智能赋能与精准评估：大语言模型在自动作文评分中的效度验证及改进路径
一、引言
（一）研究背景与价值
在信息技术飞速发展的当下，教育数字化转型的进程不断加速，人工智能技术逐渐渗透到教育领域的各个环节。大语言模型（LLM）作为人工智能发展的前沿成果，凭借其强大的语义理解与生成能力，在自然语言处理任务中展现出卓越的性能，也为教育测评的革新带来了新的契机。在教育测评体系里，作文评分是评估学生语言表达、思维逻辑、知识储备等综合能力的重要方式。传统的人工作文评分方式，主要依赖教师或专业评分人员逐篇审阅学生作文，这种方式存在着诸多弊端。一方面，人工评分的效率极为低下，在面对大规模考试或教学场景中大量学生作文时，评分人员需要耗费大量的时间和精力，这无疑给教育工作者带来了沉重的负担，也严重影响了教学反馈的及时性。另一方面，人工评分的主观性较强，不同评分人员由于知识背景、评分标准把握、个人偏好等因素的差异，对同一篇作文的评分可能会产生较大波动，导致评分结果的一致性和可靠性难以保证。此外，人工评分在反馈内容上往往较为笼统，难以针对每个学生的具体问题提供全面、细致、个性化的改进建议，不利于学生写作能力的精准提升。
相比之下，基于大语言模型的自动作文评分（AES）系统则具有显著的优势。它能够快速处理海量作文数据，实现即时评分，大大提高了评分效率，为大规模教育测评提供了高效的解决方案。同时，大语言模型基于预设的评分规则和算法进行评分，减少了人为因素的干扰，在一定程度上保证了评分结果的客观性和一致性。而且，借助其强大的语言分析能力，自动作文评分系统还能够从多个维度对作文进行深入剖析，为学生提供丰富、详细的反馈信息，助力学生了解自己的写作优势与不足，从而有针对性地改进和提高。
然而，尽管大语言模型在自动作文评分领域展现出巨大的应用潜力，但要使其真正可靠地应用于教育测评实践，仍需对其评分效度进行深入、科学的验证。评分效度是衡量评分系统是否能够准确测量目标构念（如学生的写作能力）的关键指标，涵盖了评分一致性、内容相关性、教育影响等多个重要维度。只有当大语言模型的自动作文评分结果与学生的真实写作能力高度契合，且在不同学生群体、不同作文主题和情境下都能保持稳定、准确的表现，同时对学生的学习和教育教学产生积极、正面的影响时，才能证明其具有较高的效度，具备在教育领域广泛应用的价值。
本研究聚焦于大语言模型在教育测评中的创新应用，以自动作文评分为切入点，系统地探讨其效度验证框架与改进策略，具有重要的理论与实践意义。从理论层面来看，本研究有助于丰富和完善人工智能教育应用的理论体系，深化对大语言模型在教育测评中作用机制和影响因素的认识，为后续相关研究提供理论参考和研究思路。通过对自动作文评分效度验证的多维度分析，可以揭示大语言模型在模拟人类评分思维、理解写作能力构念等方面的优势与局限，进一步推动自然语言处理技术与教育测量理论的交叉融合，促进教育测评理论的创新与发展。从实践角度而言，本研究的成果能够为教育工作者、教育测评机构以及教育技术开发者提供切实可行的指导和建议。一方面，帮助教育工作者更好地理解和应用基于大语言模型的自动作文评分工具，合理利用其优势提高教学效率和测评质量，同时避免因效度问题而产生的误判和误导；另一方面，为教育测评机构制定科学、合理的测评标准和规范提供依据，确保测评结果的可靠性和有效性，为教育决策提供准确的数据支持。此外，研究中提出的改进策略还能为教育技术开发者优化自动作文评分系统提供方向，推动技术的不断完善和创新，使其更好地服务于教育教学实践，助力实现教育的公平性、高效性和个性化发展。
（二）核心概念界定
大语言模型（LLM）：具备千亿级参数规模、通过海量文本预训练习得语言规律的人工智能模型，如 GPT-4、ChatGLM 等，支持复杂语义分析与生成任务。大语言模型基于 Transformer 架构，采用深度学习算法，在大规模语料库上进行预训练，从而学习到自然语言的语法、语义、语用等多方面知识。其核心优势在于能够处理和理解自然语言的复杂语义关系，生成连贯、准确且富有逻辑的文本，具备强大的语言生成、文本分类、问答系统、机器翻译等自然语言处理能力，为自动作文评分等教育应用提供了技术支撑。
自动作文评分（AES）：借助 AI 技术对学生作文的内容、结构、语言等维度进行量化评估，输出分数或反馈建议的智能化测评方式。自动作文评分系统通常会提取作文的多种特征，如词汇丰富度、句子复杂度、语法正确性、主题相关性等，并运用机器学习算法或深度学习模型对这些特征进行分析和建模，从而实现对作文质量的自动评价。通过与人工制定的评分标准进行比对和校准，自动作文评分系统能够快速、客观地给出作文的分数，并针对作文中存在的问题提供相应的反馈建议，帮助学生改进写作。
效度验证：通过实证研究检验评分系统是否准确测量目标构念（如写作能力），涵盖评分一致性、内容相关性、教育影响等维度。效度验证是确保评分系统有效性的关键环节，需要运用多种研究方法和数据来源进行综合分析。评分一致性主要考察自动评分与人工评分之间的相关性以及不同自动评分模型之间的一致性程度；内容相关性关注评分系统是否能够准确识别作文内容与题目要求、写作能力要素的关联程度；教育影响则侧重于评估评分系统对学生学习动机、学习策略以及教师教学方法和决策的影响是否积极、正面。只有通过全面、系统的效度验证，才能证明自动作文评分系统在教育测评中的可靠性和适用性 。
二、大语言模型在自动作文评分中的应用现状
（一）技术优势与典型场景
多维度评分能力：大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，能够识别作文中的语义连贯性、逻辑结构、情感表达等复杂特征，实现从多个维度对作文进行全面评估，突破了传统规则引擎仅对词汇和语法进行单一检测的局限。例如，上海交通大学研发的 AWESOM 系统，该系统基于写作理论和大学英语作文数据，利用大语言模型技术，实现了对作文语言、内容、逻辑三个维度的精准分析和反馈。在语言维度，它不仅能检测语法错误、词汇拼写错误，还能评估词汇的丰富度和准确性，如判断学生在描述事物时所使用词汇的多样性以及词汇与语境的适配程度；在内容维度，系统能够理解作文的主题内容，判断内容是否充实、是否紧扣主题，比如分析学生在论述观点时所列举的论据是否充分、是否能有效支持论点；在逻辑维度，它可以识别段落之间的衔接是否自然、论述的层次是否清晰，例如检查学生在论证过程中是否遵循合理的逻辑顺序，从提出问题、分析问题到解决问题是否连贯流畅。这种多维度的评分能力，为学生提供了更为全面、细致的写作评估，有助于学生更清晰地了解自己作文的优点和不足，从而有针对性地进行改进 。
个性化反馈生成：基于对作文上下文的深入理解，大语言模型能够生成极具针对性的评语，为学生提供个性化的写作改进建议。它可以敏锐地指出学生作文中的论证漏洞，比如在议论文写作中，若学生的论证过程存在逻辑跳跃，大语言模型能够精准定位并指出问题所在，帮助学生理清思路，完善论证过程；还能根据学生的用词习惯和写作风格，推荐更合适的词汇替换方案，提升作文的语言质量。以雅思作文智能批改系统为例，该系统利用大语言模型对学生的雅思作文进行分析，除了给出整体评分外，还会针对学生的写作特点和存在的问题，提供个性化的思辨思维培养建议。如果学生在作文中对某个观点的论述较为片面，系统会建议学生从不同角度思考问题，补充更多的论据来支撑观点，培养学生的批判性思维和全面分析问题的能力；对于语言表达较为平淡的学生，系统会推荐一些高级词汇和句式，引导学生提升语言的丰富性和表现力，从而助力学生精准提升写作技能 。
跨语言与跨学段适配：通过微调技术，大语言模型能够适应不同语种和不同教育阶段的写作评估需求。在跨语言方面，以汉语二语学习者的写作评估为例，研究人员可以利用大语言模型在大规模多语种语料库上的预训练基础，结合汉语二语学习者的写作特点和常见错误类型，对模型进行微调。这样，模型就能准确地评估汉语二语学习者的作文，不仅能识别语法和词汇错误，还能理解他们在语言运用和文化表达上的独特之处，给出符合其学习阶段和水平的评价和建议。在跨学段方面，大语言模型可以从中学议论文评分平滑过渡到大学学术写作测评。对于中学议论文，模型主要关注论点的明确性、论据的充分性以及语言表达的流畅性和规范性；而在大学学术写作测评中，模型会更加注重论文的创新性、学术规范性、文献引用的准确性等方面。通过调整模型的评估参数和训练数据，大语言模型能够满足不同学段对写作能力的不同要求，为各阶段的学生提供合适的写作评估服务 。
（二）现存问题与效度挑战
评分稳定性不足：大语言模型对语义模糊文本、创新性表达的判断容易受到提示策略的影响，从而出现评分波动的情况。不同的提示模板可能会引导模型从不同角度理解作文内容，导致评分结果产生差异。例如，有研究表明，ChatGLM 在使用不同提示模板对同一篇作文进行评分时，评分一致性差异可达 15%。当提示模板侧重于语法和词汇的准确性时，模型可能更关注作文中的语言错误，而对内容和逻辑的关注度相对较低；当提示模板强调内容的深度和创新性时，模型的评分标准会发生变化，对语言错误的容忍度可能提高，而对内容的评价更为严格。这种评分稳定性的不足，使得大语言模型在实际应用中的可靠性受到质疑，可能会给学生和教师带来困惑，影响教学评估的准确性和公正性 。
构念代表性争议：大语言模型主要依赖统计规律来识别写作特征，在评估过程中可能会忽略一些深层思维能力，如批判性思维、文化表达等，从而导致 “高分低能” 的评估偏差。有些学生可能通过堆砌华丽的词汇和复杂的句式，使作文在语言形式上表现出色，但在内容上缺乏深度思考和独特见解，批判性思维不足。大语言模型可能会因为其语言形式上的优势而给予较高评分，而未能准确评估学生的真实思维水平。在涉及文化表达的作文中，模型可能无法理解和评估学生对特定文化内涵的传达和诠释能力，因为文化表达往往具有主观性和情境性，难以通过简单的统计规律来捕捉。这种对深层思维能力评估的缺失，限制了大语言模型在全面、准确评估学生写作能力方面的应用，可能会误导教学方向，不利于学生综合素养的培养 。
数据偏差传导风险：如果大语言模型的训练数据存在样本不均衡的问题，如侧重某类文体或语言风格，那么在评分过程中可能会加剧评分中的性别、地域等不公平现象。训练数据中某类文体（如议论文）的样本数量远多于其他文体（如记叙文、散文），模型在学习过程中就会对议论文的评分标准更为熟悉和敏感，在评估其他文体的作文时可能会出现偏差。对于不同性别、地域的学生，他们的写作风格和习惯可能存在差异，如果训练数据不能全面涵盖这些差异，就可能导致模型对某些学生群体的评分不够公正。一些地区的学生在写作中可能更倾向于使用具有地方特色的表达方式或文化元素，而这些在训练数据中较少出现，模型在评估这些学生的作文时可能无法给予充分的认可，从而造成评分的不公平。这种数据偏差传导风险，违背了教育公平的原则，可能会对学生的学习积极性和发展机会产生负面影响 。
三、自动作文评分的效度验证框架构建
（一）多维度效度验证方法
统计效度：人机评分一致性是衡量自动作文评分系统准确性的关键指标之一。在实际验证中，采用二次加权 Kappa 系数（QWK）、皮尔逊相关系数（PCC）等指标来对比大语言模型评分与人工专家评分的一致性。二次加权 Kappa 系数能够有效考虑评分者之间的不一致程度，并对不同程度的不一致赋予不同的权重，从而更准确地评估评分的一致性。皮尔逊相关系数则用于衡量两个变量之间的线性相关程度，在自动作文评分中，可反映大语言模型评分与人工评分之间的相关性。以 GPT-4 在雅思写作任务 2 评分中的应用为例，研究人员将 GPT-4 的评分结果与雅思考官的评分进行对比，发现其 QWK 值达到了 0.82。根据相关的评价标准，当 QWK 值在 0.8 - 1.0 之间时，表示评分者之间具有几乎完美的一致性，这表明 GPT-4 在雅思写作任务 2 的评分中与考官评分具有强一致性 。
然而，仅仅关注整体的一致性指标可能会掩盖局部的偏差情况。为了更全面、细致地了解大语言模型在不同作文难度和学生水平下的评分表现，引入分层抽样技术是十分必要的。按照作文难度（如简单、中等、困难）和学生水平（如低、中、高）对作文样本进行分组，然后在每个分组内分别检验人机评分的一致性。对于低水平学生的作文，由于其语言表达和逻辑结构相对简单，大语言模型可能在语法和词汇错误的识别上表现较好，但在理解学生独特的思维方式和表达意图方面可能存在不足；而对于高水平学生的作文，大语言模型可能在评估内容深度和创新性时面临挑战。通过分层抽样检验，可以针对不同分组的特点，深入分析大语言模型评分的优势和问题，为后续的改进提供更有针对性的方向 。
内容效度：评分维度与构念的匹配度是内容效度的核心。为了确保大语言模型能够准确捕捉关键写作要素，基于写作理论构建科学合理的评估指标体系至关重要。Toulmin 论证模型强调论点、论据、论证过程以及限定条件等要素在论证性写作中的重要性。在议论文写作评估中，可以依据该模型，将大语言模型对作文中论点明确性、论据充分性、论证逻辑严密性的识别能力作为评估指标。Swales 体裁分析理论则关注不同体裁文本的结构和语言特点，例如学术论文具有引言、方法、结果、讨论等特定的结构。基于此，在评估学术写作时，可以考察大语言模型对这些结构要素的识别以及对各部分语言特征（如专业术语使用、句式复杂度等）的理解能力。以 AWESOM 系统为例，该系统通过大量的对比实验，证明了其对作文逻辑结构的识别准确率达到了 89%。这表明基于写作理论构建的评估指标体系能够有效地引导大语言模型准确地识别作文中的关键写作要素，提高评分的内容效度 。
除了基于理论构建评估指标体系，采用专家焦点小组法也是评估评分维度全面性与教育相关性的有效手段。邀请写作教学专家、教育测量专家等组成焦点小组，对大语言模型的评分维度进行深入讨论和评估。专家们凭借其专业知识和丰富经验，能够发现模型在评估过程中可能忽略的构念，如思辨深度、文化适切性等。在评估涉及文化话题的作文时，大语言模型可能无法充分理解学生对特定文化内涵的表达和诠释，导致对文化适切性的评估不足。通过专家焦点小组的讨论和反馈，可以对模型的评分维度进行修正和完善，使其更加全面、准确地反映学生的写作能力，提高评分的教育相关性 。
应用效度：教育影响与用户接受度是衡量自动作文评分系统能否在实际教育场景中有效应用的重要方面。开展准实验研究是评估教育影响的常用方法。选取两组具有相似写作水平的学生，一组使用大语言模型评分系统进行作文批改并获得反馈（实验组），另一组采用传统人工评分方式（控制组）。在一段时间的教学后，对比两组学生的写作进步幅度。有实证研究显示，在一个为期 3 个月的实验中，使用 AI 反馈（大语言模型评分系统反馈）的学生在议论文逻辑得分上提升了 23%，而人工评分组的提升幅度相对较小。这表明大语言模型评分系统的反馈能够对学生的写作学习产生积极的促进作用，有助于学生提高议论文写作的逻辑水平 。
为了进一步了解用户（教师和学生）对评分结果的信任度与使用体验，通过问卷调查与访谈的方式收集他们的意见和建议是必不可少的。在问卷调查中，可以设置关于对评分结果准确性、公正性的评价，以及对反馈内容实用性的满意度等问题；访谈则可以更深入地了解用户在使用过程中遇到的问题和期望。通过分析这些调查结果发现，部分教师和学生对大语言模型的评分结果存在一定的疑虑，主要原因是评分过程缺乏透明度，无法理解模型给出特定分数的依据。针对这一问题，可以在评分系统中增加评分解释功能，以清晰、易懂的方式向用户展示模型评分的依据和逻辑，如指出作文在词汇、语法、内容、结构等方面的优点和不足，以及这些因素如何影响最终的评分。通过这样的改进，能够提升评分结果的透明度，增强用户对评分系统的信任度和接受度，促进大语言模型在教育测评中的有效应用 。
（二）验证数据与实验设计
多源数据集整合：丰富、多样的数据集是进行有效效度验证的基础。教育测评专用数据具有明确的评分标准和规范的测评流程，能够为验证提供可靠的参照。雅思写作语料库（IELTS Writing Scored Essays Dataset）包含了大量经过专业考官评分的雅思作文，这些作文涵盖了不同的话题和难度级别，且评分严格遵循雅思写作的评分标准，包括任务回应、连贯与衔接、词汇资源、语法多样性及准确性等维度。通过使用该语料库，可以准确地评估大语言模型在雅思写作评分任务中的表现，与考官评分进行对比，检验其评分的准确性和一致性 。
ASAP 学生作文数据集（Automated Student Assessment Prize）则专注于 7 - 10 年级学生的作文，提供了多维度的评分信息。该数据集不仅包含了对作文整体质量的评分，还对作文的内容、语言、组织结构等方面进行了详细的评估。这使得研究人员能够从多个角度分析大语言模型的评分能力，例如考察模型在评估不同年级学生作文时，对学生语言发展水平和思维能力的识别是否准确，以及在各个评分维度上与人工评分的一致性程度 。
除了教育测评专用数据，领域特定语料也具有重要的价值。汉语二语写作语料库（ELLIPSE Corpus）主要收集了汉语作为第二语言学习者的作文，这些作文反映了学习者在汉语学习过程中常见的语言错误、表达特点以及文化背景差异对写作的影响。对于研究大语言模型在评估汉语二语写作时的表现，该语料库提供了丰富的样本。大语言模型需要理解学习者在词汇运用、语法结构、语义表达等方面的独特之处，准确判断其语言能力和学习水平，通过分析模型在该语料库上的评分结果，可以评估其对特定领域写作的适应性和准确性 。
大学英语学术论文数据集则聚焦于大学英语学术写作领域，包含了不同学科、不同研究方向的学术论文。学术写作具有较高的专业性和规范性要求，涉及到文献综述、研究方法阐述、结果分析、结论推导等复杂的内容和结构。利用该数据集，可以验证大语言模型在评估学术论文时，对学术规范、研究逻辑、专业术语使用等方面的理解和判断能力，考察其能否准确地识别论文的学术价值和质量水平，为学术写作教学和评估提供有效的支持 。
对照实验设计：在验证大语言模型自动作文评分效度的实验中，合理的对照实验设计至关重要。控制组采用人工双评分制，即由两位教师独立对学生作文进行评分，然后取其均值作为基准分数。这种方式充分考虑了人工评分的主观性，通过两位教师的评分，可以在一定程度上减少个体评分差异对结果的影响，使基准分数更具可靠性和代表性。两位教师在评分过程中，可能会因为个人的教学经验、评分习惯、对评分标准的理解差异等因素，对同一篇作文给出不同的分数。通过计算均值，可以综合两位教师的意见，得到一个相对客观的基准分数，用于与大语言模型的评分进行对比 。
实验组则使用 LLM 评分系统，为了提高模型的评分性能，采用提示工程优化策略。思维链提示是一种有效的方法，它引导大语言模型在评分过程中展示其推理步骤和思考过程。在评估议论文时，可以提示模型分析作文的论点是如何提出的、论据是如何支持论点的、论证过程中采用了哪些逻辑方法等，使模型的评分基于更清晰的逻辑推理，而不仅仅是简单的文本匹配或统计分析。自洽性检验策略则通过多次不同方式的提问或提示，验证模型评分结果的一致性和稳定性。对于同一篇作文，可以从不同角度提出问题，如 “请从语言表达角度给出评分”“请从内容深度角度给出评分”，然后检查模型在不同提示下给出的评分是否相互协调、一致，避免出现评分矛盾或不合理的情况 。
在评估指标方面，除了关注人机评分的一致性外，增加反馈有效性和评分效率等实用指标，能够更全面地评估大语言模型的性能。反馈有效性通过学生修改采纳率来衡量，即统计学生在参考大语言模型给出的反馈建议后，实际对作文进行修改并采纳建议的比例。如果学生对反馈建议的采纳率较高，说明反馈具有针对性和实用性，能够帮助学生认识到自己作文中的问题并进行有效改进；反之，如果采纳率较低，则表明反馈可能存在不够清晰、准确或缺乏可操作性等问题，需要进一步优化 。
评分效率是指大语言模型处理单篇作文并给出评分的时间。在实际教育应用中，尤其是大规模测评场景下，评分效率是一个重要的考量因素。快速的评分速度能够及时为学生和教师提供反馈，提高教学效率。通过对比大语言模型与人工评分在评分效率上的差异，可以评估模型在实际应用中的可行性和优势。如果大语言模型能够在短时间内处理大量作文，且保证一定的评分质量，那么它在大规模教育测评中就具有明显的应用价值 。
四、大语言模型自动作文评分的改进策略
（一）模型优化：从 “统计拟合” 到 “认知建模”
领域知识注入：将写作教学理论（如 “内容 - 形式 - 交际” 三维度模型）转化为评分规则，是提升大语言模型对写作理解的关键步骤。“内容 - 形式 - 交际” 三维度模型强调作文不仅要有丰富、准确的内容，还需具备合理的结构形式，以及能够有效地实现交际目的。在议论文写作中，内容维度要求学生提出明确的论点，并运用充分、恰当的论据进行论证；形式维度关注文章的结构布局，如开头如何引出主题、中间段落如何展开论述、结尾如何总结升华，以及段落之间的衔接是否自然流畅；交际维度则考量文章是否能够清晰地传达观点，让读者理解作者的意图，并引发共鸣。通过将这些理论细化为具体的评分规则，如规定论点明确性的评分标准、论据与论点相关性的判断依据、结构完整性和逻辑性的评分细则等，可以引导大语言模型在评分时更加全面、深入地分析作文 。
为了实现这一目标，通过提示模板引导 LLM 聚焦教育目标构念是一种有效的方法。在评分指令中明确要求分析 “论点 - 论据 - 结论” 逻辑链，能够使大语言模型更加关注作文的论证过程和逻辑结构。当学生写一篇关于 “人工智能对教育的影响” 的议论文时，模型可以根据提示，首先判断论点是否清晰明确，例如 “人工智能将推动教育的个性化发展” 这样的论点是否准确表达了核心观点；接着分析论据是否充分且相关，如列举人工智能在自适应学习系统中的应用案例作为论据，是否能够有力地支持论点；最后检查结论是否能够合理地总结全文，呼应论点，如得出 “人工智能为教育带来了前所未有的机遇，但也需要合理引导和应用” 这样的结论是否恰当 。
构建领域专属知识库也是增强模型对教育场景理解的重要手段。学术写作规范、不同体裁评分标准等知识对于准确评估作文至关重要。学术写作规范涵盖了文献引用格式、学术术语使用规范、研究方法的严谨性等方面的要求。在评估学术论文时，大语言模型需要依据这些规范，判断学生是否正确引用了参考文献，是否准确使用了专业术语，研究方法的阐述是否合理、可行。不同体裁评分标准则针对记叙文、议论文、说明文、散文等不同文体，制定了各自独特的评分要点。记叙文注重故事的完整性、情节的生动性和人物形象的塑造；议论文强调论点的鲜明性、论证的逻辑性和论据的充分性；说明文要求内容的准确性、条理的清晰性和说明方法的恰当性；散文则更关注语言的优美性、情感的真挚性和意境的营造。通过将这些知识纳入知识库，并利用微调技术对大语言模型进行训练，可以使模型更好地适应教育场景的需求 。
以上海交大 AWESOM 系统融入大学英语写作教学大纲为例，该系统通过深入研究大学英语写作教学大纲的要求，将其中的写作规范、评分标准等知识融入到模型的训练和优化中。在内容方面，根据大纲对学生语言表达能力的要求，系统能够更准确地评估学生作文中词汇的运用是否恰当、语法是否正确、句子结构是否合理；在结构方面，依据大纲对不同类型作文结构的指导，系统可以判断议论文的论证结构是否严谨、记叙文的叙事顺序是否清晰；在交际方面，按照大纲对学生表达观点和沟通能力的期望，系统能够分析作文是否能够有效地传达作者的意图，与读者进行良好的交流。经过这样的优化，该系统的评分效度提升了 18%，充分证明了领域知识注入和微调技术在提高大语言模型自动作文评分能力方面的显著效果 。
多模态融合与可解释性增强：结合文本特征（词汇复杂度、句法多样性）与元数据（学生年级、写作时长）进行综合评分，能够充分利用多源信息，降低单一语言模型的局限性。词汇复杂度是衡量作文语言水平的重要指标之一，包括词汇的丰富度、难度和准确性。一篇使用了丰富多样、高级且准确词汇的作文，往往能够展示出作者较高的语言能力。句法多样性则体现了作者运用不同句式表达思想的能力，如简单句、复合句、并列句的合理运用，以及各种从句、倒装句、强调句的恰当使用，可以使文章的语言更加生动、灵活。学生年级反映了其所处的学习阶段和知识水平，不同年级的学生在写作能力和知识储备上存在差异，低年级学生可能更侧重于基本的语言表达和简单的逻辑结构，而高年级学生则需要展现出更深入的思考、更复杂的论证和更高级的语言运用能力。写作时长则可以在一定程度上反映学生的写作效率和熟练程度，以及对作文主题的思考深度和准备情况 。
通过综合考虑这些因素，大语言模型可以更全面、准确地评估作文的质量。对于一篇由低年级学生在较短时间内完成的作文，如果词汇复杂度和句法多样性相对较低，但能够清晰地表达观点，且符合该年级的写作水平，模型在评分时应给予合理的评价；而对于一篇高年级学生花费较长时间完成的作文，若词汇和句法表现出色，但在内容深度或逻辑结构上存在不足，模型也能够根据多模态信息，做出客观的评分。这种综合评分方式避免了单一语言模型仅依据文本内容进行评分的片面性，提高了评分的准确性和可靠性 。
开发评分解释模块，以可视化图谱展示评分依据，是增强大语言模型评分可解释性的关键举措。在议论文中，逻辑连接词是构建论证逻辑的重要纽带，如 “因此”“然而”“同时” 等词汇，能够清晰地表明句子之间、段落之间的逻辑关系。通过高亮这些逻辑连接词，学生可以直观地看到自己作文的逻辑脉络，了解论证过程的连贯性和合理性；教师也能够更方便地判断学生在逻辑表达上的优点和不足，从而提供更有针对性的指导。标注论证漏洞位置则可以帮助学生准确地认识到自己在论证过程中的问题所在，如论据不充分、论点与论据不相关、论证过程存在跳跃等。以 “人工智能对就业的影响” 这一议论文主题为例，如果学生在论述中提出 “人工智能会导致大量失业，因为它可以替代人类完成很多工作”，但没有进一步阐述人工智能在创造新就业机会方面的作用，模型可以标注出这一论证漏洞，提示学生从更全面的角度进行论证 。
这样的评分解释模块不仅提升了教师与学生对评分结果的信任度，还为学生提供了明确的改进方向，促进学生写作能力的提升。学生可以根据可视化图谱中的提示，有针对性地修改作文，加强逻辑论证，补充论据，优化语言表达；教师也可以根据评分解释，调整教学策略，重点培养学生在逻辑思维、论证能力和语言运用等方面的不足，提高教学效果 。
（二）数据治理：质量提升与偏差控制
高质量语料构建：采用 “人工标注 + 机器筛选” 双重机制，是确保训练数据评分准确性的有效方法。邀请特级教师标注核心语料，能够充分利用他们丰富的教学经验和专业知识，确保标注结果的权威性和准确性。特级教师在长期的教学实践中，对学生的写作水平和常见问题有着深入的了解，能够准确地把握评分标准，对作文的内容、结构、语言等方面进行全面、细致的评估。在标注过程中，他们会严格按照既定的评分标准，对每一篇作文进行认真审阅，给出客观、公正的评分，并提供详细的评语和建议 。
机器筛选则可以利用其高效的数据处理能力，对大量的作文数据进行初步筛选，去除噪声样本。噪声样本可能包括与主题无关的作文、抄袭的作文、格式错误的作文等，这些样本会干扰模型的训练，降低模型的性能。通过预设的规则和算法，机器可以快速地识别和过滤这些噪声样本，提高训练数据的质量。可以通过文本相似度检测算法，识别出抄袭的作文；通过关键词匹配和主题模型分析，筛选出与主题相关的作文 。
平衡数据分布，针对薄弱领域（如创造性写作、小语种作文）进行数据增强，是提高模型泛化能力的重要措施。创造性写作强调学生的想象力、创新思维和独特的表达方式，与传统的议论文、记叙文等文体有所不同。小语种作文则涉及到不同语言的语法、词汇、文化背景等方面的特点，对模型的语言理解和处理能力提出了更高的要求。由于这些领域的作文数据相对较少，模型在训练过程中可能对其学习不足，导致在评估这些作文时表现不佳 。
通过对抗样本生成技术，可以生成与原始数据相似但又有所差异的样本，从而扩充薄弱领域的数据量。在创造性写作领域，可以通过改变作文的主题、情节、人物设定等元素，生成新的作文样本；在小语种作文领域，可以利用机器翻译技术，将其他语言的作文翻译成目标小语种，或者对已有的小语种作文进行语法、词汇的变形和替换，生成新的样本。这样可以使模型接触到更多样化的数据，提高其对不同类型作文的适应能力和泛化能力，减少评分偏差 。
偏差检测与修正：建立敏感特征检测机制，是识别评分中隐性偏见的关键。通过检验不同群体作文的评分分布差异，可以发现评分中可能存在的对性别、地域、文化背景的隐性偏见。在检验性别偏见时，可以对比男性和女性学生作文的评分分布情况，如果发现某一性别的学生作文在整体评分上明显高于或低于另一性别，且这种差异无法用作文质量本身来解释，就可能存在性别偏见。同样，对于地域和文化背景差异，也可以通过类似的方法进行检测，比较不同地区、不同文化背景学生作文的评分差异，分析是否存在因地域或文化因素导致的不公平评分 。
采用公平性约束训练（Fairness-Aware Training），通过重加权算法调整模型输出，是确保评分公平无偏的重要手段。重加权算法可以根据不同群体的特征，对模型的训练数据进行重新加权，使得模型在学习过程中更加关注那些可能被忽视或不公平对待的群体。对于在评分中发现存在性别偏见的情况，可以对女性学生的作文数据给予更高的权重，让模型更加重视女性学生的写作特点和表现，从而调整评分标准，减少性别偏见的影响。通过这种方式，可以使模型在评分过程中更加公平地对待不同群体的学生，确保评分结果不受无关因素的干扰，体现每个学生的真实写作水平，促进教育公平的实现 。
（三）应用创新：构建 “评估 - 学习 - 改进” 闭环
自适应反馈系统设计：基于学生历史评分数据，动态调整反馈颗粒度，能够满足不同学生的个性化需求。对于初级学习者，他们可能在基础语法、词汇拼写等方面存在较多问题，因此为他们提供基础语法建议，如指出句子中的主谓不一致、时态错误、词汇搭配不当等问题，并给出具体的修改建议，能够帮助他们打好写作基础。可以针对 “我昨天去公园，看见很多美丽的花” 这句话中的 “看见” 应改为 “看到”，为学生解释 “看见” 和 “看到” 在语义和用法上的细微差别，帮助学生正确使用词汇 。
对于高级学习者，他们在语言表达上相对较为熟练，更需要提升的是逻辑思维和文章的深度。因此，为他们侧重逻辑优化，如分析文章的论证结构是否严谨、论点与论据之间的逻辑关系是否紧密、段落之间的过渡是否自然等，能够帮助他们进一步提高写作水平。在一篇关于 “科技对社会发展的影响” 的议论文中，高级学习者可能已经能够运用丰富的词汇和复杂的句式进行表达，但在论证过程中可能存在逻辑漏洞。反馈可以指出其论证过程中存在的问题，如某个论点缺乏足够的论据支持，或者论证过程中存在跳跃，引导学生补充论据，完善论证逻辑，使文章更具说服力 。
集成写作训练模块，针对评分中发现的薄弱点推送个性化练习，能够帮助学生有针对性地提升写作能力。若学生多次出现 “论证不充分” 的问题，自动生成论据扩展训练任务，如提供一些与作文主题相关的话题，要求学生围绕这些话题收集资料、分析问题，并撰写详细的论证段落，从而锻炼学生的论证能力和资料收集、分析能力。如果学生在词汇运用方面存在不足，系统可以推送词汇拓展练习，如给出一些近义词、反义词、同根词，让学生通过造句、写作短文等方式，加深对词汇的理解和运用，丰富词汇量 。
人机协同评分模式设计：设计 “AI 初评 - 教师复核 - 学生修正” 流程，充分发挥了 LLM 的效率优势和人工评分的教育诊断功能。在大规模的作文评分场景中，如期末考试、标准化考试等，首先由大语言模型进行初评，可以快速地对大量作文进行评分，大大提高了评分效率。实证显示，该模式使评分效率提升 50%，能够在短时间内完成对众多学生作文的初步评估，为后续的教学反馈和决策提供及时的数据支持 。
教师复核环节则能够弥补大语言模型评分的不足，发挥教师的专业判断和教育经验。教师可以对 AI 初评的结果进行审核，检查是否存在评分不合理的情况，如对一些语义模糊、表达独特的作文进行重新评估，确保评分的准确性和公正性。同时，教师还可以在复核过程中，发现学生作文中存在的共性问题和个性问题，为后续的教学提供参考。对于学生作文中普遍存在的某种语法错误或逻辑问题，教师可以在课堂上进行集中讲解和训练；对于个别学生的特殊问题，教师可以进行单独辅导 。
学生修正环节是学生根据教师的复核意见和反馈建议，对自己的作文进行修改和完善的过程。这一环节能够促进学生的自我反思和学习，帮助学生认识到自己作文中的问题，并通过实际的修改操作，提高写作能力。学生在收到教师的反馈后，对作文中的语法错误进行纠正，对论证不充分的地方进行补充，对语言表达进行优化，从而不断提升作文的质量 。
开发教师辅助工具，如批量评分偏差分析、典型错误聚类报告，能够为教师提供更全面、深入的教学数据，助力教师针对性改进教学策略。批量评分偏差分析工具可以帮助教师快速了解整个班级或群体学生作文评分的偏差情况，分析不同学生之间评分差异的原因，如是否存在评分标准把握不一致、对某些学生存在偏见等问题。典型错误聚类报告则将学生作文中出现的典型错误进行分类汇总，如语法错误类、词汇错误类、逻辑错误类等，并统计各类错误的出现频率和分布情况。教师可以根据这些报告，了解学生在写作过程中的薄弱环节，有针对性地设计教学内容和活动，如开展专项语法练习、逻辑思维训练课程等，提高教学的针对性和有效性 。
五、结论与展望
（一）研究结论
本研究深入剖析了大语言模型在自动作文评分中的应用，系统构建了效度验证框架，并提出了针对性的改进策略。大语言模型凭借其强大的自然语言处理能力，为自动作文评分带来了显著的技术革新，展现出多维度评分、个性化反馈生成以及跨语言与跨学段适配等优势，为教育测评的高效化、精准化发展提供了新的路径 。
然而，当前大语言模型在自动作文评分中的效度仍面临诸多挑战，如评分稳定性不足、构念代表性争议以及数据偏差传导风险等问题，这些问题限制了其在教育领域的广泛应用和深入发展。为解决这些问题，本研究从多维度构建了效度验证框架。在统计效度方面，通过人机评分一致性检验和分层抽样分析，能够更全面、准确地评估大语言模型评分的准确性和稳定性；在内容效度上，基于写作理论构建评估指标体系，并借助专家焦点小组法，确保评分维度与写作构念的紧密匹配，提高评分的教育相关性；在应用效度层面，通过准实验研究评估教育影响，结合问卷调查与访谈了解用户接受度，从而综合考量大语言模型在实际教育场景中的应用效果 。
基于效度验证中发现的问题，本研究提出了三大改进策略。在模型优化方面，强调从 “统计拟合” 向 “认知建模” 转变，通过领域知识注入和多模态融合技术，提升模型对写作的理解能力和评分的可解释性；在数据治理方面，采用 “人工标注 + 机器筛选” 双重机制构建高质量语料，建立敏感特征检测机制并进行偏差修正，以提高数据质量，减少评分偏差；在应用创新方面，设计自适应反馈系统和人机协同评分模式，构建 “评估 - 学习 - 改进” 闭环，充分发挥大语言模型的效率优势和人工评分的教育诊断功能，促进学生写作能力的提升 。
综上所述，大语言模型在自动作文评分中的效度提升，不能仅仅依赖于单纯的算法优化，而需要转向 “技术 - 教育” 深度融合的路径。通过构建多维度效度验证框架、注入领域知识、优化数据治理与应用模式等一系列措施，可以显著提升大语言模型评分的准确性、公平性与教育适配性，为智能测评技术在教育领域的可靠应用奠定坚实基础 。
（二）未来方向
跨学科研究：未来应进一步加强跨学科研究，结合认知科学的理论和方法，深入探索大语言模型评分与人类写作认知过程的匹配度。认知科学专注于研究人类的认知过程，包括感知、注意、记忆、思维、语言等方面。通过将认知科学与大语言模型研究相结合，可以从人类写作的认知机制出发，分析大语言模型在模拟人类评分思维时的优势与不足，从而开发出更贴近真实写作能力的评估模型。研究人类在写作过程中的思维转换、信息整合以及逻辑推理等认知活动，对比大语言模型的处理方式，寻找两者之间的差异和互补之处，为模型的优化提供更具针对性的方向 。
生态构建：推动教育机构、技术企业、研究团队的协同合作，共同建立标准化测评数据集与效度验证平台是未来发展的重要方向。教育机构拥有丰富的教学实践经验和学生作文数据，能够为数据集的构建提供真实、多样的样本；技术企业具备先进的技术研发能力，可开发高效的模型和平台架构；研究团队则能够运用专业的研究方法和理论知识，为数据的分析和模型的评估提供科学依据。通过三方的协同，建立起标准化的测评数据集，确保数据的质量和代表性，同时搭建效度验证平台，促进技术的迭代与经验的共享，推动大语言模型在自动作文评分领域的持续发展 。
伦理规范：随着大语言模型在教育测评中的应用日益广泛，制定自动作文评分的技术标准与伦理指南变得尤为重要。技术标准应明确规定模型的性能指标、评分准确性要求、数据处理规范等，确保模型的质量和可靠性。伦理指南则需关注数据隐私保护、评分公平性、对学生学习的积极引导等方面。在数据隐私保护方面，要严格遵循相关法律法规，采取加密、匿名化等技术手段，确保学生作文数据的安全；在评分公平性上，要避免因数据偏差、算法偏见等因素导致的不公平评分，保障每个学生的权益；在对学生学习的引导上，要确保评分结果和反馈能够真正促进学生的写作能力发展，而不是误导或伤害学生的学习积极性。通过制定和遵循这些技术标准与伦理指南，平衡效率提升与教育本质，确保 AI 技术真正服务于学生写作能力的发展 。