本文针对传统学生评语撰写效率低、主观性强等问题，提出基于DeepSeek人工智能的“数据驱动+个性化”评语生成模式。通过整合学业成绩、行为记录、个性特征等多维度数据，运用自然语言处理技术构建智能评价体系。实践表明，该系统显著提升评语撰写效率，班级评语耗时从20小时缩减至5小时，并有效增强评价客观性：系统通过分析学生日常行为数据生成初稿，教师再针对学生个体差异进行个性化调整。案例显示，该模式不仅能全面反映学生综合素质，还能通过精准建议促进学生行为改善，推动教育评价从经验判断向数据驱动的范式转型，为教师减负增效的同时，促进家校协同育人机制的优化发展。

DeepSeek；评语生成；数据驱动；个性化；教育评价

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