让人工智能生成试卷的关键是以试卷蓝图驱动的可解释流程：先明确考试目标与Bloom认知层级，构建可信题库与知识图谱；再采用RAG与大模型做题目改写与变式，并以优化算法在难度分层、时间预算和覆盖度约束下完成组卷；最后以自动质检与人工签发控制质量与合规，持续用心理测量与数据闭环迭代，确保有效性、公平性与安全性。

本文系统解答了如何使用人工智能测评：先以业务目标为锚点，将任务指标化并制定清晰评分规程；通过合规采集与高质量标注构建数据基础，结合大模型与传统算法形成“AI初判+人审复核”的人机协同流程；以效度、信度与公平性为核心进行离线与在线验证，建立日志、模型卡与申诉机制，落实可解释与可追溯；在工具选择上，标准化场景优先采购成熟方案，非标高风险环节侧重自研与流程化治理；最终以看板监控与持续学习对抗漂移，推动从试点到规模化落地，并在教育、招聘与客服质检中实现更准更稳的质量提升与效率增益。