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走向人机协同:大语言模型赋能学术论文评审的效能与边界
1
作者
焦丽珍
刘选
+1 位作者
刘俊杰
钟洪蕊
《重庆高教研究》
北大核心
2025年第5期119-127,共9页
大语言模型在学术论文评审领域展现出巨大潜力,但其评审的效能及边界仍有待深入探索。以某教育技术类期刊为例,探索DeepSeek大语言模型协助学术论文评审的效能。研究发现,DeepSeek有助于提升稿件初审的效率和准确性,在评审论文的内在逻...
大语言模型在学术论文评审领域展现出巨大潜力,但其评审的效能及边界仍有待深入探索。以某教育技术类期刊为例,探索DeepSeek大语言模型协助学术论文评审的效能。研究发现,DeepSeek有助于提升稿件初审的效率和准确性,在评审论文的内在逻辑方面具有较高的可信度,并能为论文的修改和完善提供一定的借鉴意见;与人类专家相比,DeepSeek存在明显缺陷,如对学术论文评审“一板一眼”、创新性分析深度不足、提供的反馈建设性和适切性不足等。为更好地利用大语言模型赋能学术论文评审,切实为评审实践、学科发展和学术繁荣贡献力量,学界应恪守学术伦理,达成行业共识;加强数据安全,强化高质量数据集,构建垂直领域大模型;开展多元化人机协同评审,构筑机器赋能智能评审的边界。
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关键词
大语言模型
DeepSeek
学术论文评审
智能评审
人机协同
评价标准
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题名
走向人机协同:大语言模型赋能学术论文评审的效能与边界
1
作者
焦丽珍
刘选
刘俊杰
钟洪蕊
机构
清华大学信息化技术中心
数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心
四川开放大学
中央民族大学教育学院
广州星河汇投资有限公司
出处
《重庆高教研究》
北大核心
2025年第5期119-127,共9页
基金
数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心创新基金项目“人工智能赋能教育研究成果评价的实现路径研究”(1421009)。
文摘
大语言模型在学术论文评审领域展现出巨大潜力,但其评审的效能及边界仍有待深入探索。以某教育技术类期刊为例,探索DeepSeek大语言模型协助学术论文评审的效能。研究发现,DeepSeek有助于提升稿件初审的效率和准确性,在评审论文的内在逻辑方面具有较高的可信度,并能为论文的修改和完善提供一定的借鉴意见;与人类专家相比,DeepSeek存在明显缺陷,如对学术论文评审“一板一眼”、创新性分析深度不足、提供的反馈建设性和适切性不足等。为更好地利用大语言模型赋能学术论文评审,切实为评审实践、学科发展和学术繁荣贡献力量,学界应恪守学术伦理,达成行业共识;加强数据安全,强化高质量数据集,构建垂直领域大模型;开展多元化人机协同评审,构筑机器赋能智能评审的边界。
关键词
大语言模型
DeepSeek
学术论文评审
智能评审
人机协同
评价标准
Keywords
large language models
DeepSeek
academic paper review
intelligent review
human-machine collaboration
evaluation criteria
分类号
G649.21 [文化科学—高等教育学]
G473.8 [文化科学—教育技术学]
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1
走向人机协同:大语言模型赋能学术论文评审的效能与边界
焦丽珍
刘选
刘俊杰
钟洪蕊
《重庆高教研究》
北大核心
2025
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