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论文信息

论文来源：基于新课标的“5+”初中人工智能课程教学模式研究与实践_曾玺晔.pdf
标题：基于新课标的“5+”初中人工智能课程教学模式研究与实践
作者：曾玺晔
期刊：西南大学硕士学位论文（教育硕士）
DOI：无
发表年份：2025年12月

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：基础数学不自洽（连加法都能算错）

位置：表 4-7、表 4-8、表 4-9 以及正文 4.5.1 部分
描述：论文中对学生作品评价的总分计算存在极其低级的加法错误。根据作者设计的评分表（表 4-6），总分由“技术性、创新性、实用性、艺术性、伦理性”五个维度相加而成。但在实际报告的数据中，各维度得分之和与报告的总分严重不符。
证据：
- 表 4-7（第一轮）：21.7（技术）+ 20.0（创新）+ 4.9（实用）+ 6.5（艺术）+ 5.0（伦理）= 58.1 分。表 4-7 报告的总分也是 58.1，此处无误。
- 表 4-8 & 表 4-9（第一轮对比数据）：作者将第一轮的总分写成了 58.2 分。
- 表 4-8 & 表 4-9（第二轮对比数据）：31.5（技术）+ 27.0（创新）+ 7.2（实用）+ 6.3（艺术）+ 5.1（伦理）= 77.1 分。然而，作者在表 4-8、表 4-9 以及正文 4.5.1 中，强行将第二轮总分写成了 77.2 分。
- 正文 4.5.1 甚至写道：“总分维度 t=-49.767，p<0.01，总体来看学生前后两轮作品是有明显差异化提升的，平局（应为平均）总分提升了 19 分”。（58.2 到 77.2 确实差 19 分，但这组数据是硬凑出来的）。如果数据是基于真实问卷或量表统计得出，总分必然是各项之和，绝不可能出现总分与分项和差 0.1 分的情况。这说明数据极有可能是人为编造或随意篡改的。
严重程度：🔴
复核状态：✅ 成立

发现 2：统计学反常（“太完美”的幽灵数据）

位置：表 4-9 第一轮和第二轮行动研究配对 T 检验
描述：在教育类研究中，主观评价（如作品打分）受到教师主观、学生状态、题目难度等极多因素影响，但本论文的统计学结果呈现出“不符合常理的极度显著”。
证据：
- “技术性”维度的配对 t 检验结果为 t = -55.231。
- “创新性”维度的配对 t 检验结果为 t = -47.938。
- “总分”维度的配对 t 检验结果为 t = -49.767。
- 在样本量仅为 55 的主观作品评价中，出现绝对值高达 50 以上的 t 值，意味着两组数据内部的方差（差值的标准差）微乎其微。换言之，这 55 名学生在两轮测试中的分数变化幅度“惊人地一致”。在真实的初中课堂教学环境下，有些学生可能进步很大，有些可能没变化甚至退步，不可能产生如此高度统一的步调。这种数据通常只会出现在随机数生成器没有设置合理方差的“闭门造车”中。
严重程度：🔴
复核状态：✅ 成立

发现 3：引用与方法学异常（前言不搭后语的样本量）

位置：4.1.1 教学实践简介 & 4.1.4 问卷数据分析
描述：论文在描述实践对象时存在数量上的矛盾。
证据：在 4.1.1 中，作者明确写道：“本研究以重庆市 S 中学初二年级某班级 55 名学生为研究对象”。并在后面的 T 检验中坚持使用了 N=55 的样本量。但在 4.1.4 进行前测问卷分析时，却突然写道：“在有效样本量为 49、包含 11 个题项的情况下...从 49 份有效问卷中，统计分析每个维度的平均得分”。虽然可以解释为有 6 人缺席或交了无效问卷，但在严谨的实证研究中，前测 49 人，后测却变成了整整齐齐的 55 人，且未做任何缺失值处理的说明，存在样本管理混乱或数据拼接的嫌疑。
严重程度：🟡
复核状态：✅ 成立

耿同学辣评

这篇教育硕士论文生动地展示了什么叫“数学不太好，别硬搞量化”。总分连加法都能算错，0.1 分的窟窿硬凑；给学生作品这种极具主观性的东西打分，居然能跑出绝对值近 60 的 t 值（这比很多严谨的物理化学实验数据还要稳定一万倍！）。前测问卷只有49人，到了算总分和T检验的时候又变成了严丝合缝的55人，这还有基本的研究规范可言吗？你的学生个个都是毫无感情的提分机器吗？建议作者重修小学算术以及本科《教育统计学》，不要拿 SPSS 当装饰品，数据不是在键盘上撒把米让鸡啄出来的！

建议后续行动

联系作者要求提供原始数据（打分表及 SPSS 原始数据集）
在知网或学校评阅系统提出质疑
向西南大学研究生院或学术委员会举报（若证实数据伪造）
要求盲审/答辩委员会重新审查其实证研究部分

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本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
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基于新课标的“5+”初中人工智能课程教学模式研究与实践