在数字化教育浪潮中，自动阅卷系统已成为提升教学效率的关键工具。本文将带您深入探索基于Web技术的自动阅卷系统开发全流程，从需求分析到最终部署，逐步构建高效智能的评分解决方案。

核心功能模块设计需要兼顾灵活性与扩展性。系统应包含试题管理、答案解析、智能评分算法三大基础组件。建议采用模块化开发思路，通过RESTful API实现前后端数据交互，确保各功能单元既能独立运作又可协同工作。

前端技术选型直接影响用户体验。推荐使用Vue.js或React框架构建响应式界面，结合HTML5 Canvas实现数学公式识别与图形题批改。样式层可采用Tailwind CSS等原子化CSS框架，快速搭建适配多终端的交互界面。

后端架构设计需注重性能与安全。Node.js配合Express框架能快速搭建服务端，数据库选择MySQL进行结构化存储，Redis用于缓存高频访问数据。关键评分算法建议封装为微服务，通过Docker容器化部署保证稳定性。

智能评分算法是系统的核心创新点。针对客观题可采用正则表达式匹配，主观题则需引入自然语言处理技术。推荐集成BERT模型进行语义分析，结合预设评分规则实现多维度自动评判。

测试与优化环节不可忽视。建议搭建Jest+Cypress测试体系，覆盖单元测试、集成测试和E2E测试。性能方面可通过负载均衡和CDN加速提升并发处理能力，日志系统使用ELK栈实现实时监控。

部署上线阶段要制定完善的运维方案。采用Nginx反向代理保障服务安全，配置Let's Encrypt SSL证书加密传输。持续集成工具Jenkins可实现自动化部署，配合Prometheus+Grafana构建可视化监控平台。

通过本教程的实践，开发者不仅能掌握自动阅卷系统的核心技术，更能深入理解现代Web开发的工程化实践。随着AI技术的持续发展，未来的阅卷系统将更加智能化，为教育数字化转型提供更强大的技术支撑。