生成式AI賦能研究生招生多元評價的范式轉型與教研路徑研究

引言

黨的二十大報告指出，要“加快建設教育強國、科技強國、人才強國”，深入實施“科教興國戰略”，推動教育數字化轉型，為高質量發展提供有力支撐。當前，研究生招生作為拔尖人才遴選的關鍵環節，正面臨從經驗判斷向數據賦能、從靜態評價向動態感知、從結果導向向過程優化的深刻變革。在人工智能技術日益成熟的背景下，以大語言模型為代表的生成式人工智能展現出強大的語義理解與推理能力，為破解研究生招生中存在的主觀性強、維度單一、反饋機制弱等問題提供了現實路徑。

1.研究生招生多元評價實踐中的現實困境

2014年9月，國務院印發《關于深化考試招生制度改革的實施意見》[，提出“形成分類考試、綜合評價、多元錄取的考試招生模式”。然而，從實踐運行來看，當前研究生招生中仍面臨諸多現實問題，如缺乏一致性與規范性、審核流程煩瑣等。這一現象不僅抑制了招生評價體系的制度效能，也阻礙了人工智能等前沿技術在教育治理體系中的深度融合。因此，研究生招生評價改革在“理念先行”基礎上，亟須配套構建“結構可控、流程合規、技術可行”的多元評價支撐體系。

2.生成式AI賦能研究生招生多元評價的范式轉型與教研路徑

生成式AI作為當前自然語言處理領域的關鍵突破，其在語義解析、上下文理解、因果推理與內容生成等方面表現出強大的認知能力，能夠對非結構化文本進行深層識別、推理與標注[2]。基于此，本文以生成式AI賦能招生為切入點，系統梳理其在“語義理解一認知推理一多維評分—反饋調節”四個層面的理論邏輯，并據此提出一套“高校-學生-社會”三元視角的評價支撐路徑（如圖1所示），為研究生招生多元評價的智能化升級提供理論支點與教研路徑。

2.1重塑評價范式：突破經驗導向，實現語義驅動下的精準識別

在傳統研究生招生評價體系中，招生標準多依賴專家經驗判斷與評分表定性分析，缺乏一致性與規范性[3。而生成式AI具備強大的語義感知與上下文理解能力，能夠對自然語言材料進行分層解析和語境建構，利用算法邏輯與機器深度學習網絡突破淺層文字表象，挖掘文本背后的意圖、風格與結構特征，建立更加科學、客觀的結果性評價方式[4]。在招生場景中，可實現從“語詞識別”向“語義建模”的評

價范式躍遷，有效提升對非結構表達中學生認知傾向、表達能力、目標契合度等特征的感知力，實現評價體系從“表征評分”向“語義判斷”的范式轉型，推動招生與報考理念的精準化、個性化重塑。

圖1生成式AI賦能研究生招生評價的三元主體協同結構圖

2.2升級理解能力：構建因果鏈路，提升評價邏輯的科學性與一致性

在現行研究生招生多元評價體系中存在“評分即結論”“判斷缺依據”的現象，導致評價過程中各項要素之間的關系呈現離散化、割裂化，難以形成穩定且可信的推理鏈條。生成式AI具備較強的因果鏈路建模與推理生成能力，能夠基于提示工程構建“輸入一解釋—判斷”的邏輯通路。在研究生招生評價體系中，大模型可通過“鏈式思維”觸發機制，對考生提供的文本材料進行語義解析與要素提取，并據此構建內容之間的因果關系網。然后，模型根據評分任務預設的標準與維度，自動生成從“文本依據”到“判斷結論”的中間解釋路徑，并以自然語言形式呈現，降低人為認知偏差的干擾

2.3拓展評價維度：融合多源信息，構建立體候選人畫像

傳統評價體系的實際操作中仍存在維度割裂、處理方式粗放、要素融合程度低等問題。多元材料雖被收集，卻未被有效整合使用，難以形成全方位、結構化的個體畫像。大語言模型生成式AI憑借其對多模態、異構數據的融合處理能力，為實現招生評價維度的系統拓展提供了新路徑。生成式AI的可視化技術可以作為專家評委的輔助參考，有助于突破傳統“分項打分”模式下維度孤立、評分冗余的困境

2.4構建反饋機制：強化可解釋性輸 出，完善過程監督與責任閉環

在傳統研究生招生多元評價實踐中存在“前端材料詳盡、后端結果封閉”的結構失衡問題。生成式AI所具備的可解釋性生成能力和流程追蹤特征，為構建招生評價的反饋機制與責任閉環提供了可行路徑。在應用過程中，模型不僅能夠輸出評分結果，還能同步生成推理過程、證據路徑與語言注釋，形成立體化、結構化的“評分報告包”，用于展示模型在生成評分時所依據的內容要素、邏輯鏈條與判斷依據。這種解釋機制不僅有助于評委進行評分復核與校正，還為被評學生提供合理的評價說明與申訴參考

3.基于DeepSeek模型的研究生招生多元智能評價機制設計

3.1模型能力概述與場景適配性分析

DeepSeek模型是近年來發展迅速的中文大語言模型代表之一，具備優秀的語義理解、文本生成、信息抽取與任務泛化能力。DeepSeek-R1在數學、代碼、自然語言推理等任務上，性能比肩OpenAIo1正式版，其開放性架構和中文教育語境的良好適配性，為其在研究生招生智能評價場景中的嵌入應用提供了現實可能。表1總結了DeepSeek模型核心能力與研究生招生多元評價任務之間的適配關系。

3.2智能評價機制的結構設計與功能模塊

基于前文所描述的理論邏輯，本文進一步在技術落地維度上，設計以DeepSeek為基礎的四大功能模塊，構建“輸入一處理一反饋一輸出”的完整結構性機制體系，如圖2所示。該機制不僅體現了技術功能對招生治理目標的精準對接，也為構建智能化、多元化、公正化的研究生招生評價體系提供了可執行的系統框架。

第一模塊為文本解析與語義評分，該模塊利用DeepSeek模型對自然語言的高精度處理能力，對候選人提交的個人陳述、推薦信、科研材料等非結構化文本識別、上下文建模與教育抽取。第二模塊為因果推理與鏈式邏輯生成，聚焦于評分背后邏輯路徑的推演與可解釋性建構。DeepSeek通過提示設計對材料中潛在因果關系、行為動機與結構邏輯進行推斷，并自動輸出中間解釋路徑與判斷證據，構建從內容輸入到評分輸出之間的“可視邏輯鏈”。第三模塊為多維畫像與標簽標注，旨在突破傳統招生評價中“維度單一”“潛質識別模糊”等局限，構建候選人的語義圖譜與立體畫像。第四模塊為反饋解釋與審計調節，其設計初衷是回應評價結果缺乏追責路徑、缺少監督接口的問題。模型在生成評分的同時同步輸出評分日志、判斷理由與審計標識，為招生流程中的人工決策留痕、系統審計、倫理復核等任務提供底層支持。

3.3應用情境模擬與結果分析

為了進一步驗證DeepSeek在研究生招生多元評價中的實際適配能力與機制執行效果，本文聚焦文本材料評分與面試答問輔助分析兩個關鍵環節，設計典型招生子任務場景進行模擬演示和比對分析。在兩個場景的分析中設定兩個對照組：專家組和DeepSeek。專家組由10名經驗豐富的研究生導師（6名副教授、4名教授）組成。在相同的輸入材料的前提下，對模型輸出與專家評分結果進行比較，以探討模型在實際執行中的一致性、合理性及其在招生治理中的結構閉環構建能力。

第一情境為文本材料評分任務，即模擬招生過程中對考生提交的個人陳述、推薦信等非結構化文本的初步評分過程。在此任務中，考生提供一段標準格式的自述文本，專家教師完成獨立評分之后，將同一材料輸入模型進行語義解析與多維評分生成。對比結果如圖3所示，在“學術經歷匹配度”“表達清晰度”“整體潛力判斷”等維度上，模型評分與專家評分高度接近，偏差值均控制在 ±0.3| 以內，平均絕對偏差為0.14，表明模型評分具備較好的穩定性與參考價值。圖3左側回歸圖中，專家評分與模型評分高度線性相關，R結果進一步說明其輸出結構具有顯著的一致性與解釋力，證明該模型具備在研究生招生等正式場景中承擔語義評價任務的可行性與穩定性。

針對專家現場問答過程中考生的自然語言回答進行結構性判斷與實時評分模擬。與人工評審對比發現，在問答內容相對規范的情境下，模型可實現評分偏差率控制在5% 以內，并具備輸出實時解釋文案、輔助評分校準的能力，為大規模面試中的高效一致性評估提供技術支撐。

結語

隨著生成式AI的持續突破，研究生招生多元評價機制正迎來深層次的系統重構。DeepSeek等先進模型的引入，為高校突破傳統“材料一人工—專家”鏈條的結構瓶頸提供了新路徑。本文圍繞生成式AI在研究生招生評價中的四類核心模塊展開機制設計，構建了涵蓋語義解析、因果推理、多維畫像與反饋審計的集成評價體系，可作為研究生招生多元評價數字化轉型的教研參考。然而，生成式AI作為高度封裝的黑箱式系統，其在評判標準生成、文本語境還原及倫理邊界識別等方面仍存在諸多不確定性[]。為此，應在后續實踐中持續健全招生場景下的模型問責機制、數據治理規范與專家復核流程，探索“技術嵌入一人機協同一教育審慎”的多維共治邏輯，以確保智能工具在提升效率的同時，始終服務于教育公平、學術多元與人才成長的根本目標。

參考文獻

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第二情境為面試答問輔助分析任務，作者單位：河南理工大學

[1]國務院關于深化考試招生制度改

圖3專家評分與DeepSeek模型評分對比圖

作者簡介：曾力，博士研究生，講師，zengli@hpu.edu.cn，研究方向：人工智能，數字金融。

基金項目：中國學位與研究生教育學會（人才選拔與評價委員會）2024年課題——數字化與AI在研究生招生多元錄取和綜合評價中的應用研究（編號：2024004研究生招生多元錄取和綜合評價改革研究）。