我校计算机工程学院本科生武志远、沈嘉勇、万云飞、韩欣颖团队，在第十八届中国大学生计算机设计大赛全国总决赛中，携植入大语言模型的“ 乐词（LEXI）”外语学习应用亮相。该产品可定制学习场景、破解传统低效难题，最终斩获国赛一等奖。让我们走进他们的故事，探寻“用技术点亮学习” 的成长密码。

锚定学习 “痛点” ，点燃团队创新共振

“ 乐词”创作的灵感，始于武志远高中时一段难忘的英语学习经历。为攻克首字母填空题，他曾刷完一整本练习册却收效甚微，他告诉记者：“练习册上有些知识点刚有印象就不再出现，有些早就记熟的知识点却反复出题。”那时他便在心里埋下一个念头：“如果练习册能‘精准定位’我的知识薄弱点，专门针对漏洞出题，不仅能节省时间，学习也能更有方向。”

“背了很多单词，但是遇到阅读、写作还是无从下手。” 团队成员韩欣颖发现，身边不少同学也都面临同样的学习困境，难以将学习的英语词汇融入到实际的场景之中。

“是不是可以尝试运用大语言模型技术，为每个人生成专属的英语学习场景？”武志远在专业课程中接触到大语言模型技术后，脑海中瞬间闪过一个大胆的想法。他迫不及待地找到团队成员分享，大家一拍即合，决定共同打造一款能够根据用户水平和学习需求，智能生成个性化英语学习场景的应用程序。

就这样，“ 乐词” 的研发之路，在一场“想改变” 的共鸣里正式启程。

AI 赋能学习，细节成就体验

“我们每个人都是用户，所以更懂大家需要什么。”这是团队研发时的核心准则。

四个人方向不同却配合无间。武志远扛起后端服务架构设计与移动端开发的重任；沈嘉勇、万云飞敲出后端功能每一行代码；韩欣颖负责打磨答辩 PPT，清晰呈现团队想法。四人分工像齿轮咬合，短短数周，“ 乐词”便从构想蜕变为初具雏形的产品。

打开“ 乐词”，系统会自动根据用户的易错词生成包含这些词的题目，或生成专属定制文章推送，为每个人打造独一无二的复习路径，真正实现“千人千面”。

若想紧跟热点，社区文章板块会同步更新英语报道，这些结合时事生成的文章，能让用户在积累单词的同时拓展阅读视野，达成“学用结合” 的双重效果。

学习的过程中，系统提供直观的折线图、趣味排行榜等，将背诵量与错误分布以图表形式呈现，进一步提升学习效果。

谈及“ 乐词” 的设计巧思，最打动人的莫过于对细节的打磨。

“练习完形填空题型时，为了查找选项反复切换页面，很容易打乱做题思路，影响学习节奏。”为此，团队成员设计出悬浮选项框的交互方案，保持题目和选项的视觉关联性，显著提升答题体验。

在用户最关心的隐私保护上，团队的态度同样清晰且坚定。“数据能不收集就不收集。”软件默认对用户的敏感个人信息加密，即便某些场景下必须保留的信息，也会做严格的“脱敏”处理；后端接口需通过严格的身份认证与权限校验才能够被调用，以此构建数据安全屏障，防范用户信息泄露风险，让学习更安心。

在突破中成长，于完善中前进

创新之路从不是坦途，“ 乐词” 团队也直面了一路的挑战与坎坷。

技术选型的关口，团队经历了一场“信心考验” 。部分团队成员此前对 AI 生成场景开发接触较少，看着复杂难懂的技术文档，难免打了退堂鼓。“要不换个简单点的方向？”“这东西咱们真能做出来吗？”武志远实在不愿放弃最初的想法，于是决定先做“最小可行性测试” ：“我把错题生成的数据单独拎出来，先试试 AI能不能生成合格的题目，能成咱们再接着干。”那段时间，他们经常熬夜讨论到凌晨，后端框架、移动端开发 一个个硬骨头被啃下，“ 乐词”也终于慢慢变成了有模有样的产品。

“ 目前学习闭环已经形成，但我们不想让‘ 乐词’只停留在‘ 比赛作品’的阶段。”武志远说道。

受限于语音版权，当前听力模块只能使用无版权语音包，音质与体验尚有提升余地；口语训练功能中，AI 识别的准确性不足，仍需进一步优化算法；拍照批改功能尚待开发，因此系统还可以更加完善。

“我们想把 AI 驱动的‘ 乐词’做成真正能落地、能帮到大家的实用产品，让更多人用它学好英语、用好英语，甚至是扩展到其它外语的学习。” 团队的话语里，藏着超越赛事荣誉的长远期待。