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DeepSeek大语言模型在高校落地的伦理风险治理与多维应用价值评估研究
摘要
随着生成式人工智能技术的快速发展，大语言模型在高校教学、科研与管理等领域的应用日益广泛。作为国产大模型代表，DeepSeek在落地高校过程中展现出良好的技术适配性与场景应用潜力，但同时也伴随着数据安全、隐私保护、内容偏见与学术诚信等伦理风险。本文通过系统分析DeepSeek的技术架构与高校部署现状，构建了以技术防护、制度规范与智能监测为核心的伦理风险治理机制，有效应对多重风险挑战。同时，构建以教学成效、学生参与和教学创新为核心的多维教学评价模型，并提出科研创新效能评估体系，涵盖成果产出、协作效率与创新启发等关键指标。研究成果可为高校在人工智能技术部署、使用与管理中提供科学依据与决策参考，推动大语言模型技术在高校实现规范、安全与可持续应用。
DeepSeek；伦理治理；教学评估；科研效能评估
引用本文
尹立君 宋海军 史雪魁 陈婧. DeepSeek大语言模型在高校落地的伦理风险治理与多维应用价值评估研究[J]. 人文与社会科学学刊. 2025, 1 (4): 157-162. DOI: 10.70693/rwsk.v1i4.890.
APA引用
尹立君 宋海军 史雪魁 陈婧. (2025). DeepSeek大语言模型在高校落地的伦理风险治理与多维应用价值评估研究. 人文与社会科学学刊, 1 (4), 157-162. https://doi.org/10.70693/rwsk.v1i4.890
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