够多。因此在实际应用中，我们必须考虑到这一点。
在理解了人工评阅和自动评阅各自的优缺点以后，我们在接下去的章节会详细解释本文所提出的方法是如何解决这些难点的。
3基于人工智能的评阅方法
人工智能的应用是指通过让机器学习大量的数据来掌握某种知识，从而能够对新的事物做出判断。 这种知识本质上就是一个数学模型，建立这个模型的要求是需要训练数据。由训练所得到的模型，和人工评阅相结合的方式来判断新的数据（也就是新的外贸函电）的情况。 图1是所提出方法的流程图。
第一阶段是建立模型，如图 1的上半部分所示。我们将收集到的学生外贸英语函电作业输入到一个人工智能网络。 这些输入数据包含各个等级的作文，如高分作文、普通作文和低分作文。人工智能网络可以抓取各个类别文章的特征， 并且产生一个评阅模型。在评阅过程阶段（图 1的下半部分），我们再将新的学生作业输入这个评阅模型。 评阅模型会输出评分的等级和一个概率值。根据这个结果，教师可以大概了解这个学生的函电作业的情况，然后做出最终的判断。
4相关工作及总结
外贸函电是一门实践性很强的课程。 教师通常首先通过课堂学习模版写作的方式，来提高学生外贸函电的写作能力。如基于企业外贸业务流程学习函电知识的教学方法中[3]，其中每一环节的教学活动，学生都是通过大量的写作来完成的。 另外，传统的闭卷考试很难反应学生的专业水平，因而应用型课程教学模式改革和考核方式改革将考核结果由原来的百分制改为等级制以及鼓励学生反复进行写作的训练[4]。 这种等级和我们所提出的模型评阅的结果是一致的。本文所提出的方法符合了对当前外贸函电教学和考核方法改进的趋势。可以很好的补充相关的教学改革。 目前人工智能正在影响教学， 并且有很大的潜力能够改变传统的教学方式。报告显示，99.4%受访的教师认可人工智能在未来教育中的重要程度[5] 。 不仅如此，人工智能已经被应用到实际教学中。 例如，Jill Watson是一个基于神经网络的助教系统[6] 。通过大量的训练数据，Jill能够回答学生问题，自动产生问题，和评判学生的回答。 在线教育平台（Transtutors.com）也利用自然语言来自动产生问题和评阅学生的解答[7] 。 我们的方法也证实了人工智能在高校特别是外贸课程教学中的可行性。
在将来工作中，我们需要进一步改进模型的精确度，例如运用网络化教学收集更多的数据。 另一方面，我们也将进行更广泛的跨学科合作来推广本文所提出的方法。
参考文献：
[1]全小燕. 模因论视域下外贸英语函电教学研究与实践——以培养学生跨文化书面交际能力为维度[J]. 对外经贸， 2020（2）：143-146.
[2] Kaan E ， Ballantyne J C ， Wijnen F . Effects of reading speed on second-language sentence processing[J]. Applied Psycholinguistics， 2015， 36（4）：799-830.
[3] 邹幸居. 基于外贸业务流程的《外贸函电》教学模式的改革[J]. 石家庄铁路职业技术学院学报， 2014（2）：127-132.
[4 ]莫丽娅. 应用型课程教学改革的探索与实践——以西安翻译学院英语专业"外贸英语函电"为例[J]. 兰州教育学院学报， 2019， （12）：134-135，167.
[5] Dan Ayoub， Unleashing the Power of AI for education， MIT Technology， 2020.
[6] Jason Maderer， Georgia Tech course prepares for third semester with virtual teaching assistants， 2017.
[7] transtutors， https：//www.transtutors.com/homework-help/.
项目：沪教委高<2018>47號 “外贸函电”上海高校示范性全英语课程建设项目。