“得益于人工智能的技术，学生写论文也变的更加简单了。”
从2017年秋季开始，美国密歇根大学的学生就可以利用计算机帮助他们完成论文作业了。
美国媒体Campus Technology报道称，密歇根大学的一个教师队伍研发出了一个名为M-Write的辅助协作工具，这个工具应用了文本自动分析技术(automated text ATA)来审阅学生们提交的论文作业。
据了解，M-Write由两名教授研发而成，他们的初衷是想帮助学生提高写作水平，同时提高论文审阅与评分的效率。
ATA文本自动分析技术的原理是这样的：通过运用词汇匹配、题目匹配等等标准，借助不同的算法分析文本内容，从而找到学生论文中存在的问题，老师们也能通过语义分析的结果，找到需要在写作上需要帮助的学生。
在密歇根大学网站的介绍中提到，ATA语音分析技术还将被用在秋季学校的统计学课程中，当然，在评分结果反馈给学生之前，教授们需要先对机器评分的结果进行核对，必要时候进行一定的修正。
ATA文本分析的研发者之一，密歇根大学数字创新孵化中心的负责人Chris Teplovs表示，“对我们来说，对机器评分进行审核的过程是非常有趣的。不仅让我们停顿下来重新审视学生的论文，而且在一次又一次的审查中，我们能够对ATA不断优化，这样它的分析效果也就变得越来越好。”
据采用过这个工具的讲师Mitchell Dudley反馈，ATA文本分析工具简单易用，给他的审阅评分工作带来了很大的便利。与此同时，给学生带来的帮助也很大。
机器学习与分析让老师看到了学生的需求
ATA语义分析是机器学习技术应用当中的一种，目前，这项技术也已经用于很多其他的高校，作为适应性学习项目中的一种技术支持。
EDUCAUSE Center for Analysis and Research的一份报告中，对中佛罗里达大学中的适应性学习项目进行了研究，试图找到他们在一些大类课程中应用这种学习方法的案例，比如心理学概论(General Psychology)这门课。
心理学概论是一门通识类课程，其中的很多章节授课由兼职教授就可以完成。教授们认为，这门学科可以将一些独特的内容融入到教学大纲中去，实现自适应学习。在保证教学质量和学生体验的前提下，把在线的课程对学生开放，让所有学生都能获得更多的学习资源。
ECAR在研究报告中称，学生们意识到了这种项目给他们带来的好处，因此非常积极的跟随教学大纲来学习，成效很明显。
“有了新技术的帮助，适应性学习就有了更多实现的方式以及更多数据，最终提高学生的学习能力，让他们在未来更有机会获得成功”，ECAR在研究报告中这样说道。
