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Computerized Evaluation of Subjective Answers Using Hybrid Technique

机译:使用混合技术的主观答案的计算机化评估

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摘要

To ensure quality in education, this paper proposes and implements a hybrid technique for computerized evaluation of subjective answers containing only text. The evaluation is performed using statistical techniques-Latent semantic analysis (LSA) and bilingual evaluation understudy (BLEU) along with soft computing technique, fuzzy logic. LSA is used to identify the semantic similarity between two concepts. BLEU helps prevent overrating a student answer. Fuzzy logic is used to map the outputs of LSA and BLEU. The hybrid technique is implemented using Java programming language, MatLab, Java open source libraries, and WordNet-a lexical database of English words. A database of 50 questions from different subjects of Computer Science along with answers is collected for testing purpose. The accuracy of the results varied from 0.72 to 0.99. The results are encouraging when compared with existing techniques. The tool can be used as preliminary step for evaluation.
机译:为确保教育质量,本文提出了一种混合技术,用于仅包含文本的主观答案的计算机化评估。 使用统计技术 - 潜伏语义分析(LSA)和双语评估算子(BLEU)以及软计算技术,模糊逻辑进行评估。 LSA用于识别两个概念之间的语义相似性。 Bleu有助于防止高估学生答案。 模糊逻辑用于映射LSA和BLEU的输出。 混合技术使用Java编程语言,MATLAB,Java开源库和WordNet - 一个英语单词的词汇数据库实现。 从计算机科学的不同科目以及答案中收集了50个问题的数据库,用于测试目的。 结果的准确性从0.72变化到0.99。 与现有技术相比,结果是令人鼓舞的。 该工具可用作评估的初步步骤。

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