1.一种应用于考试批阅的大数据采集和分析方法，其特征在于，其包括以下步骤：
S 1后台服务器存储有题库，题库中存储有海量试题和解析；
S 2从题库中多维度提取试题，自动组卷，生成用于印刷的标准化试卷的电子试卷，试卷生成时自动生成验证点位，并且每份试卷生成解析说明书；
S 3自动阅卷：采用扫描仪采集试卷图像，自动阅卷机得到试卷图像，自动阅卷机根据解析说明书上的解析寻找试卷上的验证点位，验证点位匹配后自动解析试卷信息；
S 4自动解析试卷信息时，与后台服务器的题库答案进行匹配，匹配成功后，直接反馈批阅结果；
S 5自动记录批阅痕迹，自动收藏错题，和订正错题答案。
2.根据权利要求1所述的一种应用于考试批阅的大数据采集和分析方法，其特征在于，S 2中自动组卷的方式包括：以章节目录组卷、以知识点组卷、以试卷整体组卷。
3.根据权利要求1或2所述的一种应用于考试批阅的大数据采集和分析方法，其特征在于，S 2中的验证点位包括：试卷标记点、试题标记点、二维码。
4.根据权利要求1所述的一种应用于考试批阅的大数据采集和分析方法，其特征在于，S 3的步骤包括：
S 301对图像进行滤波、二值化预处理；
S 302获取试卷各个页面的图像，分别对获取的各个页面图像进行验证点位和图像切割标志点的提取，然后分别对提取的验证点位和图像切割标志点进行区别，然后根据各个页面的图像页面标志点对试卷所有页面图像的验证点位进行排列；
S 303对页面图像上的验证点位和解析说明书上解析的验证点位相匹配，匹配后的验证点位，标志着试卷上的试题与解析匹配成功。
5.根据权利要求4所述的一种应用于考试批阅的大数据采集和分析方法，其特征在于，页面图像的验证点位包括：页码标志点、题目标志点、选项标志点、解析标志点、答案标志点、图像切割标志点。