开题报告内容：（包括拟研究或解决的问题、采用的研究手段及文献综述，不少于2000字）
一、研究的背景及意义
为顺应“互联网＋”的时代潮流，现代化的网络阅卷系统逐渐取代了传统的手工阅卷，其快捷性、准确性、公平性、安全性使它很快在中小学和高等院校中快速普及，进一步推进了“互联网＋教育”的发展。不再局限于中考、高考等大型考试，学校中的期中期末考试大多也采用网络阅卷的方式。
目前，网络阅卷已经成为各种考试的至关重要的环节，成为“互联网 教育”的重要组成部分，它的快捷性、准确性、公平性、安全性被广大师生乃至整个社会密切关注[1]。随着考生的不断增多，人们对网络阅卷系统的阅卷效率的要求进一步提高；同时，为顺应“互联网 教育”的精准性要求，网络阅卷系统需要体现出主观题每个得分点的得分情况，以便于对考生做进一步的知识点学习情况分析与评价，为精确化的教育提供服务。
二、课题解决的问题
当今，一些网络阅卷系统仍存在一些不足：
其一，部分网络阅卷系统的主观题的得分情况需要阅卷老师进行涂卡表示，这使阅卷老师的阅卷过程变得繁琐，耗费阅卷老师的体力与精力，同时，在阅卷老师极度疲劳的情况下，这增加了老师错涂、漏涂的风险，使整个阅卷系统的安全性得不到保证。
其二，目前的网络阅卷系统对于大题只统计一整题的得分，做不到将分数落实到每一个知识点，这不利于对于考生的得分进行深加工、分析和评价，不能充分体现出考生对于每个知识点的掌握情况， 从而不能实现便捷化的精准教育。
其三，部分网络阅卷系统的大题通过鼠标或键盘进行判分，“判而无痕”的情况对于中、高考等大型考试没有影响，可是对于平时测试性考试来说并不友好。考生由于拿到下发的答题卡并无判分痕迹，不能直观地看出各个环节的失分情况，无法了解到阅卷老师对于自己答案的看法，于是出现老师把自己班级的考卷再判一遍分的情况，使得平时的测试性考试更为繁琐，重复劳动[1]。
本课题拟基于Tensorflow实现手写数字识别，并将该模型应用于网络阅卷系统的试卷扫描环节，对现有的网络阅卷模式进行一些改良，通过该手写数字识别技术，便于阅卷老师直接在试卷特定区域写上得分，简化网络阅卷系统的判卷过程，细化知识点的得分情况。同时，通过研究该手写数字识别模型的置信度控制，进一步确保网络阅卷系统的安全性与准确性。
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