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Article summary:
1. 在COVID-19大流行期间，线上教育系统变得必要，但对于短文和论述型回答的自动评分仍然存在问题。
2. 多项选择题可以通过基本的计算机语言和方法进行评估，但对于短文和论述型回答则需要使用自然语言处理和机器学习方法。
3. 数据增强是一种用于自动作文评分的技术，可以通过Transformer模型来实现。
Article analysis:
对于上述文章的批判性分析如下：
1. 潜在偏见及其来源：文章没有明确提到在线教育系统的优点和缺点，只强调了其必要性。这可能导致读者对在线教育系统的全面评估产生偏见。
2. 片面报道：文章只关注了自动化评分在问答题中的应用，但没有提及其他可能的评估方法或技术。这种片面报道可能会给读者一种认为自动化评分是唯一有效的方法的印象。
3. 无根据的主张：文章声称使用基本计算机语言和方法（如模式匹配和语言处理）难以评估论文，但没有提供任何支持这一主张的证据。这使得读者难以相信该主张的可靠性。
4. 缺失的考虑点：文章没有讨论自动化评分在实际应用中可能遇到的挑战或限制。例如，是否存在某些类型的问题无法通过自动化评分来准确评估，或者是否存在潜在的误差来源等等。
5. 所提出主张的缺失证据：文章提出了使用NLP和机器学习方法进行自动化评分是解决问答题评估问题的关键，但没有提供任何相关研究或实验证据来支持这一主张。
6. 未探索的反驳：文章没有探讨可能存在的反对自动化评分的观点或研究结果。这种未探索的反驳可能导致读者对自动化评分的有效性和可靠性产生怀疑。
7. 宣传内容：文章在介绍中使用了“essential”、“employ”等词语，给读者一种自动化评分是不可或缺且必然成功的印象。这种宣传内容可能会影响读者对该技术的客观看法。
8. 偏袒：文章没有提及任何与自动化评分相关的潜在风险或负面影响。这种偏袒可能导致读者对该技术的潜在问题缺乏警惕性。
总体而言，上述文章存在着片面报道、无根据的主张、缺失考虑点以及偏袒等问题。为了提高其可信度和客观性，作者应该更全面地讨论在线教育系统和自动化评分技术，并提供相关证据和数据来支持其主张。此外，作者还应该注意到可能存在的风险和负面影响，并平等地呈现双方观点。