近年來,人工智慧(AI)技術快速發展並被廣泛應用,引發社會各界的關注。然而,對於AI在研究生教育中的應用,人們關注與討論相對較少。事實上,國際上已經有大量將AI應用於研究生教育的案例,AI在這一領域的普及給學校、教師和學生帶來了諸多便利。 課堂好幫手:AI給研究生教學「搭把手」 在研究生課程的教學工作中,AI可以輔助教師備課、批閱作業和考卷,為學生提供個性化教學,還能承擔助教的職能,回答學生在學習過程中產生的疑問。 在研究生課程的教學工作中,AI可以利用其強大的搜索能力幫助教師備課,從而提升教師的工作效率。此外,教師還可以利用AI的文本分析能力,輔助完成出考卷的工作。比如,西班牙達科魯尼亞大學教授弗蘭·貝拉斯就在其研究生課程中使用ChatGPT輔助生成小測驗題目、試卷和課程計劃。在ChatGPT生成試卷後,貝拉斯還會繼續要求其確認所出考卷沒有超出自己教學計劃的範圍。 教師還可以利用AI的文本分析能力輔助自己批改作業或者考卷。美國維吉尼亞大學商業倫理學教授多蘿西·萊德納表示,如果測試內容主要是有明確的對或錯答案的知識,那麼教師使用AI進行評分的效率甚至比人工評分更高。還有學者指出,AI在批改作業和考卷時能夠保持一致的標準,避免教師的主觀印象或疲勞影響對學生作業和考卷的客觀判斷。美國伊薩卡學院戰略傳播學教授黛安娜·蓋耶斯基經常使用AI工具批改學生的課程論文,並提出改進建議。當然,也有專家指出,在班級規模較小或作業答案不太明確的情況下,評分不應該交給AI完成,需要教師對作業進行人工審閱,根據教師自身的經驗判斷作業的完成質量。 AI還可以在研究生的教學活動中承擔助教的職能,為學生解答學習過程中遇到的問題。以前,在AI助教還沒有投入應用時,學生在課程學習中遇到困難,往往會向授課教師或者助教尋求幫助,或者通過網絡上的公開資料解決困惑,而AI助教則可以基於授課教師提供的課程資料對學生的問題給出解答。例如,哥倫比亞大學就在雲分析研究生課程中引入了AI助教Curiously。Curiously是一個基於課程材料訓練的聊天機器人,可以幫助學生理解課程概念並完成課程作業。為了最大限度地保證AI助教回答的準確性,Curiously被設定為僅依據教師輸入的課程文檔給出回答。然而,如果輸入的課程資料不夠豐富,就會導致AI助教的回答過於簡單。為此,Curiously的研發團隊創建了一個外部資料庫,用於存儲和索引各種課程材料。當學生向AI助教提問時,Curiously會從外部資料庫中定位相關信息,然後將其與教師輸入的相關材料相結合,這可以確保AI助教的回答既十分詳細又足夠準確。此外,與ChatGPT不同,Curiously作為AI助教,在被學生詢問時不會直接給出答案,而是會做出提示並啟發學生,進而幫助學生解決課程問題。 AI助教可以隨時為學生提供答疑服務,即使在假期、周末或者凌晨等非工作時間,也可以對學生提出的問題做出及時反饋。這不僅有助於節約授課教師和助教的答疑時間,還對習慣於在非工作時間學習的學生較為友好,可以讓擁有不同學習習慣的學生都獲得有效、及時的支持。然而,由於AI助教的回答還是可能存在不夠準確的問題,授課教師和助教仍然需要及時發現學生在課程學習過程中遇到的問題。如果學生的理解受到AI助教提供的錯誤信息的幹擾,授課教師和助教有必要及時糾正,幫助學生正確理解課程相關概念和知識。 導師好參謀:AI為個性化指導「開藥方」 研究生教育的一個重要特點就是因材施教,開展個性化教學,而AI可以有效滿足研究生在學習和科研中的個性化需求。 哈佛大學醫學院使用AI模擬真實的診療環境,讓醫學研究生可以在虛擬的診療環境中練習應對各種複雜的病例,最終獲得診斷、治療和患者管理的全面訓練。該系統不僅能夠提供逼真的診療環境,還能根據研究生的操作和決策,提供即時的反饋和評估,使研究生能夠在學習實踐中快速成長。史丹福大學醫學院開展的一項精準醫學教育項目,利用AI實時監測和評估學生的學習過程,並根據學生的學習進度和能力水平,智能調整教學內容和難度。這種個性化的教學方式,不僅提高了學生的學習效率,還培養了研究生的創新思維和解決問題的能力。 AI還可以為研究生導師有針對性地指導學生提供幫助。在研究生教育階段,AI可以針對研究生的學科背景、知識掌握情況和科研興趣為每個學生制定專門的學習方案。當下,已經有部分大學嘗試使用AI全面分析研究生的學業、科研信息,從而為研究生導師指導學生提供建議。例如,康奈爾大學整合了研究生參與工作坊、學術講座、學術討論會等學術活動和課外實踐的籤到情況,並根據學生參與學術活動的頻次分析其研究興趣,從而探索各種有效的學術交流模式,為每個學生參與學術交流活動提供幫助。康奈爾大學還會將相關信息提供給教師、助教,為其教學指導提供支持。得州農工大學根據博士生的學術背景、之前修過的課程、已經發表的文章和社會經濟地位等信息,幫助導師了解學生的能力和科研需求,為導師針對性指導博士生提供了相應建議,成為博士生導師培養學生的有力支持。 寫作好助手:AI幫研究生「打通」論文關 AI不僅可以賦能研究生課程教學,還可以應用在研究生的日常科研。當前,AI在輔助研究生論文寫作方面已經取得了一定的進展。 AI的潤色改寫功能為研究生撰寫學術論文提供了重要支持。那些剛進入科研領域的研究生新生,可以在AI幫助下快速掌握所在領域的學術寫作規範。除此之外,AI還可以幫助來自不同語言背景的研究生潤色論文,這弱化了使用非母語語言開展學術工作的研究生在寫作時的語言劣勢,促進了國際學術交流與合作。 在國外,部分高校和研究機構對學生使用AI輔助論文寫作持開放態度。南非約翰尼斯堡大學的研究負責人安東尼·卡齊博尼教授認為,掌握英語是學生進入學術界的巨大優勢,英語語法上的細節錯誤,可能使學生無法獲得學術界的認可或者喪失寶貴的學術機會,而AI的應用則可以幫助學生克服在學術寫作中的語言困難。他鼓勵學生在學術寫作時使用AI,在和AI的互動中提升英語學術寫作能力。韓國科學技術研究院還開發了一款多語言聊天機器人,能提供多種語言的學術寫作指導,幫助非英語母語的學生撰寫英語文章。該機器人使用Azure OpenAI的先進模型,並不會直接為學生生成文章,而是根據學生輸入的文本和需求提供反饋並解答問題,從而幫助學生提升寫作能力。AI驅動的語言工具有助於創造包容性的學習環境,提高學生的學習效率,並吸引多元化的國際學生群體。 很多機構已經認識到了AI在研究生教育領域的商業價值。免費視頻在線教育網站可汗學院基於GPT-4開發的AI助手Khanmigo,能夠在寫作、辯論和協作過程中為學生提供提示和建議。類似具有學術論文潤色功能的AI應用,並不會直接為學生提供一份完整的論文,而是對學生輸入的信息提出修改意見,幫助學生不斷完善自己的論文,這種寫作輔導的模式不僅能夠幫助學生了解自己在論文寫作中存在的問題,也給了學生進行修改的機會。在這一過程中,學生的論文寫作能力可以得到提升。 學術守門人:AI給論文「查漏洞」,也有「小煩惱」 AI可以對學術論文中文本與圖片的原創性作出初步的判斷,這降低了研究生在寫作中出現學術不端行為的可能性。國際權威期刊《科學》宣布使用AI軟體Proofig篩選所有的投稿,其判定結果會作為期刊編輯是否錄用稿件的重要依據。Proofig可以標記那些可能是通過剪切或縫合拼接而來的圖片。儘管Proofig的判斷能力很強,但它卻難以判斷可疑圖片究竟是由投稿人的失誤造成的,還是出現了學術不端行為。 教育科技公司也察覺到了AI在這一領域的應用前景,Turnitin就是一款被世界各國廣泛使用的論文檢測系統,具有判斷學生論文是否為原創的功能。包括伊利諾伊大學香檳分校、馬裡蘭大學在內的很多美國大學,現在都已經是Turnitin的用戶。 然而,也有高校認為,AI的判斷準確率不高,而且可能會對使用非母語進行寫作的研究生產生偏見,錯誤地將他們的論文判斷為學術不端論文,因此暫時不推薦教師使用AI對研究生的論文是否符合學術倫理作出判斷。比如,普林斯頓大學就不建議教師使用Turnitin、ZeroGPT和OpenAI等AI工具判斷學生的論文是否存在學術不端現象,認為這些AI軟體無法根據普林斯頓的學術誠信標準對學生的論文作出判斷,且判斷難以確保準確,甚至可能帶有一定偏見。新加坡國立大學曾考慮使用AI開發學術不端檢測器,但是由於檢測器可能會錯誤地將一些符合學術倫理的論文標記為不符合學術倫理的論文,造成潛在的不公正結果,該校最終決定不使用AI作為判斷學術誠信的依據。 目前來看,基於AI的學術不端檢測技術尚不成熟,為了避免AI不成熟導致的誤判,在科研和教學中仍然需要人類專家對學術論文是否符合學術倫理作出最後的判斷。但是,研究生完成學術論文初稿後,可以使用基於AI的學術不端檢測系統展開自查,根據系統的標註和反饋修改文章初稿,降低學生在論文寫作的過程中因失誤出現學術不端行為的概率。 校園小管家:AI讓管理「不打烊」 將AI應用於研究生的日常管理工作,能夠提升學校行政人員的工作效率。AI可以在任何時間段解答學生校園生活中遇到的問題,讓行政人員從日常的事務性工作中解脫,也避免了學生因行政人員下班而得不到幫助的窘境,節約了學生為了獲得行政支持而付出的時間成本。 例如,西班牙穆爾西亞大學已經開始測試一款基於AI的聊天機器人,用於回答學生關於校園和學習領域的問題。這款聊天機器人能在非辦公時間立即為學生提供回應,提升學校的行政效率。英國斯塔福德郡大學和美國喬治亞理工學院也開發了功能類似的全天候開放的聊天機器人,幫助學生解決一些常見問題,減輕學校行政人員的工作量。澳大利亞坎培拉大學開發了一款名為露西的學生聊天機器人以快速回應學生的諮詢,如果用戶對機器人提供的答案不滿意,可以將問題標記出來,由人工進行處理。雪梨大學的FinBot聊天機器人,可以幫助學校財務部門迅速回應財務相關問題的詢問。 AI可以在研究生的教學與指導、科學研究和校園管理中發揮積極作用。儘管由於技術尚不成熟,在部分領域暫時不能大範圍應用,但AI確實提升了研究生的學習效率與學術水平。未來,AI在研究生教育領域仍然有進一步發展利用的空間,隨著相關技術的日益成熟,AI將可以更好地服務研究生教育,為研究生提供更好的學習、科研與校園體驗。 (作者:李鋒亮、馮泰然,分別系清華大學教育研究院副院長、長聘教授,清華大學教育研究院博士生)
文/陳昊星 在賽場上切磋武藝、踢足球、跑馬拉松;在景區裡進行舞獅表演、為遊客端茶倒水、打卡拍照;在工廠車間搬運物料、協同作業……一批批基於具身智能打造的機器人,正加速融入人們的生活。 自年初首次被寫入政府工作報告以來,具身智能便在政策加持和資本追捧下全面躍升為新興風口。這個新興領域,到底發展到哪兒了? 各地支持具身智能不遺餘力 從政策布局到資源加持,各地對具身智能的支持不遺餘力。 目前,北京、上海已分別成立國家地方共建具身智慧機器人創新中心、國家地方共建人形機器人創新中心。浙江、安徽、湖北、廣東、四川等地均成立省級機器人創新中心,集聚區域產業優勢力量,推動技術共享與聯合攻關。 上海專門出臺了《上海市具身智能產業發展實施方案》,為這一產業量身定製扶持政策。根據方案,上海計劃到2027年,實現具身模型、具身語料等方面核心算法與技術突破不少於20項;建設不少於4個具身智能高質量孵化器,實現百家行業骨幹企業集聚、百大創新應用場景落地與百件國際領先產品推廣,具身智能核心產業規模突破500億元。 江蘇省崑山市也在近日發布《崑山市推動具身智能產業創新發展的行動方案(2025-2027年)》,提出圍繞AI伺服器、智慧機器人、智能網聯汽車、低空飛行器四項前沿領域,開展「十個一批產業行動」,打造新千億級產業集群。 多地加快布局具身智能的同時,業界亦動作頻頻。 京東在7月21日一天內連投三家人形機器人企業,宇樹科技以120億元的估值啟動IPO輔導,智元機器人透露於近日獲得正大集團旗下正大機器人的戰略投資……人形機器人作為該領域最具代表性的實體,一段時間以來,行業融資及上市步伐加快。 企查查數據顯示,截至7月下旬,國內人形機器人相關現存企業達834家,主要分布在華東地區、華南地區。從註冊資本分布來看,超5成相關現存企業註冊資本在千萬級別及以上。從註冊量角度來看,2024年註冊量同比增長103.92%至104家,截至目前今年已註冊123家,其中上半年註冊量達105家,同比增長183.78%。 產業快速起步仍待突破 越來越多資金與資源正向具身智能聚集,產業發展目前處於何種階段? 大連理工大學力學與航空航天學院教授解兆謙接受國是直通車採訪時表示,目前,我國具身智能產業整體仍處於起步階段,距離真正成熟和廣泛應用尚有較大差距。 他直言,在複雜多變的家庭環境,或災害救援等高度混亂的場景中,機器人往往難以全面、準確地感知周圍環境,從而及時調整策略並找到最佳行動路徑。要實現具身智能的全面普及,仍需攻克諸多技術難題,前路任重而道遠。 在解兆謙看來,未來具身智能產業亟須在感知系統、運動控制、人機互動、算法算力及軟硬體集成等方面實現突破。 解兆謙分析稱,感知系統方面,現有傳感器精度遠低於人類皮膚,難以高效感知溫度、壓力、剪切力及滑移等多模態信息。運動控制存在模式單一,難以適應多樣且強耦合的交互場景。人機互動方面,隨著媒介擴展至動作、身體狀態及環境物品,機器人處理複雜信號的能力面臨重大挑戰。同時,多模態觸覺反饋設備的開發仍是關鍵技術瓶頸。 上海社科院研究員、南通大學長三角現代化研究院院長何建華接受國是直通車採訪時亦表示,目前,具身智能發展介於傳統機器人與人形機器人之間,尚處過渡階段。但自年初被寫入政府工作報告以來,國內具身智能領域已進入快速發展期,在實體場景、工業網際網路等方面的落地應用日益增多。 專家:行業監管須跟上技術迭代 日前召開的2025世界機器人大會上,發布了2025具身智慧機器人十大發展趨勢,包括具身感認知協同、多層次端到端決策、智能控制、生成式AI設計、軟硬體一致性、大工廠仿真系統、高質量數據集、人機協同、跨學科開源社區以及安全與倫理建設等。 何建華指出,具身智能產業目前在長三角地區已具備一定先發優勢,尤其上海在政策和園區布局方面起步較早,國家政策出臺之前就已謀劃相關規劃。此外,該地區產業基礎雄厚,製造業體系完備,數據積累豐富,技術與人才資源高度集聚,依託上海、杭州、南通等地的科研實力和產業鏈配套,已形成較完善的創新生態。 據解兆謙觀察,部分地區發展具身智能產業存在一定的跟風和應用複雜等問題,容易脫離本地產業基礎,導致低效投入和資源浪費,尤其是缺乏核心技術人才。此外,一些企業為吸引關注,過度強調產品展示和外觀設計,忽視安全和人機互動體驗。所以,行業標準和監管體系要進一步跟上技術快速迭代。 2024年10月,國家地方共建人形機器人創新中心發布了《人形機器人分類分級應用指南》。解兆謙認為,該非強制性標準側重功能分類,缺乏對關鍵安全性能(如動態環境下感知誤判率)和倫理風險(如自主決策權限、隱私保護)的強制約束。將強制性安全標準與交互能力評估納入監管,引導企業聚焦技術核心,才是下一步亟待完善的發展方向。 何建華則提醒,具身智能產業還可能面臨同質化競爭的風險。地方政府後續在推動產業發展的過程中,應善於發現問題,針對性地制定和完善相關標準。鑑於新興技術領域技術細節複雜,政府部門在專業認知上可能不及科研人員,因此需要充分依託專家力量,強化引導和把關,確保產業健康有序發展。
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