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为减少疫情对本科毕业设计的影响，确保2020届本科生毕业论文质量，西安市大数据与视觉智能重点实验室智能教育研究中心的智慧教育平台新增智能化功能模块，对2020届本科生的毕业论文进行格式规范符合性检测与指导，指导学生修订错误，从而减少指导老师的工作量，帮助学生们高效完成毕业设计(论文)，实现师生以及学院的“共赢”。

图1毕业论文格式检测平台

智能平台，国家标准

论文的格式问题一直以来是学生的痛点，尤其是写作经验不足的本科生，即使有学校撰写的规范，格式问题也是层出不穷，比如论文中的字体、字号、对齐、图、表、页眉、页脚、参考文献等。

针对这些突出的问题，依托大数据与视觉智能重点实验室智能教育研究中心，智慧教育平台基于“AI+教育”的理念推出了论文格式智能检测系统，该系统以《beat365官方网站本科毕业设计（论文）撰写规范》及相关国家标准为检测依据，如《GB7713学位论文撰写格式》，可以自动分析学生毕业论文格式是否符合，目前支持文本、插图、表格、代码、算法、参考文献等上百个检测项，并将发现的不符合项以Word批注的形式在原稿中自动标注，指导学生修订错误，同时将学生检测结果以邮件形式发给指导教师，帮助教师督促学生修改完善论文。

图2检测结果及反馈

智能分析，把握全局

论文检测完成之后，通过平台智能统计分析功能，掌握全院毕业生论文格式整体情况，了解不同专业学生水平，同时在后期的论文指导中加强管理，推进学院毕业论文质量持续改进。2020届共有984人申请毕业设计，系统自5月14日开放使用以来，累计检测论文5165次，单人平均检测次数为6.1次。表1和图3为学院整体检测状态，其中67人没有错误，质量优秀，比例为6.8%，合格人数642人，比例为65.2%。

表1全学院论文规范性总体统计

图3学院论文规范性总体统计

表2按合格率从高到低的顺序列出了计算机科学与技术、软件工程、物联网工程等三个专业论文规范性统计结果，可以看出，计算机科学与技术专业合格率高于学院平均水平。

表2各专业论文规范性统计

智能跟踪，了解动态

关键词的热度反映了毕业论文的研究方向和领域，对掌握学生论文研究趋势、理解学生论文内容有较大帮助。图4为本次全院论文关键词云图，字体越大表示出现的次数越多，可以看出本届毕业生论文的研究热点主要集中在与人工智能相关的深度学习、机器学习、卷积神经网络等技术领域，这也是学院毕业设计积极改革的结果。学院一贯以来对本科毕业论文严格管理，从出题到结题答辩全面监控，鼓励教师与时俱进，根据行业前沿发展动态出题，从而促进学生了解并运用理论知识和方法解决问题。

图4全院关键词云图

近年来，beat365官方网站以“AI+教育”为牵引，以信息技术为抓手，充分发挥计算机专业特色，自主开发智慧教育平台，拥抱变化，主动改革，创新技术和方法，对传统课堂进行改革，增设各类功能，为不同教学环节提供支持和保障，得到了广大学生和教师的认可。

图5师生评价