AI for Science的高质量发展对于加快实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国具有重要意义。从AI、Science、for三个核心概念出发,探讨如何理解和发展AI for Science。在人机协作形态的历史演进中理解AI,即在感知性协作、肢体性协作...AI for Science的高质量发展对于加快实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国具有重要意义。从AI、Science、for三个核心概念出发,探讨如何理解和发展AI for Science。在人机协作形态的历史演进中理解AI,即在感知性协作、肢体性协作、计算性协作到认知性协作的脉络中考察AI在科学研究中的角色。AI不再只是从外部为科研赋能,而是逐步介入科学家的思维过程,在认知层面与科学家建立深度协作。从全过程科研视角分析Science,AI不仅赋能科学知识生产,也推动科技传播的民主化与精准化,助力科研管理与评价的智能化。从技术—社会系统的视角来看,为了更好地释放AI for Science的潜力,应着眼于面向AI for Science的科研生态系统整体建设。未来应从人才培养、科研组织、数据资源、伦理治理等行动领域出发,提升科研人员的AI for Science胜任力、推动跨领域合作、促进高质量数据流通与共享以及加强科技伦理治理。展开更多
“有组织科研”背景下,科研团队建设已成为推动科技创新、实现国家科技战略目标的重要抓手。科研团队学作为一门国际上新兴的交叉学科,其核心是对科研团队从事研究探索活动的特点和有效性开展研究。阐释了科研团队学提出的时代背景以及...“有组织科研”背景下,科研团队建设已成为推动科技创新、实现国家科技战略目标的重要抓手。科研团队学作为一门国际上新兴的交叉学科,其核心是对科研团队从事研究探索活动的特点和有效性开展研究。阐释了科研团队学提出的时代背景以及当前科研团队发展的现实问题。运用隐含狄利克雷分布主题建模方法梳理了2006—2022年Web of Science上的692篇文献,凝练分析国际学术研究概况,从科研团队合作动机及协调发展、成员多样性与互动、跨学科协同环境、科研团队有效性等关键研究领域进行学术领域分析和价值阐释。从科研团队分层分类治理体系存在的“难点”、面向科技创新前沿的有组织科研探索存在的“卡点”以及支持系统推进创新突破的生态环境存在的“断点”等方面分析了中国发展科研团队学研究的迫切性。据此提出深入挖掘并分析科研团队资源禀赋特征、关注“有组织科研”的政策设计、营建科研团队成长的良好生态环境等研究展望。展开更多
文摘AI for Science的高质量发展对于加快实现高水平科技自立自强、建设世界科技强国具有重要意义。从AI、Science、for三个核心概念出发,探讨如何理解和发展AI for Science。在人机协作形态的历史演进中理解AI,即在感知性协作、肢体性协作、计算性协作到认知性协作的脉络中考察AI在科学研究中的角色。AI不再只是从外部为科研赋能,而是逐步介入科学家的思维过程,在认知层面与科学家建立深度协作。从全过程科研视角分析Science,AI不仅赋能科学知识生产,也推动科技传播的民主化与精准化,助力科研管理与评价的智能化。从技术—社会系统的视角来看,为了更好地释放AI for Science的潜力,应着眼于面向AI for Science的科研生态系统整体建设。未来应从人才培养、科研组织、数据资源、伦理治理等行动领域出发,提升科研人员的AI for Science胜任力、推动跨领域合作、促进高质量数据流通与共享以及加强科技伦理治理。
文摘“有组织科研”背景下,科研团队建设已成为推动科技创新、实现国家科技战略目标的重要抓手。科研团队学作为一门国际上新兴的交叉学科,其核心是对科研团队从事研究探索活动的特点和有效性开展研究。阐释了科研团队学提出的时代背景以及当前科研团队发展的现实问题。运用隐含狄利克雷分布主题建模方法梳理了2006—2022年Web of Science上的692篇文献,凝练分析国际学术研究概况,从科研团队合作动机及协调发展、成员多样性与互动、跨学科协同环境、科研团队有效性等关键研究领域进行学术领域分析和价值阐释。从科研团队分层分类治理体系存在的“难点”、面向科技创新前沿的有组织科研探索存在的“卡点”以及支持系统推进创新突破的生态环境存在的“断点”等方面分析了中国发展科研团队学研究的迫切性。据此提出深入挖掘并分析科研团队资源禀赋特征、关注“有组织科研”的政策设计、营建科研团队成长的良好生态环境等研究展望。
