小语言模型在网络安全教育中基于评分标准的自动评估

该研究构建了一台集成轻量级语言模型与视觉语言模型的自动化评估流水线，用于分析学生报告。在低资源环境下，纯文本评估准确率最高可达 97%，富文本评估最高 94%。 流水线在 105 名学生两份学期数据上验证，性能媲美甚至超越大模型，并支持本地部署。它提供开源解决方案，帮助资源受限的教育机构在不依赖云服务的情况下实现辅助评分。