摘要：伴随着研究生教育规模不断扩大和AIGC 技术的普及，研究生学位论文质量监测也遇到传统的模式低效、智能工具适应性差、学术不端隐蔽等各方面的难题。人工智能技术凭借数据处理、语义分析、智能预警等优势，给解决困境提供新的方法。本文依据研究生培养质量提升的要求，剖析目前的监测情况和问题，找到人工智能赋能的技术支撑及适配逻辑，探究创建全流程、多维度智能监测体系的办法，联系实践来总结成效和改进方向，为完善研究生培养质量保证体系提供一些参照。关键词：人工智能；学位论文；质量监测；智能机制；AIGC

中图分类号：G647 文献标志码：A 文章编号： A

Abstract： With the continuous expansion of graduate education and the widespread adoption of AIGC technology， the quality monitoring of graduate degree theses faces challenges such as inefficiency of traditional models， poor adaptability of intelligent tools， and the concealment of academic misconduct. Artificial intelligence technology， leveraging its strengths in data processing， semantic analysis， and intelligent early rning， offers new approaches to address these challenges. Based on the requirements for improving graduate tion quality， this paper analyzes the current state and issues of monitoring， identifies the technical support and adaptive logic enabled by artificial intelligence， explores methods for establishing a full-process， multi-dimensional intelligent monitoring system， and summarizes the outcomes and directions for improvement through practical application， providing references for enhancing the graduate education quality assurance system.

Keywords： Artificial Intelligence; Degree Thesis; Quality Monitoring; Intelligent Mechanism; AIGC

研究生教育是高层次人才的培养基地，学位论文质量是衡量研究生学术水平和科研能力的重要标尺，也是评价培养质量的重要指标[1]。教育部、发展改革委、财政部联合发布的关于加快新时代研究生教育改革发展意见中提出要坚持以质量为向导，切实提高研究生培养质量，到 2025 年基本形成高水平研究生教育体系。然而，实现这一目标正面临规模扩张带来的现实挑战。图 1 为我国研究生教育规模尤其是硕士研究生数量变化趋势。招生、在校人数曲线均呈上升趋势，我国已成研究生教育大国。2024 年全国研究生招生总人数超 130 万，学生总规模创新高。培养类型的从以学术学位为主到同时出现学术学位和专业学位的新的情况之下，对学位论文的多样性以及质量也有了更高的要求。

传统的依靠人力和精力进行人工监测，对于海量论文的监测来说是不切实际的，不能很好地控制论文的质量，而依赖先进的技术和手段去提升论文监测流程和监测效率，成为保证研究生培养质量的最后一道屏障。传统的监测主要是人工审核加简单的文本比对，存在着很多的困难：一是监测效率低，大量的论文需要经过多个环节的人工审核，耗费时间精力大，不能适应规模的扩大；二是监测标准主观化，专家的评价尺度不同，容易造成漏判、误判；三是监测覆盖面小，主要集中在答辩前的最后审核，没有对选题、开题等前期环节进行控制；四是学术不端识别能力弱，只能识别出简单的复制粘贴，对于改写式的抄袭等隐蔽行为的漏检率较高[2]。

人工智能核心技术日趋成熟，在教育领域应用广泛，给监测转型升级提供支持。教育数字化背景之下，把人工智能同论文监测融合起来，这是适应时代、解决困境的必然之路。高效化、精准化、全流程化等特点可以快速处理大量的数据，准确地找出学术不端行为，及时对学术诚信进行监测和预警，能应对 AIGC 带来的新挑战，保证学术诚信底线。创建智能监测机制达成多方共赢，对高校来说可以削减审核成本并改善效率，完善质量保证体系，给培养方案的改良赋予数据支撑，对研究生而言能得到及时反馈和精确引领，规范学术行为，改善论文品质，对学术领域来说可以抑制学术不端，净化学术生态，而且为研究生教育监测数字化转型给予可复制的经验。

图 1 2000-2024 年研究生招生与在学人数统计

一、研究生学位论文质量监测的现状与现存问题

（一）传统监测模式的固有缺陷

传统的模式是以人工审核为主，其固有的缺陷越来越明显。图 2 中不同高校问题论文比例差别很大，说明了由于传统的教学模式中标准统一、结果一致而存在的不足。其缺陷不能被克服，主要表现在以下几点：审核流程繁琐僵化，各个环节之间没有联动，造成重结果、轻过程的现象；审核主体有限，受专业、精力的限制，对跨学科论文的适应性不足，容易产生偏差；缺少有效的反馈机制，审核意见定性为主，研究生的整改方向不明；过分依靠人工造成“唯重复率论”，抑制学术创新[3]。

图 2 不同类型高校研究生学位论文抽检结果

（二）现有智能监测工具的应用短板

现有的智能监测工具（知网、维普等）存在着明显的不足，功能单一，主要集中在查重上，对于论文的创新性、逻辑性等核心指标的监测较少，大多数工具只能给出文本复制比的报告，不能对论文的研究思路、论证过程进行深入的分析；技术上存在缺陷，使用简单的文本匹配算法，很难发现改写式的抄袭、跨语言翻译的抄袭、AI 生成的文本等隐性的学术不端行为，对文科、理科、工科等不同的学科的论文适用性较差，经常会出现专业术语误判、公式查重偏差等问题；数据安全有隐患，大部分工具是由第三方企业开发的，研究生学位论文属于重要的学术成果，上传到第三方平台之后，存在数据泄露、被非法挪用的风险，侵犯了研究生的知识产权；没有个性化的指导，只给出基础的查重报告或者文本分析的结果，不能针对论文存在的具体问题给出有针对性的修改建议，不能有效帮助研究生进行整改提升[4]。

（三）监测体系的制度与管理漏洞

监测体系存在许多管理上的疏漏之处，缺少全国统一的监测标准，不同高校、学科间的评价标准不一样，监测结果无法进行比较，管理制度不健全，缺少对监测流程、责任和整改的要求，工作流于形式，责任不清，多主体互相推卸责任，不能形成监测合力，监测结果的应用也较少，没有与培养评价、导师考核挂钩，缺少跟踪整改机制。

（四）AIGC 时代带来的新监测挑战

AIGC 技术给监测带来了新的挑战，学术不端更加隐蔽，AI 生成的文本结构严谨、隐蔽性强，传统的手段很难发现“机器代笔”，监测技术需要升级，现有的算法滞后，不能很好地识别出 AI 生成的文本，学术规范的边界也变得模糊起来，AI 的合理应用和滥用之间界限也难以确定，监测难度加大，AI 可以生成多种语言、多学科的文本，对监测人员要求也越来越高。

二、人工智能赋能学位论文质量监测的技术支撑与适配逻辑

（一）核心支撑技术及应用场景

人工智能给监测赋予多种技术支撑，涵盖论文监测全过程，各个技术互相配合加强监测效能，人工智能赋能论文质量监测的核心支撑技术及应用场景如表1 所示。

（二）智能监测的理论基础

智能监测以三个主要的理论为基础，教育评价理论认为评价是科学的、客观的，可以建立多维量化指标体系来克服人工主观性，系统论强调整体性和协同性，提出全流程闭环的监测体系来达到各个方面的联动，数据驱动理论重视数据的价值，促使监测由经验驱动变为数据驱动，提高监测的针对性[5]。

（三）人工智能与学位论文监测的融合路径

融合按照“技术适配、流程优化、主体协同、价值导向”的原则来执行，技术与流程相融合，把 AI 嵌入选题到归档的全过程，创建起事前预警、事中控制、事后整改的体系，技术同主体相融合，确定多主体责任，促使导师、专家、管理部门和研究生共同参与，技术同指标相融合，创建起差异化的多维度指标体系，新增 AI 生成风险指标，提高监测的针对性。

三、研究生学位论文质量智能监测机制的构建路径

（一）机制构建的基本原则

构建机制要遵循四个原则，即科学性原则，保证技术匹配、评价客观，契合研究生培养规律，客观性原则，削减人工主观影响，达成监测标准化、结果量化，系统性原则，融合各个环节、主体和技术，创建闭环体系，考虑不同学科特点，可操作性原则，挑选方便经济的技术工具，简化流程，加强培训，保证落地推广。

（二）全流程智能监测体系设计

清晰呈现该体系的技术实现路径与核心要素，其总体框架如图 3 所示。按照论文生命周期来创建三个阶段的全流程智能监测体系，完成从选题到归档的全部控制工作：

图 3 研究生学位论文质量全流程智能监测体系技术路径图

（1）事前预警关注选题和开题阶段，利用 AI 技术把国内外的学术文献、历史学位论文数据整合起来，对研究生提交的选题展开新颖性、可行性和研究价值的智能剖析，给出详尽的选题评价报告，对重复研究、可行性不高或存在明显缺陷的选题发出预警信号，促使研究生改进选题；开题阶段，依靠机器学习模型对开题报告的研究目标、研究内容、研究方法、技术路线等内容实施智能审核，找出逻辑漏洞、内容缺失等状况并给出相应的改良意见，保证开题报告的科学性、规范性。

（2）事中控制主要针对论文撰写环节展开，创建实时监控平台，研究生提交论文初稿、修改稿时，平台会立刻对论文的学术规范性、文本相似度、AI 生成风险加以检测，发现异常立即发出预警信息，标明整改要求和时限，导师也能借助平台随时了解研究生的撰写进程及整改状况，从而精确实施指导工作。

（3）事后整改关注的是审核、答辩和归档这几个环节，审核阶段利用智能评价模型来对论文质量展开量化评价，得到详细的审核报告，

指出论文的优点和不足之处，研究生整改之后，平台再次对整改情况展开监测，确认是否符合要求，答辩时利用智能分析工具来检测答辩内容同论文内容是否一致，归档时使用区块链技术对论文数据实施安全存储并可追溯，最后对收集的数据开展复盘分析。

（三）多维度智能评价指标体系搭建

创建五个方面的评价指标体系，达成全面的量化评价，研究生学位论文质量智能评价指标体系如表2 所示。

（四）智能监测的核心运行机制

创建起五个闭环运转体系，数据搜集和更新体系，把各种数据融合起来并定时更新，保证数据时效性，智能评价和预警体系，利用人工智能量化评价，设定预警界限，立即察觉问题，协同联动体系，明晰多层主体责任，推进信息共享与协同推进，整改反馈体系，跟踪整改进程，把整改成果纳入评价考核，安全保障体系，依靠区块链以及加密手段，防止数据泄露和篡改。

四、人工智能赋能学位论文质量监测的实践探索与成效分析

（一）智能监测机制的实施路径

为了保证智能监测体系的顺利推行，一般会走这样一条路线，即先建立一个集成化的智能监测平台，把自然语言处理、机器学习、大数据分析以及区块链这些核心技术模块化地整合在一起，重点是嵌入对 AIGC 文本的检测功能，再创建起包含过去学位论文、学术文献以及 AI 生成语料的监测数据库。第二，制定差异化的评价标准，根据文、理、工、医等不同学科门类的特点，给学术规范性、创新性、研究价值、逻辑性以及 AI 生成风险等关键指标赋予不同的权重和调整方式，塑造起一个包含诸多维度的智能评价指标体系。再次对导师、研究生、评审专家等不同的主体进行分层培训，对使用智能工具的培训、论文规范及平台操作的培训、智能评价辅助培训等分别开展。最后推行全流程嵌入和迭代优化，把智能监测平台无缝对接论文选题、开题、撰写、审核、答辩、归档等各个环节，创建数据跟踪和反馈体系，定时搜集监测数据及各方意见，不断改良平台功能和监测指标，塑造起“监测-反馈-优化”的闭环。

（二）多类型高校应用案例分析

为了检验智能监测机制在各种环境下是否适用 选取综合性研究型大 行业特色工科强校这两种类型的案例进行研究。综合性研究型大学（双一流）的实践当中，试点对象为 主要目的就是利用 AI 来提高论文的创新程度，防止重复研究。该校利用大数据文献 量化的预警，可以对大量的文献进行对比，找出其中的核心章节的创新点。成效明显 ”的选题优秀率提高18.5%，AI 给出的文献分析报告也提高了导师的指导效率。 新性”指标有异议的情况，学校因此而加入了“理论视角新颖性“这样的质性辅助指标，从而形成了 种定量加定性的评价方式。

除此之外还有一所以行业特色工科著称的高校，在实验数据、代码、图纸等环节进行严格的把关，防止出现 AIGC 代写的行为。它的特点是开发出专门的检测模块，可以对实验数据异常、代码抄袭、图纸标准化等进行智能审查，把 AI 生成内容识别工具集成进去。经过实施之后，实验数据和图表不规范率降低 52%，代码重复率超标减少 35%，AI 生成风险模块还发现了几篇机器过度代笔的论文，经过人工复核确认，有效地遏制了 AIGC 滥用。对专业图纸格式识别率低的状况，项目组依靠把行业规范库和样本强化训练结合起来，从而改善了检测准确度。

（三）综合成效分析与发现

经过以上多类型案例的横向比较及综合分 智能监测普遍提高审核的效率与 一致性，各个学校报告单篇论文审核时间均减少80%以上，审核成本降低明显， 可以对抑制文本相似度大于某个标准的学术不端行为起着直接的作用，并且还能给教师 间有目的性的互动更快地发生。在差异化的适用条件下，智能监测效果的好坏很大 重在挖掘创新性，工科强校重在规范性审查，人文社科类院校重在论证逻辑和文献深度的分析 模块化的改变来适应不同的学科研究范式以及评价标准。除此之外，智能监测的效果同师生的数字素养 接受度有关联， 充分的培训引导是保证其顺利实施的前提。

（四）实践过程中的问题与优化调整

根据多校实践可知，智能监测机制推广过程中遇到的主要问题及相应的解决办法：（1）技术方面存在跨学科学术语言不同造成指标和算法不匹配，对于隐藏很深的 AIGC 内容识别准确率还有待提高等问题。优化方向就是创建学科知识图谱、不断更新训练语料库、使用多模型融合的方式改进识别算法。

（2）管理与应用层面的难题，部分师生对工具有抵触情绪或者过度依赖心理，监测结果同现有的培养评价体系衔接还须进一步细化。优化策略有加强宣传引导和分层培训，确定 AI 工具的辅助性质；推进智能监测数据进入研究生培养质量报告、导师考核参考体系，形成制度激励。

（3）数据安全与伦理挑战：论文数据涉及知识产权与隐私。必须依靠私有化部署、区块链存证、数据脱敏等技术以及管理手段来创起安全可信的监测环境，划定好 AI 工具使用的伦理边界。

随着人工智能、AIGC 时代到来，传统的论文监测方式已经不能满足需要，人工智能的帮助才是论文质量以及论文监测效率提高的必由之路。本文对监测的必要性以及存在的问题进行了系统的分析，并且给出了技术支撑和融合路径，建立了智能监测机制并进行了实践检验。经过研究发现，人工智能可以提高监测的效率和准确性，改善研究生培养质量。

本文存在的不足是试点样本数量少，需要对 AI 技术更新进行跟踪，并且 AIGC 的应用边界还要做进一步的研究。今后可以扩大试点范围，改进监测技术，确定 AIGC 的应用边界，并搭建高校联动系统，促使智能化监测体系的稳步前行，为研究生教育强国建设提供支持。

参考文献

[1] 张伟强.人工智能背景下研究生学位论文质量监督机制探索[J].当代教研论丛，2025，11（1）：112-115.

[2] 闫勇刚，张登攀，代军.产教融合背景下人工智能赋能仪器仪表工程专业学位硕士研究生创新能力提升研究[J].中国现代教育装备，2025（9）：138-139145.

[3] 杨清望，唐乾.生成式人工智能赋能研究生教育：理论 路径[J].研究生教育研究，2025（2）：26-33.

[4] 王延伟，钱凯，李治，孙昌盛，颜荣涛.基于人工智能技术的硕士学位论文质量评价研究[J].现代商贸工业，2023，44（24）：246-248.

[5] 樊晓磊，王宏鑫.ChatGPT 对研究生学位论文质量监督的挑战及其应对[J].河南财政金融学院学报（哲学社会科学版），2024，43（1）：29-34.

作者简介：

唐海燕（1975—），女，重庆人，硕士，研究实习员。研究方向：研究生培养管理。

赵海燕（1982- ） ，女，山东济南人，硕士，助理研究员。研究方向： 行政管理。

程希 （1991 一 ）， 女，甘肃兰州人，硕士，助理研究员。研究方向：人力资源、薪酬管理。