青穎飛帆副總經理、聯合創始人陳文鑫：字譜自研LLM AI+高校教育場景的融合應用

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

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青穎飛帆副總經理、聯合創始人陳文鑫：字譜自研LLM AI+高校教育場景的融合應用

青穎飛帆副總經理、聯合創始人陳文鑫

●字譜AI利用LLM，深度學習語料庫，能夠結合前沿預訓練策略和群體Agent工程技術，構建個性化算法模型，賦能高校論文應用高效落地。目前，該模型已成功服務全國100多所高校，累計智能評審超兩百萬次，服務師生用戶超十萬人次，成為眾多院校信賴的智能指導工具，真正實現“AI+高校教育場景”的深度融合應用，賦能學歷教育高質量智能發展。

●教育部論文抽檢機制為：合格學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月反饋結果。數據顯示，全日制本科生論文抽檢不合格率為2.1%，而繼續教育論文不合格率高達19.8%。多數高校明確知曉約20% 的論文質量存在問題，但難以精準定位具體篇目，需投入大量師資進行評審復查，尤其是繼續教育領域師資緊張，部分教師需指導30—50名學生，工作壓力極大，字譜AI“學術大模型”正是為解決這一痛點問題而生。

●字譜AI“學術大模型”的核心運作流程是：高校可將一學期的論文（數百篇至數千篇均可）上傳至專屬大模型賬號，系統會依據教育部及各省論文抽檢量表進行全面打分，生成詳細打分報告，精準識別出可能不合格的篇目。其打分依據源于對全國100余所高校、100多萬篇論文數據的積累，且針對數學、物理、工程、語文等不同學科分別訓練專項模型，確保打分標準與專家評審一致。以一篇授權演示的繼續教育類論文為例，題目為《智能技術在電氣工程自動化控制中的應用》，實際內容主要圍繞交通信號燈的PLC控制系統設計。模型對該文進行評測后，給出57分的評分，并指出主要問題：題目與內容不符、關鍵內容缺失。這與專家評審意見“題目過于寬泛，設計內容與題目有較大偏差”“第五章內容過于簡單，未描述調試過程”高度一致。

●該模型的技術原理并不復雜：以基礎大模型為依托，導入高校歷年論文的分數、專家評語、標簽等數據進行專項訓練，使其能夠模仿專家評審邏輯，結合抽檢量表對論文進行精準打分。對于高校而言，若能提前通過該模型鎖定高風險不合格論文，可大幅降低師資投入成本，提升論文質量管控效率。

觀點整理/主筆 何曼

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來源丨《在線學習》2025（第二十四屆）中國遠程教育大會專刊