景联文科技案例

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随着教育数字化战略的持续推进，高质量、结构化、可机读的教育数据正成为支撑教育智能化应用与模型训练的重要基础资源。在教育科研与产业实践中，如何系统化地建设可复用、可治理、权属清晰的数据资源，已成为亟需解决的关键问题。

在此背景下，围绕理科竞赛与逻辑推理等典型高复杂度教育数据场景，项目聚焦构建一套标准化、结构化的数据资源体系，为后续智能教育相关研究与应用探索提供数据基础支撑。景联文科技依托在教育数据采集、标注、治理及资产化方面的工程经验，承担了该数据要素建设与交付相关的实施工作，通过系统化的数据工程服务，构建覆盖数学、物理、化学、生物及逻辑推理等多个维度的结构化题库，并探索数据在合规前提下的资产化管理路径。

·时间周期：

开始时间：2025年3月

中间重要时间节点：

2025年4月：完成数据源对接与采集框架设计

2025年5月：完成首批题目标注与质量抽检

2025年7月：完成全量数据交付与阶段性验收

2025年8月：完成数据资产目录梳理与权属信息整理

截止时间：2025年9月

数智化转型升级需求

在当前教育数字化转型的浪潮中，之江实验室深刻认识到数据作为新型生产要素的核心价值。然而，目前之江实验室在教育场景下的数据建设与应用中仍面临诸多挑战。具体现状表现为：各业务系统间存在明显的数据壁垒，多源异构数据难以有效互通，导致严重的“数据孤岛”现象；现有数据缺乏统一的元数据标准和质量管控体系，数据质量参差不齐，难以满足精细化管理需求；同时，数据权属边界模糊，缺乏全生命周期的安全合规管控，严重制约了数据价值的深度释放。

基于此，之江实验室对本次数智化转型升级合作提出了明确且迫切的需求与愿望：

首先，核心诉求之一是“数据权属可追溯”。之江实验室迫切希望借助区块链、分布式数字身份等前沿技术，为每一份教育数据建立不可篡改的“身份标签”。通过构建完整的溯源链条，实现数据来源、流转过程及操作行为的全程留痕与公开透明，确保数据权属归属明确、权责清晰，从而在保障数据安全与合规的前提下，有效打破数据流通的信任壁垒。

其次，之江实验室期望实现“数据标准化程度高”。针对当前标准不一、口径各异的现状，之江实验室希望通过本次合作建立统一的校级数据标准与元数据规范。对分散的教学、科研、管理等海量数据进行全面的清洗、整合与治理，从根本上消除信息孤岛，构建一个标准统一、互联互通的教育数据底座，实现“一数一源、一源多用”。

再次，之江实验室强调“数据可用性强”。之江实验室不仅仅满足于数据的简单归集，更期望通过构建湖仓一体数据中台或数据应用服务平台，将沉睡的原始数据转化为鲜活的数据资产。通过多维度的数据关联与分析，生成师生精准画像、构建数据驾驶舱，为科学决策提供有力支撑，并确保数据能便捷地服务于智慧教学、个性化学习等多样化的实际业务场景。

最后，之江实验室要求“资产化路径清晰”。之江实验室希望建立一套完善的动态价值评估与管理体系，对数据资产进行量化评级与全生命周期管理。通过明确的资产化路径，将高质量的数据成果真正转化为可持续运营的核心战略资产，确保其具备长期的内部治理与外部流通价值。

通过上述数智化转型升级，之江实验室致力于构建一个安全、高效、智能的教育可信数据空间，最终实现教育治理能力的现代化和科学决策水平的全面提升。

面临挑战

之江实验室在推进教育领域数智化转型升级的进程中，已逐渐步入“深水区”。面对日益复杂的内外部环境与高质量教育数据建设的迫切需求，在推进过程中遭遇了多维度的严峻挑战，这些困难已直接制约了业务创新速度，推高了运营成本，并对组织协同效率构成了显著阻力。具体挑战如下：

1.数据来源分散且权属复杂带来的合规与协同阻力

在教育数字化转型的背景下，数据往往来源于多方主体。竞赛题目来源广泛，涉及多家出版社、竞赛组委会、授课老师等，数据权属边界模糊。这种权属复杂性不仅导致了严重的“数据孤岛”现象，使得跨机构的数据融合与流通面临极高的信任壁垒，更带来了巨大的合规风险。在缺乏明确的法律界定和技术确权手段的情况下，之江实验室在推进数据汇集时顾虑重重，组织内部的法务、教研与技术团队在面对复杂的权属确认与授权协议签署流程时效率低下，严重迟滞了数据底座的建设进程。

2.数据结构化难度大导致AI-Ready进程受阻

教育场景中天然蕴含着海量的非结构化数据，特别是题目中涵盖的大量复杂公式、几何图形、化学结构式及示意图等。传统的光学字符识别（OCR）技术在处理此类具有高度专业性和复杂二维拓扑结构的内容时，往往束手无策，导致符号识别错误、结构理解混乱，甚至完全无法识别。这种技术上的局限性使得原始教育数据无法直接转化为高质量的AI训练语料，数据的AI-Ready程度极低。若不解决这一底层数据原子化与结构化难题，之江实验室后续基于大模型的智能批改、个性化推荐等高级数智化应用将成为无源之水。

3.超大规模数据质量一致性要求对人力与管理体系构成极限挑战

之江实验室本次项目涉及≥24万道题目的海量数据处理，这对项目执行的质量一致性提出了近乎严苛的要求。需保证如此庞大体量下，每一道题目的标注准确率、解析完整性以及排版格式的严格统一，这在行业内属于极高标准。单纯依靠传统的人工众包或粗放式管理，极易在庞大的作业量中产生疲劳误差与标准偏差。因此，项目对智能化质检系统的覆盖率、全流程数字化管理平台的稳定性以及精细化运营能力提出了极高要求。如何在超大规模的数据处理中建立起一套自动化、可溯源且极具韧性的质量控制体系，是当前面临的核心执行难题。

4.数据要素属性落地难制约长期商业价值转化

在数智化深水区，之江实验室的需求已从单纯的“数据存储与处理”升级为“数据资产化运营”。然而，如何在项目中充分体现数据的确权和定价机制，进而探索出合规、可持续的数据流通与交易商业模式，目前仍处于探索阶段。教育数据具有高度的敏感性和社会公益性，如何在严格遵守《数据安全法》与《个人信息保护法》的前提下，通过隐私计算、区块链等前沿技术剥离个人敏感信息，实现数据的“可用不可见”，并在此基础上建立公允的价值评估体系，是行业内普遍面临的制度与技术双重挑战。

综上所述，之江实验室在推进数智化转型的过程中，亟需引入具备深厚教育垂直场景理解、领先的多模态AI技术实力以及丰富数据要素运营经验的合作伙伴，共同突破上述深水区瓶颈，实现教育数据的可信流通与价值跃迁。

数据处理

数据类型：文本题干、图像图表、数学公式、化学方程式、逻辑推理图等。

数据量级：累计处理≥24万道题目，其中理科竞赛题≥9万道（数学≥5万道），逻辑IQ题≥15万道。

数据处理流程：每日处理约3000-5000题，累计标注文本量超5000万字，处理图像超8万张。

数据格式：全量数据以JSON格式交付，支持嵌套结构与多媒体附件索引，确保数据可扩展、可调用。

应用技术与实施过程

本项目聚焦于将多源、非标准的教育题目数据，通过系统化的技术工程与流程管理，转化为结构清晰、质量稳定、可管理的数据要素资源。依托景联文科技自研的SolarSense语言数据工程平台，项目构建并实施了“数据资源化—数据产品化—数据资产化”的分层处理框架，覆盖数据采集与管理、标注流程、AI功能模块、模型库、多租户项目管理、基础设施与监控六大核心模块，使数据在生产、管理与交付各环节具备一致的技术规范与治理逻辑，为后续应用与扩展提供基础支撑。

1.数据汇聚与智能预处理：奠定要素化基础

教育场景下的题目数据来源极为分散——既有出版社提供的排版PDF与印刷扫描件，也有竞赛组委会的结构化题库、一线教师的手写教案数字化档案、在线教育平台的抓取数据，以及OCR识别后的半成品语料。这些数据在格式（PDF/Word/图片/LaTeX/数据库导出）、编码（UTF-8/GBK/历史编码）、语种（中英日俄等）、模态（纯文本、公式图像、几何图示、化学结构式、表格）上高度异构，直接叠加处理几乎不可能。

针对这一现状，项目通过SolarSense平台的数据接入与预处理模块，建立统一的数据处理管道：

（1）合规接入与统一纳管

平台支持文本、图像、音频、视频、点云等全模态数据的配置化接入，对接口数据（API推送、数据库直连）与文件数据（批量上传、FTP同步）进行统一纳管，并自动记录来源主体、采集时间、原始格式、文件哈希、授权范围等基础元数据。每一份入库数据都携带不可篡改的“出生证明”，为后续权属追溯、版本回滚、合规审计提供依据。同时平台内置分级权限体系，确保出版社、竞赛方、教研团队的敏感数据在物理隔离的租户空间内处理。

（2）多模态数据解析处理

教育题目的核心难点在于数学公式、几何图形、化学结构式的解析。项目采用“检测—识别—结构化”三级流水线：首先通过基于深度学习的区域检测模型，区分文本、表格、显示式公式（独立成行）与内联式公式（嵌入文本行中）；随后对公式区域调用视觉语言模型进行符号识别，输出LaTeX或MathML结构化表示；对几何图形与化学结构式，结合专用识别模型提取拓扑关系与语义标注；最后通过图文关联算法，将题干文本、配图、公式绑定为统一对象，确保后续标注与检索时“题图不分离”。

（3）自动化清洗与结构化增强

解析后的原始数据进入规则引擎与模型辅助的清洗环节：基于正则表达式与相似度算法完成去重（同一题目在不同来源中的变体合并）；通过拼写校正、标点归一化、乱码修复提升文本质量；利用BiLSTM-CRF模型抽取知识点实体（如“二次函数”“勾股定理”），XGBoost模型基于文本长度、知识点数量、解题步骤数预测难度等级（简单/中等/困难），TextCNN模型自动分类题型（选择/填空/解答/证明）。这些初步标签虽不直接交付，但能显著降低后续人工标注的决策成本，提升整体生产效率30%以上。

2.人机协同的标注与结构化生产体系：核心生产环节

数据生产阶段是本项目的技术高地。传统“纯人工标注”在24万题量级下必然出现疲劳误差与标准漂移，而“纯模型自动标注”又难以满足教育场景对专业性与严谨性的极致要求。因此项目基于SolarSense的标注工作流，构建了以“AI预标注+人工精修+领域专家复核”为核心的人机协同生产体系。

（1）智能预标注与辅助标记

平台集成的AI功能模块调用自研模型库，对每道题目进行多维预分析：自动填充学科（数学/物理/化学/语文/英语等）、学段（小学/初中/高中/竞赛）、题型、知识点标签、难度星级、预计解题时长等基础属性；对选择题自动识别选项结构，对解答题自动切分段落，对含图题自动关联图文锚点。标注人员打开任务时，已完成70%以上的结构化骨架，只需校验、修正、补全，单人日产出较传统方式提升2-3倍。

（2）结构化解析与内容完善

标注人员在统一模板与专用工具链支持下开展工作：答案核对环节对照多来源标准答案进行一致性校验；解析撰写环节要求按“已知条件—解题思路—分步推导—最终答案—易错点提示”的五段式结构输出，确保解析内容在专业性与格式上的一致性；公式解析自动渲染预览，避免LaTeX语法错误；配图题目需在解析中建立“文字描述↔图像区域”的映射关系。平台支持快捷键、宏命令、模板复用，进一步压缩重复劳动。

（3）逻辑推理题专项处理

数学证明、物理推导、竞赛奥数、逻辑谜题等推理类题目是本项目的技术深水区。对此采用思维链（Chain-of-Thought）标注专项流程：

步骤精细化拆解：遵循独立性、连贯性、简洁性原则，将推理过程拆解为若干独立步骤，每步仅完成一个核心推理动作（如“提取已知条件”“选择适用定理”“代入数据计算”“分类讨论分支”）。

问题—步骤—答案关联：采用“步骤编号—推理依据—推理动作—推理结果—结果指向”的结构化格式，建立完整逻辑链路，让机器能学习“为什么这样推导”而非仅记忆“答案是什么”。

推理类型分类：标注演绎推理、归纳推理、类比推理、因果推理等类型标签，并按粗/中/细三级粒度适配题目难度——简单题2-3步、中等题4-6步、复杂竞赛题7步以上。

双重校验机制：由两名标注员独立标注同一题目，差异处提交领域专家（退休特级教师、竞赛教练）仲裁，确保推理路径严谨无误。

这套专项流程产出的数据，直接服务于后续大模型的解题推理能力训练，是实现“AI教师会讲思路”的关键燃料。

3.全生命周期质量管理体系：保障数据可信度

规模化数据生产的最大敌人是“质量方差”——前1万题和后23万题的标准是否一致？周一标注和周五标注的疲劳度差异是否被捕获？项目为此实施了贯穿全流程的“规则+模型”双重校验机制，形成可追溯、可量化、可优化的质量闭环。

（1）自动化规则校验（实时拦截）

在各处理环节部署规则引擎，对数据完整性（必填字段缺失、图文数量不匹配）、格式规范性（LaTeX语法、MathML嵌套、JSON Schema合规）、基础逻辑（选择题选项数与答案索引一致、分数值合理区间、难度与知识点匹配度）进行自动检查。违规样本实时阻断，标注员立即收到修正提示，不让错误流入下一环节。规则系统无需训练即可上线，且每条报错可追溯到具体规则编号，便于团队定位问题。

（2）模型智能判别（语义级质检）

除硬规则外，平台调用NLP模型对内容级质量进行判别：答案与解析的一致性核验、解析步骤的逻辑连贯性评分、知识点标签与题目内容的语义匹配度、语言流畅度与错别字检测。模型判别结果与规则校验结果融合，生成综合质量分，低于阈值的样本自动回流重标。

（3）抽样与专项质检（人工复核）

采用分层抽样策略：全部逻辑推理题、高难度题、新标注员产出、新批次首件必检；普通题目按5%-15%比例随机抽检；争议题、跨来源差异题、模型置信度低的样本触发专项复核。质检员使用专用对比工具，并排查看原始题面、预标注结果、标注结果、参考答案，逐项打勾确认。

（4）评审与验收机制（闭环优化）

每个里程碑节点（如每5万题）进行整体抽样评估，由教研专家委员会出具质量评估报告，指标包括标注准确率、解析完整性、格式一致性、知识点覆盖率、难度分布合理性等。质检结果反向映射至前端流程——某个标注员在某类题型上持续出错，系统自动推送专项培训；某条规则频繁误报，工程师优化规则阈值；某种题目类型模型预标注准确率偏低，触发模型再训练。这种“质检→反馈→优化”的闭环，让质量体系具备自我进化能力。

4.资产化封装与交付：支撑可管理与可使用

数据生产完成不等于价值实现。要让24万道题目真正成为之江实验室可运营、可复用、可流通的数据资产，必须通过标准化封装与目录化组织，使其具备“可发现、可理解、可组合、可计量”的要素属性。

（1）标准化资产封装（三层封装模型）

借鉴数据零件化理念，每道题目封装为三层结构：

功能逻辑层：封装题目本身的算法化描述（知识点依赖图、难度评估函数、相似题检索向量），采用高性能格式确保跨平台部署。

元数据层：结构化描述题目的唯一标识符、学科/学段/题型/知识点/难度/来源/版权方/授权范围/创建时间/版本号/质量分/SLA指标等，形成机器可读的“说明书”，供目录平台、匹配引擎、调度系统自动发现与组合。

接口层：标准化接入方式，支持按ID精确获取、按知识点批量检索、按难度区间抽样、按相似度推荐等多种调用模式。

（2）数据目录构建（多维标签体系）

基于教育业务的树状目录结构组织数据：

一级目录：学科域（数学、物理、化学、语文、英语、生物、历史、地理……）

二级目录：学段与题型（小学·选择、初中·解答、高中·证明、竞赛·奥数……）

三级目录：知识点标签（如数学→代数→函数→二次函数→最值问题）

四级目录：属性标签（难度星级、认知维度、核心素养、命题年份、来源机构）

配合全文检索引擎与向量检索，教研人员可通过自然语言查询（“找10道考察二次函数最值的中等难度解答题，带几何背景”）秒级返回精准结果，彻底改变过去“翻文件夹找题”的低效模式。

（3）安全交付与使用控制

根据之江实验室的实际使用场景，提供三种交付形态：静态加密数据包（AES-256加密，离线使用）、API接口服务（Token鉴权、流量控制、调用审计）、可信数据空间对接（基于区块链的授权使用、可用不可见）。所有交付通道均记录使用日志，支持按调用量计量的资产化运营模式，为后续数据要素流通与价值评估奠定基础。同时严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》，对学生作答数据、身份信息等进行脱敏或剔除处理。

总结：技术驱动的数据要素实践闭环

通过上述四大环节的有机衔接，项目形成了一套从数据汇聚、智能预处理、人机协同标注、全流程质检到资产化封装交付的完整技术实践路径。这条路径的核心创新在于三点：一是将SolarSense平台的全模态工程能力与教育垂直场景深度耦合，攻克了公式识别、图文关联、思维链标注等行业难点；二是构建了“AI预标注—人工精修—专家复核—模型反哺”的可持续人机协同范式，在24万题规模下仍保持高质量一致性；三是通过三层封装与多维目录体系，让教育数据真正具备资产属性，可管理、可检索、可计量、可流通。

这一过程不仅验证了在教育场景下通过工程化方法提升数据结构化水平与可管理性的可行性，更为之江实验室后续的大模型训练、智能解题系统、个性化学习推荐、教育知识图谱构建等研究提供了稳定的高质量数据底座，同时也为国内教育数据要素化建设提供了可复制、可扩展的实施范本。数据不再是沉睡的资源，而是驱动教育智能化的核心生产要素——这正是本项目之于之江实验室数智化转型的深层价值所在。

外部企业/生态伙伴合作

项目实施过程中，在数据整理、技术工具支持与专业审核等方面，与多类机构开展协作：

教育内容相关机构：在合规前提下提供题目来源支持

技术工具支持方：提供OCR识别、NLP预处理等基础能力支持

专业审核支持：参与部分学科内容的专业性复核

多方协作共同保障了数据处理过程的规范性与质量水平。

商业变化

1.数据交付情况：完成约24万道题目的结构化处理与交付，整体质量指标满足项目验收要求。

2.应用支撑价值：相关数据成果为教育智能化研究与模型训练等方向提供了基础数据支持。

3.数据资产化进展：完成题目数据的目录化整理与权属信息梳理，为后续管理与使用提供依据。

4.效率与成本优化：相较传统方式，项目在周期与组织效率方面具有明显优势。

5.示范意义：为教育领域数据要素工程化建设提供了可参考的实施路径。

关于企业

·景联文科技

景联文科技是一家专注于AI数据服务与数据要素化解决方案的高新技术企业，面向人工智能企业、科研机构及政府部门，提供从数据采集、标注、治理到数据资产化管理的全流程服务。

景联文科技是国内领先的高质量数据生产运营商，提供从数据汇聚、数据治理、语料开发、语料沉淀，到语料交易的全链路数据服务。

·之江实验室

之江实验室是浙江省人民政府主导成立的混合所有制新型研发机构，聚焦人工智能、未来网络、智能制造等领域开展前沿基础研究与关键技术攻关，致力于打造国家战略科技力量。实验室在智能教育、科学计算等领域布局多个重大攻关项目，推动产学研用深度融合。