管理学院 《生成式人工智能在政务回应中的效能评估——基于“图灵测试”与文本分析对政府留言板回复的实证研究》

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题目：生成式人工智能在政务回应中的效能评估——基于“图灵测试”与文本分析对政府留言板回复的实证研究

来源：电子政务（CSSCI、北大核心、AMI核心）

推荐理由：

生成式人工智能快速融入政务服务，政务数字化与教学科研智能化备受关注。本文开展大模型政务应用效能的严谨实证，对公共管理专业教学数字化改造与教师科研复刻具有重要价值。

首先，论文在研究范式上具有可复刻性与教学示范价值。本文以“图灵测试+文本量化分析”为核心框架，采用被试内实验设计、大模型API调用、Python文本特征提取、回归与异质性检验等规范方法，完整呈现“问题提出—数据采集—模型生成—实证检验—结论建议”的全流程。研究方法标准化、步骤清晰化，可直接复刻为课程实验、课堂案例、科研项目，快速落地人工智能与公共管理交叉的教学内容。

其次，论文紧扣人工智能政务应用前沿，为专业教学提供鲜活实证素材。研究证实通用大模型在政务留言回复中通过图灵测试、满意度优于人工回复，同时揭示其在情感表达、层级话语适配、回应精准度上的局限，清晰界定AI在政务服务中的能力边界。这些结论可直接用于《电子政务》《公共管理研究方法》《数字政府治理》等课程，帮助学生理解大模型落地政务场景的真实逻辑，摆脱纯理论空谈，形成“技术—实践—治理”一体化认知。

最后，论文对专业教学数字化改造与教师科研创新具有强落地性。一方面，研究构建的政务回应效能评估体系（文本长度、表述逻辑、情感倾向、回应相关性）可转化为教学评价工具，支撑课程作业、实验报告、案例分析的智能化评分与反馈；另一方面，本文“大模型+政务场景+实证检验”的选题路径，为教师开展AI+公共管理类课题申报、论文写作提供可复制模板，低成本实现从传统研究向智能实证研究转型。

总之，本文深度对接公共管理专业数字化转型需求，既为课堂教学提供可直接使用的实验方案与案例素材，又为教师开展人工智能应用类科研提供完整复刻路径，真正实现学术研究、教学改革、实践应用三者贯通，是推动专业教学数字化、教师科研智能化的优质参考文献。

链接：

https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=mX7l0X-lXK0bdBWn0q-PyaqiRpVlZ_tM5LXn0AkVrF6hOXa6LtfWaNvQcSjLBQR4GHJHxA2AxWUGusPRk1vPgN7Uw7EUK61T_z8ntcssxyJvQxK17LRI_Ml09G9OKqXEaDHT5EtgvCXXgHquCQYzRV2xDcIcLTcvpbATl58J2LKjNCJmJoDwCw==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

生成式人工智能在政务回应中的效能评估——基于“图灵测试”与文本分析对政府留言板回复的实证研究_傅承哲.pdf