随着教育信息化进入深水区，传统人工阅卷模式已难以满足大规模考试需求。自动阅卷系统作为人工智能与教育融合的典型产物，正在重构考试评估的底层逻辑。该系统依托光学字符识别（OCR）技术实现答卷电子化，通过自然语言处理（NLP）算法解析学生作答内容，结合深度学习模型建立多维评分体系，使客观题评判准确率突破99.8%，主观题评分一致性达到专家级水准。在基础教育领域，系统可承载百万级答题卡同时处理，将教师从重复劳动中解放；高等教育场景下，其支持复杂公式推导与编程代码的智能批改，显著提升学术评估效率。值得关注的是，系统内置的异常检测模块能实时识别雷同卷、异常作答行为，为考试公平性保驾护航。当前，该技术已形成覆盖命题组卷、智能评阅、成绩分析、教学反馈的完整生态链，不仅推动着教育评价体系的数字化转型，更成为个性化学习路径设计的重要数据支撑。