毕业论文抽检是保障高等教育质量的重要环节，近年来随着学术规范的强化，抽检不仅关注论文的文字重复率，更逐步延伸至对论文中数据真实性、实验可重复性的核查。许多毕业生疑惑："抽检时会重新检测论文中的数据吗？"本文将从抽检规则、数据检测逻辑、常见问题及应对方法展开解析，并针对"降低AI生成内容（AIGC）痕迹"的需求，介绍实用工具的合理使用。
根据教育部《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》，抽检以"随机+重点"为原则，覆盖所有本科专业，重点考察论文的学术规范性、创新性、研究价值及数据可靠性。抽检专家通常由高校教授、行业专家组成，除文字查重外，会对论文中的实验数据、调研结果、统计分析等进行交叉验证——这意味着，数据是抽检的"隐性重点"。
答案是：**视情况而定，但数据真实性已成为抽检必查项**。具体分为以下场景：
常规抽检中，专家会通过以下方式验证数据：
若论文被举报或文字查重异常（如AI生成痕迹明显），抽检将升级为"深度核查"：
关键提醒：2023年起，多省教育厅明确要求抽检时需提交"数据来源说明"（包括采集时间、工具、处理方法），未标注或标注模糊的论文可能被判定为"数据不规范"。
结合近年抽检案例，数据问题主要集中在以下5类：
实验类论文需保留：原始实验记录（手写/电子）、仪器导出数据（如色谱仪的原始谱图）、试剂/样本的批次信息；调研类论文需保存：问卷星/腾讯问卷的后台数据、访谈录音（经被访者同意）、抽样过程的GPS定位记录（证明样本覆盖范围）。
在论文"研究方法"章节明确说明：数据清洗步骤（如剔除的标准）、统计工具（如SPSS 26.0、R 4.2.0）、显著性水平（如α=0.05）；图表需标注"数据来源"（如"本研究实验数据""国家统计局2022年公报"）。
当前部分AI写作工具（如ChatGPT、文心一言）生成论文时，可能出现"数据自洽但脱离实际"的问题（例如：假设某实验成功率为90%，AI可能生成"100次实验成功89次"的"合理"数据，但实际该实验成功率仅为30%）。若论文因AI生成痕迹被抽检重点关注，需通过专业工具优化内容，降低AIGC特征。
针对论文中可能因AI生成导致的"数据不自然""表述模板化"等问题，小发猫降AIGC工具可通过语义重构、逻辑优化、数据合理性调整等功能，提升内容的"人类撰写特征"。其使用步骤如下：
注意：小发猫降AIGC工具是辅助优化的技术手段，不能替代真实的研究过程。论文的核心价值仍在于数据的真实性与研究的创新性，工具仅用于提升内容的"自然度"，避免因表述生硬引发抽检质疑。
A1：主要包括：① 数据与原始记录的匹配度；② 统计方法的适用性（如方差分析的前提条件是否满足）；③ 数据波动的合理性（如生物学实验的重复误差是否在正常范围内）；④ 图表与文字的一致性。
A2：很难。根据《高等学校预防与处理学术不端行为办法》，无法提供原始数据且无法合理解释的，可能被认定为"数据造假"，面临论文撤销、延期毕业等处罚。
A3：会的。文科论文的"数据"包括调研问卷结果、访谈记录、文本分析的编码数据等，抽检同样会核查这些材料的真实性与处理规范性。