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基于生成式人工智能新特征的研究生教育融合创新探析
1
作者
于济凡
刘惠琴
《学位与研究生教育》
北大核心
2025年第9期28-34,共7页
随着生成式人工智能技术的快速发展,其推理能力拟人化、多模态感知丰富化、协作形式群体化的新技术特征为研究生教育创新提供了新动能。基于DeepResearch、清小搭、AI Hospital等典型案例,从个体学习研究、跨学科知识方法、教育组织制...
随着生成式人工智能技术的快速发展,其推理能力拟人化、多模态感知丰富化、协作形式群体化的新技术特征为研究生教育创新提供了新动能。基于DeepResearch、清小搭、AI Hospital等典型案例,从个体学习研究、跨学科知识方法、教育组织制度三个层面分析了新技术特征的影响。研究发现,生成式AI在提升研究效率、促进跨学科接触、推动组织创新方面发挥了积极作用,但也带来学术原创性界定、跨学科研究深度不足、制度协调复杂化等挑战。据此提出融合创新的系统性解决方案:理论上构建研究生教育融合创新框架;技术上设计统一科研平台、统一数据仓库、统一监测机制的技术生态;制度上在导师、学位授予、学术评价、资源配置角度提出建议。通过个体自主创新、跨学科创新、多主体协作创新的有机融合,实现研究生教育在AI时代的高质量发展。
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关键词
生成式人工智能(生成式AI)
研究生教育
融合创新
技术变革
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职称材料
题名
基于生成式人工智能新特征的研究生教育融合创新探析
1
作者
于济凡
刘惠琴
机构
清华大学
教育学
院
清华大学深圳国际研究生院党委
出处
《学位与研究生教育》
北大核心
2025年第9期28-34,共7页
基金
清华大学自主科研计划文科专项“生成式人工智能赋能高等教育教学研究”(编号:2024THZWJC11)。
文摘
随着生成式人工智能技术的快速发展,其推理能力拟人化、多模态感知丰富化、协作形式群体化的新技术特征为研究生教育创新提供了新动能。基于DeepResearch、清小搭、AI Hospital等典型案例,从个体学习研究、跨学科知识方法、教育组织制度三个层面分析了新技术特征的影响。研究发现,生成式AI在提升研究效率、促进跨学科接触、推动组织创新方面发挥了积极作用,但也带来学术原创性界定、跨学科研究深度不足、制度协调复杂化等挑战。据此提出融合创新的系统性解决方案:理论上构建研究生教育融合创新框架;技术上设计统一科研平台、统一数据仓库、统一监测机制的技术生态;制度上在导师、学位授予、学术评价、资源配置角度提出建议。通过个体自主创新、跨学科创新、多主体协作创新的有机融合,实现研究生教育在AI时代的高质量发展。
关键词
生成式人工智能(生成式AI)
研究生教育
融合创新
技术变革
分类号
G643 [文化科学—高等教育学]
G434 [文化科学—教育技术学]
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作者
出处
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1
基于生成式人工智能新特征的研究生教育融合创新探析
于济凡
刘惠琴
《学位与研究生教育》
北大核心
2025
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