作者：杨乐（河南工程学院副教授）

　　2025年中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》指出，“要全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革”。以ChatGPT、Deepseek等为代表的新一代生成式人工智能大模型工具，在高等教育领域的深度应用，不仅推动教育技术的革命性变革，也孕育了新的教育理念、教育形态，教育体系的组织结构与知识生成模式也在发生深刻的变化。甚至可以说，生成式人工智能的浪潮正在重塑高等教育的底层逻辑。

　　研究生联合培养的现实困境与挑战

　　从协同视角来看，高校、科研机构与企业之间仍未形成稳定高效的协作体系。现行合作方式往往依赖项目驱动或个人联系，缺乏制度化、常态化的沟通与协作平台。高校导师多强调科研理论和科研规范的训练，与之相比企业导师则更为关注项目任务和工作进展，双方在培养目标、评价标准、任务安排等方面缺少统一的协同框架。研究生在不同主体之间转换时，常面临指导目标不一致、信息对接不充分的问题，理论学习与实践训练之间衔接性不足，联合培养在一定程度上存在流于形式化、碎片化的局面。

　　从培养过程看，课程体系与产业技术发展之间存在明显的不匹配。高校课程的开发与调整相对较慢，而企业技术更新节奏显著加快，部分专业课程的内容深度和结构设计难以及时反映行业最新需求。研究生的科研选题仍以理论研究为主，与企业一线的关键攻关技术和现实工程难题结合度尚不紧密。企业导师由于工作特点，往往无法提供系统性、连续性的指导过程，导致学生实践深度不够，缺乏在研发链条中承担实质性任务的机会。在这种情况下，联合培养虽然形式上具备校企合作结构，但内容层面往往存在理论与实践“两张皮”的现象，难以支撑学生能力的整体性发展。

　　从资源保障看，高校导师通常承担较重的指导任务，在时间分配、精细化指导和个性化培养方面面临现实压力。而企业端的关键技术数据、核心项目流程和真实场景往往受制于商业保密、数据安全等制度约束，开放度不足，使研究生难以充分接触到高价值、深层次的实践资源。同时，联合培养背景下的跨学科学习、海量文献分析与复杂数据处理对研究生提出了更高的认知要求，但校企双方在工具支撑、资源配置和系统化支持方面统筹不足，尚未形成覆盖理论学习、科研训练与工程实践的完备资源保障体系。

　　生成式人工智能赋能的价值逻辑

　　在新一轮科技革命背景下，生成式人工智能以其在语言理解、知识整合和协助推理方面的能力，正在深度介入教育与科研领域，为研究生联合培养提供了新的可能性。然而，人工智能并非强化学习质量的自动化方案，也不能替代教育主体的责任，其应用应在明确边界、遵循规律的前提下有序推进。

　　从工具支持到智能辅助，是生成式人工智能在研究生教育中的基本价值体现。传统工具主要承担检索、计算、汇总等机械性任务，而生成式人工智能能够根据输入内容生成综述结构、研究框架或初步方案，实现启发式的认知支持。在研究生培养中，这种支持有助于降低理解门槛，提高学生的学习效率，使其能够在较短时间内建立对领域前沿的整体感知。对导师而言，人工智能可辅助进行学习轨迹分析、科研行为识别，为个性化指导提供参考信息，为提高指导效率创造条件。然而，技术输出的准确性与系统性仍受限于模型训练数据和推断机制，不能无条件替代导师的专业判断与学术规范。

　　从资源整合到知识融通，是生成式人工智能赋能联合培养的另一价值来源。研究生联合培养涉及高校课程体系、科研文献体系与企业工程体系三种知识结构。传统模式下，这些资源分属不同机构，缺乏有效的连接机制。生成式人工智能在整合学术资料、行业报告、技术案例方面具有一定优势，为学生提供多源融合的知识入口，有助于改善资源封闭和信息割裂的问题。需要强调的是，这种知识融合具有表层整合性质，不能替代严格的文献查证、深入的理论分析，也不能保证内容的完整性与无偏性。

　　从标准化培养向个性化支持，是生成式人工智能展现出的第三类潜在价值。在联合培养模式中，学生背景、兴趣和能力差异较大，传统课堂与企业实践难以提供充分的个性化支持。生成式人工智能能够根据学生的学习记录和实践表现推荐资源、设计训练计划、模拟特定情境，为学生提供差异化支持，提升其自主学习能力。然而，如果缺乏导师的审查与价值引导，个性化路径可能固化学生认知结构，甚至造成方向偏移。因此，人工智能应承担辅助角色，由导师负责把握学习方向与目标要求。

　　但我们需要警惕的是，生成式人工智能是把双刃剑，可能存在逻辑不一致、数据偏差、模型幻觉等不可忽视且尚未察觉的风险和问题。对其使用的过度依赖，可能削弱学生的批判性思维能力，甚至引发学术不端风险。因此，在联合培养中引入人工智能，必须坚持关键事项由人负责的原则，确保技术不越位、不缺位。只有将人工智能纳入规范的教育治理体系，明确其应用场景和使用边界，才能真正发挥其积极作用。

　　面向未来的研究生联合培养模式重构

　　在科学评估生成式人工智能价值与风险的基础上，推进联合培养模式创新，需要从基础设施建设、培养流程优化与治理体系重构三个方向协同发力，使技术应用与教育逻辑形成可持续的良性互动。

　　推进智能化平台建设，是优化联合培养协同效应的重要支撑。跨机构培养主体多元、任务复杂，传统信息沟通方式难以满足高效协同的需求。在数据安全可控的前提下，高校、科研机构与企业可以共建联合培养数字平台，实现导师信息共享、课题与项目匹配、实践资源链接、学习进度监测和任务协作等功能。平台生成的分析结果可以辅助导师决策，提高培养管理的透明度，但最终的学术判断和决策必须由导师组负责。

　　优化培养全过程，是提升联合培养实质质量的关键。选题阶段，在教师主导下利用人工智能梳理前沿动态，提炼科研与实践的结合点，使研究设计更具针对性。课程学习阶段，人工智能可通过内容分析和趋势识别，为课程改革提供依据，使课程体系不断与产业发展保持一致。实践训练阶段，虚拟仿真和场景模拟能够帮助学生提前熟悉工程流程，降低真实场景的风险成本，但真实项目训练仍是培养的关键环节。成果生成阶段，人工智能可协助整理技术文档和研究材料，提高成果呈现效率，但所有内容需经过师生联合审查。

　　完善治理机制，是人工智能时代联合培养良性运行的制度保障。联合培养涉及多类数据和敏感信息，必须强化数据使用规范和科研伦理指引，确保数据不滥用、隐私不泄露、成果有归属。在评价体系方面，应将学生的学习行为、能力发展与成果质量纳入综合考量，通过导师评价、企业反馈与过程记录构成多维评价体系，避免单一依赖算法生成的结果。在导师队伍建设方面，应加强人工智能素养培训，使导师能够正确理解技术、合理使用技术，以保持联合培养的质量稳态。

　　总体来看，生成式人工智能为研究生联合培养带来了新的工具与路径，但其真正价值只有在制度完善、责任清晰、治理有力的前提下才能显现。面对技术变革带来的机遇与挑战，高校与行业需要共同发力，从理念革新、机制完善到能力建设，推动联合培养向更加科学高效的协同式和系统式迈进，不断提升研究生培养的适应性、匹配性和创造性，为建设教育强国、科技强国和人才强国奠定更加坚实的基础。

　　【本文是2023年河南省高等教育教学改革研究与实践项目（研究生教育类）“人工智能赋能应用型本科高校研究生联合培养模式改革研究”（2023SJGLX358Y）的阶段成果】