基于人工智能的高中地理主观题批阅对比实践研究

李梓萌1 姜静2 顾成林1*

Wen Yuan (High School Edition) 2026 No.01

1. 佳木斯大学；2. 佳木斯市第一中学

10.12252/j.issn.2096-6288.2026.01.131

随着生成式人工智能技术的发展，AI 辅助教育评价成为热点。本研究以高中地理主观题为对象，选取DeepSeek、豆包、文心一言三款主流 AI 模型，与教师批阅结果对比，采用“地理 2025 年辽宁高三 12 月联考”真题及答卷，覆盖三类题型进行多维度评估。结果显示，AI 显性采分点识别与人工一致性较高（Kappa 系数 0.58-0.82），效率提升且模型表现差异显著，据此提出“分层分类人机协同”模式，为 AI 赋能地理教学评价提供实践路径。

人工智能；地理主观题；人机协同；教学评价