场景案例
智能作文批改
多文体作文批改
场景介绍
大模型凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力，正在逐步转变为教育行业创新的强大引擎。未来，随着大模型的融入，个性化教育将迎来新生，改变现有千人一面的局面。在作文批改存在较多问题，如教师工作量大、批改标准难以统一、个性化反馈不足。一份作文的深度批改至少需要15-20分钟，这意味着语文教师批改一次作文就要花费8-10小时。更重要的是，不同教师的批改标准存在差异，同一篇作文可能得到不同的评价结果。 学生的作文评价标准和重点也都不尽相同，如有记叙文、说明文、应用文等多种文体。记叙文注重情节完整性和语言生动性，说明文强调逻辑清晰和表达准确，应用文则要求格式规范和内容实用。 大模型能力的提升为解决这一问题提供了新思路。某知名教育平台通过引入GLM模型，实现了作文批改的智能化升级，不仅大幅提升了批改效率，更在评价准确性和个性化反馈方面取得了显著进步。业务需求
| 业务痛点 | 具体表现 | 对应诉求 |
|---|---|---|
| 批改量大、难以保证一致性 | 教师要在短时间内处理海量作文，评分标准易受主观因素干扰 | 需要一个能在多维度（内容完整性、逻辑性、语言准确性等）给出客观、稳定分数的自动评测内核 |
| 多年级、多文体混合 | 记叙文、说明文、议论文等体裁规则各异 | 模型需识别不同写作风格与修辞特征，避免“一刀切” |
| 反馈滞后，学生难以针对性改进 | 批改结果多为总分，缺少逐段、逐句建议 | 输出结构化错词/病句定位、好词好句摘录以及段落级讲评，支持个性化学习闭环 |
| 教学数据价值未被充分利用 | 手工批改难以沉淀可检索数据 | 需要标准化 JSON 结果，方便后续教学分析与运营 |
解决方案
一、方案框架
方案架构
传统 VS 大模型效果提升
某教育平台的客户经过与BigModel开放平台的深度合作，在产品效果上实现了飞跃性的提升。特别是在作文评测领域，大模型的强大功能使得评测效果大幅提高，教学体验也得到了显著优化。 大模型的运用，使得对学生的学习行为和需求的解析更为迅速和精准，进而提供了更为定制化的作文评测服务。同时，大模型在自然语言处理和图像识别等领域的卓越能力，为作文评测带来了全方位的显著进步。在错别字、词标点符号等提取效果来看均有不同程度的提升，显著优化了教学体验和评测效果。 通过与BigModel开放平台的合作，客户不仅在教学质量和效果上实现了显著进步，更为学生打造了更加多元和个性化的学习旅程。模型选型
GLM-4-Plus是智谱推出的高智能语言模型。作为智谱的最新旗舰产品，GLM-4-Plus在语言理解、逻辑推理、指令遵循以及长文本生成等多个领域均取得了显著的进展。在最近一次的SuperBench大型模型评测中，GLM-4-Plus荣膺世界前三的排名，成功打破了之前由国外模型独占鳌头的局面。 GLM-4-Plus 擅长高精细度的复杂场景。在学生作文的广阔天地中，不同年级、不同体裁的习作要求不同，语言风格呈现出多样化，所以对于基座模型就有极高的要求。记叙文语言优美，说明文科学严谨，有的洋溢着文学色彩，有的则充满辩证思维。GLM-4-Plus 语言模型如同一位经验丰富的同行AI助教，能够准确识别并深入理解这些不同的语言表达，给到清晰、深度的个性化评价。通过GLM-4-Plus模型，我们致力于提升作文评价的质量，让每位学生的创作才华在文字中得到充分的认可和展现。二、方案详情
在评价作文的过程中，需要考虑多个因素，包括：错别字、词、标点识别；好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。我们可以利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点，对学生作文进行综合打分。
场景一：抓取错词错句
在作文批改过程中，识别错词错句及优化病句的建议，依赖于模型深厚的语言处理能力和对长文本的细致分析能力。该模型能够精确地定位每一个错误，并在理解上下文的基础上，提出符合学生年级和作文主题的修改建议。- 深层次语义理解：大型语言模型具备深入理解句子内涵的能力，即便处于复杂语境，也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。
- 大规模数据识别：这些模型在训练过程中接触了巨量的文本资源，这让它们能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见，进而准确标出错词错句。
- 上下文相关性评估：模型有能力基于上下文来判定词语和句子的恰当性，即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。
- 语法规则习得：在训练过程中，模型吸收了众多的语法规则知识，这使其能够检测句子是否遵守了语法标准。
场景二：好词好句识别评测
在运用修辞技巧方面，学生作文中的隐喻、双关等深层次含义，对解读能力提出了更为严峻的挑战。GLM-4-Plus模型具备洞悉这些弦外之音的能力，能够挖掘作文背后的深层思想。- 文学素养模拟：经过训练，大型模型能够模仿一定水平的文学品质，辨别出那些具有表现力、形象生动或富含智慧的词汇和句子。
- 风格与修辞的辨识：该模型有能力辨别不同的写作风格和修辞技巧，进而挑选出那些能够提升文章感染力的佳词妙句。
- 情感与语气的解析：模型能够对句子的情感倾向和语气进行解析，识别出那些能有效表达作者意图和情感的优质语句。
场景三：作文综合评价评分
作文的内容往往涉及特定的文化背景和历史知识，这对于评价者来说是一个挑战。GLM-4-Plus模型凭借其丰富的知识库，能够精准把握这些文化细节，确保评价的准确性。逻辑结构和论证分析是评价作文不可或缺的部分。GLM-4-Plus模型能够识别并评估论点的合理性，确保作文的逻辑性和论证的有效性得到恰当的评价。- 综合评价能力：大型模型可以综合考虑文章的内容、结构、语言等多个维度，给出全面而细致的评价。
- 标准化的评分系统：模型可以根据预定的评分标准，如内容完整性、逻辑性、语言准确性等，对作文进行客观评分。
- 个性化反馈：模型能够根据学生的写作特点和水平提供个性化的评价和建议，帮助学生有针对性地提高。
- 一致性保证：与人工评分相比，模型评分可以保证评价标准的一致性，减少主观差异带来的评分不公。
三、模型输入数据示例及效果
错别字抓取&修改：| 原文 | Good case |
|---|---|
| 有一次我考砸了，因为担心父母责怪，所以躲在大姨家里直到天黑才回家，到家时竟空无一人，我想：爸妈肯定是去谁家串门了，于是我的草草的吃了饭便躺进小屋，开始庆祝这次“胜利逃亡”。 | “wrong_sentence”:“我草草的吃了饭便躺进小屋”, “wrong_sentence_reason”:“用词不当，‘草草的’应该改为‘草草地’”, “wrong_sentence_fixed”:“我草草地吃了饭便躺进小屋”, |
| 原文 | comment |
|---|---|
| 小时候我总以为父母不爱我，因为他们对我的生活毫不关心，不过我并不怪他们，因为从小自立，我学会了很多本领。 | “good_word”:“自立”, “sentence_with_good_word”:“因为从小自立，我学会了很多本领”, “good_word_comment”:“‘自立’一词用的好，准确表达了从小培养独立能力，值得表扬”, |
| 天底下哪有不爱自己的父母？只是爱的方式不同罢了。 | “good_sentence”:“天底下哪有不爱自己的父母？只是爱的方式不同罢了。”, “good_sentence_comment”:“这句话运用对比和反问，深刻揭示了父母爱的真谛，表达有力，非常好！”, |