智能时代的研究生培养模式改革：探索“专业筑基、智能增强”复合型人才培养新路径

[摘要]随着人工智能技术的迅猛发展，高等教育正在经历深刻变革。这就要求高校在研究生培养模式上深化改革，大胆创新，积极推动人工智能(AI)技术在研究生培养中的融合路径与实践，为推动新工科背景下高层次人才培养提供了全新思路与新范式。

人工智能(AI)技术作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力量和前沿尖端技术之一，已经成为世界各国竞争发展的关键科技领域。AI技术的迅猛发展，推动了多学科领域和应用方面的深刻变革，并将持续影响科学技术和人类社会的发展进程。国家高度重视人工智能技术与专业结合的人才培养，高校作为科技创新人才的重要培养基地，研究生培养更是高层次人才培养的主战场，因此，高校在研究生培养方面应主动推进跨学科创新性研究，从前沿基础理论、关键共性技术、基础平台及人才队伍等方面推动培养体系改革，强化人工智能创新与专业学科间的交叉渗透，着力培育创新应用型高素质人才。

AI赋能材料化工人才培养的核心路径

河南工业大学化学化工学院在进行材料与化工专业研究生培养方案改革时，提出从“课程体系—培养目标—实践创新—评价机制”四个维度，系统而深入的融入AI技术，全方位推动人才培养模式创新。

在课程体系构建方面，为深度推进AI技术与材料化工学科的融合，在课程改革环节构建了“基础赋能–专业重构–实践创新”三层体系。首先，在基础课程层面，在修订培养方案时，为了帮助学生建立初步的AI技术视野和意识，增设了《AI技术与材料科学》、《材料化工与数据科学》两门专业选修课，助力学生夯实基础 AI 素养与相关实践能力。在对材料与化工专业的专业课程改革中，传统知识体系被注入AI新范式。例如，在《材料表征技术》课程中介绍如何运用计算机视觉自动识别透射电镜显微图像中的晶格条纹、缺陷特征等。此外，我们在必修课体系中系统融入了AI元素，例如：在《高等分离工程》中引入机器学习算法优化分离序列设计与溶剂筛选，替代传统经验规则；在《化学反应工程》课程中增加利用神经网络构建反应动力学模型，优化反应路径与工艺条件的内容。形成“必修筑基、选修拓展”的AI融合课程体系。

其次，在培养目标上，材料与化工专业研究生培养目标需从传统“实验技能型”向“AI融合创新型”根本转变。在知识维度上，突破原有“化学原理-工艺设计-表征分析”框架，新增三大核心素养：一是材料信息学能力，要求学生掌握高通量实验数据治理、材料数据库深度挖掘及机器学习建模，将传统依赖经验的材料设计转化为可计算的智能寻优过程；二是AI技术融合的科研思维，引导学生将材料结构分析与识别、催化机理等传统课题转化为可以让AI技术介入的科学问题。三是在实践能力层面，培养目标需强调人机协同研发范式：减少重复性的实验训练，增加AI技术介入的信息收集、材料预测、结构分析、性能预测的实践环节，使学生具备构建跨尺度智能工具的能力，确保培养目标始终引领“精准设计-自主优化-智能创造”的学科范式变革。

第三，评价体系创新。在材料化工领域研究生的培养过程中，传统评估体系长期面临主观性强、反馈滞后、维度单一等问题，且存在"重结果轻过程"的倾向。而AI技术的介入为构建全流程、多维度、动态化的智能评估体系提供了新范式。例如，在研究生一年级的课程学习阶段，引入AI系统突破传统试卷考核的局限，构建动态能力图谱，利用智能评测体系实时采集学生线上学习数据，解析讨论区提问的认知层级，结合知识图谱分析作业提交的思维逻辑完整性，系统据此生成三维能力雷达图，量化展示成长曲线。值得强调的是，AI评估体系始终遵循“辅助而不主导”的原则。所有AI评估结果必须经过导师人工复核。实践表明，深度融合AI技术的评估体系能够实现“过程可视、能力可测、创新可评、诚信可控”的四维目标。但技术的应用始终需要回归教育本质，AI评估的真正价值不在于替代导师判断，而是为人才培养提供更精确全面的判断依据与全流程更透明的培养过程，让材料与化工专业研究生在智能时代的科研浪潮中，既能借算法之力乘风破浪，又能保持科学精神锚定真理。

关注科研诚信与伦理约束，构建“辅助而非替代”的人机协同机制

随着AI技术的持续发展，各行各业新型AI辅助工具层出不穷。在材料与化工专业研究生的教学培养和科研实践过程中，人工智能技术正逐步从辅助工具演变为科研范式变革的驱动力。无论是在辅助学习、问题解答、作业辅导等教学环节，还是在文献阅读与调研、实验结果预测、论文修改等科研环节，AI技术都得以广泛应用。这一转变揭示了AI技术重塑科研流程的潜力，但也对科研伦理与学术诚信提出了新挑战。因此，有必要探讨AI技术在培养过程中科研关键环节的嵌入路径及其诚信保障机制，防止AI技术滥用带来的各种弊端。

首先，在文献研究阶段，AI工具的应用已突破传统关键词检索的局限。基于自然语言处理的AI文献分析系统可构建动态知识图谱，自动追踪领域内技术演进路径。AI文献工具可通过提取近若干年的数千篇含有对应核心关键词的文献，生成技术热点演化时序图，帮助研究生快速定位关键科学问题，因此也越来越多的被学生所采用。一方面，AI翻译确实提升了文献阅读效率，尤其对非英语母语学生更是如此。但过度依赖AI工具提供的结果，缺少自主思考也会产生一些负面影响。同时，现有的生成式AI大模型会根据用户的个人喜好和输入的关键词描绘用户特征，从而针对性的提供适合用户的结果，而且AI给出的结果往往鼓励和正向引导居多，缺乏批判思维和多角度观点，这就需要警惕算法可能导致的“信息茧房”效应。如果对AI提供的结果不假思索的全面接受，自我思考缺乏引入多角度观点，就会弱化原本在学术培养过程中必要的深度思考与反复推敲。因此在日常指导研究生进行文献阅读与收集的过程中，需要采取人工标注核心文献、手工设置跨学科关键词交叉验证、定期更新语料库等措施，以规避数据偏见。

在论文撰写阶段的AI辅助，需在提升效率与恪守学术规范之间寻求平衡。通过调研得知，受访学生都承认在撰写论文过程中，无论是英文论文还是中文学术论文，都会利用AI工具去翻译、修改、润色以及查重等。AI写作工具在语法修正、文献格式标准化方面展现出智能、高效的优势，但过度依赖可能弱化学术表达的原创性。此外，AI大模型也会表现出“AI幻觉”这一现象，即在按照用户提供的关键词生成内容时，会“编造”一些不存在的文献、数据结果等内容。如果学生对此不加甄别的使用，不但会影响论文内容的真实性，更可能造成严重的学术诚信问题。为此，必须对研究生所撰写的论文建立"三阶审核"制度：初稿允许使用AI进行语言润色(修改比例≤ 20%)，但核心论点与数据分析必须人工撰写；以AI对AI，采用AI工具的智能检测功能检测AI生成内容的占比；最终由导师对论文进行人工核查。

实践表明，经过系统设计的AI大模型可使材料开发效率提升，同时通过技术手段的约束与人文伦理的引导，能够实现科研质量与学术规范的同步提升。但需清醒认识到，智能工具的本质是延伸而非替代研究者的科学洞察力。在培养研究生驾驭AI技术的同时，更需要强化其批判性思维与学术道德意识，方能在智能时代守住科学研究的求真本质。

结语

人工智能正逐步成为科研与教育的新引擎。河南工业大学化学化工学院在AI技术应用于材料与化工专业硕士研究生培养体系中教学、实践、评价和学术诚信等多方面的改革，对研究生培养模式改革提供了可操作的实施框架与实践范本，也为新工科建设背景下跨学科复合型人才培养提供了有益参考。未来，随着AI技术持续演进，“专业筑基、智能增强”的培养模式有望为我国高端制造业与绿色化工发展输送更多创新人才。