王延偉 錢凱 李治 孫昌盛 顏榮濤

摘?要：碩士學(xué)位論文是研究生階段的重要成果之一，其質(zhì)量評價對于研究生的學(xué)術(shù)水平和職業(yè)發(fā)展具有重要意義。傳統(tǒng)的論文評價方式主要依靠人工評價，存在主觀性和經(jīng)驗性的問題，評價結(jié)果可能存在誤差。因此，研究基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價，是突破傳統(tǒng)論文評價方式的重要研究方向。

關(guān)鍵詞：碩士論文；評價方法；人工智能

中圖分類號：TB?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2023.24.082

研究生教育是高等教育的重要組成部分，是高素質(zhì)人才培養(yǎng)的重要途徑。近年來，我國高等教育快速發(fā)展，研究生教育規(guī)模和質(zhì)量不斷提升。2016年，國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于實施卓越工程師教育培養(yǎng)計劃的意見》，提出了實施“卓越工程師教育培養(yǎng)計劃”和“卓越法律人才教育培養(yǎng)計劃”，標志著我國研究生教育進入了全面提質(zhì)增效的新階段。隨著“一流研究生教育”戰(zhàn)略的提出和實施，研究生教育在培養(yǎng)高素質(zhì)人才、促進科學(xué)研究、推動社會經(jīng)濟發(fā)展等方面扮演著越來越重要的角色。碩士學(xué)位論是研究生教育的重要組成部分，是衡量研究生綜合能力的重要標志。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價技術(shù)則可以通過大數(shù)據(jù)分析、自然語言處理等人工智能技術(shù)手段，實現(xiàn)對論文質(zhì)量的客觀評價，提高評價的準確性和效率。因此，研究基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價技術(shù)，對于提高碩士研究生的學(xué)術(shù)水平和培養(yǎng)高質(zhì)量的研究生具有重要意義。

1?碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法的要求和內(nèi)容

碩士學(xué)位論文是研究生階段的重要成果之一，其質(zhì)量評價是評價研究生培養(yǎng)質(zhì)量的重要指標之一。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價是對碩士研究生畢業(yè)論文進行系統(tǒng)、客觀、量化和實用地評估，判斷論文是否符合碩士學(xué)位授予標準的過程。評價方法的要求包括客觀性、準確性、全面性、科學(xué)性、透明度、系統(tǒng)性和及時性。評價內(nèi)容通常包括論文選題和研究背景、研究方法和數(shù)據(jù)分析、論文結(jié)構(gòu)和邏輯、實驗設(shè)計和實驗結(jié)果、文獻綜述、創(chuàng)新性和獨立思考、學(xué)術(shù)表達和語言規(guī)范等方面。評價方法可以采用定量分析和定性分析相結(jié)合的方法，考慮各個方面的權(quán)重和重要性，綜合評價論文的質(zhì)量。

1.1?碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法的要求

碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法需要具備系統(tǒng)性、客觀性、量化性和實用性等實際要求，以便為研究生提供有用的反饋和建議，同時也能夠評價研究生培養(yǎng)質(zhì)量的水平，評價方法需要滿足以下要求：

（1）系統(tǒng)性要求。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法需要具備系統(tǒng)性，即評價方法需要全面、系統(tǒng)地評價論文的各個方面，包括論文的選題、研究方法、數(shù)據(jù)分析、結(jié)論等。評價方法需要考慮到論文的整體性，而不是僅僅關(guān)注某一方面的表現(xiàn)。

（2）客觀性要求。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法需要具備客觀性，即評價方法需要基于客觀的標準和指標，而不是主觀的看法和偏見。評價方法需要考慮到學(xué)術(shù)規(guī)范和論文撰寫的標準，而不是個人的主觀感受。

（3）量化性要求。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法需要具備量化性，即評價方法需要將論文的質(zhì)量轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)字或指標，以便進行比較和排名。評價方法需要考慮到論文的成果和貢獻，而不是僅僅關(guān)注論文的形式和語言。

（4）實用性要求。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法需要具備實用性，即評價方法需要能夠為研究生提供有用的反饋和建議，以便他們改進論文的質(zhì)量。評價方法需要考慮到研究生的實際情況和需求，而不是僅僅關(guān)注論文的理論性和學(xué)術(shù)性。

1.2?碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法的內(nèi)容

碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價要求評價方法既定量分析，又定性分析相結(jié)合，綜合評價論文的質(zhì)量，考慮各個方面的權(quán)重和重要性。具體來說，定量分析可以通過一些指標和標準來衡量和評價論文的質(zhì)量。比如，可以采用定量化的方法來統(tǒng)計論文中使用的參考文獻數(shù)量、圖表數(shù)量、實驗數(shù)據(jù)的準確性等。同時，還可以使用定量的方法來對論文的學(xué)術(shù)水平、創(chuàng)新性等方面進行評估。而定性分析則主要針對論文的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)、邏輯思維、語言表達等方面進行評價。對于每個方面，都可以設(shè)定一些具體的指標和標準，并根據(jù)這些標準進行評價。例如，在內(nèi)容方面，可以評價選題的重要性、研究方法的合理性、研究結(jié)果是否具備實際應(yīng)用價值等。在語言表達方面，可以從語言的規(guī)范性、清晰度、易讀性等方面進行評價?？傊T士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法要求既客觀又全面，既科學(xué)又透明，既定量又定性，綜合考慮各個方面的因素，以達到評價結(jié)果準確、可靠、有說服力的目的。碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價方法通常包含以下方面的具體內(nèi)容：

（1）論文選題和研究背景。評價論文選題是否具有現(xiàn)實意義和學(xué)術(shù)價值，對相關(guān)領(lǐng)域的研究是否有所促進。

（2）研究方法和數(shù)據(jù)分析。評價研究方法是否科學(xué)、合理，數(shù)據(jù)分析是否準確、可靠，是否符合科學(xué)研究的原則和規(guī)范。

（3）論文結(jié)構(gòu)和邏輯。評價論文結(jié)構(gòu)是否嚴謹、完整，脈絡(luò)是否清晰，邏輯是否緊密，是否具有較強的說服力和闡述能力。

（4）實驗設(shè)計和實驗結(jié)果。評價實驗設(shè)計是否合理、可行，實驗結(jié)果是否符合預(yù)期，是否得出了科學(xué)結(jié)論。

（5）文獻綜述。評價文獻綜述是否全面、深入，是否涵蓋了當前研究領(lǐng)域的主要研究成果和進展。

（6）創(chuàng)新性和獨立思考。評價作者在研究過程中是否有創(chuàng)新性思考，是否能夠獨立思考，從而做出有價值的貢獻。

（7）學(xué)術(shù)表達和語言規(guī)范。評價論文的學(xué)術(shù)表達是否規(guī)范、準確，是否使用了恰當?shù)膶W(xué)術(shù)語言，以及語言是否通順、易于理解。

2?基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價

近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，其在學(xué)術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來越廣泛。其中，基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價研究成為研究熱點之一。這種方法不僅可以提高評價效率和準確性，還可以降低人力成本和時間成本。

2.1?基于人工智能技術(shù)評價碩士論文質(zhì)量的可行性

基于人工智能技術(shù)評價碩士論文質(zhì)量是具有可行性的，具體原因如下：

（1）數(shù)據(jù)量大。碩士論文在研究生階段是重要的成果之一，因此可以利用多年積累的碩士論文數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，這種數(shù)據(jù)量是數(shù)量龐大的，適合于使用人工智能技術(shù)進行評價。

（2）多個評價指標。碩士論文的評價需要考慮很多方面，例如選題是否具有意義和學(xué)術(shù)價值、研究方法是否科學(xué)、實驗結(jié)果是否符合預(yù)期等，這些評價指標非常多且復(fù)雜，可以使用人工智能技術(shù)處理。

（3）客觀公正。人工智能技術(shù)本身是客觀公正的，可以有效解決評估過程中可能存在的主觀性和偏見問題，提供客觀、一致、公正的評估結(jié)果。

（4）自動化、高效。傳統(tǒng)的論文評估需要專業(yè)人士進行耗時的手動閱讀和評估，而基于人工智能技術(shù)的評估方法可以自動化和高效地處理大量的數(shù)據(jù)和文本，顯著提高評估的效率和速度。

（5）部分自我學(xué)習(xí)。人工智能技術(shù)往往采用深度學(xué)習(xí)算法，具有一定的自我學(xué)習(xí)能力，在不斷積累、分析數(shù)據(jù)的過程中，可以不斷優(yōu)化模型并提高評估的準確性和可靠性。

因此，在基于人工智能技術(shù)評價碩士論文質(zhì)量的基礎(chǔ)上，人類專家的評估相結(jié)合，并充分考慮到不同學(xué)科領(lǐng)域的特點和要求，以實現(xiàn)更加準確和全面的評估。

2.2?人工智能技術(shù)評價碩士論文的內(nèi)容

基于人工智能技術(shù)評價碩士論文質(zhì)量的方法可以從文本分析和語義分析、數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測、自動化檢測和糾錯等方面實現(xiàn)評價，具體內(nèi)容分別如下：

（1）文本分析和語義分析。人工智能技術(shù)可以對論文中的文本內(nèi)容和語言表達進行分析和解析，通過文本聚類、主題模型、語義匹配等算法，提取論文中的關(guān)鍵詞、短語、句子、段落等信息，以確定論文的內(nèi)容和質(zhì)量水平。

（2）文本相似度計算。通過計算論文的文本相似度，比較論文和同類文章的相似之處和差異，探索其中的創(chuàng)新點和創(chuàng)新思路。

（3）提取關(guān)鍵信息。人工智能技術(shù)可以幫助評審人員快速提取論文中的關(guān)鍵信息，如研究目的、方法、結(jié)果、結(jié)論等，可以利用自然語言處理技術(shù)對論文進行分析，提取出需要的信息，大大提升了評審效率。

（4）自動化檢測和糾錯。這一過程主要利用語境處理、語法分析等技術(shù)，對論文的語言表達、邏輯結(jié)構(gòu)、學(xué)科規(guī)范等方面進行檢測和糾錯?？梢詭椭u審人員及時發(fā)現(xiàn)和糾正論文中的錯誤和不規(guī)范之處，提高評估結(jié)果的準確性和可靠性。

（5）文獻自動化搜集。人工智能技術(shù)可以幫助評審人員快速篩選和搜集文獻，減輕了評審專家的工作量，高效率地搜集到相關(guān)文獻。

（6）檢查學(xué)術(shù)論文格式。幫助研究人員提高學(xué)術(shù)論文的格式和規(guī)范性，減少格式和規(guī)范上的錯誤，例如段落格式、參考文獻格式、圖表格式等，提高學(xué)術(shù)論文的質(zhì)量和規(guī)范性。

2.3?人工智能技術(shù)評價碩士論文的具體實現(xiàn)

基于人工智能技術(shù)評價碩士論文的具體實現(xiàn)，主要包括以下步驟：

2.3.1?文本預(yù)處理

文本預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析的準備工作。在文本分析領(lǐng)域，文本預(yù)處理一般包括對文字的分段、字符留存、去噪和數(shù)據(jù)處理等子步驟。在評價碩士論文質(zhì)量的過程中，需要對大量的論文文本數(shù)據(jù)進行處理，主要包括去除標點符號、停用詞，統(tǒng)一大小寫格式等。其中，停用詞可以是一些在文本中出現(xiàn)頻率較高卻缺乏實際意義的單詞，如“的”“了”“是”等。

2.3.2?文本分類

文本分類是將原有語料庫劃分為多個主題分類的過程。這一步驟是為了后續(xù)更細致地進行評價。文本分類主要分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，需要標注一些標簽，根據(jù)這些標簽訓(xùn)練模型；在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型自行學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征，無需任何標注信息。在評價碩士論文質(zhì)量的過程中，需要對論文進行分類，例如可以按照學(xué)科、主題、研究方向等進行分類，以便更加準確地進行評價。

2.3.3?特征提取

特征提取主要指從需要評價的論文中提取出一些可以量化的、帶有參考性并能夠描述論文特點的指標。這些特征可以包括：論文的關(guān)鍵字、摘要、引文、主題、結(jié)構(gòu)、篇幅、圖表、數(shù)據(jù)等。特征提取是評價模型中最重要的一步，在具體實現(xiàn)中的準確率和可靠性直接影響著模型的評估結(jié)果。

2.3.4?特征組合

特征組合重要的含義在于把分散的特征整合在一起，構(gòu)建特征向量，以用來作為評價模型的特征輸入。特征組合過程中，可以根據(jù)不同的特征重要性賦予其不同的權(quán)重，這樣做有助于提升評價準確性。在組合特征時，可以采用一些成熟的組合方法，如加權(quán)平均法、最大值法、積法等，以提高結(jié)果的質(zhì)量和準確性。

2.3.5?模型訓(xùn)練

在有了特征向量之后，可以使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到構(gòu)建的評價模型中進行訓(xùn)練。訓(xùn)練的過程主要包括確定各項參數(shù)和優(yōu)化超參數(shù)。常用的訓(xùn)練方法有隨機梯度下降法、最大似然估計法等。在訓(xùn)練過程中，可以通過監(jiān)控訓(xùn)練集和驗證集的準確性來判斷模型是否得到合理的訓(xùn)練。

2.3.6?模型應(yīng)用

在模型訓(xùn)練完成之后，可以使用評價模型來對碩士論文進行評價。模型的評價結(jié)果可以反映論文的質(zhì)量、創(chuàng)新性、實用性等方面，并提供改進建議和意見。

需要注意的是，人工智能模型需要基于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且效果與數(shù)據(jù)的質(zhì)量密切相關(guān)。此外，模型訓(xùn)練還需要考慮到多個學(xué)科領(lǐng)域的差異，需要根據(jù)領(lǐng)域不同選擇適當?shù)乃惴ê驮u價指標，以最大限度地提高評估的準確性和效果。

3?結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價技術(shù)逐漸成為教育領(lǐng)域的熱點問題之一。與傳統(tǒng)的人工評價相比，基于人工智能的評價技術(shù)可以提高論文評價的客觀性和準確性，縮短評價時間，大大提高評價效率。通過機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，可以進一步挖掘和利用論文中的知識和信息，為研究生提供更全面、更深入的反饋和指導(dǎo)?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景。未來，可以探索借助虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等技術(shù)，將論文評價過程融入到教學(xué)和學(xué)習(xí)過程中，提高論文質(zhì)量和研究生自主學(xué)習(xí)能力。同時，也可以將基于人工智能技術(shù)的碩士論文評價技術(shù)應(yīng)用于其他領(lǐng)域，如科研成果評價、會議論文評價等。隨著技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用場景的不斷拓展，基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價技術(shù)將會迎來更加廣闊的發(fā)展空間。

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