景联文科技案例

该数据要素案例由景联文科技投递并参与金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟共同推出的《2025中国大数据产业年度数据要素价值释放案例》榜单/奖项评选。

随着教育数字化战略的持续推进，高质量、结构化、可机读的教育数据正成为支撑教育智能化应用与模型训练的重要基础资源。在教育科研与产业实践中，如何系统化地建设可复用、可治理、权属清晰的数据资源，已成为亟需解决的关键问题。

在此背景下，围绕理科竞赛与逻辑推理等典型高复杂度教育数据场景，项目聚焦构建一套标准化、结构化的数据资源体系，为后续智能教育相关研究与应用探索提供数据基础支撑。景联文科技依托在教育数据采集、标注、治理及资产化方面的工程经验，承担了该数据要素建设与交付相关的实施工作，通过系统化的数据工程服务，构建覆盖数学、物理、化学、生物及逻辑推理等多个维度的结构化题库，并探索数据在合规前提下的资产化管理路径。

时间周期：

项目开始时间：2025年3月

中间重要时间节点：

·2025年4月：完成数据源对接与采集框架设计

·2025年5月：完成首批题目标注与质量抽检

·2025年7月：完成全量数据交付与阶段性验收

·2025年8月：完成数据资产目录梳理与权属信息整理

项目完结时间：2025年9月

数据要素价值需求

围绕教育场景下高质量数据要素建设，提出了数据权属可追溯、数据标准化程度高、数据可用性强以及资产化路径清晰等核心需求，确保数据成果具备长期管理与复用价值。

面临挑战

1.数据来源分散且权属复杂：竞赛题目来源广泛，涉及多家出版社、竞赛组委会、老师等，需逐一完成版权确认与授权协议签署。

2.数据结构化难度大：题目中涵盖大量公式、图形、符号等非文本内容，传统OCR识别准确率低，需结合图像理解与语义标注技术。

3.质量一致性要求高：需保证≥24万道题目的标注准确率、解析完整性与格式统一性，对流程管理与质量控制体系提出极高要求。

4.数据要素属性落地难：如何在项目中体现数据的确权、定价、流通等要素特征，并形成可复制的商业模式，是项目设计的核心挑战。

数据处理

·数据类型：文本题干、图像图表、数学公式、化学方程式、逻辑推理图等。

·数据量级：累计处理≥24万道题目，其中理科竞赛题≥9万道（数学≥5万道），逻辑IQ题≥15万道。

·数据处理流程：每日处理约3000-5000题，累计标注文本量超5000万字，处理图像超8万张。

·数据格式：全量数据以JSON格式交付，支持嵌套结构与多媒体附件索引，确保数据可扩展、可调用。

数据技术与实施过程

本项目聚焦于将多源、非标准的教育题目数据，通过系统化的技术工程与流程管理，转化为结构清晰、质量稳定、可管理的数据要素资源。依托景联文科技自研的 SolarSense 数据标注平台，项目构建并实施了“数据资源化—数据产品化—数据资产化”的分层处理框架，使数据在生产、管理与交付各环节具备一致的技术规范与治理逻辑，为后续应用与扩展提供基础支撑。

1. 数据汇聚与智能预处理：奠定要素化基础

针对来自出版机构、竞赛组织及数字化档案等多渠道的异构数据，项目通过 SolarSense 平台的数据接入与预处理模块，建立统一的数据处理管道。

·合规接入与统一纳管：平台支持多类型数据源的配置化接入，对接口数据与文件数据进行统一管理，并自动记录来源、时间、原始格式等基础信息，为后续数据管理与使用提供依据。

·多模态数据解析处理：结合文本、图像与公式等多种数据形态，对题目内容进行解析与关联处理，确保题干、图表与语义信息在后续环节作为统一对象被处理。

·自动化清洗与结构化增强：通过规则引擎与模型辅助，对数据进行去重、纠错与标准化处理，并完成初步的知识点归类与难度标注，提高后续生产效率。

2. 人机协同的标注与结构化生产体系：核心生产环节

在数据生产阶段，项目基于 SolarSense 的标注工作流，构建了以流程化协作和智能辅助为核心的人机协同生产体系。

·智能预标注与辅助标记：平台对题目进行自动分析，预填充学科、题型、知识点等基础标签，辅助人工快速完成结构化处理。

·结构化解析与内容完善：标注人员在统一模板与工具支持下完成答案核对与解析整理，确保解析内容在专业性与格式上的一致性。

·逻辑推理题专项处理：针对逻辑与推理类题目，采用专项流程进行标注与校验，保障推理路径与结果的严谨性。

3. 全生命周期质量管理体系：保障数据可信度

为保证规模化数据生产下的质量稳定性，项目实施了贯穿全流程的质量管理机制。

·自动化规则校验：在各处理环节部署规则校验，对数据完整性、格式规范性与基础逻辑进行自动检查。

·抽样与专项质检：通过随机抽检与重点题目复核相结合的方式，对内容准确性与解析合理性进行人工检查。

·评审与验收机制：结合整体抽样评估，对最终数据成果进行综合质量评估，并将质检结果反馈至前端流程，形成持续优化闭环。

4. 资产化封装与交付：支撑可管理与可使用

在数据处理完成后，项目按照统一标准对合格数据进行封装与整理。

·标准化资产封装：基于既定数据结构，对题目内容、元数据及相关管理信息进行统一封装，形成可描述、可识别的数据单元。

·数据目录构建：通过多维度标签与检索机制，提升数据资源的查找效率与使用便利性。

·安全交付与使用控制：根据实际需求，采用加密交付或接口方式提供数据使用支持，确保数据在交付与使用过程中的安全性与可控性。

总结：技术驱动的数据要素实践闭环

通过上述流程，项目形成了一套从数据汇聚、加工处理到质量控制与交付管理的完整技术实践路径。这一过程验证了在教育场景下，通过工程化方法提升数据结构化水平与可管理性的可行性，为后续相关研究与应用探索提供了稳定的数据基础，也为同类数据要素建设项目提供了可参考的实施思路。

生态伙伴合作

项目实施过程中，在数据整理、技术工具支持与专业审核等方面，与多类机构开展协作：

·教育内容相关机构：在合规前提下提供题目来源支持

·技术工具支持方：提供OCR识别、NLP预处理等基础能力支持

·专业审核支持：参与部分学科内容的专业性复核

多方协作共同保障了数据处理过程的规范性与质量水平。

合作服务效果

1.数据交付情况：完成约24万道题目的结构化处理与交付，整体质量指标满足项目验收要求。

2.应用支撑价值：相关数据成果为教育智能化研究与模型训练等方向提供了基础数据支持。

3.数据资产化进展：完成题目数据的目录化整理与权属信息梳理，为后续管理与使用提供依据。

4.效率与成本优化：相较传统方式，项目在周期与组织效率方面具有明显优势。

5.示范意义：为教育领域数据要素工程化建设提供了可参考的实施路径。

关于企业

·景联文科技

景联文科技是一家专注于 AI 数据服务与数据要素化解决方案的高新技术企业，面向人工智能企业、科研机构及政府部门，提供从数据采集、标注、治理到数据资产化管理的全流程服务。

·之江实验室

之江实验室是浙江省人民政府主导成立的混合所有制新型研发机构，聚焦人工智能、未来网络、智能制造等领域开展前沿基础研究与关键技术攻关，致力于打造国家战略科技力量。实验室在智能教育、科学计算等领域布局多个重大攻关项目，推动产学研用深度融合。

★以上由景联文科技投递申报的数据要素案例，最终将会角逐由金猿组委会×数据猿×上海大数据联盟联合推出的《2025中国大数据产业年度数据要素价值释放案例》榜单/奖项。

该榜单最终将于1月上旬上海举办的“2025第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra & Data Agent趋势论坛”现场首次揭晓榜单，并举行颁奖仪式，欢迎报名莅临现场。