2025年11月26日—27日，以“智启新程·重塑生态·赋能未来”为主题的2025（第二十四届）中国远程教育大会在北京举行。大会围绕数字赋能终身教育的主题，进行理论的交锋与实践的探讨，为行业进步贡献了智慧。青颖飞帆副总经理、联合创始人陈文鑫出席大会主论坛并作主题报告。
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青颖飞帆副总经理、联合创始人陈文鑫：字谱自研LLM AI+高校教育场景的融合应用
青颖飞帆副总经理、联合创始人陈文鑫
●字谱AI利用LLM，深度学习语料库，能够结合前沿预训练策略和群体Agent工程技术，构建个性化算法模型，赋能高校论文应用高效落地。目前，该模型已成功服务全国100多所高校，累计智能评审超两百万次，服务师生用户超十万人次，成为众多院校信赖的智能指导工具，真正实现“AI+高校教育场景”的深度融合应用，赋能学历教育高质量智能发展。
●教育部论文抽检机制为：合格学位论文上传至教育部门平台后，按不低于2% 比例随机抽检，通常9月提交后次年5月反馈结果。数据显示，全日制本科生论文抽检不合格率为2.1%，而继续教育论文不合格率高达19.8%。多数高校明确知晓约20% 的论文质量存在问题，但难以精准定位具体篇目，需投入大量师资进行评审复查，尤其是继续教育领域师资紧张，部分教师需指导30—50名学生，工作压力极大，字谱AI“学术大模型”正是为解决这一痛点问题而生。
●字谱AI“学术大模型”的核心运作流程是：高校可将一学期的论文（数百篇至数千篇均可）上传至专属大模型账号，系统会依据教育部及各省论文抽检量表进行全面打分，生成详细打分报告，精准识别出可能不合格的篇目。其打分依据源于对全国100余所高校、100多万篇论文数据的积累，且针对数学、物理、工程、语文等不同学科分别训练专项模型，确保打分标准与专家评审一致。以一篇授权演示的继续教育类论文为例，题目为《智能技术在电气工程自动化控制中的应用》，实际内容主要围绕交通信号灯的PLC控制系统设计。模型对该文进行评测后，给出57分的评分，并指出主要问题：题目与内容不符、关键内容缺失。这与专家评审意见“题目过于宽泛，设计内容与题目有较大偏差”“第五章内容过于简单，未描述调试过程”高度一致。
●该模型的技术原理并不复杂：以基础大模型为依托，导入高校历年论文的分数、专家评语、标签等数据进行专项训练，使其能够模仿专家评审逻辑，结合抽检量表对论文进行精准打分。对于高校而言，若能提前通过该模型锁定高风险不合格论文，可大幅降低师资投入成本，提升论文质量管控效率。
观点整理/主笔 何曼
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来源丨《在线学习》2025（第二十四届）中国远程教育大会专刊
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