從“AI異化危機”到“思創內生力反向激發”

中圖分類號：G640 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2025）22-0019-06

Abstract：Thisstudyadress theneedforeducationalreforminnew engineringdisciplines intheAIera.Drawing on yearsofexperienceinguidingnewengineringwriting，itrevealsthealienationofAItechnologyintraditionaleducationandits detrimentalimpactongraduatestudents‘creativethinking.BasedonthecomplementarydiferencesbetweenAIandhuman thinking，thestudydesignsa\"reversestimulationofendogenouscreativethinking\"educationalparadigm.Throughafourdimensionalframework-\"promptoptimizationandchainquestioning，interdisciplinaryintegrationandinnovation，logical deconstructionofwritingframeworks，andgrowthtrackingandmotivation\"-itovercomesthelimitationsoftraditionalability cultivationandthecognitivedeprivationcausedbyAIalienationestablishingatripartitecolaborativeevolutionmechansm involving mentors，AIandstudents.AppliedinthesmartgriddisciplineofnewengineeringusingDepSeekacademicwriting， themodeldemonstratesitsabilitytotranscendtraditionalknowledgetransmisionandfosterendogenouscreativethinking.This explorationprovidesareferencefortalentcultivationreformintheAIeraandinsightsintoahuman-AIsymbioticeducational ecosystem.

Keywords：new engineering graduatestudents;endogenouscreative thinking;AIreverse stimulation; DeepSeek;academic writing

傳統研究生教育的機械化培養模式，為AI技術異化埋下系統性隱患[1-2]。在標準化知識灌輸與解題式訓練長期主導下，學生形成路徑依賴型認知結構，面對AI技術浪潮時，其思維慣性直接演變為對智能工具的過度依賴。這種教育模式與技術應用的共振效應，使學術寫作淪為AI技術異化的重災區——學生通過文獻復述、模板套用等技術手段完成“學術表演\"3]，導致寫作過程中問題建構、知識融合等核心思創力持續退化[4-5]。在新工科強調創新型、實踐型能力塑造的背景下[6-7，，重構教育模式已成為破解異化困局的必然選擇。

AI技術對教育生態的雙向沖擊，恰恰為教育改革提供了高階支撐[8-9]。以生成式語言大模型為代表的AI若僅被定位為效率工具，將加劇認知依賴[;但通過教育模式的戰略性設計，可將其轉化為能力激發的認知鏡像系統：當AI承擔文獻解析、邏輯推演等基礎功能時，教育者可引導學生聚焦批判反思、創新驗證等高階思維訓練，形成人機協同范式。這種角色轉換不僅能消解技術異化風險，更能通過人機交互中的認知博弈反向激活研究生的原創思維，使技術依賴轉化為能力躍升的催化劑。

本研究以DeepSeek學術寫作為切入點，旨在探索如何利用AI技術重構研究生教育模式，通過設計AI輔助過程，反向激發研究生的思創內生力，以系統化提升科研學術能力。這一探索不僅回應了AI時代對新工科研究生教育的新要求，更為新工科背景下的研究生教育改革提供實踐參考，助力我國高等教育在AI時代實現跨越式發展。

一 傳統教育模式下的AI技術異化危機—研究生思創力的退化

在智能技術重塑學術生態的背景下，傳統工業化教育模式的深層弊端正以“AI技術異化”的形式集中爆發。研究表明，固化的教育機制正通過消解學生的主體性思維，使其在AI時代主動放棄認知主權，淪為技術附庸。筆者基于AI技術爆發前后新工科寫作教學追蹤發現，傳統教育模式通過系統性認知馴化，導致研究生喪失應對AI時代的思維免疫力，其認知異化在學術寫作中呈現系統性思創力退化表現（如圖1所示）。

（一） 問題意識萎縮

傳統教育模式標準答案導向的教學馴化，扼殺學術提問的本能。教師預設框架的“填鴨式\"訓練，使學生習慣在既有范式內尋找\"正確解\"[I2-13]，面對研究選題時，自然轉向AI工具生成技術合規的偽命題。具體表現為學生在學術寫作中頻繁出現同質化選題傾向，學生慣用技術手段生成偽創新命題以迎合評估體系，暴露出思維原創力的結構性退化。

（二） 知識整合失序

學科壁壘固化認知碎片化，催生技術拼貼依賴。傳統分科教育割裂知識譜系[4，學生未經跨學科思維訓練[15]，面對復雜問題時，本能通過AI工具進行術語移植與概念嫁接。學術寫作呈現技術拼貼特征——空洞的跨學科術語堆砌取代真問題驅動的知識融合，折射出教育模式與智能時代需求的根本性斷裂和創新意識的萎縮。

（三） 解構能力退化

解題導向的教學方式催生了機械化思維模式，消解了學生系統性分析能力。教師將知識拆解為模塊化零件進行灌輸，學生形成條件反射式解題定式。當遭遇真實學術問題時，這種思維缺陷直接轉化為對AI拆解功能的病態依附。因此，學術寫作中方法論呈現程式化模板套用，研究路徑設計則淪為技術方案的機械復現。

（四） 學習主體性剝離

導師主導的培養機制持續削弱學生的學習主體性[8。傳統模式中學生長期處于被動執行狀態，逐漸將文獻解析、邏輯構建等核心學術能力轉移給AI工具。學術寫作中可見日益增多的技術代筆痕跡，從論證框架到理論闡釋都顯現出工具依賴對思維過程的侵蝕。

這場危機的本質，是工業化教育范式對認知能力的系統性破壞：標準化的思維馴化使學生喪失知識生產的主體性，而AI技術異化則成為認知缺陷的必然出口。當學術寫作從思維創造的載體蛻變為技術加工的產物，不僅暴露了教育體系的功能失調，更預示人類在智能文明演進中面臨的認知危機。因此，在AI時代背景下，亟待我們重構教育邏輯，從根本上打破知識傳輸的機械模式，重建以思維生成為核心的學習主體性培育體系。

二以AI寫作反向激發思創內生力的教育范式重構

（一）AI反向激發的底層邏輯—AI與研究生的思維差異

AI與研究生存在深刻的互補性思維差異，二者的思維差異不僅體現在認知效率與知識處理方式上，更深層次地反映了工具理性與價值理性的本質分野，具體對比展開見表1。

深入剖析上述對比可以發現，AI基于算法驅動的計算思維，擅長高效處理結構化信息與邏輯推理，而研究生則依托生物智能的演化優勢，在直覺突破與創新整合方面具有獨特潛能。因此，可以憑借AI高效信息處理、知識圖譜構建與深度邏輯推理優勢，彌補研究生在認知效率與系統化思維上的短板；而研究生的直覺突破力、領域深耕力與元認知調節的創新能力[1]，則為AI的算法邏輯注入價值判斷與創新導向。這種認知雙螺旋結構不僅能構建人機認知的共生界面，更可以重塑教育范式重構的底層邏輯。通過認知勢能差驅動的協同進化機制，實現工具理性與價值理性的動態平衡，為思創內生力生成構筑增強回路。

（二）以AI寫作反向激發研究生思創內生力的教育模式重構設計

本研究結合新工科科研課題的實踐指導背景，以AI寫作輔助反向激發研究生思創內生力，實現教育模式重構設計，如圖2所示。通過貫穿學術寫作全過程的選題立意-方法創新-科學研究-能力內化關鍵環節，建立“提示詞優化鏈式追問-跨學科融合創新挖掘-寫作框架邏輯拆解-成長跟蹤驅動”四大核心構架，其中導師以設計者身份構建整個教育方法體系，學生根據設計內容在AI輔助下自主完成實施過程，最后導師根據其完成情況給予及時監督和反饋，形成“導師-AI-研究生\"三元協同交互育人機制。

三基于DeepSeek的新工科學術寫作案例實踐及評價

基于上述“思創內生力反向激發”的重構教育設計，以新工科智能電網專業的自然科學課題“高比例光伏并網電力系統的過電壓”為例，利用DeepSeek交互式大模型人工智能，開展新工科學術寫作案例實踐，所教授的研究生利用DeepSeek實施過程如下。

（1） 在選題立意環節

導師首先給定一個大致的研究方向：高比例光伏并網系統的過電壓問題，并要求學生采用“提示詞優化的鏈式追問”方法展開探索，學生在初步提問過程中向DeepSeek提出了以下問題（如圖3所示）。

“Q1：請簡要介紹高比例光伏并網電力系統中過電壓問題的背景和主要原因。Q2：在高比例光伏并網電力系統中，過電壓問題的主要影響因素有哪些？Q3：針對高比例光伏并網電力系統中的過電壓問題，目前有哪些主要的解決方案？”

學生對DeepSeek的詳細解答進行了細分梳理，繪制了思維導圖，包括該問題的背景、影響因素及解決方案部分，提交導師查閱。

導師監督：在審閱學生的思考過程后發現，該同學在認識問題的初始階段能夠從問題背景人手，逐步由被動接受轉向主動思考，體現了一定的自主思考能力。然而，問題的挖掘深度仍有不足，缺乏對因素之間關聯性的擴展分析，這主要受限于學生的專業背景知識積累。為此，導師對學生的思考路徑提出了以下補充建議。

“J1：在光伏出力波動對過電壓的影響中，哪些具體場景或條件會導致過電壓問題加劇？請結合實例說明。J2：除了光伏出力波動，電網阻抗特性如何影響過電壓問題？這兩者之間是否存在相互作用？請詳細分析。J3：在現有解決方案的基礎上，是否有改進或創新的可能性？請提出你的設想，并說明其可行性。J4：通過以上分析，你認為高比例光伏并網電力系統過電壓問題的研究還有哪些未解決的難點？未來的研究方向可能是什么？’

同時，限于DeepSeek在專業深度上的不足，導師提供了相關的檢索關鍵詞，建議其通過專業文獻庫進一步檢索，以系統性地擴充知識脈絡。經過多輪導師-DeepSeek-學生的三元協同交互，最終確定將該問題背景下的“沖擊性過電壓控制”作為立意研究的具體切入點。

反饋評價：通過學生實施該過程后的回訪交流發現，學生在多輪追問及及時的指導下，逐步實現了從淺層知識到核心問題的深入挖掘。學生能夠從背景知識中提煉出具體的影響因素，如光伏出力波動、電網阻抗特性、無功功率平衡等，并逐步聚焦于關鍵問題，體現了問題意識的顯著提升。通過對光伏出力波動等關鍵因素的分析，學生學會了在不同場景下對問題的具化，增強了對復雜問題的理解能力，展現了深入思考能力的成長。在導師的引導下，學生開始探索不同因素之間的關聯性，逐步形成了系統化的分析框架，為后續研究奠定了堅實基礎。這一過程表明，“提示詞優化的鏈式追問”方法能夠有效引導學生從被動接受知識轉向主動建構問題，培養獨立研究和解決問題的能力。隨著專業知識的進一步積累，學生有望在課題研究中取得更深入的成果。

（二） 在方法創新環節

在確定課題的研究立意后，學生在吸收本專業背景知識下，通過DeepSeek探尋可能的跨學科融合技術，嘗試技術方法上的創新。該生對DeepSeek提出圖4中的問題。

在DeepSeek比較全面的跨學科知識啟發下，學生進一步通過文獻檢索分析向導師提交了跨學科調研報告，初步選擇了幾個可能的創新方案。

導師監督：根據其調研報告的結果分析，學生能夠在DeepSeek的幫助下初步對該問題的跨學科解決方法進行匯總，但限于其專業知識的積累，看似全面，卻無法分辨出每種方法的可行性及應用價值，以及如何與自己學科產生針對性關聯。比如，學生所提方案中材料、化學學科的相關方案技術不夠成熟，因此在與學生深入探討后，綜合決定采用物理機理分析解釋該想象的原因，再通過先進的人工智能算法、融合控制學科理論，實現高比例光伏并網系統的沖擊性過電壓控制，學生進一步執行。

反饋評價：總結學生在完成該過程中的表現變化。學生在DeepSeek的啟發下，初步形成了跨學科思維，能夠從數理學、計算機科學、材料學等多角度分析問題，并通過文獻檢索進一步深化理解。導師的反饋幫助學生識別了跨學科方法的可行性和局限性，避免了“表面全面但實則荒謬\"的誤區，引導學生聚焦于物理機理分析與AI算法結合的可行方向。這一過程培養了學生的跨學科系統性思維和知識整合能力，體現了教育自標的有效實現。此外，在分析現有解決方案的基礎上，學生嘗試提出改進設想，展現了初步的批判性思維和創造力。

（三） 在科學研究環節

學生根據研究實踐過程中所得到碎片化分析結果，利用DeepSeek初步理清研究思路，生成了圖5中的寫作邏輯框架。

基于DeepSeek提供的框架，學生結合自己的研究內容對其構架進行了邏輯支撐分析，重新調整了邏輯框架，并著重對其中的方法部分進行了填充，提交老師審閱。

導師監督：根據學生論文撰寫結果，首先發現學生能在DeepSeek的輔助下構建一篇論文的框架，但自行填充部分仍暴露出其縱向思維邏輯、橫向思維邏輯都還比較欠缺，因此針對其邏輯問題給出了修改意見，再返回DeepSeek深度打磨。其次，在其撰寫梳理過程中，DeepSeek為該問題的解決深度提供了參考思路，比如由于其機理分析缺乏關鍵因素的論證，導致逆變器控制策略的效果并不理想，研究深度不夠，因此反饋給學生，對該關鍵科學難題借助DeepSeek進行問題拆解，尋找突破口。

反饋評價：通過學生在完成該過程后的交流與反思，該模式通過DeepSeek與導師指導的深度融合，有效提升了學生的邏輯思維與問題解構能力。學生借助AI工具構建論文框架并拆解邏輯，識別薄弱環節，逐步形成系統化解決方案。導師通過評價與指導，幫助學生厘清問題層次，推動研究縱深發展。這一過程強化了學生的邏輯分析與問題解決能力，為后續研究奠定基礎。未來可進一步深化AI在邏輯訓練中的應用，持續優化學生的綜合研究能力。

（四） 能力內化環節

學生在整個學術寫作過程中，通過AI的記憶功能，記錄自己的成長過程，形成階段式反饋與輔助，包括進行總結、反思、資源挖掘。

導師監督：定期查閱階段式記錄，給予學生正面激勵，讓學生感受到自己一步步從對問題的模糊認識到設計問題、解決問題、完成表述和成果成型的全過程。在該過程中，強調學生的學習主體性，強化其在AI輔助下有方法、有途徑、有資源和有支撐的感受，為其樹立自主學習、終身學習的動力和信心。

反饋評價：過程性訪談交流表明，該教育過程通過AI的記憶功能與導師的引導，構建了以學生為中心的自主學習體系。學生反映在學術寫作的每個階段都能通過AI記錄成長軌跡，進行總結與反思，形成對自身能力的清晰認知。階段性反饋機制幫助學生從模糊的問題意識到系統化的解決方案設計，同時培養了自我監控與反思能力。導師的定期查閱與正面激勵，進一步強化了學生的內在動機，使其在AI支持下感受到學習的主體性與成就感。這一模式符合建構主義學習理論，強調學生的主動性與反思性，并通過技術工具與教師引導的結合，為學生提供腳手架式支持，幫助其逐步內化能力，樹立終身學習的信念，為未來自主學習奠定堅實基礎。

上述實施過程展示了DeepSeek在學術寫作領域激發思創內生力的高階應用價值。通過構建“導師-AI-研究生\"的三元協同交互育人機制，實現了教育模式的創新突破。綜合效果表明，該機制顯著提升了研究生的學術創新能力，其研究成果的創新性和學術價值得到明顯提升，充分驗證了“思創內生力反向激發”教育重構設計的有效性和可行性。

四 結束語

以DeepSeek為代表的AI技術為研究生教育模式改革提供了新契機與高階支持，本研究通過“提示詞優化鏈式追問-跨學科融合創新挖掘-寫作框架邏輯拆解-成長跟蹤驅動\"四大核心框架，構建了“導師-AI-研究生\"三元協同育人機制，實現了從“AI技術異化\"到“思創內生力反向激發”的教育困境破局。新工科人才培養的實踐表明，學術寫作從技術代筆向思維鏡像的轉變，為人機協同的教育生態提供了可復制的范例。

這一重構實踐的根本啟示在于教育者的角色進化。傳統教育模式下教師的知識權威地位正被AI技術解構，教育者需主動擁抱技術變革，將AI從替代性工具重塑為認知協同者。通過將基礎性工作（如文獻解析、邏輯推演）委托給AI，教育者可聚焦于高階能力培育一設計思維訓練場景、激活學生的批判反思與創新驗證能力，最終完成從“知識傳授者\"到“思維架構師\"的躍遷。

更深層的反思指向教育者的能力升級。AI技術的快速發展要求教育者同步升級核心素養：一方面需深耕學科前沿，以超越AI知識邊界的專業視野引導學生突破認知局限；另一方面需強化對學術原創性與創新性的元認知能力，在AI輔助的“技術合理性”與學生思創的“價值獨特性\"之間建立動態平衡。教育者唯有以迭代者的姿態持續進化，在技術賦能與教育本位的張力中探索新路徑，方能真正駕馭AI浪潮，構建以人類思創力為核心的教育新生態。

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