（同心抗戰）周總理幾次緊急電報下指示 東江遊擊隊扛起香港大營救重任
2026-01-20 11:50 5,645次浏览近年來，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)
北京8月7日電 (記者 孫自法)作為地球生態環境發展變化的重要指標，全球高山樹線與灌木線的分布格局及遷移機制如何？長期以來廣受關注。 中國科學院青藏高原研究所8月7日發布信息說，該所生態系統格局與過程團隊梁爾源研究員等領銜並聯合美國、加拿大、西班牙合作者，最新研究闡明全球高山樹線與灌木線的分布格局及其相關的形成影響與遷移機制，預測高山樹線和灌木線發展趨勢和未來變化。 樹線和灌木線受到山體效應、溫度、水分、物種相互作用、物候和幹擾的調控示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 這項重要研究成果論文，近日在國際專業學術期刊《自然綜述：地球與環境》(Nature Reviews Earth& Environment)發表，從全球、南北半球和區域尺度上展示出20世紀以來，高山樹線和灌木線的移動速率、喬木和灌木生長、更新趨勢及其權衡關係，以及過渡帶擴張對高山生態系統的影響。 生態過渡帶對環境變化異常敏感 論文第一作者，中國科學院青藏高原研究所蘆曉明副研究員介紹說，高山樹線通常指高度大於2-3米的直立喬木連續分布的最高海拔上限；高山灌木線往往分布在樹線之上，是灌木叢(高度小於1米)連續分布的海拔上限。由於處於極端高海拔環境，高山樹線與灌木線生態過渡帶對環境變化異常敏感。 高山樹線研究最早起源於16世紀，而對灌木線的研究起步較晚，20世紀70年代以來才引起學者關注。近30年來調查研究發現，雖然生長季溫度是解釋高山樹線分布格局最關鍵的指標，然而，除溫度以外的其他生物與非生物因素對高山生態過渡帶的形成過程也至關重要。 喬木和灌木向高海拔地區的擴張會導致冠層蔭蔽度增加、微氣候改變、反照率降低、生物多樣性下降、土壤有機碳的損失等。高山區現有高等植物1萬多種，高山樹線和灌木線的上升可能會威脅到高山區一些特有和瀕危物種的生存，進而導致高山生態系統結構與功能的改變。 反映出喬木和灌木種群權衡策略 論文通訊作者梁爾源研究員指出，全球尺度上，高山灌木線平均位置比同區域的高山樹線高335米±201米，二者的差異在北半球(347米±201米)要顯著高於南半球(164米±110米)。 高山樹線和灌木線格局示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 過去120年間(1901-2021年)，全球239個樹線樣點中，81%的高山樹線位置向高海拔遷移，18%的樹線位置保持穩定，1%下降。就樹線爬升速率而言，全球平均為0.40米/年，北半球(0.41米/年)顯著高於南半球(0.02米/年)。絕大多數高山樹線過渡帶內樹木生長(65%)和更新(79%)顯著上升。 在區域尺度上，亞洲北部地區樹線爬升最快，亞洲東部、北美東部和紐西蘭地區樹線基本處於穩定狀態。青藏高原地區樹線爬升速率為0.17米/年，顯著小於北美西部、阿拉斯加、地中海-阿爾卑斯和北歐地區(0.37-0.55米/年)。 全球範圍內42個灌木線的平均爬升速率為0.49米/年，顯著高於高山樹線變化速率。1901年以來，83%的灌木線種群更新總體上呈上升趨勢，但近20年來，一些樣點灌木的更新顯著下降。就灌木生長而言，絕大多數灌木線樣點(87%)處於穩定狀態。 梁爾源認為，全球範圍內，僅有不到三分之一樹線樣點中樹木生長、更新和樹線位置都處於顯著上升狀態，其他樣點三者的變化並不一致，這在一定程度上反映出種群的權衡策略，表明喬木和灌木會將有限的資源在生長和繁殖更新之間進行合理分配，以適應極端生境。 急需典型高山區灌木線研究網絡 樹線模型是預測樹線和灌木線生態過渡帶動態的有效手段。目前，局地、區域和全球尺度的模型缺乏有效的實地驗證數據，僅考慮溫度等常用參數，往往高估了生態過渡帶的遷移速率。然而，實地調查數據顯示，乾旱、種內/種間相互作用和幹擾等因素導致樹線和灌木線的變化速率顯著滯後於氣候變暖速率。因此，現有樹線模型仍有很大的改進空間。 高山樹線和灌木線擴張對高山區主要影響的示意圖。中國科學院青藏高原研究所 供圖 當前，高山樹線研究網絡已初具規模，但高山灌木線研究仍處於起步階段，因此急需建立環北極、北美落基山、南美安第斯山、歐洲阿爾卑斯山等典型高山區的灌木線研究網絡。 研究團隊表示，在此基礎上，未來進行不同尺度的觀測以實現不同時空尺度之間的轉換，特別需要開展喬木和灌木全生命周期中種內和種間相互作用的定量化監測，為模型的模擬提供關鍵參數並實現高山樹線和灌木線動態的準確預測奠定基礎。(完)
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