2025年11月26日—27日，以“智啟新程·重塑生態(tài)·賦能未來”為主題的2025（第二十四屆）中國遠(yuǎn)程教育大會在北京舉行。大會圍繞數(shù)字賦能終身教育的主題，進行理論的交鋒與實踐的探討，為行業(yè)進步貢獻(xiàn)了智慧。青穎飛帆副總經(jīng)理、聯(lián)合創(chuàng)始人陳文鑫出席大會主論壇并作主題報告。

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青穎飛帆副總經(jīng)理、聯(lián)合創(chuàng)始人陳文鑫：字譜自研LLM AI+高校教育場景的融合應(yīng)用

青穎飛帆副總經(jīng)理、聯(lián)合創(chuàng)始人陳文鑫

●字譜AI利用LLM，深度學(xué)習(xí)語料庫，能夠結(jié)合前沿預(yù)訓(xùn)練策略和群體Agent工程技術(shù)，構(gòu)建個性化算法模型，賦能高校論文應(yīng)用高效落地。目前，該模型已成功服務(wù)全國100多所高校，累計智能評審超兩百萬次，服務(wù)師生用戶超十萬人次，成為眾多院校信賴的智能指導(dǎo)工具，真正實現(xiàn)“AI+高校教育場景”的深度融合應(yīng)用，賦能學(xué)歷教育高質(zhì)量智能發(fā)展。

●教育部論文抽檢機制為：合格學(xué)位論文上傳至教育部門平臺后，按不低于2% 比例隨機抽檢，通常9月提交后次年5月反饋結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，全日制本科生論文抽檢不合格率為2.1%，而繼續(xù)教育論文不合格率高達(dá)19.8%。多數(shù)高校明確知曉約20% 的論文質(zhì)量存在問題，但難以精準(zhǔn)定位具體篇目，需投入大量師資進行評審復(fù)查，尤其是繼續(xù)教育領(lǐng)域師資緊張，部分教師需指導(dǎo)30—50名學(xué)生，工作壓力極大，字譜AI“學(xué)術(shù)大模型”正是為解決這一痛點問題而生。

●字譜AI“學(xué)術(shù)大模型”的核心運作流程是：高校可將一學(xué)期的論文（數(shù)百篇至數(shù)千篇均可）上傳至專屬大模型賬號，系統(tǒng)會依據(jù)教育部及各省論文抽檢量表進行全面打分，生成詳細(xì)打分報告，精準(zhǔn)識別出可能不合格的篇目。其打分依據(jù)源于對全國100余所高校、100多萬篇論文數(shù)據(jù)的積累，且針對數(shù)學(xué)、物理、工程、語文等不同學(xué)科分別訓(xùn)練專項模型，確保打分標(biāo)準(zhǔn)與專家評審一致。以一篇授權(quán)演示的繼續(xù)教育類論文為例，題目為《智能技術(shù)在電氣工程自動化控制中的應(yīng)用》，實際內(nèi)容主要圍繞交通信號燈的PLC控制系統(tǒng)設(shè)計。模型對該文進行評測后，給出57分的評分，并指出主要問題：題目與內(nèi)容不符、關(guān)鍵內(nèi)容缺失。這與專家評審意見“題目過于寬泛，設(shè)計內(nèi)容與題目有較大偏差”“第五章內(nèi)容過于簡單，未描述調(diào)試過程”高度一致。

●該模型的技術(shù)原理并不復(fù)雜：以基礎(chǔ)大模型為依托，導(dǎo)入高校歷年論文的分?jǐn)?shù)、專家評語、標(biāo)簽等數(shù)據(jù)進行專項訓(xùn)練，使其能夠模仿專家評審邏輯，結(jié)合抽檢量表對論文進行精準(zhǔn)打分。對于高校而言，若能提前通過該模型鎖定高風(fēng)險不合格論文，可大幅降低師資投入成本，提升論文質(zhì)量管控效率。

觀點整理/主筆 何曼

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來源丨《在線學(xué)習(xí)》2025（第二十四屆）中國遠(yuǎn)程教育大會?？?/p>