“面对近万篇本科毕业论文的质量检测，很难做到全覆盖且需花费一两个月的时间。现在采用'AI+’模式，不仅实现全覆盖，还能快速、精准识别各类风险、问题论文，质量、效率双提升!”教学评估处负责人朱红钧介绍。近日，taptap网页版作为全国首批引入AI技术开展论文质检的高校，在2025年本科毕业论文质量检测过程中，首创“AI初评+多维分析+分类复核”的检测模式，不仅让检测时间缩短了3倍，差错识别率也提升了3倍。

在以往完全依赖人工的检测方式中，因专家判定尺度不一带来的评估偏差，往往需要反复校核，相关单位坦言，这样不仅耗时长、工作量大，检测覆盖面也有限。

现实困境倒逼方式创新。经过2年时间，校企联合研发出“智评”AI大模型。今年，初评环节采用这项“智评”技术，3天就完成了对全校7900余篇本科毕业论文的全覆盖检测。AI模型对论文的选题意义、写作安排、逻辑结构、专业能力、工作量、学术规范性、创新性体现等多个核心维度进行细粒度语义分析，输出结构化评分和问题明细。

“以往也有高校尝试用AI质检论文，但论文好不好，并非单由AI说了算。”论文的原始成绩就是对AI结果的校准。运用机器学习算法，学校把AI初评成绩与学生原始成绩的多源异构数据进行交叉验证与综合分析，构建出风险预测模型，生成高、中、低三级风险预警画像。“不仅前期筛选检测对象的工作量大幅下降，优化了评审效能，也为后续人工复核提供了精准靶向，解决了工作效率较低等现实痛点。”

AI作为辅助工具，仍有错判风险，论文原创内容是否会被误判为AI生成？如何确保检测结果准确、客观？作为首批“吃螃蟹”的高校，学校的破题方法就是在“分类复核”环节，根据论文的“画像”进行质量问题的精准识别——对高度风险论文及部分重点关注对象论文（如成人本科、非应届学生等群体）执行“零放过”原则，100%抽取进入复核；对中度风险论文 “重点监控”，按70%的高比例随机抽取复核；对低度风险论文进行“学院+专业+班型”全覆盖，按20%的比例随机抽取复核。“通过多维分析筛选出来的本科毕业论文，将进入由外校专家组成的‘分类复核’环节，确保结果公正、权威。”

2周完成所有论文检测审核，不仅让绝大多数低风险论文“快速通关”，也让人工评审力量聚焦于中高风险论文，使得质检结果能够迅速反馈到教育教学环节。党委常委、副校长周莹表示，学校将持续推动论文质检从“精准识别”向“精准改进”深化，将检测结果反馈于课程体系、导师指导等前置环节，形成“评价、分析、复核、反馈、改进”教育质量保障闭环。

工作人员对论文进行检查