生成式AI驅動的計算機類研究生培養模式研究與實踐

中圖分類號：G643 文獻標志碼：A

基金項目：江蘇省學位與研究生教育教學改革課題;項目名稱：生成式人工智能驅動的計算機類研究生培養模式創新研究；項目編號：JGKT25_CO80。江蘇省學位與研究生教育教學改革課題；項目名稱：面向現代產業學院的研究生產教融合培養模式研究與實踐；項目編號：JGKT23_CO65。常州大學計算機與人工智能學院教育教學研究課題;項目名稱：人工智能專業新工科人才培養模式探索;項目編號：2023BDJY04。作者簡介：焦竹青（1983—），男，教授，博士；研究方向：人工智能。

0引言

生成式人工智能（ArtificialIntelligence，AI）作為近年來人工智能領域的重要突破，正在深刻改變科學研究、技術應用以及社會生活的方方面面[1]。以DeepSeek、ChatGPT等為代表的大規模預訓練模型，展現了強大的內容生成能力，推動了人機交互、知識傳播和教育模式的革新[2]。生成式AI不僅能夠生成文本、圖像、音頻和視頻等內容，而且能通過深度學習模型模擬人類的創造性思維過程。隨著生成式AI技術的崛起，其在教育領域的應用潛力日益凸顯，給高等教育尤其是計算機學科的研究生培養帶來了新的挑戰和機遇[3]

計算機類研究生教育作為培養高端技術人才的重要環節，其目標是為社會輸送具備創新能力、實踐能力和科研能力的高素質人才[4]。然而，傳統的研究生培養模式在課程設計、科研訓練和評價體系等方面存在一定的局限性，難以完全適應AI時代的要求[5]例如，課程內容更新速度較慢，難以跟上技術的快速迭代；科研訓練中缺乏對大模型等AI工具的深度應用；評價體系過于依賴標準化考試，忽視了研究生的創造力和實踐能力。

生成式AI的引人，為計算機類研究生培養模式的創新提供了新的思路[。通過智能化課程設計、自動化科研輔助和虛擬化實踐環境，生成式AI能夠顯著提升教育的個性化和效率。在課程學習中，AI可以根據研究生的學習進度和興趣生成個性化的學習內容，幫助研究生更高效地掌握前沿技術；在科研訓練中，大模型可以輔助生成實驗設計方案或代碼框架，減輕研究生的重復性工作負擔；在實踐環節中，虛擬實驗室和模擬環境可以為研究生提供更豐富的軟硬件實踐機會。

常州大學開展生成式AI驅動的計算機類研究生培養模式研究與實踐，助力高等教育變革[]，不僅為計算機類研究生的成長和發展提供更廣闊的空間，而且為高等教育的改革創新提供新的方向和路徑。

1問題分析與研究價值

1.1存在的問題

1. 1.1 技術應用與需求脫節

現有研究多集中于生成式AI的技術特性，對其在計算機類研究生培養中的具體應用場景和需求分析不足[3]。如何將生成式AI與編程實踐、算法設計等核心課程結合，仍缺乏系統化的探索。

1.1.2科技倫理教育缺失

生成式AI的廣泛應用帶來了數據隱私、算法偏見等倫理問題，但現有研究對計算機類研究生的科技倫理教育關注不足，缺乏針對性的課程設計和實踐項目。

1.1.3個性化學習支持不足

生成式AI在個性化學習方面具有潛力，但現有研究多停留在理論層面，缺乏實際應用和效果評估。

如何利用生成式AI為計算機類研究生提供定制化的學習建議和實時反饋，仍需進一步探索。

1.1.4校企合作深度不足

現有研究對校企合作的探討多停留在表面，缺乏深度合作模式和長效機制[5]。如何通過校企合作設計基于生成式AI的實踐項目，提升研究生的創新能力和實踐能力，仍是一個亟待解決的問題。

生成式AI在研究生培養中的應用研究尚處于起步階段，亟需進一步探索和完善[6]。通過構建生成式AI賦能的培養模式，有助于提升研究生的創新實踐能力，為計算機類研究生培養提供理論和實踐支持。

1.2 研究價值

1. 2.1 理論層面

通過探索生成式AI在研究生培養中的應用，可以豐富教育理論框架，為未來教育模式的創新提供理論支持。例如，研究如何將生成式AI與計算機類研究生的核心課程結合，可以為教育理論的發展提供新的視角。

1.2.2 實踐層面

通過構建生成式AI賦能的培養模式，可以有效提升研究生的創新能力和實踐能力，幫助他們在科研中更好地應對技術挑戰。例如，設計基于生成式AI的創新實驗和項目，可以為研究生提供更多的實踐機會。

1.2.3 社會層面

生成式AI的廣泛應用帶來了數據隱私、算法偏見等倫理問題。通過研究科技倫理教育體系，可以為社會提供應對這些挑戰的解決方案。例如，設計專門的科技倫理課程和實踐活動，可以提升研究生的倫理意識和責任感。

2 目標導向與內涵詮釋

通過生成式AI技術的深度融入，構建適應時代需求的培養模式，提升計算機類研究生的創新能力、實踐能力和倫理素養。生成式AI驅動的計算機類研究生培養模式總體框架，如圖1所示。

2.1 總體目標導向

（1）構建生成式AI賦能的培養模式，推動教育智能化轉型。生成式AI技術，核心優勢在于強大的內容生成能力與上下文理解能力。通過技術賦能，構建以研究生為中心、數據驅動的計算機類研究生培養模式，突破傳統教學的單一性與靜態性，實現教育資源的優化配置與個性化學習路徑的動態規劃，推動教育從“標準化”向“智能化\"轉型。

（2）提升計算機類研究生的創新實踐能力與科技倫理素養。在生成式AI廣泛應用的背景下，計算機類研究生不僅需要掌握前沿技術，還需具備應對倫理挑戰的能力。設計跨學科、多場景的實踐項目，利用生成式AI工具支持研究生開發智能對話系統、優化算法模型，解決復雜工程問題，強化科技倫理意識，在技術應用中保持責任感與合規性。

圖1生成式AI驅動的計算機類研究生培養模式

2.2研究與實踐內容

（1）優化課程體系：生成式AI與核心課程的深度融合。將核心課程與生成式AI技術的緊密結合。在機器學習類課程中，利用生成式AI自動生成實驗數據與模型優化建議，幫助研究生快速驗證算法性能；在軟件工程類課程中，AI可模擬用戶需求場景，指導研究生設計更貼合實際的應用系統；增設AI倫理與治理等跨學科課程，探討生成式AI在科研與產業中的倫理風險，如學術誠信、算法透明性等問題，引導研究生從技術開發初期即重視倫理規范。

（2）培養實踐能力：智能平臺與校企合作的協同創新。依托生成式AI技術構建智能實驗平臺，支持研究生開展代碼生成、模型訓練、系統仿真等高階實踐。開發基于生成式AI的編程助手，實時分析研究生的代碼邏輯并提供優化建議；設計“ AI+ 行業”實踐項目，如與醫療企業合作開發智能診斷工具，與金融企業合作優化風險預測模型。通過校企深度合作，將行業真實需求引入教學場景，幫助研究生理解技術落地的實際挑戰，提升解決復雜問題的能力。

（3）支持個性化學習：智能工具與動態反饋的精準賦能。生成式AI可為研究生提供定制化的學習支持。開發智能學習助手，根據學習進度與知識盲點，動態推薦學習資源（如論文、代碼庫、視頻教程）；構建自適應學習系統，通過大模型分析研究生的實驗報告與項目成果，生成個性化的技能提升方案；利用生成式AI創建虛擬實驗室，支持遠程操作與模擬實驗如在網絡安全課程中模擬攻擊與防御場景，幫助研究生低成本、高效率地積累實戰經驗。

（4）開展倫理教育：從理論到實踐的全鏈條倫理教育。針對生成式AI帶來的倫理挑戰（如數據隱私泄露、算法偏見加?。?，設計貫穿課程與項目的倫理教育內容。在計算機視覺類課程中，通過生成式AI合成的圖像數據集，引導研究生討論人臉識別技術的倫理邊界；在科研項目中，要求研究生提交AI工具使用的倫理審查報告，明確數據來源與算法透明度。同時，開展倫理實踐項目，如設計公平性評估工具或隱私保護方案，將倫理意識轉化為可操作的技術能力。

2.3研究與實踐重點

2.3.1生成式AI與教育場景的深度融合

本文探索生成式AI如何深度賦能計算機類研究生培養的整個過程，將技術的適配性和場景的創新性深度融合作為研究的重點。

針對計算機學科特點（如算法密集、實踐性強），開發專用的生成式AI工具。例如，在編譯原理課程中，AI自動生成語法樹可視化案例；在分布式系統課程中，AI模擬多節點通信場景。突破傳統教學的時空限制，構建虛實結合的學習環境。利用生成式AI創建虛擬導師，支持24小時答疑；通過大模型生成個性化項目任務書，激發研究生創新潛能。

2.3.2倫理教育與技術創新的協同發展

生成式AI的“雙刃劍”特性要求倫理教育與技術應用同步推進，將倫理內嵌設計和實踐導向的技術創新作為實踐的重點。

在技術工具開發中內置倫理審查模塊。例如，代碼生成工具自動檢測潛在的隱私泄露風險；算法訓練平臺提供公平性評估指標。通過真實案例與模擬場景，培養研究生應對倫理沖突的能力。例如，在開發AI推薦系統時，要求研究生設計機制避免“信息繭房”；在數據采集環節，強調知情同意與匿名化處理。

3研究思路與實踐過程

聚焦技術賦能與倫理協同的雙重邏輯，通過重構課程體系、實踐場景和學習支持系統，探索適應計算機學科特點的教育模式。以技術深度融人與倫理內嵌為核心思路，強調生成式AI在編程、算法設計、系統開發等計算機學科核心領域的應用，關注數據隱私、算法公平性等倫理挑戰的應對。

3.1 研究思路歸納

3.1.1 技術賦能與教育場景重構

生成式AI的潛力在于其強大的內容生成與動態交互能力。針對計算機類研究生的培養目標，研究如何將AI技術深度融人編程、算法優化、系統設計等核心教學場景。利用生成式AI自動生成語法樹可視化案例，幫助研究生直觀理解代碼解析過程；通過生成式AI構建虛擬實驗環境，突破傳統實驗室的物理限制，為研究生提供低成本、高仿真的實踐平臺。

3.1.2倫理內嵌與技術創新協同

計算機類研究生需在技術開發初期即具備倫理意識。研究如何將倫理審查機制嵌入技術工具與教學過程。在代碼生成工具中，內置隱私泄露風險檢測模塊，實時提醒研究生規避敏感數據處理漏洞，引導他們討論算法公平性與模型可解釋性問題。通過“技術開發-倫理評估”雙軌并行的實踐項目，培養研究生在復雜場景中平衡技術創新與倫理責任的能力。

3.2實踐過程分解

（1）課程體系重構：工具輔助到能力躍升。針對計算機類研究生核心課程，生成式AI不僅是輔助工具，而且是能力躍升的催化劑。例如，在軟件工程類課程中，AI可模擬用戶需求迭代場景，動態生成需求文檔與測試用例，要求研究生基于此設計可擴展的系統架構；在計算機視覺類課程中，AI生成多樣化圖像數據集（如遮擋、光照變化場景），推動研究生開發魯棒性更強的識別模型。新增AI倫理與治理必修課，結合深度偽造技術濫用、自動駕駛算法責任歸屬等綜合案例，探討技術倫理的邊界與治理框架。

（2）實踐平臺搭建：虛實結合與行業對接。依托生成式AI技術，搭建支持高階實踐的虛實結合平臺。在編程實踐中，AI助手可實時分析代碼邏輯，針對常見錯誤（如內存泄漏、并發沖突）提供修復建議，生成優化后的代碼示例；在系統設計項目中，AI模擬高并發訪問、硬件故障等場景，要求研究生設計容災方案。聯合頭部科技企業開展“ AI+ 行業”實戰項目。例如，與云計算企業合作，利用生成式AI優化分布式存儲系統的資源調度策略；與網絡安全企業合作，模擬APT攻擊鏈并設計防御方案，提升研究生解決復雜工程問題的能力。

（3）個性化學習支持：動態適配與精準反饋。生成式AI為計算機類研究生提供定制化學習路徑。在算法競賽訓練中，AI根據研究生薄弱環節（如動態規劃、圖論）生成針對性習題，動態調整難度；在科研論文寫作訓練中，AI分析研究生初稿的邏輯漏洞，推薦相關文獻并生成修改建議。通過生成式AI構建虛擬導師系統，支持24小時技術答疑（如超參數調優、分布式訓練加速），提高學習效率。研究生在開發深度學習模型時，實時獲取超參數調優建議或分布式訓練加速方案，顯著提升學習效率。

（4）倫理能力培養：理論認知到實踐轉化。計算機類研究生的倫理教育需與技術應用深度綁定。在數據科學類課程中，研究生使用生成式AI合成的醫療數據集訓練模型時，需同步提交數據脫敏方案與倫理審查報告；在自然語言處理項目中，設計機制避免生成內容中的性別偏見或文化歧視。開展倫理實踐競賽，如“公平性算法挑戰賽”，要求研究生在保證模型性能的前提下，最小化不同群體間的預測偏差。通過此類實踐，將倫理原則轉化為可落地的技術約束，強化責任意識。

4結語

本研究圍繞生成式AI的技術特性與計算機學科需求，通過課程重構、平臺搭建、個性化支持與倫理內嵌，構建“技術-能力-倫理”三位一體的培養模式。通過培養模式轉變提升研究生的技術創新能力，培養其在復雜場景中平衡技術價值與社會責任的綜合素養。主要工作如下：

（1）技術賦能與學科場景的深度結合。生成式AI的核心能力在于內容生成與動態交互。將其精準融入計算機類研究生的核心教學與實踐場景，這種技術驅動的學習模式，使研究生從被動接受知識轉向主動探索解決方案，有助于提升工程實踐能力。

（2）倫理內嵌與技術創新一體化設計。傳統培養模式中倫理教育往往滯后于技術實踐。將倫理審查機制嵌人技術工具與教學全流程，通過“技術-倫理”雙軌實踐項目，強化倫理意識的技術轉化。這種“開發即治理”的模式，使倫理原則轉化為可落地的技術約束，避免了傳統教育中技術與倫理的割裂。

（3）虛實結合與產業需求的無縫對接。依托生成式AI構建虛實結合的實踐平臺，突破傳統實驗室的物理限制。通過搭建高仿真實踐場景，使研究生在低成本環境中積累工業級經驗。這種“產業問題-學術研究-教育實踐”的閉環設計，有助于提升研究生的技術落地能力，縮短人才培養與產業需求的距離。

上述工作以生成式AI技術為核心驅動，聚焦計算機類研究生的培養模式創新，通過系統化的設計與實踐，為計算機類研究生培養提供了可復制的范式，推動了教育質量與人才競爭力的全面提升。

參考文獻

[1]高丹丹.生成式人工智能在研究生科研中的應用：優勢、局限與對策[J].中國現代教育裝備，2024（435）：40-43.

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[3]馬銀琦，黃恒，毋磊，等.“技術賦能”還是“工具依賴”：生成式人工智能對研究生科研創新力的影響研究[J].電化教育研究，2024（12）：58-66.

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[5]李海豐，宋欣楠，李欣陽，等.行業特色計算機類研究生創新實踐基地建設探索與實踐[J].高教學刊，2024（13）：51-54.

[6]羅學妹，林予哲.AIGC驅動下研究生數字素養教育提升路徑探索[J].農業圖書情報學報，2024（9）：70-77.

[7]中國政府網.促進人工智能助力教育變革[EB/OL].（2025-01-23）[2025-05-20.]https：//www.gov.cn/zhengce/202501/content_7000579.htm.

（編輯姚鑫）

Abstract：Traditional postgraduate training has certain limitations inaspectssuch ascurriculum design，scientific researchtraining and evaluation systems，and is diffcult to fullyadapt to the requirements of the AI era.We take generativeAI technologyas thecore driverand focuson the innovationof the training mode for computer science postgraduates.Inresearch and practice，equal emphasis is placed on technological empowerment and ethical education.Centering on the four dimensions of curriculum optimization，practical innovation，learning support and ethical education，a trinity training modelof“technology-ability-ethics”isconstructed toenhance the technological innovationabilityof postgraduates．Itprovidesareplicableparadigmforthetraining ofcomputer-related postgraduates，and promotes the comprehensive improvement of educational quality and talent competitiveness.

Key words： generative AI; computer science postgraduates； training mode; research and practice