碩士學(xué)位論文評審專家的智能推薦研究

王延偉 唐艷妹 劉娟 孫昌盛

摘要：碩士學(xué)位論文是研究生階段的重要成果之一，其質(zhì)量評價(jià)對于研究生的學(xué)術(shù)水平和職業(yè)發(fā)展具有重要意義。傳統(tǒng)的論文評價(jià)方式主要依靠人工評價(jià)，存在主觀性和經(jīng)驗(yàn)性的問題，評價(jià)結(jié)果可能存在誤差。因此，研究基于人工智能技術(shù)的碩士學(xué)位論文質(zhì)量評價(jià)，是突破傳統(tǒng)論文評價(jià)方式的重要研究方向。

關(guān)鍵詞：碩士論文；評審專家；人工智能

中圖分類號：G4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.11.082

隨著教育領(lǐng)域的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，碩士學(xué)位論文評審作為研究生培養(yǎng)過程中的重要環(huán)節(jié)，對于保證學(xué)位論文的質(zhì)量和學(xué)術(shù)誠信具有關(guān)鍵意義。然而，當(dāng)前的碩士學(xué)位論文評審面臨著一些挑戰(zhàn)和問題，如評審專家數(shù)量不足、評審時(shí)間過長、評審質(zhì)量不一等。為了解決這些問題，提高評審效率和質(zhì)量，探索碩士學(xué)位論文評審專家的智能推薦極為重要。智能推薦系統(tǒng)作為一種利用人工智能技術(shù)為用戶提供個(gè)性化推薦的技術(shù)手段，在近年來得到了廣泛的關(guān)注和應(yīng)用，比如電子商務(wù)、社交媒體和音樂視頻等都取得了巨大的成功。本研究旨在探索碩士學(xué)位論文評審專家智能推薦，為學(xué)術(shù)界提供一種科學(xué)、高效的評審方法，有望改善當(dāng)前碩士學(xué)位論文評審中存在的問題，提高評審質(zhì)量和效率，為教學(xué)改革和學(xué)術(shù)發(fā)展提供有益的啟示。

1碩士學(xué)位論文的專家評審

碩士學(xué)位論文評審過程是一個(gè)系統(tǒng)、透明和客觀的過程，旨在確保學(xué)術(shù)研究的質(zhì)量和學(xué)位的授予標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)位申請人提交論文給學(xué)校或研究機(jī)構(gòu)的學(xué)位辦公室。學(xué)位辦公室根據(jù)學(xué)位申請人所在領(lǐng)域的需求，分配評審專家。評審專家對論文進(jìn)行詳細(xì)評審，包括創(chuàng)新性、學(xué)術(shù)價(jià)值、研究方法、結(jié)構(gòu)和語言表達(dá)等方面的評價(jià)，撰寫評審報(bào)告，描述論文的優(yōu)點(diǎn)和不足，提供具體的改進(jìn)意見。學(xué)位辦公室匯總評審報(bào)告后，組織學(xué)位評定委員會或相關(guān)機(jī)構(gòu)進(jìn)行討論和決策，根據(jù)評審結(jié)果，決定是否通過論文評審并授予學(xué)位。因此，碩士學(xué)位論文評審專家在碩士學(xué)位論文的評審過程中發(fā)揮著極其重要的作用。

1.1評審專家應(yīng)當(dāng)具備的條件

評審專家對于學(xué)位論文的最終結(jié)論具有重要的決定性影響，因此，評審專家應(yīng)具備豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，在學(xué)術(shù)界享有盛譽(yù)，能夠保持客觀獨(dú)立的態(tài)度，并具備良好的溝通和撰寫評審報(bào)告的能力。評審專家應(yīng)當(dāng)具備以下條件。

（1）學(xué)術(shù)背景：評審專家應(yīng)具備相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)位，從事相關(guān)研究多年，并取得一定的學(xué)術(shù)成果。他們應(yīng)對該學(xué)科領(lǐng)域有深入的了解和專業(yè)知識。

（2）經(jīng)驗(yàn)和聲譽(yù)：評審專家應(yīng)具備豐富的評審經(jīng)驗(yàn)，在領(lǐng)域內(nèi)享有良好的學(xué)術(shù)聲譽(yù)。他們可能擔(dān)任過論文評審委員會成員、期刊的編委或相關(guān)學(xué)術(shù)組織的重要角色。

（3）發(fā)表論文：評審專家應(yīng)至少在相關(guān)領(lǐng)域的高質(zhì)量學(xué)術(shù)期刊或會議上發(fā)表過論文，以證明其自身的研究能力和貢獻(xiàn)。這些論文應(yīng)反映其對學(xué)術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的理解和遵守。

（4）專業(yè)能力：評審專家應(yīng)具備批判性思維和分析能力，能夠全面、客觀地評估論文的質(zhì)量、創(chuàng)新性和學(xué)術(shù)價(jià)值。他們應(yīng)了解并能運(yùn)用適當(dāng)?shù)难芯糠椒ê头治黾记伞?/p>

（5）無偏見和獨(dú)立性：評審專家應(yīng)保持公正、中立的態(tài)度，遵守學(xué)術(shù)道德和倫理規(guī)范。他們不應(yīng)與論文作者存在利益沖突或親密關(guān)系，以確保評審過程的客觀性。

（6）溝通能力：評審專家應(yīng)具備良好的溝通和表達(dá)能力，能夠清晰、準(zhǔn)確地傳達(dá)評審意見和建議。他們可能需要參加答辯或討論會，與其他評審專家、學(xué)位辦公室和學(xué)位申請人進(jìn)行有效的交流。

（7）時(shí)間管理：評審專家應(yīng)能夠按時(shí)完成評審任務(wù)，盡量避免延誤評審程序。及時(shí)反饋學(xué)位申請人修訂論文，進(jìn)一步提高研究質(zhì)量至關(guān)重要。

1.2評審專家的推薦問題

在碩士學(xué)位論文評審中，人工推薦評審專家仍然是主要方式，也就是學(xué)院或研究生院的教職工會根據(jù)論文的主題和領(lǐng)域，借助學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)和研究資源，了解評審專家的研究方向和背景，手動選擇合適的專家進(jìn)行評審。這種方式不可避免地存在以下問題。

（1）主觀性：人工選擇評審專家通常基于評審機(jī)構(gòu)或?qū)W院的內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)和程序，這可能受到主觀性的影響。有時(shí)可能更傾向于選擇熟悉的專家，而不是根據(jù)專業(yè)領(lǐng)域的最佳匹配。

（2）有限的專業(yè)領(lǐng)域覆蓋：評審專家的選擇可能受限于可用的專家資源，或有限的檢索資源，可能導(dǎo)致某些專業(yè)領(lǐng)域的論文難以找到合適的評審專家。

（3）時(shí)間延遲：人工推薦評審專家的過程可能需要一定時(shí)間，這可能導(dǎo)致評審結(jié)果的延遲。在碩士學(xué)位論文評審中，及時(shí)反饋對學(xué)生的學(xué)術(shù)進(jìn)展至關(guān)重要。

（4）潛在偏見：人工選擇評審專家的過程可能容易受到潛在的偏見或利益沖突的影響，尤其是在小型學(xué)術(shù)社區(qū)或有關(guān)系的情況下。

（4）有限的多樣性：評審專家的選擇可能導(dǎo)致學(xué)術(shù)評審過程的缺乏多樣性，這可能會影響到對不同觀點(diǎn)和方法的評價(jià)。

（5）專家可用性：一些專家可能在畢業(yè)季收到過多的評審論文或忙于其他工作，無法及時(shí)響應(yīng)評審工作，導(dǎo)致評審過程的延遲或影響尋找替代專家。

2碩士學(xué)位論文評審專家的智能推薦

2.1人工智能技術(shù)在碩士學(xué)位論文評審專家推薦中的優(yōu)勢

人工智能是一種模擬人類智能的技術(shù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等方法，使計(jì)算機(jī)具備感知、理解、推理和決策的能力。人工智能可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、自動化任務(wù)、提供智能推薦和預(yù)測等功能，已成為當(dāng)今科技領(lǐng)域的重要驅(qū)動力。利用人工智能技術(shù)來推薦評審專家，在碩士學(xué)位論文評審過程中具有以下優(yōu)勢。

（1）提高效率：人工智能技術(shù)可以自動分析大量的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)和專家信息，快速篩選出適合評審特定領(lǐng)域論文的專家。這樣可以節(jié)省大量時(shí)間和人力資源，加快評審過程。

（2）精準(zhǔn)匹配：通過分析論文的關(guān)鍵詞、研究領(lǐng)域以及專家的專業(yè)知識和研究興趣，人工智能可以實(shí)現(xiàn)更精確的專家匹配。這樣可以確保評審專家具有對論文內(nèi)容的深入理解和準(zhǔn)確評估的能力。

（3）提高公正性：人工智能技術(shù)可以基于客觀的數(shù)據(jù)和算法進(jìn)行評估，避免主觀偏見和不公正的情況。通過推薦多個(gè)合適的評審專家，并將他們的意見綜合考慮，可以提高評審結(jié)果的客觀性和公正性。

（4）擴(kuò)大專家范圍：傳統(tǒng)的評審過程可能受限于有限的專家資源，導(dǎo)致評審專家選擇較為有限。而利用人工智能技術(shù)，可以全面搜集和分析全球范圍內(nèi)的專家信息，擴(kuò)大評審專家的選擇范圍，提高評審質(zhì)量和多樣性。

（5）數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策：人工智能技術(shù)可以對過去的評審數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)評審專家的偏好、研究方向以及評審結(jié)果等信息。這些數(shù)據(jù)可以為學(xué)位辦公室提供有價(jià)值的參考，用于制定更科學(xué)和有效的評審策略和決策。

（6）透明度和可追溯性：人工智能技術(shù)可以記錄和追蹤推薦評審專家的過程和依據(jù)，使整個(gè)評審過程更加透明和可追溯。這有助于保持學(xué)術(shù)誠信，以及解決潛在的爭議和不滿意情況。

2.2人工智能技術(shù)推薦評審專家的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)碩士學(xué)位論文評審專家的智能推薦時(shí)，涉及以下幾個(gè)方面的內(nèi)容。

（1）論文特征分析：對論文的摘要、關(guān)鍵詞、研究領(lǐng)域和創(chuàng)新點(diǎn)等進(jìn)行自然語言處理（NLP）分析，提取關(guān)鍵信息。

（2）專家信息構(gòu)建：建立全面的專家知識圖譜，包括專家的學(xué)術(shù)成果、合作關(guān)系、研究方向、學(xué)術(shù)影響力等信息。這樣可以更好地了解專家的背景和專業(yè)領(lǐng)域。

（3）評價(jià)指標(biāo)定義：確定評價(jià)指標(biāo)，如學(xué)術(shù)影響力、研究興趣與匹配度、評審歷史等，衡量專家的適應(yīng)性和可靠性。

（4）機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練：使用已有的評審數(shù)據(jù)集，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型，以預(yù)測評審專家的適應(yīng)度和質(zhì)量。這可以是分類模型、回歸模型或者排序模型，根據(jù)具體需求選擇適當(dāng)?shù)乃惴ā?/p>

（5）推薦算法設(shè)計(jì)：基于論文特征和專家信息，使用推薦算法對候選專家?guī)爝M(jìn)行篩選和排序。常用的算法包括協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾、基于規(guī)則的推薦等。可以根據(jù)實(shí)際情況選擇最適合的算法或組合不同算法。

（6）個(gè)性化推薦：考慮每篇論文和申請人的獨(dú)特需求，為其提供個(gè)性化的評審專家推薦。這可以基于用戶反饋、歷史選擇記錄或其他個(gè)性化因素實(shí)現(xiàn)。

（7）實(shí)時(shí)更新與反饋：定期更新評審專家信息，允許用戶提供反饋和評價(jià)。這樣可以保持推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。

（8）透明度和解釋能力：確保推薦策略的透明度，使用戶能夠理解和驗(yàn)證推薦結(jié)果。提供相關(guān)解釋，如為何推薦某位專家、依據(jù)哪些評價(jià)指標(biāo)等。

2.3人工智能技術(shù)推薦評審專家的具體實(shí)現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)碩士學(xué)位論文評審專家的智能推薦，主要涉及以下3方面技術(shù)。

2.3.1數(shù)據(jù)收集和處理技術(shù)

收集并整理包含論文和評審專家信息建立數(shù)據(jù)集，這涉及到學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫、論文會議記錄、專家合作網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)源。對于論文數(shù)據(jù)，需要提取摘要、關(guān)鍵詞、引用等信息；對于專家數(shù)據(jù)，需要獲取其研究領(lǐng)域、學(xué)術(shù)成果、合作關(guān)系等信息。具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù)如下。

a.學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫API：利用學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫（如Scopus、WebofScience等）提供的API，通過查詢論文相關(guān)信息，如摘要、關(guān)鍵詞、引用等。

b.網(wǎng)絡(luò)爬蟲：使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從學(xué)術(shù)搜索引擎或會議網(wǎng)站上獲取論文元數(shù)據(jù)。通過解析網(wǎng)頁內(nèi)容，提取出所需的論文信息，如標(biāo)題、作者、摘要、關(guān)鍵詞等。

c.自然語言處理（NLP）技術(shù)：利用NLP技術(shù)對論文文本進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。這可以包括分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識別等步驟，以便后續(xù)的特征工程。

d.文本向量化：將論文文本轉(zhuǎn)換為向量表示，以便機(jī)器學(xué)習(xí)算法的處理。常見的文本向量化方法包括詞袋模型（Bag-of-Words）、Word2Vec、TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）等。

e.圖數(shù)據(jù)庫：構(gòu)建專家知識圖譜，將專家的研究領(lǐng)域、學(xué)術(shù)成果、合作關(guān)系等信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲。使用圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j）可以方便地進(jìn)行圖查詢和圖算法分析。

f.數(shù)據(jù)清洗和整合：對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和去重，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，建立一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

2.3.2模型選擇與訓(xùn)練技術(shù)

選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型，利用已有的數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，并進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化以提高性能。具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù)如下。

a.協(xié)同過濾：使用協(xié)同過濾算法進(jìn)行推薦。其中，基于用戶的協(xié)同過濾可以通過計(jì)算用戶之間的相似度來進(jìn)行評審專家的推薦；而基于物品的協(xié)同過濾可以通過計(jì)算論文之間的相似度進(jìn)行推薦。常見的實(shí)現(xiàn)技術(shù)包括基于鄰域的方法（如K近鄰算法）和基于矩陣分解的方法（如SVD、ALS等）。

b.基于內(nèi)容的推薦：結(jié)合論文和評審專家的特征信息，使用基于內(nèi)容的推薦算法進(jìn)行推薦。這可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸、支持向量機(jī)（SVM）等，或者深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。

c.強(qiáng)化學(xué)習(xí)：使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行推薦。通過定義合適的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)和狀態(tài)-動作對，讓系統(tǒng)與用戶進(jìn)行交互，通過學(xué)習(xí)和優(yōu)化提供更準(zhǔn)確的評審專家推薦。

d.模型集成：結(jié)合多個(gè)模型進(jìn)行推薦結(jié)果的融合。可以使用模型集成技術(shù)，如投票（Voting）、加權(quán)平均（WeightedAverage）、堆疊（Stacking）等，綜合多個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果，提高推薦的準(zhǔn)確性和魯棒性。

e.評估與調(diào)參：使用交叉驗(yàn)證等方法對模型進(jìn)行評估，進(jìn)行參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化，以取得最佳的性能。常見的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。

2.3.3實(shí)時(shí)更新與反饋技術(shù)

定期更新評審專家的信息，保持推薦系統(tǒng)的及時(shí)性。同時(shí)，允許用戶提供反饋和評價(jià)，改善推薦的準(zhǔn)確性和個(gè)性化程度。具體的實(shí)現(xiàn)技術(shù)如下。

a.流式數(shù)據(jù)處理：使用流式數(shù)據(jù)處理框架（如ApacheKafka、ApacheFlink等）來實(shí)時(shí)接收和處理新的數(shù)據(jù)。通過建立數(shù)據(jù)流管道，及時(shí)獲取最新的論文和評審專家信息，進(jìn)行相應(yīng)的更新和處理。

b.預(yù)測模型更新：定期更新和重新訓(xùn)練推薦模型，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。可以根據(jù)數(shù)據(jù)的增量變化，選擇在線學(xué)習(xí)算法或增量訓(xùn)練方法，對模型進(jìn)行局部更新，提高模型的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

c.實(shí)時(shí)反饋機(jī)制：建立反饋機(jī)制，收集用戶的反饋信息并及時(shí)處理。可以通過用戶反饋表單、在線調(diào)查等方式收集用戶的意見和建議，對系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)和調(diào)整。

3結(jié)語

碩士學(xué)位論文的評審是碩士論文質(zhì)量的重要保障，高效合理地推薦評審專家是確保評審工作順利完成的關(guān)鍵。目前，在評審專家的推薦過程中，仍存在諸多不足，難以保證評審的質(zhì)量和效率。本文在詳細(xì)分析評審專家的需求和問題后，提出利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)評審專家的智能推薦，總結(jié)了智能推薦評審專家的優(yōu)勢，給出了智能推薦評審專家的具體設(shè)計(jì)思路和相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)。通過引入智能推薦系統(tǒng)，可以為推薦評審專家提供更準(zhǔn)確、高效的指導(dǎo)，提升評審質(zhì)量和效率，對保證碩士學(xué)位論文質(zhì)量具有著重要的意義和價(jià)值。

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