一、人工智能重塑研究生教育的逻辑机理

研究生教育作为国民教育的顶端，是教育、科技、人才“三位一体”融合发展的关键节点，承担着知识传承、科技创新与人才孵化的战略性作用。近年来，AI技术取得突破性进展，其强大的数据解析与智能生成能力已经触及高等教育系统的底层逻辑，引发知识生态与教育生态的双重解构与重构，推动研究生教育从工业时代的标准化人才培养，向智能时代的“数智赋能、人机共育、因材施教”范式演进。

1.知识生态的重塑

AI前沿技术打破了人类认知的时空局限，使得知识生产、传播和应用变得前所未有的迅速和高效。研究生和导师作为知识生态的重要主体、研究生教育作为知识生态的重要环节，不可避免会受到知识生态重塑带来的巨大冲击。聚焦研究生教育各个环节，AI对知识生态的重塑主要体现在以下三个方面：

（1）知识生产的指数提升。AI正在重塑科学研究的基本范式，为研究生科研能力提升提供了前所未有的革命性动能。基于知识图谱、大数据、大模型等技术的智能科研平台，已经展现出了突破人类认知局限的显著优势。在文献收集分析层面，AI系统可实现百万级学术文献的语义关联与知识挖掘，帮助研究生在数小时内完成传统模式下数月的知识图谱构建；在实验数据获取层面，搭载人工智能算法“材料探索图形网络”的自动化实验室，在没有人为干预的情况下自动决策、昼夜运行，只需一个月就能完成一位博士生五年才能获得的数据；在逻辑推理层面，谷歌DeepMind团队发布的几何解题系统AlphaGeometry2解决了84%（42/50）的几何难题，首次超过了国际数学奥林匹克竞赛平均金牌得主（40.9/50）的水平；在艺术设计层面，一名艺术家依托个人经验至少需要1个月才能完成要求固定的大幅艺术配图，而AI仅用1~2分钟便可以一键按需生成多样风格、不同尺寸的艺术配图。

（2）知识传播的多元变革。AI打破了传统信息传递的时空壁垒，使得学术成果和前沿观点能够通过多种方式高效便捷扩散。科研知识在成为论文前需要经历“实验操作–数据整理–论文投稿–同行评审–论文发表”的冗长流程，通常需要6~24个月；科研知识进入课堂则需要更长时间，涉及“知识收集–要点筛选–系统整合–大纲修订–教学审核–课堂验证–迭代优化”，通常需要24个月以上才能形成相对成熟稳定的教学内容。而AI的出现则大大加快了知识的更新速度，知识倍增周期已经由18世纪的80~90年缩短到如今的1~2年。在此背景下，作为跟踪和推动前沿科技发展的生力军，研究生的知识获取来源已经不再局限于论文阅读和课堂学习，近年来以arXiv为代表的可以快速公开论文的预印本网站和以GitHub为代表的可以承载多元知识类型的开源社区大行其道，传统论文和课堂作为“知识封装”和“知识传递”的功能正在加速失效，知识传播已经由过去的“单向被动”模式向“多元开放”模式加速演进。

（3）知识应用的快速迭代。AI前沿技术通过开源社区、学术会议、个性推荐、科普讲座等多维度路径实现技术扩散，推动技术研发、产业应用与市场需求深度融合，使更多人能够及时跟进并参与前沿技术的应用和演进。2025年1月20日，杭州深度求索公司正式发布DeepSeek-R1开源推理模型，由于其极致性价比、低算力需求、可视化推理等特质迅速吸引全球关注，在不到1个月的时间内，英伟达、亚马逊和微软等美国科技巨头和华为、百度、腾讯等国内头部企业纷纷宣布接入DeepSeek-R1模型。短短1个季度，浙江大学、上海交通大学、北京理工大学等200余所知名高校通过DeepSeek-R1的本地化部署提升了教育决策和课程教学效率；北京大学第一医院、北京清华长庚医院、四川省人民医院等400余家医疗机构接入DeepSeek-R1用于辅助影像分析、病历生成、全流程管理等；中国移动、国家电网、工商银行、海尔集团等众多知名企业也成功探索出了DeepSeek-R1在多个领域的智能化应用。DeepSeek-R1的大规模普及应用倒逼了模型的持续迭代，其通用能力弱、行业解决方案不成熟、稳定性有待提升等问题在后续小版本迭代中不断被优化。

2.教育生态的重塑

在知识生态被AI前沿技术全面重塑的背景下，传统研究生教育以导师为中心、以知识为本位、以论文为导向的模式在AI的冲击下面临严峻挑战，研究生教育范式、体系、方式、路径与目的与AI技术形成深度耦合的“共振效应”。这种共振不仅是工具层面的技术叠加，更是教育底层逻辑的重构革新。

（1）教育认知的急剧变化。当AI轻松完成文献综述、实验设计甚至理论推演等研究生必备技能时，其对研究生教育的冲击已突破工具层面，直指研究生教育的价值和内核。在AI大变革时代，部分研究生专业的生存空间甚至遭到严重挤压，北京语言大学为了应对AI对语言工作者的冲击，在2025年取消了俄语笔译、日语笔译、德语笔译等7个专业的硕士生招生，引发了人们对AI时代研究生教育应该何去何从的担忧。著名教育工作者、可汗学院创始人萨尔曼•可汗在其著作《教育新语》中提到：AI时代应聚焦培养创新能力与批判性思维，并通过个性化学习和人机协作实现教学革新。未来学生不会使用AI将像现在不会使用计算机一样脱离于时代，积极拥抱AI、理解AI、应用AI已经成为当前研究生教育工作者的共识，也是研究生教育适应新时代发展的必由之路。

（2）教育体系的深度重构。在AI加速重塑科研知识生态的背景下，传统以学科划分为基础的垂直教育体系已经难以适应AI时代的交叉融合需求。AI源自信息学科，但其本身及影响早已超越原初的学科属性，为创新人才培养提供了前所未有的超级工具和平台。这种学科加速融合态势正在触发研究生教育体系的系统性变革，引发了从课程设置到人才培养全链条的连锁反应，不仅倒逼高校打破壁垒重构“AI+”复合型学科、专业和课程矩阵，更进一步推动了学术界与产业界的密切协同。美国斯坦福大学、麻省理工学院等知名高校已经开设了AI跨学科研究中心，旨在培养掌握AI前沿技术的跨学科人才。国内华为公司已经与北京大学、浙江大学、北京理工大学等10余所高校共建了鲲鹏昇腾科教创新中心，推动依托国产AI技术路线开展研究创新和研究生培养工作。

（3）教育方式的全面赋能。2024年9月，习近平总书记在全国教育大会上特别强调“要深入实施国家教育数字化战略”“注重运用人工智能助力教育变革”。不久后，2024世界慕课与在线教育大会也首次提出全球高等教育进入“智慧教育元年”的概念。在此背景下，教育部高等教育司、学位管理与研究生教育司先后开展三次“人工智能+高等教育”“人工智能赋能研究生教育”应用场景典型案例评选，集中体现了AI前沿技术在智能助教、智能备课、虚拟教室、智慧课堂管理、培养质量管理、科研分析预警等高等教育多个场景中的重要赋能作用，有力支撑了人才培养模式的创新、教学方法的改革和教育治理能力的提升。人工智能赋能高等教育新形态的形成，正在打破传统研究生教育中个性化、规模化与公平化之间的“不可能三角”，成为研究生教育高质量发展的突破口。

（4）教育路径的个性变革。以大模型为代表的AI前沿技术能够深入挖掘海量数据背后隐含的特征和规律，为分析研究生科研行为、方向匹配、资料推荐、反馈调整提供了无限可能，“人机互动”正在逐步取代师生之间“教学相长”的传统教育路径，有望重塑高等教育“一刀切”的传统模式，为实现“千生千面”“因材施教”的研究生个性化教育提供有力工具。Elsevier出版社于2024年推出了基于可信数据源的生成式AI科研助手——Scopus AI，能够帮助每位研究生快速入门感兴趣的科研领域，自动推送交叉领域突破性成果，精准定位研究空白与创新方向，助力研究生更快更好地开展前沿创新研究。中国知网先后发布了多个版本的AI学术研究助手，其最新的V5.0版本支持个性化知识图谱、主题思维导图、学术趋势智能揭示等多种个性化科研辅助功能。

（5）教育目的的立体升级。培养和提高学生的科研创新能力是研究生教育的根本目标与本质要求。当人类已有科学知识已被AI阅遍、任何人通过轻敲键盘即可即时获取时，当AI已经可以完成文献综述、实验设计、理论推演甚至创意生成等创造性工作时，研究生教育必须重新思考“培养何种人”。AI的迅猛发展正在重新定义人和机器的智能边界，机器的学习周期已经压缩至人类教育周期的千分之一。在人工智能正在解构传统知识边界的时代浪潮中，研究生培养正经历着从“知识图谱”向“能力图谱”的质变，其核心逻辑已从知识载体的线性延展，转向培养区别于机器（创新探索能力）、善于使用机器（人机协同能力）、创造机器所不具备价值（社会情感能力）的复合新人，从而引领AI变革时代极端交叉、极致高效、极度人本的科研创新新范式。

二、研究生教育面临的现实困境

中国特色社会主义进入新时代，迈向了全面推进中国式现代化新征程，教育强国、科技强国、人才强国建设对我国研究生教育提出了新的要求。我国至今已经培养了超过1200万名博士和硕士，研究生在学人数超过400万，成为名副其实的研究生教育大国。然而，伴随着研究生教育规模的急剧扩张，加之人工智能的颠覆性变革，当前我国研究生教育面临知识快变与人才慢育的根本性矛盾、规模激增与质量保障的结构性矛盾、空间拓展与资源受限的供需性矛盾的现实困境，其背后核心根源在于技术–制度错位、规模–质量悖论、文化–技术冲突。

1.知识快变与人才慢育的根本性矛盾

（1）知识更新周期指数级缩短。人工智能显著加快了知识生产、传播和应用的节奏，导致知识更新周期不断缩短。参考放射性元素衰变的原理，有学者提出“知识半衰期”的概念，用于描述50%的知识因过时、被修正或淘汰所需的时间。据测算，1950年前的知识半衰期为50年，21世纪知识的半衰期平均为3.2年，而人工智能前沿知识的半衰期仅为6个月，这意味着研究生（特别是信息类专业研究生）在校期间所学知识中超过80%将面临淘汰风险。以计算机专业为例，当研究生课程设置方案依旧停留在经典计算机操作和编程教学时，尚未纳入教学体系的大模型已经能够替代人类快速完成各类编程开发任务，这种知识发展和传承的错位不仅大大削弱了研究生就业竞争力，也阻碍了我国拔尖人才培养和前沿科技突破。

（2）人才培养改革制度性滞后。当前国内研究生教育基本按传统学科划分，研究生培养主要由各专业学院负责，培养方案和课程设置局限于本学科框架，缺乏跨学科融合设计。与此同时，新兴交叉领域由于无对应学科归属，长期被排除在培养体系外，导致传统学科对人工智能等前沿科技的跟踪、吸收和转化不足。另一方面，为了提升学科评估排名，高校更加倾向于强化既有学科优势，从而延缓设置新兴学科或频繁调整培养方案。此外，即便着手进行学科设置和培养方案改革，也需要经过部门、校级甚至省部级多层审批，决策链条冗长。上述研究生培养制度刚性与知识流动性冲突导致人才培养严重滞后于科技发展。

2.规模激增与质量保障的结构性矛盾

（1）研究生规模持续快速增长。为了迎合社会经济发展对高层次人才的迫切需求，我国研究生教育持续掀起扩招浪潮。2021年，教育部印发关于“扩大研究生招生规模”的通知，以超过20%的比例计划扩招18.9万名研究生。2025年，中共中央、国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，强调继续“扩大研究生培养规模，稳步提高博士研究生占比”。以北京理工大学为例，2015—2024年间研究生招生人数从3800余人增加到8000余人，增幅达到110.5%。与此同时，学校专任教师人数仅从1636人增加到3213人，增幅约为96.4%，生师比从2.3:1升至2.5:1，部分热门学院导师人均指导在读研究生总数更是超过了30人。

（2）研究生培养质量保障不足。不同于以知识传授为主、可通过标准化课程体系实现规模化培养的本科生教育，研究生教育以知识生产为导向，要求导师通过科研实践实现个性化培养。当研究生扩招速度超过导师数量增长速度时，研究生与导师数量的非均衡增长打破了传统“师徒制”培养模式的可持续性，个性化指导逐渐被标准化流程取代，科研能力训练的深度显著弱化。导师被迫从“指导者”转变为“管理者”，导致科研指导能力下降。同时，导师评价体系未能有效纳入培养质量指标，导致学术指导责任在制度层面缺乏刚性约束。现行培养体系未能建立动态响应知识生产模式变革的更新机制。学科交叉平台建设滞后、产教融合流于形式、课程体系与前沿技术代际脱节等问题，使得研究生知识结构难以匹配创新型人才的能力需求。

3.空间拓展与资源受限的供需性矛盾

（1）办学空间迎来新一轮拓展。随着招生规模的持续增长，各大高校原有的教室、实验室、宿舍等教学和生活设施愈发显得局促，纷纷通过新建校区或研究院以满足日益增长的教学、科研和生活需求。据不完全统计，全国1308所本科高校中有超过60%的高校拥有至少2个校区，其中，在42所“双一流”建设高校中，32所高校将新生分流至分校区就读。例如，兰州大学主校区与榆中校区相距50公里，新生需在较为偏远的校区完成基础学习；哈尔滨工业大学校本部在哈尔滨，同时在威海和深圳进行跨省招生和培养，空间跨度近3000公里。为深度服务区域经济社会发展，北京理工大学在全国19个异地校区和研究院开展研究生培养，覆盖了北京、雄安新区、长三角、粤港澳大湾区、成渝都市圈等主要区域。

（2）办学资源跨地域辐射不足。新一轮高校“扩张潮”使得本就有限的研究生科教资源被进一步稀释，长期积累的师资集聚效应、实验设备共享体系、跨学科协作网络等核心教研生态不得不重新解构，研究生高质量培养需求与有限科教资源供应面临失衡风险。北京理工大学19个异地校区中，仅3个具备国家级重点实验室，实验设备总值不足校本部的1/5，且有30%的国家级领军人才在多个校区兼职，跨校区通勤严重挤占了教学和科研的时间。具体到研究生培养环节，对于分散在多个校区的课题组，由于导师与学生之间、学生与学生之间的“物理隔离”，每周组会需借助视频会议，科研训练也多以“远程指导”形式开展，导致研究生培养水平参差不齐。北京理工大学研究生学位论文评审结果显示，异地校区学位论文盲审不通过率显著高于校本部，凸显空间割裂对学术传承的负面影响。

4.矛盾对立的系统性根源

（1）技术发展与制度更新的周期错位。当前，以生成式人工智能为代表的颠覆性技术突破正引发知识生产范式的革命性重构，其在军民各领域的渗透式应用倒逼研究生教育体系对课程架构、科研范式、学科边界的系统性重构。人工智能技术特有的强迭代性（技术半衰期压缩至6个月）、跨学科性（AlphaFold2同时突破结构生物学与深度学习边界）及强赋能性（作为基础设施重塑高等教育和科学研究生态），正在解构以师徒传承、学科分立、线性培养为特征的传统研究生教育生态。培养能够掌握人工智能技术的创新人才已经成为研究生教育转型发展的核心诉求，为此需要及时、灵活、精准地对研究生课程内容、科研实践、培养方案、学科设置、保障措施等全链条进行适应性更新。然而，现有研究生教育体系经过多年发展已经成为一个流程繁多、环节耦合的复杂巨系统，“牵一发而动全身”，制度调整面临来自各个角色、各个层级的诸多阻力。毫无疑问，人工智能技术的快速迭代与研究生教育制度的渐进式改革存在时间差，二者速率错配已从效率损耗演化为范式代差，导致“技术已进入Transformer时代，制度仍停留在SVM（Support Vector Machine，诞生于20世纪的一种经典机器学习算法）阶段”的困局。

（2）规模增长与质量提升的潜在悖论。中国式现代化建设迫切需要大量具备研究生学历的高层次人才，同时也对研究生培养质量提出了更高的要求，这种规模驱动的外延式增长与内涵式发展需求之间存在天然矛盾。根据教育部公开数据和国家统计局相关资料测算，2015-2023年间，全国普通高校生均一般公共预算教育经费（包含研究生）实际增长有限，部分年份甚至出现负增长。与此同时，研究生导师平均指导学生数量普遍增加，部分高校和学科的实际师生比已显著高于教育部建议的指导标准，导师指导时间不足、精力分散的问题突出。大型仪器设备共享平台普遍反映设备使用紧张，预约轮候时间延长，生均实践资源相对减少。在有限科教资源供给约束下，研究生教育外延扩张非但无法自然转化为创新效能，反而通过消耗存量资源降低了培养质量，形成“扩招–稀释–低效”的负向循环，这种“量增质降”现象在经费有限的地方高校尤为突出。在量的合理增长前提下保持质的有效提升是研究生教育高质量发展的必然要求，人工智能作为推动新一轮经济和产业革命的颠覆性力量，对于充分发挥科教资源潜力、提升教学科研效率、赋能新型教育生态具有重要意义，为破解研究生教育规模–质量悖论提供了一条可能路径。

（3）传统认知与技术颠覆的直接冲突。研究生教育范式可以追溯到19世纪初的洪堡教育改革，其倡导的“教学与科研相统一”原则重构了高等教育生态，使柏林大学成为现代导师制的发源地，时至今日依旧是国内外研究生培养的主要遵循。这种培养范式强调导师作为“知识守门人”的引领作用，注重对学生主观能动性和创新思维能力的培养。然而，生成式人工智能的出现给传统研究生培养范式带来了巨大挑战，它不仅解构了传统知识生产和学术研究链条，更重塑了师生权力关系，导师不再是研究生获取前沿知识的唯一来源，导师的学术权威正从“智慧源泉”向“思维教练”转型，人机协同的知识获取与创造能力对于学生未来发展而言变得愈加重要。这种变革催生了研究生教育认知的撕裂，当前教育工作者对AI的态度呈现显著分野：部分教师担忧技术依赖可能导致学术能力空心化，而另一些研究者则强调AI在提升科研效率方面的革命性价值。背后更深层的观念分化体现在人才培养范式上：理工科领域的学者普遍承认终有一天“AI导师”将主导标准化知识传授，而人文社科领域学者则坚持“思辨能力不可算法化”，这种分歧本质上反映了工具理性与价值理性的博弈。

三、北京理工大学“AI•DREAM”研究生教育改革实践

1.“AI×Discipline”：学科发展强引领，突破学科边界

为主动应对AI对各学科专业带来的颠覆性冲击，学校针对AI学科交叉强、应用范围广的特点，汇聚校内外优势科教资源，率先成立交叉学部负责交叉学科建设。依托控制科学与工程、信息与通信工程等前3%学科以及计算机科学与技术、光学工程和数学等前10%学科，高标准建设智能科学与技术一级交叉学科，创建以自主智能无人系统全国重点实验室、国家人工智能产教融合创新平台等12大高水平科研平台为核心，具备教育教学、科学研究、技术转化、人才培养等多种功能的AI复合体，并于2025年成立人工智能学院，利用人工智能全面赋能法学、哲学、教育学等社科类和材料、机械、兵器等理工类学科，实现以智促“秩”、以智图“治”、以智提“质”、以智生“智”。

为适应AI变革时代拔尖创新人才培养需求，学校实行全员AI教育，构建“AI×学科”的学科交叉培养体系，打破不同学科之间的壁垒。以“人工智能+X”“人工智能+系统”为特色，面向工、理、管、文所有学科设置200余门分层次、分模块的人工智能融合课程，将各学科领域对于人工智能技术的最新运用方法融入研究生培养。探索设立博士AI双学位，积极鼓励学生全员参与AI学习，允许博士生攻读AI硕士学位，通过设置灵活的双学位课程体系，使学生系统掌握AI技术及其与原专业知识的融合应用。例如，在机械工程专业与AI结合的双学位项目培养过程中，学生不仅能够精通机械制造，还能运用AI算法进行智能制造的研发、优化，成为既懂专业技术又具备AI创新能力的复合型人才，为未来投身于智能制造、智能装备等前沿领域奠定坚实基础。

针对AI变革时代研究生培养滞后于前沿技术的问题，学校顶层谋划、一体推进优势教学和科研资源整合，试点建设前沿交叉和人工智能两个科教中心。科教中心依托优势重量级科研平台、院士级科研团队、国家级科研项目建设，配备先进的实验设备、专业的技术支持团队以及丰富的学术交流活动经费，形成集科研、教研、教学、育人功能为一体的科研教学组织，把一流科研资源转化为一流教育资源，集一流教育资源培育一流本研学生，用一流的本研学生助力一流的科研成果产出，畅通教育、科技、人才“三位一体”良性循环，让研究生能够第一时间获取前沿科技知识、参与前沿科技项目、完成前沿能力培养，尽快成长为满足AI变革时代创新能力需求的基础理论扎实、专业知识深入、创新思维活跃、国际视野开阔的学术领军人才和卓越工程人才。

2.“AI+Resource”：育人资源广拓展，突破资源瓶颈

为破解高校在人工智能时代面临的实践资源短板，学校联合华为、百度、中兵创新院、中电智能院、云迹、极智嘉、天智航、寒武纪、迈为、科大讯飞等10家国内人工智能龙头企业共同建设国家人工智能产教融合创新平台，实现校企协同育人新模式。通过四个维度深度合作：①共建实践基地，设立“北理工–华为鲲鹏昇腾联合实验室”等教学科研平台，在企业真实场景中开展教学实践；②共享专家资源，邀请华为算法工程师、百度系统架构师等企业技术骨干直接参与“人工智能：从算法到系统”等课程教学；③共研实训项目，基于国产智能平台开展智能侦察、智慧医疗等实战化训练；④联合技术攻关，共同承担国家级科研项目，并建立“企业出题、高校解题”的揭榜挂帅机制，实现人工智能领域教育链、人才链、产业链、创新链和资金链“五链合一”。

针对当前技术发展越来越依赖国际合作的趋势，学校持续加强与国际知名高校和科研机构在研究生教育领域的深度合作。强化顶层制度建设，系统梳理国际合作协议，完善以人工智能为代表的双学位项目人才培养标准。共建中国–阿联酋智能无人系统国际联合实验室等创新平台，互派研究生与教师交流学习，共同开展人工智能、无人系统等前沿技术研发，在国际无人机挑战赛等赛事中屡获佳绩。积极推进研究生国际化培养战略，优化短期项目申报机制，鼓励各学科优秀学生参与国际重要学术会议，利用AI技术优化出国（境）审批办理流程，2024年研究生参与国际学术交流近1400人次，创历史新高。

在招生资源方面，通过AI赋能三大创新提升生源质量：①智能考卷评阅，采用基于人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的全流程信息化智能阅卷系统，从根本上克服了人为因素干扰导致的评分标准波动，保障选拔公平性；②精准招生宣传，基于大数据为潜在生源推送学校优秀导师、科研成果和科研平台信息，通过精准宣介吸引优质生源；③开展“TOP30计划”，为全球前30名学校的生源实施资源倾斜政策，以吸引更多顶尖生源。学校于2025年实施TOP30计划，人工智能相关学科的优质生源比例增加了400%。

3.“AI–Education”：培养模式增柔性，突破培养束缚

打造“随时入学”智能招生体系，学校突破传统招生时间限制，面向博士研究生实行全年开放申请制度。考生可通过智能考试系统随时报名参加专业测试，系统根据考生学科背景自动生成个性化考卷，运用AI阅卷技术即时评分，实现“随报随考”。拟录取学生可自主选择提前入校，先行修读研究生课程或加入科研团队。这种弹性入学机制让每位学生可以提前参与导师的科研项目，积累科研经验，缩短从入学到毕业的整体时间周期。

构建“本研贯通”智慧学习系统，运用AI技术对本科生与研究生课程进行深度分析，去除重复知识点，优化课程衔接，构建本研全课程知识图谱。目前研究生课程知识图谱已全线搭建完成，与部分本科生课程实现贯通，学生可平均节省课程学习时间1–2年。此外，学校从2016年开始大力推行学分互认制度，学生在国内外其他高校、科研机构获得的优质课程学分，经审核后均可予以认可。同步推行学分“零存整取”制度，学生可以根据自己的兴趣、科研或职业规划，按需学习，按章考核，随学随考。这种灵活的培养模式，让学生真正从“以课堂教学为中心”转变为“以能力需求为中心”，更加注重个性化能力的培养。

研发“精工智教”全流程教学辅助平台，面向教师和学生两大主体，聚焦课前、课中和课后三个环节，率先将大模型等人工智能前沿技术用于辅助高等教育课程教学全流程。课前，辅助教师备课，学生高效预习，支持教学大纲和课程知识结构的设计，为学生提供个性化的知识点推荐；课中，数字教师在线讲解，线下多语种课堂实时传译，助力智慧教学，推进国际化教学发展；课后，辅助教师答疑评估，帮助学生复习巩固，支持课后总结归纳与教学质量评估，为学生提供个性化学习路径，实现因材施教。系统显著减少了传统课程教学的准备时间和人力成本，32学时课程录制时间可从10小时缩短至2小时，该系统入选教育部第二批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例。

4.“AIN Achievement”：内涵外延见成效，突破导师极限

学校通过构建AI导师辅助系统，为每位导师配备“AI指导助手”，提供全方位的智能支持。在智能科研方面，系统能够实时跟踪全球科研动态，为导师推送与其研究方向相关的最新文献，帮助导师把握前沿研究热点。利用大数据分析技术，深度挖掘导师过往的科研数据，为科研项目选题、实验设计、数据分析等环节提供智能建议，提高科研效率。在学业指导方面，系统根据每个学生的学习成绩、课程表现、科研进展等数据，生成个性化的学生学业画像，导师可以一目了然地了解学生的学习状况，及时发现问题并给予针对性指导，学校研究生教育管理系统将根据生成的学业报告进行必要的学业预警。依托AI导师辅助系统，将实现从“一名导师指导M名学生”的培养模式转化为“导师+AI导师指导MN个学生”，有效缓解师资压力。

构建体现创新性、应用价值、伦理合规性等维度、涵盖5个一级指标、12个二级指标的成果评价指标，研发智慧科研成果评估与管理系统，通过AI算法与大数据技术的深度整合，实现对科研成果、导师和实验室的持续动态监测，解决当前科研评估工作面临的数据采集费时费力、数据价值挖掘不充分、评估手段主观单一的问题。该系统支持自动抓取和解析科研数据，将传统人工收集、专家评估、手动打分模式下的科研评估时间由1个月大幅缩减至0.5小时以内，降低约90%的人力和专家咨询成本。此外，科研评估模型能够根据历史评估数据不断完善输出更加客观、精确的综合评估结果和改进建议，持续引导研究生、导师和团队产出高水平创新性成果。系统实现了对学校1.5万余项成果、2000余名导师和100余个实验室的持续评估监测，同时在教育部、北京理工大学、清华大学、哈尔滨工业大学、南开大学、电子科技大学等政府部门、高校及企业得到了广泛部署和应用。

5.“AI÷Mechanism”：机制保障提效能，突破机制梗阻

学校依托AI积极构建灵活评价体系，共建学术共同体，在学位评价时引入行业互评和AI评价机制。在学位论文评审环节，除了校内导师评审外，还邀请行业内资深专家通过线上平台进行匿名评审，借助AI技术对论文的创新性、学术价值、应用前景等多维度指标进行智能分析，为评审专家提供参考意见。同时，在答辩过程中强化问答设计，注重考查学生的思维能力、创新能力与知识运用能力，实现从传统的“重论文”向“重答辩”转变。学校已经制定完成一系列与之配套的管理制度，并已在智能科学与技术、控制科学与工程、信息与通信工程、集成电路科学与工程等新兴交叉/拔尖创新学科试点运行。

学校通过构建智慧教育督导体系，实现了研究生培养过程的全方位数字化管理。在教学场景智能化方面，学校搭建了延河课堂、乐学等线上智慧教育平台，建设了多间智慧教室，部署智能传感器网络，构建大数据监测指标，实时采集教师教学内容、学生到课率、学生眼动轨迹、课堂互动频率等多维数据，对研究生课程教学的出勤情况、学生学习时间、参与讨论活跃度等进行全程、无死角监控与评估。同时，对教师的教学过程进行全方位记录，如授课内容、教学方法、师生互动频率等。在培养过程管理中，学校建立了贯穿培养全周期的数字追踪系统。实施培养过程闭环管理，对资格考核、开题、答辩等环节进行全过程的视频录制，生成纪要留存。这些数据被实时传输到智慧督导平台，平台利用AI算法进行分析，生成可视化的评估报告。一旦发现教学过程或培养过程中存在的问题，立即形成预警，并支持提供预测性决策，通过系统、移动端发送给学生、导师、学院。