教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀：目前，國內外眾多研究機構及公司團體針對AI大模型技術在教育考試中的應用開展了豐富理論及實踐研究。2020年，《科技部關于發布科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2020年度項目申報指南的通知》明確規劃了在2030年要實現的22個研究任務，其中涵蓋了開展多學科多題型紙筆考試和作業的智能閱卷技術研發等關鍵技術。當前研究包括“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”等理論研究，以及“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等實踐性應用研究。但綜合來看，當前研究仍缺乏全科目、全題型批改的普適性理論和技術解決方案及可量化的AI評卷質量評價標準。選題意義：隨著人工智能技術發展，傳統人工評卷方式存在諸多問題。傳統的人工評卷方式存在人力資源不足、評分效率低、評分標準不統一、主觀性強、誤差難以控制等問題。雖然網閱系統和網上評分模式在一定程度上提升了公平性和效率，控制了評分誤差波動，但仍存在組織工作和操作流程有待優化、評分誤差范圍存在波動性、準確性有待提升等問題。AI大模型技術有望為教育考試評價帶來更高效、準確和公正的評分，推動教育事業發展。研究價值：有助于深化教育考試智能化應用。如汪張龍在《認知智能大模型加速教育考試數字化轉型》中提到，認知智能大模型可以深化教育考試智能化應用、推動構建多維評價體系、促進考試人才的創新發展。AI大模型技術在教學練評測等多個場景下都有了廣泛的應用，以ChatGPT為代表的一眾生成式大模型成為AI技術創新的焦點，為教育考試現代化改革提供高效智能支持。推動構建多維評價體系。AI大模型可以根據學生的學習情況和需求，提供定制化的教學內容、方法和資源，實現個性化評估與反饋，為構建多維評價體系提供支持。促進考試人才創新發展。AI大模型技術在教育考試中的應用，能夠為學生提供個性化的學習建議和輔導，提高學習效率，培養自主學習能力，激發學生的學習興趣，挖掘他們的潛能，促進考試人才創新發展。二、研究目標、研究內容、重要觀點研究目標：本課題旨在探索認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用，構建具備可行性、可量化性的AI評卷質量評價標準體系，實現全學科、全題型的AI全自動評分。通過引入AI大模型技術，解決傳統人工評卷方式存在的人力資源不足、評分效率低、評分標準不統一、主觀性強、誤差難以控制等問題，為教育評估領域帶來更高效、準確和公正的評分，推動教育事業持續發展。研究內容：AI大模型技術在考試評分中的必要性與可行性分析：人工評分現狀呼喚AI大模型技術。傳統的人工評卷方式存在諸多問題，如人力資源不足、評分效率低、評分標準不統一、主觀性強、誤差難以控制等。雖然網閱系統和網上評分模式在一定程度上提升了公平性和效率，控制了評分誤差波動，但仍存在組織工作和操作流程有待優化、評分誤差范圍存在波動性、準確性有待提升等問題。因此，人工評分困境呼喚AI大模型技術的引入和應用。AI大模型技術的快速發展為其應用于考試評分夯實了基礎。目前，圖文識別、自然語言理解、智能評測、智能理解等AI大模型技術在教學練評測等多個場景下都有了廣泛的應用。近年來，以ChatGPT為代表的一眾生成式大模型，成為AI技術創新的焦點。AI大模型技術已成為智能時代各行各業實現智能化轉型升級的重要抓手和不可或缺的技術工具。智能學習成果認證體系構建：學習成果認證體系的發展歷程。學習成果認證體系起源于20世紀末，最初是作為教育質量保證的重要環節。經過幾十年的發展，學習成果認證體系已經從傳統的以考試結果為主要認證依據，轉變為更加注重學習過程和能力的多元化評價體系。在這一轉變過程中，認證體系逐漸引入了信息技術，尤其是在人工智能技術的推動下，智能學習成果認證體系應運而生。智能學習成果認證體系的核心要素。智能學習成果認證體系的核心要素包括多元化的認證標準、個性化的學習路徑、智能化的評估工具、透明化的認證過程。多元化的認證標準不再單一依賴于傳統的筆試成績，而是結合了學生的日常表現、項目作品、在線互動等多維度數據。個性化的學習路徑根據學生的學習進度、能力和興趣，提供定制化的學習計劃和資源。智能化的評估工具運用AI技術進行學習分析，自動評估學生的學習成果，提供即時反饋。透明化的認證過程通過區塊鏈等不可篡改的技術記錄學生的學習成果，確保認證過程的公正和透明。智能學習成果認證體系的技術支持。智能學習成果認證體系依賴于大數據分析技術、機器學習與深度學習技術、自然語言處理技術、區塊鏈技術、云計算技術等技術支持。大數據分析技術收集并分析學生的海量學習數據，以評估學生的學習狀態和成果。機器學習與深度學習技術通過算法模型預測學生的潛在能力和學習趨勢，為個性化學習提供依據。自然語言處理技術在在線互動、作業批改等環節實現自動化評估和反饋。區塊鏈技術確保學習記錄的安全、不可篡改，增強學習成果認證的公信力。云計算技術提供強大的數據處理能力和服務支持，保障認證體系的運行效率。在教育評價體系中的應用：AI大模型技術在個性化學習中的應用。大模型在個性化學習中的應用場景豐富多樣，如智能推薦學習資源、自動評估與反饋、智能路徑規劃、情感分析與干預等。大模型能夠分析學生的學習記錄、偏好和成績，推薦最適合其當前水平和需求的學習材料。學生在完成練習或測試后，大模型可提供即時評估，指出學生的錯誤并給出個性化反饋。根據學生的學習進度和能力，大模型能夠規劃最優的學習路徑，幫助學生高效掌握知識點。通過分析學生的語言和行為數據，大模型可識別學生的學習壓力和情感狀態，提供相應的心理支持。AI大模型技術在智能輔導中的應用。AI在課程設計、公案教學、課后練習、作業批改、智能閱卷、學情監測等方面發揮的作用正越來越大。比如司普教學案例寫作助手正廣泛用于教學問答、教學案例創作等場景，目前支持主觀題、客觀題等多種形態。切換成“公案教學助教”，教師還可以自定義教學內容和大綱，并通過文檔問答，引導學生發散思考，及時進行指導評價。在Khanmigo、Jogoda.ai、CourseAI等推出的智能學習輔導工具中，AI除了能在教學互動、課程安排、成績監測等方面帶來助益，隨著自身推理能力增強，還能針對數學、科學、人文等學科進行個性化輔導。目前，AI教學輔助適用較廣的，還有作業批改和閱卷。AI大模型技術在智能語言測試中的應用。智能語言測試作為智慧教育的一部分，正成為AI在教育行業的另一大風口。以國家普通話水平測試為例，國家普通話水平智能測試系統已經能在保證測試有效性和公平性的基礎上，進行大規模推廣。除了中文測試，AI英語測試作為傳統語言測試的替代品，也快速登上了市場舞臺。語言測評之外，同一賽道的AI廠商還有不少布局了AI語言教學，通過語音識別、語音合成等技術，實現對英語學習者語法、詞匯、發音等方面的糾正和強化。重要觀點：AI大模型技術可解決人工評分困境，為教育評估領域帶來更高效、準確和公正的評分，推動教育事業持續發展。AI大模型技術的優勢在于其能夠提高評分效率、準確率，降低成本，并且在跨行業的應用中也表現出強大的優勢。對于教育行業和其他行業來說，這種技術無疑將帶來革命性的改變。AI大模型技術在教育評價體系中的應用，能夠為學生提供個性化的學習建議和輔導，實現個性化評估與反饋，為構建多維評價體系提供支持。通過智能推薦學習資源、自動評估與反饋、智能路徑規劃、情感分析與干預等應用場景，大模型能夠根據學生的學習情況和需求，提供定制化的教學內容、方法和資源，實現個性化評估與反饋。AI大模型技術在教育考試中的應用，能夠為學生提供個性化的學習建議和輔導，提高學習效率，培養自主學習能力，激發學生的學習興趣，挖掘他們的潛能，促進考試人才創新發展。AI大模型技術在智能輔導中的應用，能夠為學生提供個性化的學習輔導，提高學習效率。同時，AI大模型技術在個性化學習中的應用，能夠培養學生的自主學習能力，激發學生的學習興趣，挖掘他們的潛能。三、研究思路、研究方法、創新之處研究思路：本研究以現有研究成果和實踐經驗為基礎，深入分析AI大模型技術在教育考試評價中的應用現狀和問題。首先，通過文獻分析、案例分析等方法，梳理當前AI大模型技術在教育領域的發展情況，明確其在考試評分中的必要性與可行性。接著，構建智能學習成果認證體系，從學習成果認證體系的發展歷程入手，探討其核心要素和技術支持。然后，將構建的認證體系應用于教育評價體系中，探索AI大模型技術在個性化學習、智能輔導和智能語言測試等方面的應用。最后，通過實證研究不斷優化應用實踐，構建評價標準體系，實現個性化、過程性、智能化評價。研究方法：文獻分析：收集國內外關于AI大模型技術在教育考試評價中的研究文獻，了解該領域的研究現狀和發展趨勢，為研究提供理論支持。案例分析：分析國內外成功應用AI大模型技術的教育案例，總結經驗教訓，為構建智能學習成果認證體系和教育評價體系提供實踐參考。實證研究：通過實際應用AI大模型技術進行教育考試評價，收集數據并進行分析，驗證構建的評價標準體系的有效性和可行性，不斷優化體系。創新之處：構建科學合理的智能學習成果認證體系和教育評價體系。學習成果認證體系從發展歷程、核心要素和技術支持三個方面進行構建。核心要素包括多元化的認證標準、個性化的學習路徑、智能化的評估工具和透明化的認證過程。技術支持涵蓋大數據分析技術、機器學習與深度學習技術、自然語言處理技術、區塊鏈技術和云計算技術。教育評價體系則通過AI大模型技術在個性化學習、智能輔導和智能語言測試中的應用，實現個性化評估與反饋，為構建多維評價體系提供支持。利用AI大模型技術實現個性化、過程性、智能化評價。通過大數據分析了解學生的學習習慣和知識水平，提供個性化的學習資源；實時跟蹤學生學習過程，進行評價并調整教學策略；輔助教師教學工作，自動批改作業和考試，進行成績分析；通過智能輔導系統提供實時學習幫助；增加學習的趣味性和互動性，如游戲化學習和虛擬現實技術。同時，面對AI在教育中應用的挑戰，如數據隱私和安全問題、教師與學生對AI技術的接受度、普及和應用成本等，進行深入思考和解決，推動教育更加智能化、個性化和高效化。四、研究基礎、條件保障、研究步驟1.研究基礎已有相關理論研究和實踐成果為本次課題提供了堅實的研究基礎。目前，國內外眾多研究機構及公司團體針對AI大模型技術在教育考試中的應用開展了豐富理論及實踐研究，涵蓋了基于卷積神經網絡的填空題識別與批改、語文和英語作文等主觀題智能批改、智能網閱系統設計等多方面。同時，《科技部關于發布科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2020年度項目申報指南的通知》明確規劃了教育考試智能閱卷技術研發等關鍵技術任務，為課題研究指明了方向。此外，一些科技公司在考試應用和AI評卷服務過程中積累了研究成果、實踐經驗和數據實力，如匯雋可之在認知智能生成式大語言模型領域研發的AI核心技術在考試閱卷中的應用得到了有效驗證，可之科技推出的認知智能大模型在高考閱卷中也創造和保持了多項指標的最高紀錄，成為目前唯一可實際應用于高考閱卷、具備主觀題批改能力的人工智能技術。2.條件保障為確保課題順利進行，我們具備以下條件保障。首先，擁有專業的研究團隊，團隊成員來自高等院校、省級以上研究機構等，具備豐富的教育研究經驗和專業知識，同時遵守中華人民共和國憲法和法律，堅持正確的政治方向、價值取向和研究導向。其次，擁有先進的技術設備，能夠滿足AI大模型技術在教育考試評價中的應用研究需求，如可之科技的專用服務器及設備等。最后，課題研究可獲得充足的研究經費支持，如全國教育科學規劃專項申報中的考試研究專項，教育部重點項目每項資助35萬元，一般項目每項20萬元，培育項目每項資助10萬元，為課題研究提供了資金保障。3.研究步驟本課題的研究將分為以下幾個階段：問題提出階段：通過對當前教育考試評價中人工評卷方式存在的問題進行深入分析，明確引入AI大模型技術的必要性。同時，結合國內外研究現狀，確定課題研究的方向和重點。理論研究階段：深入研究AI大模型技術在考試評分中的必要性與可行性，分析智能學習成果認證體系的發展歷程、核心要素和技術支持，探討AI大模型技術在教育評價體系中的應用理論。體系構建階段：構建智能學習成果認證體系和教育評價體系，明確多元化的認證標準、個性化的學習路徑、智能化的評估工具和透明化的認證過程等核心要素，利用大數據分析、機器學習、自然語言處理、區塊鏈、云計算等技術支持，實現個性化評估與反饋，為構建多維評價體系提供支持。應用實踐階段：將構建的體系應用于實際教育考試評價中，探索AI大模型技術在個性化學習、智能輔導和智能語言測試等方面的應用實踐，如智能推薦學習資源、自動評估與反饋、智能路徑規劃、情感分析與干預等，以及在課程設計、（全文共5524字）認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值目前，教育考試評價領域正面臨著一系列挑戰。在傳統的教育考試評價中，人工評分存在著諸多問題。一方面，人力資源不足、評分效率低是普遍存在的困境。尤其是在一些非高利害考試中，缺乏足夠的評卷教師，導致評分工作壓力巨大。另一方面，評分標準不統一、主觀性強以及誤差難以控制等問題也嚴重影響著考試評價的公正性和準確性。例如，評卷教師在理解評分標準時可能出現偏差，使得具體評卷時存在評分標準不一致的情況。同時，人類個體之間的認知差異以及個體本身情緒、疲勞度等影響因素的波動，會造成評分的系統化誤差以及誤差波動。此外，考生作答筆跡潦草也會影響人工批閱的評判。這些問題使得傳統的人工評分準確性仍有待提升。隨著科技的不斷發展，AI大模型技術在教育考試閱卷中的應用探索成為研究熱點。圖文識別、自然語言理解、智能評測、智能理解等AI大模型技術在教學練評測等多個場景下都有了廣泛的應用。近年來，以ChatGPT為代表的一眾生成式大模型，成為AI技術創新的焦點。AI大模型技術已成為智能時代各行各業實現智能化轉型升級的重要抓手和不可或缺的技術工具。目前，國內外眾多研究機構以及公司團體針對AI大模型技術在教育考試中的應用開展了豐富的理論及實踐應用研究。例如，“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”等理論研究，以及“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等實踐性應用研究。但綜合來看，當前研究仍缺乏在全科目、全題型批改前提下的普適性理論和技術解決方案，缺乏具備可操作性和可量化的AI評卷質量評價標準。教育考試評價領域正邁向智能化時代，AI大模型技術的應用有助于解決人工評分的諸多問題，推動教育事業持續發展，具有重要的選題意義。認知智能大模型技術在教育考試評價中具有深化智能化應用、推動構建多維評價體系等研究價值。具體來說，AI大模型技術可以在教育評估領域實現更為高效、準確和公正的評分，進而推動教育事業的持續發展。例如，匯雋可之將其在認知智能生成式大語言模型領域研發的AI核心技術應用于考試閱卷工作，經過3年的實踐與完善，該系統在AI評卷速度、輔助定標成效、AI評分質量等方面均得到有效驗證。目前，AI大模型技術在教育考試全題型閱卷工作中已成功實現輔助評分功能，未來有望在各類考試中逐步替代人工，最終實現AI全自動評分。二、研究目標、研究內容、重要觀點1.研究目標、內容與重要觀點研究目標：本課題旨在探索認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用，具體目標是實現全題型自動評分，并建立可量化的評卷質量評價標準體系。通過引入先進的人工智能技術，提升教育考試評價的效率、準確性和公正性，推動教育考試數字化轉型。研究內容：AI大模型技術在多場景的應用：包括試題命制、交互式語言測試、智能化評閱卷等場景。在試題命制方面，利用大模型的強大語言理解和生成能力，輔助生成高質量的試題，提高試題的多樣性和針對性。在交互式語言測試中，通過智能對話和實時反饋，提升學生的語言表達和溝通能力。在智能化評閱卷場景下，實現對各類題型的自動評分，減少人工評分的誤差和主觀性。對教育考試評價體系的影響：認知智能大模型技術的應用將對教育考試評價體系產生深遠影響。它可以優化評卷流程，提高評分的一致性和準確性，為教育決策提供更可靠的數據支持。同時，也有助于推動教育評價從單一的成績評價向多元化、綜合化的評價模式轉變，促進學生全面發展。重要觀點：認知智能大模型技術可以為教育考試評價提供高效、準確和公正的評分，促進教育考試數字化轉型。隨著科技的不斷發展，以ChatGPT為代表的生成式大模型成為AI技術創新的焦點，AI大模型技術已成為各行各業實現智能化轉型升級的重要工具。在教育考試領域，大模型技術可以深化教育考試智能化應用，推動構建多維評價體系。例如，匯雋可之將其在認知智能生成式大語言模型領域研發的AI核心技術應用于考試閱卷工作，經過實踐與完善，在AI評卷速度、輔助定標成效、AI評分質量等方面均得到有效驗證。目前，AI大模型技術在教育考試全題型閱卷工作中已成功實現輔助評分功能，未來有望在各類考試中逐步替代人工，最終實現AI全自動評分。2.推動教育考試評價體系完善與創新人才培養完善教育考試評價體系：通過對認知智能大模型技術的研究，我們可以不斷優化教育考試評價的方法和手段，提高評價的科學性和有效性。建立可量化的評卷質量評價標準體系，有助于規范評分過程，減少誤差，確保評價結果的公正性和可靠性。同時，大模型技術的應用也可以促進教育考試評價從傳統的以成績為主要依據向更加注重學生綜合素質和能力的評價模式轉變，推動教育評價體系的多元化發展。為培養創新人才提供支持：教育的最終目的是培養具有創新精神和實踐能力的人才。認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用，可以為學生提供更加個性化、精準化的學習反饋和指導，幫助他們發現自己的優勢和不足，激發學習興趣和創新潛力。此外，大模型技術還可以為教師提供更多的教學資源和教學方法，促進教學質量的提升，為培養創新人才創造良好的教育環境。三、研究思路、研究方法、創新之處1.研究思路、方法與創新點闡述研究思路以問題為導向，深入分析人工評分的現狀和問題，明確AI大模型技術在教育考試評價中應用的可行性和必要性。當前人工評分存在人力資源不足、評分效率低、標準不統一、主觀性強、誤差難控制等問題，這些困境呼喚AI大模型技術的引入。例如，在一些非高利害考試中，評卷教師短缺，且個別教師對評分標準理解有偏差，導致評分不一致；同時，人類個體認知差異、情緒和疲勞等因素會造成系統化誤差，操作規范性限制也可能產生無規律的操作性誤差，此外，教師長時間評卷易疲勞、難以完全排除主觀性，考生筆跡潦草也影響評判，這些都使得人工評分的準確性有待提升。研究方法包括文獻研究法、實證研究法、案例分析法等。通過文獻研究，了解國內外AI大模型技術在教育考試中的應用現狀及發展趨勢；實證研究則以實際考試數據為基礎，驗證AI大模型的評分效果；案例分析則選取成功應用AI大模型的教育考試案例，深入剖析其應用模式和成效。創新之處在于探索全科目、全題型批改前提下的普適性理論和技術解決方案，以及建立可量化的AI評卷質量評價標準。目前，雖然已有眾多研究機構和公司團體開展了AI大模型在教育考試中的應用研究，但仍缺乏全科目、全題型批改的普適性方案和可量化評價標準。例如，匯雋可之將其在認知智能生成式大語言模型領域研發的AI核心技術應用于考試閱卷工作，經過3年實踐與完善，在AI評卷速度、輔助定標成效、AI評分質量等方面得到有效驗證，目前已成功實現輔助評分功能，未來有望逐步替代人工實現AI全自動評分。2.多方法結合的深入研究結合多種研究方法，深入研究認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用，為教育考試評價提供新的思路和方法。文獻研究可以梳理國內外相關理論和實踐成果，為實證研究和案例分析提供理論基礎；實證研究通過收集實際數據，驗證AI大模型的有效性和可靠性；案例分析則可以從具體應用中總結經驗教訓，為推廣AI大模型技術提供參考。例如，通過對“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”等理論研究，以及“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等實踐性應用研究的文獻分析，了解AI大模型技術的發展歷程和應用現狀。同時，選取匯雋可之等公司的實際應用案例進行深入分析，探討其在全題型閱卷中的技術方案和成效，為建立普適性理論和技術解決方案提供借鑒。此外，通過實證研究，對比人工評分和AI大模型評分的結果，分析誤差來源和改進方向，為建立可量化的AI評卷質量評價標準奠定基礎。四、研究基礎、條件保障、研究步驟1.研究基礎、條件保障與研究步驟概述研究基礎：國內外在認知智能大模型技術在教育考試評價中的相關研究成果豐富。例如，有“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”等理論研究，以及“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等實踐性應用研究。同時，圖文識別、自然語言理解、智能評測、智能理解等AI大模型技術在教學練評測等多個場景下已有廣泛應用，以ChatGPT為代表的生成式大模型更是成為AI技術創新的焦點。此外，匯雋可之將其在認知智能生成式大語言模型領域研發的AI核心技術應用于考試閱卷工作，經過3年實踐與完善，在AI評卷速度、輔助定標成效、AI評分質量等方面均得到有效驗證，為本次課題研究提供了實踐經驗和數據實力。條件保障：專業能力：研究團隊具備專業的教育理論知識和人工智能技術背景，能夠深入開展認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用研究。設備支持：擁有先進的計算機設備和軟件系統，能夠滿足AI大模型技術的研發和應用需求。資金支持：可通過申報全國教育科學規劃專項中的教育考試研究專項獲得資助，其中教育部重點項目每項資助35萬元，一般項目每項20萬元，培育項目每項資助10萬元，為課題研究提供資金保障。研究步驟：分為問題提出、文獻研究、實證研究、結果分析和結論總結等階段。問題提出：明確傳統人工評分在教育考試評價中存在的問題，如人力資源不足、評分效率低、標準不統一、主觀性強、誤差難控制等，呼喚AI大模型技術的引入。文獻研究：通過查閱國內外相關文獻，了解AI大模型技術在教育考試中的應用現狀及發展趨勢，為課題研究提供理論基礎。實證研究：以實際考試數據為基礎，驗證AI大模型的評分效果，分析誤差來源和改進方向。結果分析：對實證研究結果進行深入分析，評估AI大模型技術在教育考試評價中的應用效果，建立可量化的AI評卷質量評價標準。結論總結：總結課題研究成果，提出未來發展方向和建議。2.充分利用基礎與保障推進課題研究充分利用研究基礎和條件保障，按照研究步驟有序推進課題研究，確保研究成果的科學性和實用性。在研究過程中，不斷整合國內外相關研究成果，借鑒匯雋可之等公司的（全文共4391字）教育科學規劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創新鑄魂興未來。認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用研究課題設計論證一、研究現狀、選題意義、研究價值研究現狀：目前，認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用已成為研究熱點和發展重點。國內外眾多研究機構和公司團體針對AI大模型技術在教育考試中的應用開展了豐富的理論及實踐應用研究。例如，“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”等理論研究，以及“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等實踐性應用研究。但綜合來看，當前研究仍缺乏在全科目、全題型批改前提下的普適性理論和技術解決方案，以及具備可操作性和可量化的AI評卷質量評價標準。選題意義：傳統人工評卷方式存在人力資源不足、評分效率低、評分標準不統一、主觀性強、誤差難以控制等問題。隨著網閱系統和網上評分模式的普及，人工評分的公平性和效率得到提升，但仍存在一些問題。例如，人工評分的組織工作和操作流程有待優化，評分誤差范圍存在波動性，準確性有待提升。因此，認知智能大模型技術的引入可以提高教育評估的效率、準確性和公正性，推動教育事業的持續發展。研究價值：深化教育考試智能化應用，推動構建多維評價體系，促進考試人才的創新發展。例如，通過AI大模型技術，可以實現對學生學習過程的實時跟蹤和個性化評價，為學生提供個性化的學習建議和路徑。同時，AI大模型技術還可以為教育決策提供數據支持，構建和優化教育評價模型，制定和調整教育政策，提高教育質量和公平性。二、研究目標、研究內容、重要觀點1.研究目標本課題旨在構建認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用體系。具體來說，通過深入研究和實踐，提高評卷效率和質量，為教育考試改革發展提供決策支撐。隨著人工智能技術的不斷發展，認知智能大模型已成為重要的智能化工具。在教育考試評價領域，其應用具有巨大潛力。通過構建完善的應用體系，可以充分發揮認知智能大模型的優勢，實現更高效、準確的評卷，為教育決策提供有力支持。2.研究內容（1）探索認知智能大模型技術在試題命制場景的應用認知智能大模型可以通過分析大量的教育數據和考試題目，為試題命制提供新的思路和方法。例如，利用其強大的語言理解和生成能力，可以生成高質量的題目，確保題目涵蓋廣泛的知識點，同時具有一定的難度和區分度。此外，大模型還可以對現有題目進行優化和改進，提高題目質量。（2）探索認知智能大模型技術在交互式語言測試場景的應用在交互式語言測試中，認知智能大模型可以實現與考生的自然交互，提供實時的反饋和評價。例如，考生可以通過與大模型進行對話，進行口語測試，大模型可以準確地評估考生的語言表達能力、語法準確性和流利度。同時，大模型還可以為考生提供個性化的學習建議，幫助他們提高語言水平。（3）探索認知智能大模型技術在智能化評閱卷場景的應用如前文所述，傳統的人工評卷方式存在諸多問題，而認知智能大模型技術可以為評閱卷帶來新的解決方案。大模型可以快速準確地識別和批改各種題型，包括主觀題和客觀題。通過對考生答案的語義理解和分析，大模型可以給出客觀公正的評分，減少評分誤差。此外，大模型還可以對評卷結果進行統計和分析，為教學提供反饋。（4）探索認知智能大模型技術在拓展基于考試數據的教育評價場景的應用認知智能大模型可以對考試數據進行深入挖掘和分析，拓展教育評價的維度和深度。例如，通過分析考生的答題情況，可以了解考生的知識掌握程度、學習能力和思維方式。同時，大模型還可以結合其他教育數據，如學生的學習記錄、作業完成情況等，為學生提供全面的評價報告，幫助教師和家長更好地了解學生的學習狀況。（5）探索認知智能大模型技術在智能化考試管理與服務場景的應用在考試管理與服務方面，認知智能大模型可以實現自動化的考試安排、監考和成績發布。例如，大模型可以根據考生的報名信息和考試要求，自動安排考場和座位。在考試過程中，大模型可以通過監控攝像頭和傳感器，實時監測考場情況，確保考試的公平公正。考試結束后，大模型可以快速處理成績，及時發布給考生和相關部門。3.重要觀點認知智能大模型技術為教育考試評價帶來了諸多優勢，主要包括以下幾個方面：（1）客觀公正大模型通過對大量數據的學習和分析，可以建立客觀的評價標準，避免人工評分中的主觀性和誤差。無論是客觀題還是主觀題，大模型都能根據預設的規則和算法進行準確評分，確保評價結果的一致性和公正性。（2）全面細致認知智能大模型可以對考生的答案進行全面深入的分析，不僅關注答案的正確性，還能評估考生的思維過程、邏輯推理和語言表達能力。這種全面細致的評價方式可以更好地反映考生的真實水平，為教學提供更有價值的反饋。（3）即時反饋在交互式語言測試和智能化評閱卷場景中，認知智能大模型可以為考生提供即時反饋。考生可以在答題后立即了解自己的表現和不足之處，及時調整學習策略。這種即時反饋有助于提高學習效率，促進學生的自主學習。（4）個性化評價大模型可以根據每個考生的答題情況和學習記錄，為其提供個性化的評價報告和學習建議。不同學生的學習需求和能力水平各不相同，個性化評價可以更好地滿足學生的個性化發展，幫助他們在學習中取得更大的進步。三、研究思路、研究方法、創新之處1.研究思路本課題以現有研究成果為基礎，深入分析認知智能大模型技術的特點和優勢。例如，參考匯雋可之（深圳）人工智能科技有限公司在考試應用和AI評卷服務過程中的實踐經驗，以及眾多國內外研究機構和公司團體在教育考試中的應用研究。結合教育考試評價的實際需求，尤其是針對傳統人工評卷方式存在的問題，如人力資源不足、評分效率低、標準不統一等，構建認知智能大模型技術在教育考試評價中的應用體系。具體而言，先探索該技術在試題命制、交互式語言測試、智能化評閱卷、拓展教育評價、智能化考試管理與服務等場景的應用，然后進行實踐驗證，不斷優化和完善應用體系。2.研究方法文獻分析：通過查閱相關文獻，了解認知智能大模型技術在教育考試中的應用現狀和發展趨勢。如查閱《科技部關于發布科技創新2030—“新一代人工智能”重大項目2020年度項目申報指南的通知》，明確智能閱卷技術的研究任務和方向；參考“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”等理論研究，以及“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等實踐性應用研究。案例分析：分析實際應用案例，總結成功經驗和存在的問題。例如，分析“人工智能在普通高考網上評卷中的應用研究”成果，了解智能評分在效率和準確性方面的優勢，以及在接口定義、網絡和硬件系統部署、軟件系統升級更新等方面需要解決的技術問題；研究可之科技在高考閱卷中的應用，了解認知智能大模型在“批改題型”“批改準確率”“人機一致率”等方面的表現，以及為專家組評分提供參考依據的作用。實證研究：通過實際應用認知智能大模型技術進行教育考試評價，收集數據并進行分析，驗證其效果和可行性。如在部分考試中嘗試使用AI大模型技術進行全題型閱卷，對比人工評分和AI評分的結果，分析誤差產生的原因和改進的方向。3.創新之處提出全科目、全題型批改前提下的認知智能大模型技術應用方案：當前研究仍缺乏在全科目、全題型批改前提下的普適性理論和技術解決方案。本課題旨在探索未來“全學科、全題型”前提條件下AI全自動評分的可行性方向，結合圖文識別、自然語言理解、智能評測、智能理解等技術，實現對各種題型的準確批改，包括主觀題和客觀題。例如，利用可之科技的認知智能大模型，理解學生答題的語言語義及推導邏輯，獨立解題并發現新解法，提高批改的準確性和全面性。建立可量化的AI評卷質量評價標準：目前缺乏具備可操作性和可量化的AI評卷質量評價標準。本課題將以匯雋可之（深圳）人工智能科技有限公司的實踐經驗為基礎，結合實際應用案例和實證研究結果，建立一套可量化的AI評卷質量評價標準體系。例如，從批改準確率、人機一致率、批改速度等方面進行量化評價，確保AI評卷的質量和可靠性。同時，通過對AI評分結果的分析，為改進模型提供依據，不斷提高AI評卷的質量和水平。四、研究基礎、條件保障、研究步驟研究基礎：已有相關研究成果和實踐經驗：目前國內外眾多研究機構和公司團體針對AI大模型技術在教育考試中的應用開展了豐富的理論及實踐應用研究，如“基于卷積神經網絡開展填空題的識別與批改”“使用人工特征方案和深度學習方案開展語文、英語作文等主觀題目智能批改”“智能網閱系統設計”“人工智能技術在考試命題、英語聽說考試、紙筆考試評卷和標準化考場建設中的應用”等。匯雋可之（深圳）人工智能科技有限公司也將其在認知智能生成式大語言模型領域研發的AI核心技術應用于考試閱卷工作，經過3年的實踐與完善，該系統在AI評卷速度、輔助定標成效、AI評分質量等方面均得到有效驗證。具備一定的數據資源和技術實力：隨著圖文識別、自然語言理解、智能評測、智能理解技術的突破，AI大模型技術在教學練評測等多個場景下都有了廣泛的應用。目前，AI大模型技術在教育考試全題型閱卷工作中已成功實現輔助評分功能，