[摘要]隨著人工智能技術的迅猛發展，高等教育正在經歷深刻變革。這就要求高校在研究生培養模式上深化改革，大膽創新，積極推動人工智能(AI)技術在研究生培養中的融合路徑與實踐，為推動新工科背景下高層次人才培養提供了全新思路與新范式。

人工智能(AI)技術作為新一輪科技革命和產業變革的核心驅動力量和前沿尖端技術之一，已經成為世界各國競爭發展的關鍵科技領域。AI技術的迅猛發展，推動了多學科領域和應用方面的深刻變革，并將持續影響科學技術和人類社會的發展進程。國家高度重視人工智能技術與專業結合的人才培養，高校作為科技創新人才的重要培養基地，研究生培養更是高層次人才培養的主戰場，因此，高校在研究生培養方面應主動推進跨學科創新性研究，從前沿基礎理論、關鍵共性技術、基礎平臺及人才隊伍等方面推動培養體系改革，強化人工智能創新與專業學科間的交叉滲透，著力培育創新應用型高素質人才。

AI賦能材料化工人才培養的核心路徑

河南工業大學化學化工學院在進行材料與化工專業研究生培養方案改革時，提出從“課程體系—培養目標—實踐創新—評價機制”四個維度，系統而深入的融入AI技術，全方位推動人才培養模式創新。

在課程體系構建方面，為深度推進AI技術與材料化工學科的融合，在課程改革環節構建了“基礎賦能–專業重構–實踐創新”三層體系。首先，在基礎課程層面，在修訂培養方案時，為了幫助學生建立初步的AI技術視野和意識，增設了《AI技術與材料科學》、《材料化工與數據科學》兩門專業選修課，助力學生夯實基礎 AI 素養與相關實踐能力。在對材料與化工專業的專業課程改革中，傳統知識體系被注入AI新范式。例如，在《材料表征技術》課程中介紹如何運用計算機視覺自動識別透射電鏡顯微圖像中的晶格條紋、缺陷特征等。此外，我們在必修課體系中系統融入了AI元素，例如：在《高等分離工程》中引入機器學習算法優化分離序列設計與溶劑篩選，替代傳統經驗規則；在《化學反應工程》課程中增加利用神經網絡構建反應動力學模型，優化反應路徑與工藝條件的內容。形成“必修筑基、選修拓展”的AI融合課程體系。

其次，在培養目標上，材料與化工專業研究生培養目標需從傳統“實驗技能型”向“AI融合創新型”根本轉變。在知識維度上，突破原有“化學原理-工藝設計-表征分析”框架，新增三大核心素養：一是材料信息學能力，要求學生掌握高通量實驗數據治理、材料數據庫深度挖掘及機器學習建模，將傳統依賴經驗的材料設計轉化為可計算的智能尋優過程；二是AI技術融合的科研思維，引導學生將材料結構分析與識別、催化機理等傳統課題轉化為可以讓AI技術介入的科學問題。三是在實踐能力層面，培養目標需強調人機協同研發范式：減少重復性的實驗訓練，增加AI技術介入的信息收集、材料預測、結構分析、性能預測的實踐環節，使學生具備構建跨尺度智能工具的能力，確保培養目標始終引領“精準設計-自主優化-智能創造”的學科范式變革。

第三，評價體系創新。在材料化工領域研究生的培養過程中，傳統評估體系長期面臨主觀性強、反饋滯后、維度單一等問題，且存在"重結果輕過程"的傾向。而AI技術的介入為構建全流程、多維度、動態化的智能評估體系提供了新范式。例如，在研究生一年級的課程學習階段，引入AI系統突破傳統試卷考核的局限，構建動態能力圖譜，利用智能評測體系實時采集學生線上學習數據，解析討論區提問的認知層級，結合知識圖譜分析作業提交的思維邏輯完整性，系統據此生成三維能力雷達圖，量化展示成長曲線。值得強調的是，AI評估體系始終遵循“輔助而不主導”的原則。所有AI評估結果必須經過導師人工復核。實踐表明，深度融合AI技術的評估體系能夠實現“過程可視、能力可測、創新可評、誠信可控”的四維目標。但技術的應用始終需要回歸教育本質，AI評估的真正價值不在于替代導師判斷，而是為人才培養提供更精確全面的判斷依據與全流程更透明的培養過程，讓材料與化工專業研究生在智能時代的科研浪潮中，既能借算法之力乘風破浪，又能保持科學精神錨定真理。

關注科研誠信與倫理約束，構建“輔助而非替代”的人機協同機制

隨著AI技術的持續發展，各行各業新型AI輔助工具層出不窮。在材料與化工專業研究生的教學培養和科研實踐過程中，人工智能技術正逐步從輔助工具演變為科研范式變革的驅動力。無論是在輔助學習、問題解答、作業輔導等教學環節，還是在文獻閱讀與調研、實驗結果預測、論文修改等科研環節，AI技術都得以廣泛應用。這一轉變揭示了AI技術重塑科研流程的潛力，但也對科研倫理與學術誠信提出了新挑戰。因此，有必要探討AI技術在培養過程中科研關鍵環節的嵌入路徑及其誠信保障機制，防止AI技術濫用帶來的各種弊端。

首先，在文獻研究階段，AI工具的應用已突破傳統關鍵詞檢索的局限。基于自然語言處理的AI文獻分析系統可構建動態知識圖譜，自動追蹤領域內技術演進路徑。AI文獻工具可通過提取近若干年的數千篇含有對應核心關鍵詞的文獻，生成技術熱點演化時序圖，幫助研究生快速定位關鍵科學問題，因此也越來越多的被學生所采用。一方面，AI翻譯確實提升了文獻閱讀效率，尤其對非英語母語學生更是如此。但過度依賴AI工具提供的結果，缺少自主思考也會產生一些負面影響。同時，現有的生成式AI大模型會根據用戶的個人喜好和輸入的關鍵詞描繪用戶特征，從而針對性的提供適合用戶的結果，而且AI給出的結果往往鼓勵和正向引導居多，缺乏批判思維和多角度觀點，這就需要警惕算法可能導致的“信息繭房”效應。如果對AI提供的結果不假思索的全面接受，自我思考缺乏引入多角度觀點，就會弱化原本在學術培養過程中必要的深度思考與反復推敲。因此在日常指導研究生進行文獻閱讀與收集的過程中，需要采取人工標注核心文獻、手工設置跨學科關鍵詞交叉驗證、定期更新語料庫等措施，以規避數據偏見。

在論文撰寫階段的AI輔助，需在提升效率與恪守學術規范之間尋求平衡。通過調研得知，受訪學生都承認在撰寫論文過程中，無論是英文論文還是中文學術論文，都會利用AI工具去翻譯、修改、潤色以及查重等。AI寫作工具在語法修正、文獻格式標準化方面展現出智能、高效的優勢，但過度依賴可能弱化學術表達的原創性。此外，AI大模型也會表現出“AI幻覺”這一現象，即在按照用戶提供的關鍵詞生成內容時，會“編造”一些不存在的文獻、數據結果等內容。如果學生對此不加甄別的使用，不但會影響論文內容的真實性，更可能造成嚴重的學術誠信問題。為此，必須對研究生所撰寫的論文建立"三階審核"制度：初稿允許使用AI進行語言潤色(修改比例≤ 20%)，但核心論點與數據分析必須人工撰寫；以AI對AI，采用AI工具的智能檢測功能檢測AI生成內容的占比；最終由導師對論文進行人工核查。

實踐表明，經過系統設計的AI大模型可使材料開發效率提升，同時通過技術手段的約束與人文倫理的引導，能夠實現科研質量與學術規范的同步提升。但需清醒認識到，智能工具的本質是延伸而非替代研究者的科學洞察力。在培養研究生駕馭AI技術的同時，更需要強化其批判性思維與學術道德意識，方能在智能時代守住科學研究的求真本質。

結語

人工智能正逐步成為科研與教育的新引擎。河南工業大學化學化工學院在AI技術應用于材料與化工專業碩士研究生培養體系中教學、實踐、評價和學術誠信等多方面的改革，對研究生培養模式改革提供了可操作的實施框架與實踐范本，也為新工科建設背景下跨學科復合型人才培養提供了有益參考。未來，隨著AI技術持續演進，“專業筑基、智能增強”的培養模式有望為我國高端制造業與綠色化工發展輸送更多創新人才。