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售后服务上门服务电话，智能分配单据：探访北京高考评卷现场——一张高考试卷的分数如何出炉

　　6月16日，北京市2026年高考评卷工作媒体开放日举行。

　　北京教育考试院党委委员、副院长周玉玲介绍，评卷工作已于6月11日正式开始，遴选1714名评卷员，在北京大学、清华大学、北京师范大学、首都师范大学、北京第二外国语学院、北京工业大学6个评卷点进行评阅。预计6月24日评卷工作全部结束。

　　当天，记者在清华大学评卷点现场看到，评卷场所实行封闭管理，设有智能安检门、金属探测器、信号屏蔽仪等设备，所有人员凭有效证件入场，进出阅卷场地均需接受安检。公安人员在评卷场所全程值守，昼夜值班。

　　据了解，评卷场所的系统设备、网络环境全部与外网物理隔离。答卷数据服务器部署在专用保密机房，实行24小时无死角视频监控。评卷数据库每天进行双备份，实施全过程数据审计，确保评卷数据绝对安全。

　　高考试卷的评卷专家团队是如何组成的？

　　周玉玲介绍，评卷工作领导组制定高考评卷教师遴选工作文件，细化选聘标准和任职资格，选派思想政治素质高、学科业务能力扎实、安全保密意识强，且评卷经验丰富的高校教师、区教研员和中学教师参加评卷工作。评卷严格执行“回避”制度，坚决杜绝可能影响公平公正、安全保密和评卷质量的人员进入评卷队伍。

　　语文评卷组专家介绍，北京大学成立了2026年语文评卷工作领导小组和专家组。今年的专家组和评卷员共有380人，比去年增加20人，其中来自北京大学、北京师范大学、中国人民大学和首都师范大学4所高校的有190人，来自北京市各区县的中学教师和教研员有190人。

　　“今年的评卷阵容比较强大，中学教师中，语文特级教师、正高级教师、市级学科教学带头人、市骨干教师、区级学科带头人和区骨干教师，一共有110多人。”语文评卷组专家说。

　　语文评卷专家组由标答审定兼质检组、题组长、小组长构成，共64人。其中11个小组参加阅读题主观题部分的评卷，20个小组参加作文题评卷(含微写作4个小组)。每组的小组长和题组长负责监督全组评卷的质量和进度。

　　据了解，今年数学评卷点评卷老师超过270人，其中过半数来自清华大学，其余评卷人员为各区教研员及一线骨干教师。

　　一张高考试卷的分数如何出炉？

　　周玉玲介绍，各科目试题全部实行“背靠背双评”，如“双评”超过阈值，须进行“三评”或者“仲裁”。评卷专家每天对试卷进行抽检，对“三评”和“仲裁”试卷进行全部复查。评卷过程中发现的违规卷、雷同卷等异常情况，均由学科评卷组集体研究处置。各科目评卷结束后，考试院组织专人对评卷数据进行专项复核，确保成绩信息绝对准确。

　　以语文高考试卷的评卷过程为例，在试评过程中，题组长、小组长认真研读命题组提供的题本和参考答案、答案示例，结合具体答卷，抽样试评；然后从中找出有代表性的样卷，制定准确、科学的参考答案，撰写《评分细则》初稿和样卷评语、得失分理由，提交标答审定组审议。经过3次讨论修改之后形成一套可靠的参考答案和评分细则、样卷评分定稿，由标答审定专家组和学科大组长签字方才生效。题组长、小组长还需要设置好培训卷，将评卷员分为若干小组，准备评阅各题。

　　语文评卷组专家介绍，进入正评以后，题组长会从多个角度监控本题所有阅卷员的评卷情况，质检专家组会采取多样化的抽查方式监控各题阅卷质量，防止忽快忽慢、忽紧忽松、忽高忽低、保守趋中、误判漏判、少检漏检。

　　“今天已经进入阅卷后半程，全体专家组成员和评卷员本着对考生、对家长、对社会负责的态度，团结协作、众志成城，克服重重困难，一丝不苟，兢兢业业，认真批阅每一份试卷，力争做到准确、安全、公正。”语文评卷组专家说。

　　数学评卷点专家表示，高考数学评卷坚持一贯的高标准、严要求，确保评卷工作经得起检验，让考生安心、家长放心。

　　本报北京6月16日电

　　中青报·中青网记者 杨洁 实习生 李媛英

　　来源：中国青年报

本月行业协会传达新政策动态探访北京高考评卷现场——一张高考试卷的分数如何出炉

　　6月16日，北京市2026年高考评卷工作媒体开放日举行。

　　北京教育考试院党委委员、副院长周玉玲介绍，评卷工作已于6月11日正式开始，遴选1714名评卷员，在北京大学、清华大学、北京师范大学、首都师范大学、北京第二外国语学院、北京工业大学6个评卷点进行评阅。预计6月24日评卷工作全部结束。

　　当天，记者在清华大学评卷点现场看到，评卷场所实行封闭管理，设有智能安检门、金属探测器、信号屏蔽仪等设备，所有人员凭有效证件入场，进出阅卷场地均需接受安检。公安人员在评卷场所全程值守，昼夜值班。

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　　语文评卷组专家介绍，北京大学成立了2026年语文评卷工作领导小组和专家组。今年的专家组和评卷员共有380人，比去年增加20人，其中来自北京大学、北京师范大学、中国人民大学和首都师范大学4所高校的有190人，来自北京市各区县的中学教师和教研员有190人。

　　“今年的评卷阵容比较强大，中学教师中，语文特级教师、正高级教师、市级学科教学带头人、市骨干教师、区级学科带头人和区骨干教师，一共有110多人。”语文评卷组专家说。

　　语文评卷专家组由标答审定兼质检组、题组长、小组长构成，共64人。其中11个小组参加阅读题主观题部分的评卷，20个小组参加作文题评卷(含微写作4个小组)。每组的小组长和题组长负责监督全组评卷的质量和进度。

　　据了解，今年数学评卷点评卷老师超过270人，其中过半数来自清华大学，其余评卷人员为各区教研员及一线骨干教师。

　　一张高考试卷的分数如何出炉？

　　周玉玲介绍，各科目试题全部实行“背靠背双评”，如“双评”超过阈值，须进行“三评”或者“仲裁”。评卷专家每天对试卷进行抽检，对“三评”和“仲裁”试卷进行全部复查。评卷过程中发现的违规卷、雷同卷等异常情况，均由学科评卷组集体研究处置。各科目评卷结束后，考试院组织专人对评卷数据进行专项复核，确保成绩信息绝对准确。

　　以语文高考试卷的评卷过程为例，在试评过程中，题组长、小组长认真研读命题组提供的题本和参考答案、答案示例，结合具体答卷，抽样试评；然后从中找出有代表性的样卷，制定准确、科学的参考答案，撰写《评分细则》初稿和样卷评语、得失分理由，提交标答审定组审议。经过3次讨论修改之后形成一套可靠的参考答案和评分细则、样卷评分定稿，由标答审定专家组和学科大组长签字方才生效。题组长、小组长还需要设置好培训卷，将评卷员分为若干小组，准备评阅各题。

　　语文评卷组专家介绍，进入正评以后，题组长会从多个角度监控本题所有阅卷员的评卷情况，质检专家组会采取多样化的抽查方式监控各题阅卷质量，防止忽快忽慢、忽紧忽松、忽高忽低、保守趋中、误判漏判、少检漏检。

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　　本报北京6月16日电

　　中青报·中青网记者 杨洁 实习生 李媛英

　　来源：中国青年报

2025年中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》指出要全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革。以ChatGPT、Deepseek等为代表的新一代生成式人工智能大模型工具，在高等教育领域的深度应用，不仅推动教育技术的革命性变革，也孕育了新的教育理念、教育形态，教育体系的组织结构与知识生成模式也在发生深刻的变化。今年也是我国专业学位研究生设立35周年，专业学位研究生培养单位作为链接实践创新型人才与行业产业和区域发展战略的人才集聚平台，是服务国家战略与产业发展的主力军，其联合培养模式已成为实现产教融合、推动现代教育链与产业链协同创新的重要抓手[3]。近三十年来，随着产业结构的深度调整、经济发展方式的持续转型以及科学技术的快速进步，专业学位研究生教育在培养模式、培养目标、培养过程、培养主体与质量标准等方面不断调整与优化，呈现出适应时代需求、服务国家战略的演进特征。

如何借助人工智能技术推动应用型本科高校专业研究生培养模式的跨越式发展，成为高等教育高质量发展的重要关注。人工智能技术正驱动教育系统发生深层次结构性变革。芬伯格(Feenberg)在技术批判理论中强调，技术并非中性的工具，而是嵌入社会结构与价值取向的实践体系。人工智能正是这一双重属性的典型体现，它不仅以算法与算力提升教育系统的运行效率，也通过规则设定、数据逻辑与智能决策深度介入教育价值的生成机制，从而推动教育体系产生结构性重构并带来转型机遇，主要体现在以下四个方面。

一、教育系统范式重构推动培养模式从经验驱动走向数据智能驱动

长期以来，我国研究生专业学位培养在过程管理和教学组织上高度依赖导师个人经验和已有制度的安排，随着人工智能深度介入，培养范式正在从人本经验转向数据支撑，从静态规则管理走向动态智能决策，教育系统的运行方式由此被重新塑形。

在学习认知层面，人工智能将关于学习规律的研究转化为可操作的技术方案，拓展了教学干预的科学基础。已有高校通过构建“AI+科研训练”链路，利用机器学习模型持续记录和分析学生选题、查阅文献、设计方法、撰写初稿等过程性数据，在此基础上识别共性困惑和个体短板，向学生推送有针对性的学习建议和训练任务。与传统师徒制主要依赖导师个人观察与判断不同，通过基于认知规律的数据分析，有助于提高干预的精准性和时效性，让教什么、怎么教更多建立在可证据化的数据基础之上。

在培养过程层面，人工智能技术提供了新的治理工具。在校内导师、企业导师、行业机构和研究生之间，由于存在信息不对称、目标不一致、过程不透明等问题，往往会导致培养目标难以落地。目前，一些地方教育主管部门和高校，正在积极的探索构建实时监测、智能预警、靶向干预的闭环管理机制，期望通过对项目进度、导师指导行为、学生能力成长等关键指标的持续跟踪，能识别出联合培养中的风险点。

在资源配置层面，人工智能推动联合培养从静态配置走向动态优化。传统模式下，项目匹配、导师指派和实践基地选择往往依赖人工撮合，既耗费大量行政成本，也容易出现专业不匹配、资源用不好的情况。基于人工智能的智能平台，可以将学生兴趣特长、导师研究方向、企业项目需求和平台资源状况进行综合分析，形成相对优化的“项目—导师—学生—资源”组合。一些高校还支持师生依据自身需求搭建个性化智能助手，用于项目管理、文献整理、数据分析等，形成资源自适应调整的机制，使稀缺资源尽可能配置到最需要的环节和主体上。

二、教育价值链条重塑推动培养方式从分段式教学走向全周期赋能

人工智能对教育链条的深入嵌入，使专业学位研究生培养由传统的“课程—实践—就业”分段式流程，逐步演进为覆盖“认知形成—能力塑造—职业支持”的全周期赋能体系。培养逻辑从阶段性安排走向持续性支持，教育价值链条被重新连接与整合。

在能力发展的表达方式上，人工智能使学生成长轨迹得以更清晰呈现。多模态学习分析技术使学生在专业素养、思维能力、合作意识等方面的变化被可视化，从而形成更具指导意义的能力画像。例如，讯飞星火平台通过能力雷达图呈现学生的优势与短板；江苏省推进的立体成长档案系统，则将学生的知识掌握、创新表现等关键指标持续记录，为教师提供更具指向性的培养依据。这种可视化机制克服了传统评价的滞后性，使能力发展成为贯穿培养全过程的核心线索。

在产教融合环节，人工智能技术成为桥接学术知识与产业需求之间的重要环节。在现实中，英特尔公司与武汉工程大学共建的AI创新实验室，通过对企业真实场景的结构化处理，将产业问题转化为教学任务，使理论学习与行业实践建立了更紧密的关联。人工智能在处理产业数据和学术语料的过程中，提高了教学内容的情境化程度，使产教协同从形式合作走向内容共建、价值共生。

在职业发展支持方面，人工智能推动教育链条从毕业导向过渡至生涯导向。科大讯飞开发的职业导航助手，基于学生实习过程的数据生成技能画像，进而推送岗位机会与学习路径；西南交通大学通过智能分析将学位论文选题与行业需求进行匹配，为学生科研方向与就业规划提供双向支持。这种贯通学习与职业发展的数据体系，使联合培养不再局限于学业完成，而是朝向更长期的职业成长延伸。

三、教育治理体系升级推动管理机制从碎片化走向系统协同

人工智能不仅改变了教学方式和培养流程，也正在推动教育治理方式发生结构性调整。随着智能技术持续嵌入管理链条，联合培养的治理模式正由以往的部门分散、路径割裂，转向更加系统、协同和可预测的治理结构，实现了治理逻辑从经验管理向数据支撑、从事后纠偏向过程性调控的跃迁。

在多主体协同机制方面，人工智能为联合培养中的权责厘定与过程协作提供了新的制度化工具。过去联合培养中的知识产权归属、导师分工、企业参与度等问题，往往依赖沟通协调，透明度和执行力有限。随着区块链、智能合约等数字技术的应用，相关合作条款可在协议中预先固化，流程内嵌、自动执行，有效降低协作成本。例如，江苏省在政策设计中提出以智能合约明确知识产权分配规则，减少后期争议；西北工业大学构建的双导师协作预警系统，通过算法识别合作异常，提前提示潜在风险。这类改革实质上是以技术手段强化制度执行力，提高协同治理的稳定性和可预期性。

在质量保障机制方面，人工智能推动质量管理由传统的静态抽查转向动态监测。过去研究生教育质量评估多发生在学期末或培养结束时，反馈滞后且覆盖有限。智能技术的介入，使各培养环节能够持续被记录、分析与呈现。长安大学建设的教学质量监测平台实现了从招生、课程、实习到学位授予的全过程监控；西南交通大学的研究生教育驾驶舱则利用大模型对质量数据进行综合分析，为管理者提供了可视化、结构化的决策依据。这种面向过程的动态监管方式，使培养质量从结果判断逐步转向实时保障，治理的精度和响应速度显著提升。

在制度创新机制方面，人工智能的普及正在倒逼教育治理框架进行适应性改革。新技术带来的伦理规范、教师能力结构、学业评价方式等问题不断显现，使得教育制度必须及时回应并进行结构性调整。西北工业大学出台《生成式AI使用规定》，尝试在促进创新与确保学术规范之间建立平衡；江苏省将人工智能素养纳入教师资格认定标准，推动教师治理能力和专业结构迈向数字时代。这些改革体现了治理体系从被动适应技术，到主动塑造规范体系的演进趋势。

四、知识生产模式跃迁推动研究生培养范式系统性重塑

随着人工智能深度嵌入教育全过程，知识生产模式也在发生快速变化，知识生产模式的转型也必然导致研究生培养模式的变革。自20世纪中后期以来，经济全球化、高等教育大众化、知识市场扩张与研究成果商业化等趋势不断打破大学的知识垄断地位，知识生产边界趋于开放、动态与跨界。吉本斯(MichaelGibbons)等人据此提出“知识生产模式1”，即以单一学科内部、学术共同体主导、线性知识生成为特征的经典模式。然而，面对复杂应用型问题，这一模式的局限日益显现，催生了以跨学科协同和现实问题导向为核心的“模式2”。卡拉亚尼斯(EliasG.Carayannis)与坎贝尔(DavidF.J.Campbell)进一步提出“模式3”，指出知识由多元主体通过创新网络和知识集群共同创造，强调不同知识和创新范式的共存与共同进化，知识生产模式理论逐渐成型。

当前，随着人工智能、通用大模型、数据主权等变量持续嵌入知识创造过程，人类知识生产可能正迈向知识生产模式4的初始形态。随着技术驱动、价值导向与未来取向的结合，使知识生产呈现更强的开放性、融合性和预测性，并将对研究生培养体系带来四方面重塑：一是在培养目标上，逐步从强调社会适应与问题解决，转向面向未来的责任担当，要求学生具备技术伦理意识、全球视野与公共精神。二是在组织形态上，由多元合作向共创结构演化，高校、行业、科研平台与智能系统共同参与知识生成，形成更加弹性和动态的组织形态。三是在培养主体上，突破传统校企合作的二元格局，扩展为高校、政府、企业、社会组织与人工智能平台共同参与的复合体系，培养边界更加开放、角色分工更加灵活。四是在质量评价上，从强调社会有用升级到强调可信、可验、可持续，评价体系更注重价值引导、系统影响和伦理规范，形成智能驱动、多元共治、动态透明的复合标准。

这些变化显示，知识生产方式的跃迁正在成为研究生教育转型的重要内在动力，也为专业学位研究生培养提供了更加开放、灵活和面向未来的制度空间。

【作者：河南工程学院，杨乐。本文系河南省高等教育教学改革研究与实践项目(研究生教育类)《人工智能赋能应用型本科高校研究生联合培养模式改革研究》阶段性成果，项目批准号：2023SJGLX358Y】

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