降低教师重复劳动，提高学习评测的自动化和智能化水平是人工智能在教育评测领域的研究热点之一。在此背景下，本研究设计并开发了基于斜抛运动的探究学习场景，通过搭建人工神经网络，提取参考答案的关键短语辅助分词，训练人工标注的数据完成智能批改算法的设计，并将操作数量与探究结论的比值作为学生探究能力的指标。结果表明，基于辅助分词的人工智能批改算法对问答短句评判有较高的准确性，进而能实现对学生探究能力的评判；高中生中探究能力强的学生比例低于大学生，但相同能力聚类的学生之间能力没有显著差异。
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