2026年5月22日，北京语言大学语言监测与智能学习实验室举行了王莹莹、朱君辉两位博士研究生的学位论文答辩会。本次答辩邀请了北京师范大学杨丽姣教授担任答辩委员会主席，北京工业大学杜永萍教授、中国传媒大学邹煜教授、北京语言大学杨建国研究员、刘鹏远教授担任答辩委员会委员。
答辩委员会主席杨丽姣教授主持学会论文答辩会，首先由北京语言大学杨尔弘教授分别介绍两位答辩人的学习成绩及科学研究等情况。随后，王莹莹、朱君辉两位同学分别报告了论文的主要内容。
王莹莹同学的毕业论文题目为《汉语学习者文本多维标注研究》，导师为杨尔弘教授和杨天麟副教授。在大模型介入二语写作研究的背景下，明确任务维度差异并构建高质量的标注资源，是推动汉语自动评测与纠错研究深入发展的关键基础。该研究以中介语多元对比分析为理论依据，界定了“最小改动”与“流利提升”核心任务维度，提出了汉语学习者文本数据集的设计与验证框架。
在此基础上，构建了篇章级、多维度、多结果的汉语学习者文本标注语料库YACLC,并通过众包与审核方式保留了多维信息与篇章上下文；同时组织形成了YACLC-Minimal和YACLC-Fluency多参考评测数据集。研究通过分析任务变量关系及结合CLTC评测实践，验证了将不同任务变量区分对资源组织、结果比较与解释的实际意义，为汉语学习者文本纠错任务提供了清晰的数据集设计与验证思路。
朱君辉同学的毕业论文题目为《大语言模型辅助中文文本适读化改编研究》，导师为杨尔弘教授和杨天麟副教授。利用大语言模型对文本作适读化改编，是实现汉语教学个性化与智能化的关键路径，也是教育数字化转型的生动实践。针对传统简化方法成本高及现有研究忽视篇章结构等问题，该文构建了覆盖表层、词句、篇章与描述性特征的多维评估体系，并据此对主流大语言模型进行了能力诊断，揭示了其在篇章逻辑重组与重点保留方面的不足。基于此，设计了融合简化准则与多轮反馈机制的多智能体协作系统，通过“预分析-生成-检查-决策”流程显著提升了文本的结构合理性与适读性。
最后，通过汉语学习者阅读实验验证了该系统的有效性，结果表明多智能体生成的文本能显著提升阅读速度与理解准确率。该研究建立了“评价建构—能力诊断—系统优化—效果验证”的研究闭环，为大语言模型时代的中文文本适读化改编提供了理论框架与实证依据。
祝福两位同学毕业后工作顺利并取得更大的成绩！