Towards Fully Automated Exam Grading: Fairness-Aware Recognition of Handwritten Answers with Foundation Models
迈向全自动考试评分：基于基础模型的笔迹答案公平性识别
机构 * Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), Offenburg University（奥芬堡大学机器学习和分析研究所（IMLA））
专题命中 文档图表理解 ：VLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CV、cs.AI
AI总结 提出使用视觉-语言基础模型（VLM）识别手写答案，在61份考试（3141个答案位置）上达到98.4%准确率，并通过轻量提示将假阴性率降至0.58%，实现公平的全自动评分。
Comments 11 pages, 2 figures, 3 tables
