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從1萬(wàn)多條問(wèn)答中思考：高校師生需要怎樣的AI助手？ 【行業(yè)動(dòng)態(tài)】 加入時(shí)間：2025年06月16日 信息來(lái)源：本站原創(chuàng) 作者：xjzx 訪問(wèn)量： |
2025年2月21日，海南師范大學(xué)DeepSeek-R1（671B）“滿血版” 本地服務(wù)重磅上線，成為海南省首家上線滿血版DeepSeek的高校，也是全國(guó)首批“滿血版”DeepSeek本地化部署的高校。上線至4月1日，DeepSeek累計(jì)回答師生問(wèn)題11276條。為進(jìn)一步深度挖掘師生對(duì)AI服務(wù)的關(guān)切點(diǎn)，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的時(shí)間、關(guān)鍵詞、用戶行為和語(yǔ)言內(nèi)容等進(jìn)行分析，以期掌握學(xué)生的提問(wèn)行為模式、關(guān)注焦點(diǎn)與個(gè)性化需求。
高頻詞分析
高頻詞統(tǒng)計(jì)能夠直觀反映師生在提問(wèn)中關(guān)注的主題與領(lǐng)域。本分析對(duì)所有文本首先進(jìn)行分詞處理和詞頻統(tǒng)計(jì)，結(jié)合matplotlib和wordcloud等可視化工具，繪制關(guān)鍵詞的詞表和詞云圖，直觀展示師生在平臺(tái)上討論最頻繁的話題。
圖1 師生提問(wèn)的高頻詞詞云圖
從圖1高頻詞分布來(lái)看，師生最常提及的詞語(yǔ)為“研究”，出現(xiàn)頻率高達(dá)3603次，表明科研與項(xiàng)目類問(wèn)題在整個(gè)平臺(tái)中占據(jù)核心地位。其次，“文化”和“發(fā)展”分別出現(xiàn)2426次和1708次，也具有較高熱度，說(shuō)明師生對(duì)社會(huì)文化、非遺傳承等主題有著較高的關(guān)注度。“海南”一詞頻次達(dá)到1624次，體現(xiàn)出地域?qū)傩栽趲熒釂?wèn)中的廣泛滲透。除此之外，“教學(xué)”“教育”“設(shè)計(jì)”“理論”、“技術(shù)”“中國(guó)”“內(nèi)容”“學(xué)習(xí)”“社會(huì)”等高頻詞，也反映出師生主要聚焦于學(xué)術(shù)研究、專業(yè)發(fā)展、課程教學(xué)等方面，具有明顯的學(xué)習(xí)導(dǎo)向和專業(yè)導(dǎo)向特征。
詞云圖進(jìn)一步強(qiáng)化了上述觀察。詞云圖通過(guò)詞頻可視化，將高頻關(guān)鍵詞以字體大小和色彩分布的形式展現(xiàn)出來(lái)。圖中“研究”“教學(xué)”“發(fā)展”“師生”“海南”“教育”等詞匯字體明顯突出，再次驗(yàn)證其在整體數(shù)據(jù)中的高出現(xiàn)頻率。圖中還出現(xiàn)了如“非遺”“旅游”“對(duì)話”“分析”“方法”“項(xiàng)目”“模型”“中國(guó)”等具有本地要素或?qū)I(yè)術(shù)語(yǔ)色彩的詞匯，說(shuō)明師生關(guān)心本地區(qū)域文化、知識(shí)學(xué)習(xí)和科研研究等內(nèi)容。
對(duì)關(guān)鍵詞頻率分析不僅揭示了師生在使用平臺(tái)過(guò)程中的主要關(guān)注點(diǎn)，還表明他們的提問(wèn)呈現(xiàn)出多元化、實(shí)踐化、地域化的特征。相關(guān)教育部門與教學(xué)管理人員可據(jù)此進(jìn)一步優(yōu)化內(nèi)容資源推薦、提升答疑系統(tǒng)精準(zhǔn)度，推動(dòng)學(xué)術(shù)服務(wù)的智能化與個(gè)性化水平。
關(guān)鍵詞趨勢(shì)分析
詞表詞頻反映了師生當(dāng)前的關(guān)切點(diǎn)。為了直觀感受師生關(guān)注的趨勢(shì)變化，進(jìn)一步將時(shí)間戳與內(nèi)容數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。通過(guò)關(guān)鍵詞匹配，提取師生關(guān)切的“教育”“研究”“發(fā)展”“文化”“海南”等關(guān)鍵詞，按天統(tǒng)計(jì)各關(guān)鍵詞的提及次數(shù)，并使用pandas和matplotlib工具完成折線圖的繪制。圖2展示了師生提問(wèn)的高頻關(guān)鍵詞在每日變化趨勢(shì)?？梢钥闯觯敖逃迸c“研究”這兩個(gè)關(guān)鍵詞，在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)始終處于較高關(guān)注度，表明師生在這一階段對(duì)學(xué)術(shù)發(fā)展、教育資源或研究方向存在集中提問(wèn)或討論需求。而“論文”一詞的波動(dòng)較為平穩(wěn)，但在3月上旬有一次明顯增長(zhǎng)，可能與臨近某個(gè)科研活動(dòng)或者論文提交等研究計(jì)劃相關(guān)。
圖2 關(guān)鍵詞的時(shí)間變化趨勢(shì)
同時(shí)，“文化”和“交流”這兩個(gè)關(guān)鍵詞雖然整體提及頻率不如“教育”與“研究”高，但其曲線走勢(shì)相對(duì)穩(wěn)定，說(shuō)明在師生的學(xué)習(xí)過(guò)程中，文化背景和交流互動(dòng)是一個(gè)持續(xù)關(guān)注的話題。
綜合來(lái)看，關(guān)鍵詞的時(shí)間變化體現(xiàn)出師生關(guān)注趨勢(shì)，其中“教育”“研究”“論文”等是關(guān)注核心，而“文化”“交流”則表現(xiàn)出更具人文或交往屬性的精神維度。
提問(wèn)時(shí)間分布
師生提問(wèn)的時(shí)間分布研究，一方面可以根據(jù)時(shí)間適當(dāng)調(diào)整算力分配策略，另一方面可以更有針對(duì)性地及時(shí)回復(fù)師生關(guān)切問(wèn)題。以小時(shí)為單位進(jìn)行分析，從表1可以看出，師生在10點(diǎn)至23點(diǎn)之間較為活躍，尤其是15點(diǎn)至17點(diǎn)期間提問(wèn)量達(dá)到高峰。這反映出師生的提問(wèn)時(shí)間與課余時(shí)間安排密切相關(guān)，晚間提問(wèn)頻次的增加也說(shuō)明部分學(xué)術(shù)討論學(xué)習(xí)可能集中在非上課時(shí)間。
表1 師生提問(wèn)時(shí)間分布表
關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析
師生關(guān)切的關(guān)鍵詞明顯呈多元化，其中本地文化是師生持續(xù)的關(guān)注點(diǎn)之一。以“海南”為中心詞，使用networkx構(gòu)建了一個(gè)高頻共現(xiàn)詞的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖，用于揭示師生關(guān)注“海南”時(shí)關(guān)聯(lián)的核心話題。網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖以關(guān)鍵詞作為中心節(jié)點(diǎn)，將共現(xiàn)詞作為連接節(jié)點(diǎn)邊的粗細(xì)表示共現(xiàn)頻率，邊權(quán)越大，表示共現(xiàn)越頻繁。
在“海南”這一核心關(guān)鍵詞的共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖中，可以明顯看出它與多個(gè)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)緊密的關(guān)鍵詞構(gòu)成了豐富的主題網(wǎng)絡(luò)。較為突出的共現(xiàn)詞包括“文化”“建設(shè)”“旅游”“教育”“研究”“自貿(mào)港”“師大”“熱帶雨林”等，顯示出用戶對(duì)“海南”在文化傳承、生態(tài)資源、教育發(fā)展及政策戰(zhàn)略等方面表現(xiàn)出高度關(guān)注。
例如，“自貿(mào)港”體現(xiàn)了師生對(duì)國(guó)家戰(zhàn)略背景下海南發(fā)展的敏感性，社會(huì)熱點(diǎn)及區(qū)域發(fā)展等。而“文創(chuàng)”“熱帶雨林”“傳統(tǒng)” 等詞，則突出了本地自然與文化資源的重要位置。
值得注意的是，一些更具地方特色的關(guān)鍵詞如“老爸”“長(zhǎng)臂猿”也出現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)圖中。其中“老爸”應(yīng)理解為“老爸茶”文化的簡(jiǎn)稱，這是海南極具代表性的地域性生活方式和文化符號(hào)。此外，“背景”“生態(tài)”“學(xué)院”“生活”等詞語(yǔ)，進(jìn)一步揭示了師生們提問(wèn)內(nèi)容的多元性和地方性。
通用性與個(gè)性化問(wèn)題分析
通用性問(wèn)題
通用性問(wèn)題則是指重復(fù)頻率較高、內(nèi)容通用的問(wèn)題。詢問(wèn)8次以上的通用性問(wèn)題分布見(jiàn)表2。師生提問(wèn)主要是向Deepseek求助，其中接入性問(wèn)候居多，體現(xiàn)了人與機(jī)器之間沒(méi)有強(qiáng)烈的距離感，體現(xiàn)了智能機(jī)器的人性化和廣大師生的普遍接納心理。第二類問(wèn)題是希望對(duì)deepseek進(jìn)一步了解，反映了廣大師生們對(duì)AI應(yīng)用的進(jìn)一步深入探索。第三類問(wèn)題是希望增進(jìn)對(duì)校園的了解， 表明師生的母校感情和關(guān)心。
表2 詢問(wèn)8次以上的通用問(wèn)題列表
個(gè)性化問(wèn)題
為更深入了解師生提問(wèn)的關(guān)注點(diǎn)，采用LDA（Latent Dirichlet Allocation）主題建模方法，對(duì)師生提出的個(gè)性化問(wèn)題文本進(jìn)行無(wú)監(jiān)督主題識(shí)別。LDA模型能夠從大規(guī)模文本中學(xué)習(xí)出“詞—主題”和“主題—文檔”之間的潛在概率關(guān)系，從而提取出每個(gè)主題所代表的核心關(guān)鍵詞，進(jìn)而幫助學(xué)校進(jìn)一步理解師生關(guān)心的主要話題。通過(guò)分析師生提出的所有問(wèn)題文本，自動(dòng)聚類出了三個(gè)主要話題。每個(gè)主題由一組高概率的關(guān)鍵詞構(gòu)成，反映出師生提問(wèn)內(nèi)容的核心語(yǔ)義特征。
教育發(fā)展類主題。關(guān)鍵詞如“傳統(tǒng)、社會(huì)、技術(shù)、理論、教育、研究、發(fā)展、海南、文化”等，體現(xiàn)了師生對(duì)教育政策、社會(huì)進(jìn)步與區(qū)域發(fā)展的關(guān)注，整體問(wèn)題內(nèi)容具有師范類大學(xué)的宏觀視角。
社會(huì)文化類主題。關(guān)鍵詞包括“報(bào)道、文化、新聞、南海、文創(chuàng)、孩子、父母、海洋、研究”等，涵蓋社會(huì)現(xiàn)實(shí)、家庭關(guān)系與地方文化，說(shuō)明師生普遍關(guān)注社會(huì)熱點(diǎn)與文化傳播相關(guān)議題。
學(xué)習(xí)科研類主題。高頻詞匯如“論文、內(nèi)容、教師、對(duì)話、師生、學(xué)習(xí)、教學(xué)、分析”等，聚焦學(xué)術(shù)寫(xiě)作、課堂交流與學(xué)習(xí)過(guò)程，反映了師生在學(xué)習(xí)與科研實(shí)踐中的具體需求。
從LDA主題建模結(jié)果來(lái)看，“教育發(fā)展類”問(wèn)題數(shù)量最多，占總問(wèn)題數(shù)的55.2%，關(guān)鍵詞集中在“學(xué)習(xí)”“教學(xué)”“論文”“教師”等，這表明師生在平臺(tái)上的提問(wèn)多數(shù)聚焦于課程內(nèi)容理解、學(xué)術(shù)規(guī)范探討與論文寫(xiě)作相關(guān)內(nèi)容，體現(xiàn)出平臺(tái)在輔助教學(xué)和學(xué)術(shù)交流方面的重要作用，也凸顯了師生對(duì)學(xué)術(shù)提升和專業(yè)能力訓(xùn)練的高度重視。
“社會(huì)文化類”與“學(xué)習(xí)科研類”問(wèn)題分別占比28.5%和16.4%。前者主要涉及社會(huì)熱點(diǎn)、文化傳播與個(gè)人經(jīng)驗(yàn)等主題，顯示師生對(duì)于公共話題具有一定的關(guān)注和表達(dá)欲望。后者則更偏向具體論文分析和對(duì)學(xué)習(xí)方法的關(guān)注，可能反映出師生在學(xué)習(xí)路徑中對(duì)案例分析與教學(xué)實(shí)踐的探索需求。
問(wèn)題回答分析 情感分析
為更客觀了解AI助手的回答質(zhì)量，對(duì)Deepseek回答的文本進(jìn)行情緒分析，從而間接分析用戶對(duì)AI的滿意度。采用基于RoBERTa架構(gòu)的中文預(yù)訓(xùn)練模型，通過(guò)構(gòu)建文本數(shù)據(jù)集并使用批量推理方式，獲取AI助手每條回答的正向情緒得分，得分越接近1代表情緒越積極，結(jié)合Seaborn進(jìn)行分布可視化，反映AI回應(yīng)的整體情緒傾向。
從圖3中可以看出，AI助手生成的回答整體情緒傾向積極，情緒得分集中分布在0.85至1.0區(qū)間，尤其在0.9以上頻次最高。這說(shuō)明AI助手在回應(yīng)用戶問(wèn)題時(shí)，整體語(yǔ)氣積極、語(yǔ)態(tài)正面，有助于提升用戶的接受度與滿意度。說(shuō)明系統(tǒng)在絕大多數(shù)情境下能夠保持情緒穩(wěn)定與表達(dá)友好，負(fù)面表達(dá)或偏冷情緒非常少，符合教育服務(wù)類AI系統(tǒng)的人機(jī)溝通需求。
高頻詞與語(yǔ)言風(fēng)格
AI回答本身并沒(méi)有情感傾向，更多是用戶對(duì)AI回答的感官體驗(yàn)。因此，挖掘AI的語(yǔ)言表達(dá)方式也具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。繼續(xù)利用WordCloud詞云庫(kù)生成可視化圖像，將關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率映射為字體大小，輔助理解系統(tǒng)回答中關(guān)注的核心詞匯與語(yǔ)言風(fēng)格。
圖4 Deepseek回答高頻詞（去停用詞）詞云
從圖4詞云圖可以看出，系統(tǒng)回答中出現(xiàn)頻率較高的關(guān)鍵詞包括“需要”“可能”“用戶”“希望”“提供”“通達(dá)”等，這些詞匯反映出AI助手在回應(yīng)用戶問(wèn)題時(shí)，傾向使用委婉、推測(cè)性和服務(wù)導(dǎo)向的語(yǔ)言風(fēng)格。例如，“需要”“希望”體現(xiàn)出對(duì)用戶需求的重視，而“可能”“或者”則體現(xiàn)出謹(jǐn)慎表達(dá)和靈活判斷。這種語(yǔ)言風(fēng)格既具備服務(wù)意識(shí)，也符合教育場(chǎng)景中語(yǔ)言表達(dá)的溫和、鼓勵(lì)性特點(diǎn)，有助于增強(qiáng)用戶的接受度與信任感。
回答長(zhǎng)度統(tǒng)計(jì)
對(duì)AI每條回答的詞數(shù)（Token數(shù)量）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以反映模型在內(nèi)容生成時(shí)是否具備長(zhǎng)文理解與生成能力，從而判斷其回答是否滿足不同復(fù)雜度問(wèn)題的需求。
大部分AI助手的回答集中在500詞以內(nèi)，說(shuō)明AI助手在處理日常問(wèn)答時(shí)傾向于簡(jiǎn)潔、直接地給出回應(yīng)。同時(shí)也存在部分回答超過(guò)1000詞，甚至延伸至3000詞以上，反映出系統(tǒng)在面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)具備較強(qiáng)的信息組織和擴(kuò)展能力。整體上，回答長(zhǎng)度呈右偏分布，說(shuō)明模型能根據(jù)問(wèn)題復(fù)雜程度動(dòng)態(tài)調(diào)整生成長(zhǎng)度，具有良好的應(yīng)答適配性。
結(jié)構(gòu)性分析
結(jié)構(gòu)性分析采用基于規(guī)則的文本特征識(shí)別方法，判斷每條回答是否存在段落結(jié)構(gòu)（如換行符、分點(diǎn)表達(dá)）與總結(jié)性語(yǔ)言（如“綜上所述”“因此可見(jiàn)”等）。統(tǒng)計(jì)具備這兩項(xiàng)特征的回答比例。分析表明，大約78%的回答具備段落結(jié)構(gòu)，說(shuō)明AI助手在多數(shù)回復(fù)中能較好地使用換行和層次組織內(nèi)容，增強(qiáng)了文本的可讀性。然而，僅有約43%的回答包含總結(jié)性語(yǔ)句，表明系統(tǒng)在提供全面內(nèi)容時(shí)仍有提升空間，尤其在回答結(jié)尾處形成邏輯閉環(huán)的能力上尚不穩(wěn)定，也可能較簡(jiǎn)易的問(wèn)題就不需要累贅做總結(jié)。
從上述分析可以看出，師生使用平臺(tái)提問(wèn)活躍度較高，尤其關(guān)注海南相關(guān)話題、學(xué)術(shù)研究、師生、教育等具體內(nèi)容，體現(xiàn)出學(xué)業(yè)發(fā)展與區(qū)域特色相結(jié)合的關(guān)切點(diǎn)。此外，通用性問(wèn)題占比較小，平臺(tái)對(duì)個(gè)性化需求的支持顯得尤為重要。另外，AI助手的回答在情感表達(dá)、語(yǔ)言組織、長(zhǎng)度控制等方面表現(xiàn)出較高水準(zhǔn)，能夠提供良好的用戶交互體驗(yàn)。積極情緒占比顯著，回答內(nèi)容以問(wèn)題解決為導(dǎo)向，整體具備邏輯清晰、實(shí)用性強(qiáng)的特點(diǎn)。但也存在如總結(jié)語(yǔ)句不足、個(gè)別情緒偏弱等可優(yōu)化空間。建議未來(lái)結(jié)合用戶提問(wèn)意圖，進(jìn)行分場(chǎng)景的內(nèi)容結(jié)構(gòu)調(diào)整，引入總結(jié)模板與人性化表達(dá)機(jī)制，以進(jìn)一步提升平臺(tái)問(wèn)答質(zhì)量與服務(wù)精準(zhǔn)度。
海南省高等學(xué)校教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（Hnjg2024ZD-19），海南省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（625MS081），產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項(xiàng)目（CX2014141） 來(lái)源：《中國(guó)教育網(wǎng)絡(luò)》2025年4月刊 作者：曹均闊1 吳宇欣1 汪上晉進(jìn)1 陳國(guó)蓮2（作者單位1為海南師范大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院；2為海南師范大學(xué)國(guó)有資產(chǎn)管理處） 責(zé)編：陳榮 |
