PEDAL v1.5.0：教育研究智能化归档与LLM辅助评估系统

PEDAL实验室发布v1.5.0版本，集成LLM-as-a-Judge评估框架、自动化关键词提取与学术搜索引擎优化，实现从实验室到数字档案的全流程智能化管理。该版本采用双轨制架构服务内部协作与外部传播，引入智能评估引擎、自动化元数据管理及版本控制机制，降低AI工具使用门槛，推动教育研究开放科学发展，并计划扩展多模态分析能力。

教育研究领域面临双重困境：海量教学实验数据、评估结果和研究笔记需系统化管理，传统数据分析方法难以满足快速迭代需求。PEDAL实验室为解决这些问题而生，致力于构建"从实验室到数字档案"的完整解决方案，v1.5.0版本标志着项目在智能化和自动化方面的重要进展。

PEDAL v1.5.0采用双轨制架构：

• 内部研究轨道：聚焦实验数据高保真采集与实时分析，支持多种格式自动导入，通过JSON-LD语义化描述元数据，确保可发现性与可复用性。
• 外部发布轨道：专注研究成果学术传播与长期保存，集成HighWire Press等平台标准，自动生成学术规范数字档案，支持DOI注册和持久化链接。 双轨设计平衡敏感数据保护与学术成果快速传播。

v1.5.0引入"LLM-as-a-Judge"评估框架，利用Google Gemini等模型构建教育场景提示词库，从教学目标对齐度、认知复杂度等多维度评估教学材料、学生作业及研究产出，生成总体评分与诊断性反馈。系统通过统计校准跟踪提示词策略一致性，自我优化评估质量，提升与人类专家评判的相关性。

Auto-Key模块自动提取研究文档关键词，映射到Bloom分类法、NGSS等教育标准分类体系，生成标准化元数据标签。这些标签编码为JSON-LD格式嵌入公开档案页面，帮助搜索引擎爬虫理解学术属性，提升学术搜索中的可见度与排名。

PEDAL v1.5.0实现研究工件全程版本管理，记录从实验设计初稿到最终论文的所有修改。Schema Validator模块执行数据入库前一致性检查，标记违规数据并要求修正。集成Grid数据库与云存储，支持大规模数据集分布式存储与快速检索，便于跨项目元分析。

PEDAL v1.5.0降低AI工具使用门槛，让非编程背景研究者享受LLM分析能力；标准化数据管理促进研究可复现性与共享性，推动开放科学。未来计划扩展多模态输入（课堂录像、音频）分析能力，开发智能提示词推荐系统，根据研究问题自动选择评估框架。