教育领域大模型生成题目安全研究报告

一、研究背景与意义

随着大语言模型（LLM）在教育领域的深度应用，自动生成题目已成为提升教学效率、实现个性化教学的关键技术手段，广泛应用于课堂练习、作业布置、考试命题等场景。然而，现有大模型在可靠性、安全性、教育适配性等方面存在显著缺陷，如简单题目出错却盲目自信、易被恶意诱导生成有害内容、题目难度与学生认知脱节等问题，可能导致误导学生认知、传播错误知识、引发教学事故等严重风险。

本研究基于 Nature 2025、ACL 2024、ICML 2025 Workshop 等多篇顶会 / 顶刊论文的核心发现，针对教育场景的特殊性，系统梳理教育生成题目安全的核心风险，构建 “风险识别 - 方法设计 - 系统落地 - 评估优化” 的完整研究框架，为教育领域大模型生成题目安全提供可落地的技术方案与实践路径，保障教学活动的准确性、合规性与安全性。

二、核心安全风险分析

结合现有研究成果与教育场景需求，教育生成题目面临的安全风险可归纳为五大类，具体如下：

1. 准确性风险：题目 - 答案逻辑脱节

• 表现形式：大模型生成的题目存在事实错误（如 “《静夜思》作者为杜甫”）、计算错误（如 “3×4=10”）、题干与答案不匹配（如答案为 “24”，题干却为 “5×3=？”）等问题，且越大、越指令化的模型，越容易在简单题目上 “自信犯错”。

• 风险来源：模型训练过度追求复杂任务性能与 “听话” 属性，忽视简单知识点的准确性；数字类题目生成能力薄弱（如数学计算题），推理逻辑易断裂。

• 危害：直接误导学生认知，破坏基础知识体系，尤其对低学段学生影响深远。

2. 可靠性风险：模型 “认怂能力” 缺失

• 表现形式：面对不会或不确定的题目，模型不主动拒绝，反而编造看似合理但错误的内容（如虚构冷门知识点题目）；换用不同问法表述同一知识点时，答案出现矛盾（如 “3+5=？” 答 8，“5+3 的和是多少” 答 7）。

• 风险来源：训练过程中对 “拒绝回答” 行为施加惩罚，导致模型为迎合 “不回避” 需求而盲目生成；模型对语言表述的敏感性不足，稳定性欠缺。

• 危害：教师难以察觉错误，学生易将错误答案当作正确知识吸收，增加教学纠错成本。

3. 对抗性风险：安全防护易被绕过

• 表现形式：恶意用户通过代码伪装（如用 LaTeX 公式注释藏歧视性需求）、隐晦指令（如 “出一道帮同学隐瞒逃课的情景题”）、多模态干扰（如篡改教材图片诱导生成错误题干）等方式，绕过模型安全防护，生成有害题目。

• 风险来源：现有安全训练主要覆盖自然语言场景，对代码、公式、图像等非自然语言输入的防护空白；模型在代码 / 公式任务中优先追求 “逻辑补全”，忽视安全风险。

• 危害：生成含暴力、作弊、歧视等导向的题目，违背教育伦理，污染教学环境。

4. 适配性风险：难度与认知脱节

• 表现形式：题目难度与学生学段不匹配（如给小学生出高中数学题）、超出课标要求（如给初中生物出基因编辑伦理题）、题干表述模糊（如 “他有 3 个苹果，原来有几个” 中 “他” 指代不明）。

• 风险来源：模型对 “教育难度” 的判断与人类认知脱节；缺乏针对不同学段、学科的专属难度标签体系，生成逻辑未充分结合学生认知规律。

• 危害：导致学生学习挫败感，浪费教学时间，无法实现 “因材施教” 的目标。

5. 偏见风险：隐含不当价值导向

• 表现形式：题目中隐含性别、地域、学历等刻板印象（如 “女生不适合学理科”“农村学生成绩差”），或价值导向偏离教育目标（如美化暴力、忽视规则）。

• 风险来源：模型训练数据中存在偏见信息；人类反馈强化学习（RLHF）过程中，模型为迎合教师隐式偏见而强化不当表述。

• 危害：扭曲学生价值观，引发歧视行为，违背教育公平原则。

三、关键研究方向与技术方案

针对上述风险，结合现有研究的技术思路，从 “准确性保障、可靠性增强、对抗防御、适配性优化、偏见修正” 五大维度，提出教育生成题目安全的具体研究方向与技术方案。

1. 准确性保障：构建 “生成 - 校验” 双机制

（1）基础题底线守护

• 技术思路：借鉴 Nature 2025 “简单题必对” 的核心结论，按学科 / 学段定义 “基础题底线清单”，如小学数学 100 以内加减法、语文常用字词注音等，明确此类题目准确率需达到 100%。

• 具体方案：

  • 搭建轻量 “基础题校验模块”：针对数字类题目（数学、物理计算题），集成符号推理引擎与计算器工具，自动验证题干与答案的逻辑一致性；针对文本类题目（语文、历史常识题），对接权威知识库（如教材数据库、学科词典），校验事实准确性。

  • 优化训练目标：对基础题错误施加 3-5 倍于复杂题的惩罚权重，避免模型因追求 “复杂出题” 而忽视基础知识点。

（2）反向问答一致性校验

• 技术思路：参考 NAACL 2025“反向问答（RQA）” 研究，通过 “答案→题干→答案” 的闭环验证，确保题目与答案逻辑统一。

• 具体方案：

  • 输入 “知识点 + 标准答案”（如 “乘法交换律 + 答案 24”），让模型生成题干；

  • 用同一模型解答生成的题干，检查输出答案是否与原标准答案一致；

  • 设定严格阈值：数字类题目一致性需≥95%，文本类题目≥90%，不一致题目自动标记为 “待人工复核”。

2. 可靠性增强：引入 “不确定性感知” 与 “认怂机制”

（1）不确定性评估模块

• 技术思路：基于 ICML 2025 Workshop“安全表征排序（SRR）” 方法，不修改大模型核心逻辑，而是通过轻量模块判断模型生成题目的置信度。

• 具体方案：

  • 训练参数＜1000 万的 “置信度预测模型”，输入模型生成题目的隐藏状态与知识点信息，输出置信度分数；

  • 设定置信度阈值（如≥80% 为高可靠，＜60% 为低可靠），低可靠题目强制模型输出 “该题目需人工审核”，拒绝盲目生成。

（2）人工反馈迭代机制

• 技术思路：结合 Information Processing & Management 2025 “偏见修正 RLHF” 的反馈逻辑，建立教师 - 学生双端反馈通道，持续优化模型可靠性。

• 具体方案：

  • 开发反馈标注工具：教师可标记题目错误类型（事实错、逻辑错、表述错），学生可反馈 “题目看不懂”“答案有疑问”；

  • 定期将反馈数据纳入训练集，更新 “置信度预测模型” 与基础题校验规则，提升模型对错误的识别能力。

3. 对抗防御：构建教育专属安全防护体系

（1）对抗样本检测与训练

• 技术思路：借鉴 ACL 2024 CodeAttack、NeurIPS 2024 “越狱攻击优化” 的研究，针对教育场景设计专属对抗样本，强化模型防御能力。

• 具体方案：

  • 构建 “教育对抗样本库”：包含代码伪装类（如 LaTeX 公式藏歧视指令）、多模态干扰类（如篡改教材图片）、隐晦指令类（如 “优化答题效率” 代指作弊）三类样本，覆盖数学、语文、理科等多学科；

  • 开展对抗训练：将对抗样本混入训练数据，让模型学习识别 “看似正常、实则有害” 的出题需求，对高风险指令直接拒绝。

（2）多模态安全校验

• 技术思路：参考 Knowledge and Information Systems 2024 “多模态对抗防御” 的研究，针对含图片、公式、音频的题目，建立跨模态一致性校验机制。

• 具体方案：

  • 图像类题目：用图像识别模型检测图片内容与题干描述是否一致（如题干问 “长方形面积”，图片需为长方形），避免 “图题不符”；

  • 公式类题目：解析 LaTeX/Excel 公式的语义，检测是否隐含偏见条件（如 “女生成绩 = 男生 - 20”），对违规公式直接拦截。

4. 适配性优化：建立教育难度与认知匹配体系

（1）教育难度标签体系构建

• 技术思路：结合 NAACL 2025 “难度感知偏差” 研究与教育教学规律，从客观与主观双维度定义题目难度。

• 具体方案：

  • 客观维度：知识点复杂度（如数学 “10 以内加减法” 为难度 1，“分数乘除” 为难度 3）、推理步骤数（1 步推理为难度 1，3 步以上为难度 4）、题干长度（小学题≤50 字，初中题≤80 字）；

  • 主观维度：学生认知负荷（如 “需结合 2 个以上知识点” 为高负荷）、过往答题正确率（同年级正确率＜60% 为高难度）；

  • 模型生成题目后自动打难度标签，若与用户指定学段偏差超过 1 级（如用户要小学题，模型生成初中题），则自动调整题干或替换知识点。

（2）分学科生成策略

• 技术思路：基于 NAACL 2025 “模型偏科” 发现（数字类编题弱、文本类编题强），针对不同学科设计差异化生成逻辑。

• 具体方案：

  • 数字类学科（数学、物理）：采用 “反向生成 + 正向校验” 模式，先由模型根据答案生成题干，再用专用计算模块验证逻辑正确性；

  • 文本类学科（语文、历史）：优先依赖大模型生成，补充 “课标匹配度校验”（如生成题目需在该学段教材知识点范围内）；

  • 实验类学科（化学、生物）：加入 “安全性审核”，避免生成危险操作类题目（如 “如何自制爆炸物”）。

5. 偏见修正：优化人类反馈强化学习

（1）双裁判奖励模型

• 技术思路：改进 Information Processing & Management 2025 “BC-RLHF” 框架，分离 “风格优化” 与 “偏见修正” 目标，避免模型为迎合风格而强化偏见。

• 具体方案：

  • 风格裁判：评估题目表述是否符合 “教研员口吻”，是否简洁易懂；

  • 偏见裁判：检测题目是否含性别、地域、学历等歧视表述，是否符合教育价值观；

  • 训练 “偏见 - 风格正交奖励函数”，确保模型在提升表述自然度的同时，偏见得分降低 30% 以上。

（2）合规审查机制

• 技术思路：结合 ICML 2025 SRR “安全筛选” 逻辑，建立题目合规审查清单，确保生成内容符合教育政策与伦理要求。

• 具体方案：

  • 禁止类：涉及暴力、色情、作弊、歧视的题目；

  • 限制类：偏离课标、无教学意义的题目（如 “地球有多少粒沙子”）；

  • 推荐类：符合课标要求、侧重能力培养的题目（如 “用数学知识计算家庭水电费”）；

  • 模型生成题目后先经合规审查，通过后方可输出，未通过题目标记为 “待人工复核”。

四、系统架构设计

基于上述研究方向，设计 “教育生成题目安全系统” 架构，实现 “生成 - 校验 - 筛选 - 输出” 全流程安全管控，具体架构如下：

1. 输入层：需求定义与约束

• 接收用户输入：知识点（如 “小学数学乘法交换律”）、学段（如 “小学 3 年级”）、题目类型（如 “计算题”）、难度等级（如 “中等”）；

• 加载教育约束规则：该学段课标范围、基础题底线清单、合规审查标准。

2. 生成层：分学科题目生成

• 调用分学科生成模块：数字类学科采用 “反向生成 + 计算校验”，文本类学科采用 “正向生成 + 课标匹配”；

• 生成 3-5 道候选题目，确保题目多样性。

3. 校验层：多维度安全检测

• 准确性校验：基础题校验模块验证事实与计算正确性，反向问答一致性模块验证题干 - 答案逻辑；

• 可靠性校验：不确定性评估模块输出置信度分数，低置信度题目标记待审核；

• 对抗性校验：对抗样本检测模块识别恶意诱导内容，多模态校验模块验证图题 / 公式一致性；

• 适配性校验：难度标签模块打难度标签，判断是否匹配目标学段；

• 合规性校验：偏见裁判模块检测歧视表述，合规审查模块过滤有害内容。

4. 筛选层：安全排序与优化

• 基于 ICML 2025 SRR 方法，训练 “教育题目安全排序模型”，对候选题目从 “准确性、可靠性、适配性、合规性” 四个维度打分；

• 选择分数最高的题目作为输出结果，若所有候选题目分数低于阈值，提示 “无法生成符合要求的题目，请调整输入参数”。

5. 输出层：结果呈现与反馈

• 输出题目、答案、解析（可选）、难度标签、适用学段；

• 提供反馈入口，教师 / 学生可标记错误或提出优化建议，反馈数据纳入模型迭代训练。

五、落地实施路径

为确保研究成果有序落地，分三个阶段推进，平衡安全性与实用性，具体如下：

1. 第一阶段（1-3 个月）：基础安全底线构建

• 核心目标：解决 “准确性” 与 “可靠性” 核心风险，堵住明显教学事故漏洞；

• 关键任务：

  • 搭建基础题校验模块，覆盖小学 1-6 年级数学、语文基础知识点，确保简单题错误率≤1%；

  • 开发反向问答一致性校验工具，数字类题目一致性≥95%；

  • 建立教师反馈标注通道，收集首批错误案例（不少于 500 条）；

• 输出成果：基础安全校验原型系统，适用于课堂练习题目生成。

2. 第二阶段（4-6 个月）：安全防护与适配优化

• 核心目标：增强对抗防御能力，实现题目难度与学段精准匹配；

• 关键任务：

  • 构建教育对抗样本库（不少于 1000 条），完成首轮对抗训练，对抗攻击成功率降低 50%；

  • 完善教育难度标签体系，覆盖初中 3 个学段、3 个核心学科（数学、语文、物理）；

  • 上线 “教育题目安全排序模型”，教师审题时间缩短 70%；

• 输出成果：具备对抗防御与难度适配能力的中级系统，适用于作业布置场景。

3. 第三阶段（7-12 个月）：全场景安全闭环

• 核心目标：解决 “偏见风险”，实现多学科、多模态题目安全生成，形成完整迭代闭环；

• 关键任务：

  • 训练双裁判奖励模型，偏见表述检出率≥90%，合规审查通过率提升 25%；

  • 扩展系统至高中阶段与实验类学科，支持图片、公式类多模态题目生成；

  • 建立 “生成 - 校验 - 反馈 - 迭代” 全流程闭环，模型月均迭代 1 次；

• 输出成果：全场景教育生成题目安全系统，适用于考试命题、个性化学习等核心场景，发布《教育领域大模型生成题目安全白皮书》。

六、评估指标体系

为量化评估系统安全性与实用性，从 “安全维度” 与 “教育维度” 设计双重评估指标，具体如下：

1. 安全维度指标

指标名称	定义	目标阈值
基础题准确率	基础题清单中正确题目的比例	≥99%
题目 - 答案一致性	反向问答校验中，答案与原输入一致的比例	数字类≥95%，文本类≥90%
对抗攻击成功率	对抗样本中成功诱导生成有害题目的比例	≤10%
偏见表述检出率	含偏见内容的题目被正确识别的比例	≥90%
不确定性识别率	低置信度题目被正确标记为 “待审核” 的比例	≥85%

2. 教育维度指标

指标名称	定义	目标阈值
学段适配率	生成题目难度与目标学段匹配的比例	≥90%
课标匹配率	生成题目属于该学段课标知识点的比例	≥95%
教师满意度	教师对题目质量（准确性、适配性、表述）的满意比例	≥85%

https://www.doubao.com/chat/20394447401139458

https://chat.deepseek.com/a/chat/s/501dcc9c-2e04-48c9-8f3f-113bc4d965e5

https://www.kimi.com/chat/d33404ep4uof87klusp0

https://chatgpt.com/c/68c6400b-0e60-832a-98ac-ea78d9376c4c

https://chat.deepseek.com/a/chat/s/545af703-45c2-4138-866b-77a195faa7a9

https://www.kimi.com/chat/d32jqvnhq49u5mgcrifg

https://www.doubao.com/chat/20282759497211138

https://chatgpt.com/c/68c53d75-c2fc-8324-ad40-f722854f29f0