AI大模型在教育考试命题中的应用研究

摘 要：随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在文本生成、知识问答、逻辑推理等方面展现出强大能力，为教育考试命题工作带来新的机遇。针对传统命题中项目多、学科广、专家少、保密严等现实难点，本研究提出基于国产大模型技术的智能辅助命题解决方案，构建了PCST-Loop大模型创生试题可信框架，通过RAG技术、提示词工程、多模态一致性校验等方法，实现了AI赋能试题资料搜集、素材加工、试题命制、审校查重、难度预估、评价分析的全流程工作。研究表明，该系统资源检索命中率为87%，生成试题的专家采信率约为57%，命题效率显著提升。本研究为人工智能在教育考试辅助命题中的安全应用提供了可行的技术路径。

关键词：大语言模型；教育考试；自动命题；人机协同命题

教育评价是教育事业发展的指挥棒，关乎教育发展方向。考试要发挥好服务教育评价的功能，前提是考试本身要足够科学和准确^[1]。考试命题作为考试评价的核心环节，其科学性与规范性彰显考试评价的精准度与公信力。命题工作一端承载国家人才选拔的战略导向，一端牵动千万青少年的成长路径，其政治性、科学性和公平性被提到前所未有的高度。近年来，中考、高考、研考等国家教育考试的参考人次规模庞大，命题质量已成为“办好人民满意的教育”的重要观测点，如何在保证教育考试安全的前提下实现评价科学升级，成为当前亟待破解的难题。然而，在落实相关战略要求、推进命题工作高质量发展的过程中，省级考试机构在命题工作中普遍存在“三高三少”的结构性矛盾。

一是保密要求高与命题人员少之间的矛盾。教育考试命题是国家核心涉密领域，与工作任务重、保密要求高形成鲜明对比的是命题人员编制紧张。近年来，省级考试院承担的考试类型涵盖高考、高中学考、中考、自考等十余类，且涉及课程多、跨学科协作任务重、封闭入闱时间长，由于人员有限，因此命题任务负荷显著高于其他事业单位。二是科学标准高与数据工具少之间的矛盾。在知识记忆型试题比例不断减少、能力素养导向的命题比重逐渐提升的背景下，考试内容应向情境化、综合性、创新性、跨学科方向转变^[2]。因此，传统的素材搜集方式难以支撑创新题型的命题需求。此外，由于缺乏科学有效的数据处理工具，导致命题工作中可能存在的科学性差错隐性累积，进而可能引发问题舆情。三是时效压力高与协同空间少之间的矛盾。考试年度计划属于刚性要求，其中的命题、审题、印制、物流链条环环相扣，且闱场封闭管理导致异地协同几乎不可能。此外，一旦突发公共事件（如疫情、自然灾害等），则入闱时间将被压缩，命题周期也将被缩短，由此导致二者之间矛盾更为突出。

一、研究背景

（一）大模型带来技术发展机遇

2022年以来，ChatGPT-4、DeepSeek、讯飞星火、Kimi等千亿级参数模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成、多模态理解等维度取得了突破性进展。这些能力矩阵与命题场景高度契合，不仅为命题工作提供了端到端的智能底座，而且可以实现对“资料搜集→素材加工→试题命制→试卷审校→难度预估→评价分析”命题全链路的AI赋能。

在资料搜集阶段，依托检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术，可以对多类型图文资源完成语义切片与图义解析，构建多维度语义检索能力，并支持以文搜文、以图搜图、跨模态问答等检索场景，进而助力高效、精准地查找及定位目标原始资料。在素材加工阶段，多模态大模型可以自动完成OCR、表格结构还原、公式LaTeX转换、图片去噪与清晰度增强等功能。因此，对于含有大量理科公式符号、实验图表等类型的试题素材，可以显著提高效率和准确率。在试题命制阶段，提示词工程将课标考点、难度指标、题型模板、干扰项策略转化为结构化指令后，模型即可输出“素材+题干+选项+答案+解析”的完整试题，实现“小时级批量生产+专家精修”的试题自动化生成新模式。在试题审校阶段，审校引擎利用大模型对试题可能存在的政治敏感、科学事实、公平倾向等风险进行语义级审查，并在识别出可能的冲突风险后给出替换建议，能够有效避免试题的潜在舆情风险。在难度预估阶段，大模型通过模拟考生对所有试题进行多水平群体作答预测，输出模拟考生分数分布、区分度、信度等量化指标。在评价分析阶段，考后大数据模块支持AI问数模式，即专家直接使用自然语言提出分析诉求，系统自动生成SQL、绘制柱状图并给出文本解读，由此可以大幅降低数据分析门槛与复杂度。

教育考试闱场命题对技术使用应遵循离线保密原则，在信创要求背景下国产化软硬一体可筑牢保密底线。目前，闱场实行“三全管理”，即全环境封闭、全物理隔离、全信号屏蔽，任何外网访问、公云调用均被视作红线。因此，传统SaaS模式或国外GPU平台因存在不可控链路、固件后门及远程更新机制而无法满足数据不出闱、模型不上云的保密要求。教育部等六部门对可信安全新型基础设施提出明确要求，促进信息技术应用创新，提升供应链安全水平^[3]。由此，国产化软硬一体不仅要符合信创合规要求，更要保障“芯片—框架—模型—应用”全栈可控，为命题工作筑起端到端的“保密长城”。总之，大模型已突破工具属性，成为命题流程的中枢大脑，助力科学评价从理念走向可测量、可迭代、可规模化的工程实践。

（二）智能化命题研究成果与挑战

试题自动生成技术（Automatic Item Genera­tion）经历了逐步演进的发展过程，可行性已得到国内外相关实践研究检验。国外早期的问题生成技术主要基于句法模板与规则，该方法受限于刚性规则，因此在阅读理解、学科综合等需深层语义关联的任务中泛化能力薄弱^[4]。然而，随着深度学习框架不断重塑相关研究方法，端到端神经网络逐渐摒弃了显式规则依赖，实现了高阶语义特征的自动挖掘^[5]。这标志着试题自动生成技术从手工编码阶段正式迈入数据驱动新阶段，基于深度学习的教育问答系统也因此提升了回答的准确性与泛化能力。在此基础上，以ChatGPT为代表的大型语言模型不断推动生成机制从浅层模仿升级为深度逻辑推理，使问题建构首次具备上下文连贯性与语义深度^[6]。2023年，思维链（Chain-of-Thought）与多模态技术的融合应用进一步拓宽了大模型辅助命题的能力边界^[7]，以GPT-4V、LLaVA为代表的跨模态模型突破纯文本生成限制，并为以文搜图义等创新应用场景提供了可行的技术方案^[8]。此外，有研究发现，近年来流行的国际语言教学与测评系统Duolingo借助大模型生成的交互式阅读理解题目的自然度与流畅度均达到良好水平^[9]；李峰等研究发现，在创造性思维测评中，大语言模型辅助生成的情境化试题具有良好的区分度、拟合度与内部效度，可以有效提升命题效率^[10]。

综合国内外智能化命题相关研究结果可知，AI辅助命题仍面临四重结构性挑战，其中任何单点失守都可能在中高考等高利害考试中引发系统性风险。第一，试题内容的可信度危机直接影响考试权威性。有研究指出，大模型是基于概率而非事实逻辑进行推理，因此其推理幻觉率在高风险学科可达15%~30%^[11]，具体表现为理解偏差、事实谬误与推理跳跃。这些推理幻觉一旦进入正式试卷，其权威性摧毁效应不仅损害试卷信度，更容易触发社会公信力地震。第二，通用模型的广谱训练模式与学科领域特殊性原则存在内在冲突。以高考为例，所有学科均要求命题工具与学科特有的教学目标和评价导向精准匹配，但未经学科针对性对齐的通用模型尚无法精准契合各学科的命题逻辑和考查需求。实证研究发现，GPT-4在篇章补写任务上的准确率仅为3.8%，远低于真实学生45.3%的准确率^[12]，究其原因，主要是由于模型未经学科认知结构的专业对齐。第三，应用场景局限导致智能断层。目前，将人工智能技术应用到命题领域的相关研究多集中于试题生成环节^[13]，对命题规划、素材检索与加工、审校、查重、质量评估等关键环节的研究相对较少。这种局限性不仅体现在研究的广度上，还反映在缺乏一个能将“审题规划→协作生成→智能审校→语义查重→质量评价→难度标定”等各环节有机结合的全链条协同框架。单一试题生成环节的智能化成果难以有效传递和应用到后续的审校、查重等环节，导致整个命题流程的智能化程度不高，效率提升有限。例如，在实际命题工作中，AI生成题目可能在审校环节才被发现不符合要求，但由于缺乏协同机制而无法及时反馈和调整。第四，主流“满血”全尺寸大模型凭借强大的推理能力，理论上可满足命题工作的技术需求，但其研发与部署多依托公有云平台，采用分布式训练架构与API调用模式。在此技术框架下，数据流转与模型推理过程不可避免地暴露于公共网络环境，敏感命题数据存在被窃取、泄露的潜在风险。

鉴于上述四个方面原因，教育考试命题场景无法直接复用公有大模型及其衍生服务，亟待在技术研发路径、工程设计方案、硬件配置选型、用户核心需求与保密安全准则之间寻求最优平衡点^[14]。这就需要构建完全物理隔离的专用环境，开发和部署国产化的可信执行环境，依托国产芯片等硬件基础搭配国密算法，实现全链路加密，全方位捍卫命题数据的安全性。

二、大模型辅助教育考试命题新模式

面向国家教育评价改革提出的科学评价、高公平性要求，传统的“人工研磨”命题模式在应对当下情境化、跨学科、综合性试题持续增加的命题要求时，已逐渐难以适配实际需求，亟须构建一种兼顾安全底线与便捷高效的命题新模式。本研究以国产化大模型为底座，打造安全、可信、高效的命题新模式。新模式以“人机协同+循环迭代”取代传统人工磨题，为考试机构提供可复制推广、可持续演进的智能命题整体性解决方案。

（一）安全为先：构建闱场级离线全栈信创体系

考试命题属于国家核心涉密领域，任何外网调用、公有云API或境外GPU架构均与教育考试数据安全红线冲突。本研究基于信创工委会最新产品图谱目录，设计鲲鹏CPU+麒麟OS+昇腾AI加速卡的纯国产化硬件栈，配套国密SM4/SM9全链路加密与TPCM可信启动芯片，实现“固件—操作系统—中间件—模型权重”四级度量；外设端口全部封胶，仅保留串口调试通道，数据更新通过一次性光盘摆渡完成单向导入，确保物理隔离、数据不出闱、模型不上云，实现零外联、零后门、零泄露，全过程符合最高保密等级要求。总之，闱场级离线全栈信创体系可以兼顾保密红线与算力需求，为后续可信与高效目标奠定硬件底座。

（二）可信为本：形成PCST-Loop大模型创生试题四步闭环

大模型幻觉、价值观偏差与学科深度不足是大模型应用于教育考试命题场景的核心风险。为解决这些风险，本研究首次提出Prompt工程、Chain-of-Thought思维链生成、Self-Reflection自检、Trusted-Review专家回流的大模型创生试题循环架构，以期实现专家经验显性化、模型输出可追溯、审校结果可回流效果，具体见图1。

首先，Prompt工程将课标知识点、能力层级、难度指标、题型模板、干扰项策略等转化为结构化字段，并构建各学段全学科提示词库，通过字段约束降低生成方差。其次，Chain-of-Thought思维链步骤是依据Prompt提示词的引导，将命题全流程的思考过程分步显式呈现，从确认考查目标、筛选素材、加工素材，到设计设问、设置干扰项，再到生成答案与解析，每一步思考路径都清晰可见，而非直接输出最终试题，从而强化生成内容的逻辑严谨性和可信度。第三，Self-Reflection自检流程通过内置的政治性—公平性—科学性审校子模型降低命题风险。其中，政治性模块依托教育考试政策知识图谱，实现敏感实体与时空表述的语义级召回；公平性模块聚焦地域、性别、文化、城乡等潜在偏见维度，通过构建群体公平性评估指标，自动扫描题干情境、表述措辞及选项设计中可能引发的群体差异风险，确保试题普适性与公平性；科学性模块对接学术争议库与维基数据，实时核查人物、时间、数值等事实性信息，降低幻觉概率。第四，Trusted-Review专家回流环节中，专家通过图形化界面对模型生成的试题进行可解释性修正，系统采用直接偏好优化（direct preference optimization），将专家修正过程中体现的偏好与经验注入模型并完成二次训练。经优化后，试题专家采信率由36.4%提升至57.0%，达到“小时级批量生产+专家精修”的实用门槛。

（三）高效为要：实现命题分钟级生成与秒级检索

命题链路由“资料搜集—素材加工—试题命制—审校—查重—难度预估—评价分析”七个环节构成。传统命题流程以天为单位，新模式通过大模型能力矩阵实现分钟级甚至秒级响应。大模型辅助命题流程可以实现全域资料极速检索，精准匹配素材。通过融合最新RAG技术与知识图谱构建智能检索引擎，采用“语义+关键词”双路召回机制，可在5秒内完成十万级真题等海量资源的深度检索。同时，系统支持以文搜文、以图搜图、跨模态问答等多元检索方式，实现素材的快速定位，核心召回Top-10命中率（前10条候选素材与目标需求的匹配命中率，反映召回精准度）稳定超85%，为内容创作提供高效精准的素材支撑。依托纯国产算力平台，大模型实现最长256K的上下文推理能力（上下文窗口token上限，可覆盖长篇文本，支撑复杂语义理解与推理），单题生成效率平均小于10秒，保障高时效试题命制需求。系统不仅支持基础试题命制，还可满足复杂公式生成转换、跨学科融合情境创设等多元化约束需求，充分适配教学测评场景的个性化命题要求。

综上，新模式将低阶、重复、规则型任务交由AI完成，专家则聚焦情境创新、价值观植入与地方特色融合。具体而言，系统提供“素材灵感—设问思路—干扰项策略”三列表，专家决定一键采纳或二次改写；此外，系统在图形化界面支持字—句—题的分级别多粒度批注，且所有修正自动回流至训练池，进而实现“模型越用越懂专家”的强化闭环。通过AI低阶辅助—专家高阶深耕—数据自动回流的闭环路径，新模式为大规模、高质量、可持续的智能化命题奠定了人机协同的良好基础，也为考试机构命题工作提供了兼顾安全、质量与效率等多重要求的解决办法。

三、大模型辅助命题系统功能设计与检验

面向省级考试机构闱场环境，遵循离线、可信、高效原则，研究团队将大模型能力与命题业务深度耦合，建构覆盖命题业务全链路的国产化智能命题平台，具体见图2。

该平台以“基座层—AI能力层—应用层”的三层架构为核心逻辑，构建从底层算力到业务场景的完整技术支撑体系，实现了大模型技术与命题全流程的深度耦合。基座层作为底层保障，以国产化操作系统、CPU、AI加速卡大模型为基础，搭配国产数据库、国密算法等安全组件，并集成讯飞星火、DeepSeek、通义千问等多源大模型，在契合信创工程国产化替代要求的同时，以“芯片—框架—模型—应用”全栈自主可控的技术路径，构建起命题端到端的保密体系，为上层业务筑牢安全、稳定的运行底座。AI能力层则是平台的技术引擎，一方面通过大模型LLM、模型上下文协议等核心能力，支撑素材加工、试题创生等智能任务；另一方面依托语义检索RAG、多维查重、OCR识别等技术，结合资源加工平台的复杂版面智能识别、数据清洗与标准化能力，实现对多源异构数据资源的高效处理与深度利用，为应用层提供精准的技术支撑。在应用层，平台围绕学科秘书“发起征题—组织命题任务”的管理流程，以及命题专家“命题—审题—组卷—审卷—排版—清样”的业务流程，深度嵌入大模型赋能的全环节工具：从素材加工、试题创生的源头环节，到试题审校、查重的质量把控，再到难度预估、评价分析的科学校验，直至智能排版、版式校对的输出保障，各功能模块既可以独立响应专家的单点需求，也能够按照命题流程自动串联，形成可配置、可监控、可回放的业务闭环。

为了将这一架构落地为具体的业务能力，平台在应用层进一步拆解为一系列紧密协同的核心功能模块，从知识资源的底层加工到命题全链路的智能支撑，具体设计如下。

（一）核心功能模块设计

核心功能模块围绕“资源处理—试题生成—质量把控—考后优化”的命题全流程逻辑构建，形成层层递进、闭环衔接的功能体系。以学科知识库加工模块为基础，完成多源资源的标准化处理，搭建权威数据底座；通过知识库检索、素材加工模块实现素材的高效获取与规范处理，为试题生成提供支撑；依托创生试题、仿生试题模块完成从基础试题到平行子题的多样化生成；借助试题审校、试题查重、难度预估模块构建多维度质量管控防线，保障试题的合规性与科学性；以评价分析模块实现考后数据回溯与命题优化的反向赋能，覆盖命题全链路需求。

1.学科知识库加工模块。系统提供多源异构资源的统一入库、清洗、标注与版本管理功能，支持教材、考纲、真题等多种素材的结构化拆解与权限分级，形成面向多学科、多年级、多考试类型的权威知识底座，为后续资源检索、试题生成、试题审校提供支持。

2.知识库检索模块。内置多种语义检索模式：以文搜文、以文搜图、以图搜图、以文搜图义，可对文本、图片、公式、表格等素材进行跨模态查询，返回结果附带章节、页码、版权信息，支持一键引用与收藏，满足命题过程中对情境、数据、图表的快速定位需求。

3.素材加工模块。提供图表自动矢量化、公式LaTeX还原、图片去噪与清晰度增强、数据转图表等加工工具，支持将原始素材快速转化为可嵌入试题的高清元素，并可自动添加来源标注与版权水印，确保引用合规。

4.创生试题模块。依据考点、题型、难度、能力层级、素材主题等自定义条件，一键生成完整试题包（含题干、选项、答案、解析），支持单题、组卷两种输出模式，可对生成结果进行在线编辑、暂存、复用，满足日常命题、应急补题、平行卷组装等多场景需求。

5.仿生试题模块。针对已命制的母题，系统可在句式结构、数值参数、情境背景、知识点组合等维度自动变换，生成同构异容的平行子题，保持原题难度与考查目标不变，支持批量导出与快速组卷，适用于考前防泄密的“一卷多版”策略。

6.试题审校模块。提供政治性、公平性、科学性三方面审校功能，可自动扫描敏感试题、地域偏见、超纲知识点、事实错误、图文不符等风险点，返回定位、修改建议与依据来源，支持人工复核与一键替换，确保试题合规、无歧义。

7.试题查重模块。支持文本、语义、公式、图片四维度并行查重，可对同义改写、数值替换、图表旋转等变形方式进行检测，返回相似片段、来源试卷与相似度评级，支持单题、整卷、跨年度比对，帮助用户快速识别并替换重复内容。

8.难度预估模块。依据课程标准和考试大纲，对试题进行认知层级与能力维度解析，结合历年考生数据模拟不同群体得分分布，输出难度、区分度、信度等预估指标，支持交互式调节与实时刷新，辅助专家直观把握试卷难度梯度。

9.评价分析模块。提供自然语言交互式考后分析功能，可查询知识点得分分布、能力层级表现、区域群体差异等结果，系统自动生成图表与解读文本，支持导出为报告模板，方便命题组进行考后质量回溯与下一轮命题优化。

（二）关键问题突破

在国产化智能命题新模式形成基础上，研究团队在PCST-Loop可信框架内同步推进五项关键技术攻坚，形成异构资源统一治理、学科认知深度嵌入、幻觉约束、三性审校、难度预估的完整技术闭环。

1.复杂异构资源统一治理的机理与成效

为解决命题准备阶段多源异构、格式纷杂、语义失配的核心问题，本研究构建了统一语义解析中枢（Unified Semantic Parsing Hub）。该中枢以国产多模态大模型为底座，分两步完成对异构资源的统一治理。首先，对教材、政策文件、实验图表、公式等多种原始资源进行自动化内容识别。其中，文本流通过“字粒级OCR+版式还原”实现段落、表格、公式三元分离；图像与图表经编码后输出矢量化语义标签；公式区域通过调用LaTeX-Tokenizer生成可计算符号树。其次，将所有资源转化为包含“原始对象+结构化元数据”的二元组并写入国产化信创数据库，支持RAG秒级召回与版权溯源。这不仅可以显著降低命题教师的预处理负荷，还可以奠定高可信、可复用的资源底座。

以高中物理学科为例，将2023年高考全国甲卷理科综合（物理部分）第9题的配图（图3）作为资源文件，大模型通过多模态识别技术可以完成图例解析、边界标定与语义标签生成，具体见表1。

由表1可知，分析结果通过边界标定精准定位电路图与图像区域，再结合语义标签解析实验原理、电路误差及非线性特性，展现了大模型对高考物理实验题的深度理解。由此说明，这种“视觉定位+语义解析”的能力可迁移至化学生物学科试题配图检索、地理学科地图审校等场景。通过对不同学科视觉内容的结构化解读，可以直接注入RAG双路召回引擎，实现“以文搜文、以图搜图、跨模态问答”三类检索，召回相关性提升约10个百分点，为生成环节提供高密度、可追溯的上下文。

2.多类型考试与跨学科适配优化的路径与成效

不同考试类型与学科情境下，大模型命题的适配优化已成为教育测量学落地的关键。已有相关研究普遍采用两条技术路线，一是提示词工程，二是模型微调^[15-17]。其中，提示词工程因具有参数无须更新、迭代成本低等优势，已成为当前主流方案。本研究在“提示—反馈—微调”的闭环框架下进一步拓展了该方法。首先，以命题专家经验为核心，将学科规范与测量学要求转化为机器可解析的结构化指令，构建覆盖“知识点—能力层级—难度指标—题型模板—干扰项策略”五维字段的细颗粒度提示词库。其次，引入专家在线反馈机制，对生成结果进行即时校准。最后，以轻量化微调固化专家知识，实现领域特异性与通用性的平衡。

以高中学业水平考试合格性考试命题提示词为例，其优化过程分为目标与场景定义、命题核心要素拆解、命题规范调整与验证三个阶段。在目标与场景定义阶段，首先锁定高中学业水平考试合格性考试（非选拔性）这一核心场景，然后通过对话快速验证生成可行性。在命题核心要素拆解阶段，首先将命题步骤拆为“情境与知识点选择—题型与考查维度、难度要求—试题设问与干扰项设置要求”三步，然后逐级填充模板字段并形成可机读的精细化指令。在命题规范调整与验证阶段，主要通过嵌入语言格式规范、命题禁忌与边界、验证逻辑等执行标准，确保输出试题与学科要求精准匹配。整个流程不仅提升了试题生成效率，也为后续模型微调提供了可复用的结构化语料。

3.试题生成幻觉的控制机制与实践效果

大语言模型的概率生成特性使其在开放场景表现优异，但教育考试命题作为事实密集型任务，对学科知识的准确性、权威性和原创性要求严苛，模型易出现知识偏差、教材抄袭等“幻觉”问题，严重制约其应用。本研究将教材知识点、公式定理等静态学科知识转化为可快速检索的长期记忆向量数据库，在PCST-Loop框架内构建事实围栏机制，通过“记忆库检索锚定—思维链显化—模型自检—专家回流”四级协同，实现生成内容与权威知识库的精准对齐，从源头控制幻觉。

以高一数学“二次函数最值”为测试主题开展实证研究，具体步骤如下。第一，在无约束基准测试中，给模型输入“请命制一道考查二次函数最值的选择题”指令，结果显示模型输出题目与教材例题完全一致，存在隐性抄袭问题。第二，启用事实围栏机制。系统自动通过记忆库检索“二次函数最值”相关内容，识别出重复问题后提示“更换系数，保持顶点纵坐标为1”。第三，专家通过交互界面补充约束条件“顶点（2,1）、开口向下、过点（0,-3）”，结果显示模型接收双重约束后生成新题干，但因系数计算失误，得出的函数表达式y=0.5x²-2x+3既不符合“开口向下”的符号要求，也不满足等式成立条件，即出现了典型的知识幻觉问题。第四，模型再次自动调用记忆库中存储的二次函数顶点式公式y=a（x–h）²+k（a≠0）及系数求解规则，重新推导计算，最终生成规范题干“已知二次函数y=a（x–h）²+k（a≠0）的顶点坐标为（2,1），且图像经过点（0,-3），则该函数的最大值为（ ）”，选项设置为A.-3B.1C.2D.3。经系统和专家的双重核查确定，新生成的题目既无教材重复，又符合学科知识规范。

上述结果表明，事实围栏机制通过“静态知识记忆库+动态专家回流”双重保障，为解决试题生成中的抄袭与知识偏差问题提供了可行思路。其中，长期记忆向量库借鉴“条件记忆”核心优势，减少模型在基础知识重构上的计算消耗，使其专注于题目设计的创新性；专家回流机制弥补机器检索局限，实现精准校准。

4.建立科学的内容审校机制

在教育考试场景下，政治性、公平性与科学性构成试题质量的生命线。任何微观层面的价值偏移、事实偏差或文化偏见，在大规模测评中都会被指数级放大，直接损害考试评价公信力。本研究将“三性”要求转化为可计算、可迭代的算法目标，搭建覆盖语义、事实与表征的多维审校引擎，实现对生成试题的即时全景扫描与风险溯源。

审校引擎以教育考试政策的知识图谱为底座，通过语义级召回完成政治性守卫。首先，系统将政策性文件、课程标准与权威解读转化为图结构实体；其次，对试题文本进行深度依存解析；最后，对识别出与政策节点存在冲突的敏感实体、时空表述或价值倾向等风险，立即触发替换建议，有效阻断不当立意进入题库。在科学性维度，审校引擎对接学术争议库与维基数据，对人物生卒、物理常数、历史时间等事实性信息进行实时核验，防止微小误差在后续仿真与训练中被逐级放大，进而保障学科内容无差错。公平性审查维度主要聚焦于潜在的地域、性别与文化偏见，大模型通过构建超纲知识点词典与图文一致性模型，自动扫描题干中可能引发群体差异的措辞或图像元素，并对图文不符、语境歧义等风险给出量化评分，进而实现命题合规性的细粒度度量。

以高中政治学科一道人工命制的试题为例（见表2），审校引擎对题干及选项的审校发现三类问题，即标点错误、事实性错误和表达欠规范。随后，专家在图形化界面点击“采纳”，完成审校结果修正确认，将人类偏好注入模型，实现模型二次训练，实现在人机协同下的校验结果精调。

5.难度预估与准确性度量

试卷难度梯度设计依赖前置难度估计，人工命题时常因经验差异导致实测偏离。本研究使用大模型模拟考生机制尝试解决该问题。首先，依据课程标准将题干解析为“知识单元—能力维度—素养水平”三类特征；其次，调用学科大模型覆盖全域能力分布；最后，逐题输出“易、较易、较难、难”四个等级，实现命题阶段难度辅助评估。目前，该策略主要通过Prompt工程微调方式实现，专家在该过程中主要参与评估大模型预估难度准确度，并明确最终提示词。然而，该方案仅能提供定性标签，无法直接估计难度系数或区分度。未来，可将历史真题的实测难度作为参考基准，先提取新试题的语义特征，再在题库中查找与考查的知识点、题型结构、设问方式最相似的K道真题，通过参考这些相似真题的实际难度分布情况，得出新试题的难度等级或具体量化数值。

（三）大模型辅助命题功能检验流程

为了确保命题专家经验与模型能力同步演进，大模型辅助命题的实践检验采取“六步闭环”流程。

第一步，确定学科与组织专家，主要由技术团队与学科教研员共同完成。教研员阐述命题思路与价值导向，技术方进行可行性评估，确定“大模型辅助不替代”边界。第二步，“技术评估+确定路径”，聚焦方案实现。团队依据知识点颗粒度、题型复杂度与保密要求，选择私有化部署与三阶提示词优化架构，并制订国产GPU适配计划。第三步，“创生试题+内部打磨”，进入迭代核心。技术组每日依据任务书生成初稿，测试组执行符号校验与逻辑检错，教研员即时标注“直接采用/微调/否决”，反馈流入次日微调数据池，形成日级数据飞轮。第四步，外部专家评审，主要是对可采信样本进行盲评与逆向校验，重点发现内部评审盲区，产出定性改进清单。第五步，明确优化方向，主要由产研联合团队跨角色复盘，将专家意见转化为技术语言并执行模型参数调整任务，进入下一轮迭代。第六步，优化效果验证。主要依托迭代验证机制，将专家经验转化为模型优化依据以实现能力进阶，并同步沉淀形成标准化命题规则体系，待提示词模板与试题采信率满足预设要求后完成参数锁定，为后续考试实验提供标准化技术方案。

四、大模型辅助命题的实践成效

为验证大模型辅助命题的可行性，以普通高中数学学科为例，按照模型辅助、不替代的原则进行模拟验证，以检验新技术的可用性。

（一）构建成效评估体系

为保证大模型辅助命题结果真正可用，采用德尔菲法验证其有效性，经过三轮匿名迭代后形成AI命题成效评估体系，详见表3。该体系以资源—过程—结果组成的质量框架为理论底座，将大模型命题成效拆分为五项可测、可追踪的核心指标，并给出底线与理想双阈值，确保评估结论既满足考试机构风险容忍度，又为后续技术迭代留有提升空间。

（二）实践应用与成效

依据表3所示的成效评估指标体系对系统性能进行量化验证。以30道母题为基准，系统共生成287道子题，核心指标整体表现较好，但部分重要指标仍要进一步改进提升。其中，资源检索命中率为87%，略高于85%的理想值，表明系统在命题过程中对题库及素材资源的匹配具备较高精准度；专家采信率为57%，虽然超过底线值50%，但与理想值（80%）还有距离，说明超过半数由模型生成的试题内容可通过学科专家审核，具备初步的实用价值；难度预估准确度为68%，略高于65%的底线标准，反映模型对试题难度的预判能力基本满足命题需求；试题—答案—解析一致率为56%，显示系统生成内容的内部逻辑自洽性处于中等水平，仍有较大提升空间。此外，从知识域适配性角度分析，模型在规则驱动型知识模块（如立体几何体积计算、函数定义域求解）中表现较为稳定，得益于其明确的运算逻辑与封闭的知识链条，生成内容的准确性与一致性较高。然而，在策略驱动型或概念辨析型模块（如数列求和、不等式性质推导）中，因涉及多步推理、抽象概念区分或特定构造技巧，模型出现“生成幻觉”，需依赖命题专家进行人工审核与修正。在效率维度，单选题的平均生成—修订耗时由人工命题的15分钟压缩至4分钟左右，效率提升约70%。同时，命题专家的工作重心由“初稿撰写”转向“内容精磨”，体现了人机协同在命题流程中的优化潜力。

综上，本次试点结果初步验证了大模型辅助命题系统在数学学科中的可行性。尽管专家采信率与内容一致性等指标仍有待提升，但资源检索等关键性能已接近理想水平，为后续全学科推广提供了可复制的操作方法。同时，试点过程中积累的实证数据与经验，也为系统在符号识别精度、复杂推理逻辑增强等方向的进一步迭代优化奠定了实践基础。

五、结论与展望

本研究将大模型技术系统性地引入教育考试命题全流程，并在真实闱场环境中完成规模化验证，主要创新点包括大模型技术覆盖命题全流程、多源多模态复杂学科知识库、学科命题经验规则化与模型训练、PCST-Loop试题创生可信框架、三性试题审校引擎、国产化命题环境打造等。虽然本研究在真实场景中取得可用、可控、可推广的初步成效，但相关功能仍有待进一步提升。一是专家采信率应持续提升。57%的可采信率虽领先于通用模型，但距离命题专家期望“80%可直接采用”的要求尚有差距，尤其在文科长文本阅读题与跨学科项目式任务中，模型尚存在设问链逻辑跳跃、价值观深度不足等问题。二是考试类型与学科适配度应持续提高。受限于算力与全科命题经验，目前规模化验证集中在中学学段的部分学科，对其他科目或职业类考试的题型、难度与评价目标差异研究仍属起步阶段，亟须构建“考试类型—能力框架—命题规范”分层适配机制。三是亟须构建精准量化难度预估模型。当前，难度预估沿用易、中、较难、难四档，缺乏连续数值刻度，难以与IRT能力参数精准对接。此外，等级边界主要依赖专家经验，主观偏差导致同卷异批间差异显著，影响试卷梯度稳定性。因此，亟须构建基于连续尺度、项目反应理论融合大模型的量化难度预估框架，实现难度值小数级精度和置信区间输出。

总之，本研究创新性地验证了大模型在保密环境下命题的可行性路径，未来将持续向高采信、全学科、多模态、强监管方向迭代，助力构建自主可控、持续演化、国际领先的中国特色教育考试技术体系。

参考文献略。

引用格式：李俊杰, 李付鹏, 许东生, 等. AI大模型在教育考试命题中的应用研究[J]. 中国考试, 2026(2): 76-88.