基于神经网络的纸笔手写规范汉字量化评价研究

摘要

汉字书写教育是我国素质教育的重要内容之一.当前，我国中小学生规范汉字书写教育存在两大问题：1)缺乏有效指导，规范汉字书写要领以定性描述为主，细节要点的量化特征没有体现，学生无法准确把握书写细节；2)缺乏有效的评价，大部分教师或家长对学生的书写只能给出整体的定性评价，无法给出精准的细节评价.针对上述问题，该文开展日常自然书写场景下纸笔手写规范汉字的量化评价研究，主要包括三个方面的工作：1)利用手写汉字的骨架图像和预评价结果构建基于卷积神经网络的分类评价模型，实现对手写汉字书写规范性的自动分类评价；2)基于手写汉字笔段属性数据实现对书写细节的量化评价，并给出书写调整的建议；3)利用手写汉字各项书写规则的书写规范性评分，构建基于多元线性回归的书写评分模型，实现对手写汉字整字书写质量的评价.

关键词

规范汉字 / 书写规则 / 量化评价

基金资助

教育部人文社会科学研究规划基金项目(22YJAZH093); 科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(2022ZD0117105); 苏州市职业大学专业(群)服务产业发展专项课题(SZD2022ZX005)