RubiSCoT：面向AI支持的学术评估框架
人工智能
2025-11-24 v1 计算与语言
摘要
学术论文的评估是高等教育的基石，确保其严谨性和完整性。传统方法虽然有效，但耗时且受评估者 variability 影响。本文提出RubiSCoT，一个AI支持的框架，旨在增强从提案到最终提交的论文评估。该框架运用先进的自然语言处理技术，包括大型语言模型、检索增强生成和结构化链式思维提示，提供一致、可扩展的解决方案。该框架包括初步评估、多维度评估、内容提取、基于评分标准的评分和详细报告。我们展示了RubiSCoT的设计与实现，讨论了其通过一致、可扩展和透明的评估过程优化学术评估流程的潜力。
引用
@article{arxiv.2510.17309,
title = {RubiSCoT: A Framework for AI-Supported Academic Assessment},
author = {Thorsten Fröhlich and Tim Schlippe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.17309},
year = {2025}
}