高水平AI教育组件上线！智能批阅、题目解析...多个应用场景完美覆盖

大模型开发/技术交流

10月29日1301看过

在AI技术迅猛发展的今天，如何让教育在智能化场景中实现效率与价值的双重提升？

随着大模型持续迭代与智能应用广泛落地，AI正深入千行百业，重塑运行方式。教育作为百度千帆重点关注的领域，正迎来前所未有的融合机遇。据新华网报道，“AI+教育”行业市场空间广阔，预计2027年市场规模将达1600亿元，2030年有望突破1800亿元。

然而，在传统教育框架中，教师往往难以兼顾数十名学生的个性化讲解需求——尤其在题目解析与作文批阅两大高频场景中，存在诸多单靠人力难以系统解决的现实痛点。

如《中国教师报》在2025年4月发布的文章所述，在中学教育阶段一名语文老师可能要负责超过120名学生的作文批改，负担沉重，耗时长，难以即时反馈。

另一方面，目前市面上的教育类APP存在只有题库和标准答案而缺乏解析过程、知识点透析内容的弊病，如果被上传的试题需要人工编撰并录入解析，毫无疑问会消耗难以预计的成本......总而言之，教育行业仍存在许多问题亟待智能化转型提供解决方案。

今天，百度千帆正式上线教育系列组件，集成强大的自研模型能力和场景精调指令，为教育场景贡献多场景覆盖的高效解决方案。

01专精作文场景的识别、批阅与优化

在传统的作文批改背景中，一篇相同题干下数十名学生的作答会呈现出不同的风格和水平，内容质量参差不齐，对于大部分学生而言，自己的成品只能得到简短的打分和评述，老师在讲授题干立意之外只能在有限的课堂时间中挑选出极少部分的作文作为精讲案例，八百到一千字的写作成果如何优化只能靠学生自己领悟，反馈效率存在提升空间。为此，百度千帆推出了一系列精确适用于作文教育的智能组件，为教师授课提供有效的辅助支撑。

1）作文图片智能识别组件

作文图片智能识别组件依托于为作文专精场景训练而生的qianfan-composition模型，专注于从输入图片中识别K9-K12语文应试作文相关内容。该组件能够精准提取作文标题，完整还原文本内容，不受划去字符的影响，不论是手写体还是打印题均能准确识别，适用于作文自动批改、教育资源整理等场景，有效提高文本录入效率，降低人工阅卷的成本，为后续的智能批阅提供强而有力的辅助功能。

文字识别的高精确度是作文教育场景智能化的关键门槛所在，普通的文字识别依赖于OCR技术的使用，但手写作文图片的字样五花八门、布局混乱且存在较多的修改符号，传统的光学识别没有办法高精度识别文字。

此外，其他厂商模型预置的多模态模型尽管能基于大模型的视觉理解能力识别文字，但是由于缺乏专精场景训练，其他厂商模型的作文识别受干扰程度较高，依旧会受到诸如斜拍、阴影等外部的因素的影响降低识别的准确性。

而此次作文图片智能识别组件得益于qianfan-composition模型的优秀发挥，在字准确率（【正确识别的字的数量 / 手写作文中字的总数量】× 100%）、F1值（综合精确率和召回率的评估指标）和字编辑距离（平均编辑距离越小，说明模型的识别结果越接近真实手写内容）三项测试指标中均领先于传统OCR和其他厂商的预置模型，展现了组件高水平的能力基座。

以下是组件能力展示：

将作文图片上传至组件后，组件将执行智能识别功能，输出识别精准、段落清晰、信息纯净、特征识别准确且抗干扰能力强的文字识别结果，为作文智能化批改奠定强而有力的基础，大大减少了作文反馈的时间。

2）作文润色及批改组件

在成功识别作文成品后，百度千帆同样提供了作文润色组件和作文批改组件以供用户使用，当前组件的主要能力是针对K9阶段作文进行语言润色和专业批阅。

作文润色组件基于ERNIE-4.5-Turbo模型强大的中文语言能力，在保持语句原意的基础上，替换原句中的生硬词汇与重复表达，提升作文语言多样性，使语言鲜活有表现力，同时该组件可以提供润色前后逐句对照，方便用户快速理解修改点并学习写作技巧。

参考示例如下：

而作文批改组件可以根据用户上传的作文文本，对字词、句子、段落及作文整体进行优缺点分析、批改和打分，并给出针对性的优化建议。

同样，结合ERNIE-4.5-Turbo模型的语言能力和适配于专精作文场景的提示词工程搭建，作文批改组件可以提出具体改进建议，教会考生如何提升表达方式，做到点评和建议有据可依，客观、详实、能够溯源并且能以富有鼓励性和感染力的表达方式提供人性化的服务体验。组件能在数秒内完成作文分析与批改，提升了作文批改效率和服务及时性，显著降低了教师人工成本。

以下是组件能力展示：

除了针对于K9场景的评价组件，百度千帆同时上线了高中作文打分组件。高中教育场景具备写作任务繁重、题干立意新颖有深度、学生写作成果个性化特征明显的特点，接连不断的作业、考试纷至沓来，教师在短时间内完成所有学生作文的批阅是一件具备挑战性的工作。

此次同时上线的高中作文打分组件正是基于这一痛点打造的智能辅助工具，以K12写作任务作为评价目标，将学生作文拆解为立意、内容、结构、语言和残篇扣分五个维度分别进行严谨、客观的评价和输出评分理由，以最快捷、最高效率的方式助力高中作文撰写任务的实时反馈，为作文批改提供了新的强大解决方案。

以下是组件能力展示：

百度千帆运用大模型能力赋能写作教育，作文场景组件可以极大减轻教师的批改负担，还能够提供针对到每一名学生的个性化辅导，促进学生作文水平在科学的教育框架下得到长远的进步。

02 职业教育题目解析

此次上线的除了针对作文识别及批阅的组件之外，百度千帆还推出了题目解析组件——针对职业教育场景打造，在预置模型的基础上充分调用智能搜索生成功能，充分覆盖以专升本、成人职业考试为主的知识面。当前市面上的职业教育解题软件或平台存在较大的解析缺口，许多已经被收录至题库的题目仅有对应标准答案，缺少解析内容，用户知其然而不知其所以然，不利于进行深度的、有辅助价值的学习。

而题目解析组件集成了百度优势的信息搜索领域能力，结合大模型与互联网权威考点信息，可以有效输出知识准确、语言专业、核心考点相关性强的解析结果。用户可以深入理解题目背后的原理，得到从知识点到解答的细致解析步骤，分析出每道题背后暴露的知识盲区。一方面，运用智能搜索生成的优势可以显著降低人工编写题目解析的庞大成本，另一方面，结合搜索与大模型的广博知识，打破了师资专业的限制，以知识点为主线拓展至计算机、电力、医护、法律、金融等多个专业领域，为职业教育企业开辟了新赛道，创造了更广阔的业务增长空间。

以下是组件的能力展示：

1）偏概念、知识记忆类题目解析示例