1)Распознавание образов с помощью Deep Learning позволит перевести в цифру даже рукописный текст. Это уже работающая технология. Нейросеть распознаёт образы лучше человека.
2)Орфографические ошибки находит алгоритм, который встроен, например, в Word. Лучше среднего человека находит ошибки. Так что проверку диктанта можно доверить компьютеру. Хуже не будет.
3)Оценить сочинение тоже больших проблем не представляет. Обученные сетки переписывают тексты под Достоевского, под Толстого, под Набокова. Легко. На основе таких подходов можно организовать проверку на "качество сочинения". Если там будет что-то экстравагантное про Гаврилу или а ля Даниил Хармс, то без учителя пока нельзя. Но по мере обучения сетки на плохих сочинениях будет оцениваться сочинение на двойку. С течением времени и накоплении данных в базе плохих сочинений. Типа, вот так точно не надо!!!
4)Сложнее проверить решение задач по математике и физике. Здесь перед тем, как формировать обучающий нейросеть массив, необходимо разработать некую онтологическую базу знаний, позволяющую формализовать задачи, решения задач ( ответы ) и процесс перехода от условия к ответу. Это серьёзная поисковая задача, требующая привлечения некоторого количества специалистов и немаленького финансирования. Результатом должен стать цифровой учитель, которого трудно или невозможно отличить от настоящего учителя. Насколько мне известно, ещё ни одно правительство денег на такой проект не выделяло.