生成式AI驅(qū)動的計算機類研究生培養(yǎng)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(xué)位與研究生教育教學(xué)改革課題;項目名稱：生成式人工智能驅(qū)動的計算機類研究生培養(yǎng)模式創(chuàng)新研究；項目編號：JGKT25_CO80。江蘇省學(xué)位與研究生教育教學(xué)改革課題；項目名稱：面向現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)學(xué)院的研究生產(chǎn)教融合培養(yǎng)模式研究與實踐；項目編號：JGKT23_CO65。常州大學(xué)計算機與人工智能學(xué)院教育教學(xué)研究課題;項目名稱：人工智能專業(yè)新工科人才培養(yǎng)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(lǐng)域的重要突破，正在深刻改變科學(xué)研究、技術(shù)應(yīng)用以及社會生活的方方面面[1]。以DeepSeek、ChatGPT等為代表的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，展現(xiàn)了強大的內(nèi)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(nèi)容，而且能通過深度學(xué)習模型模擬人類的創(chuàng)造性思維過程。隨著生成式AI技術(shù)的崛起，其在教育領(lǐng)域的應(yīng)用潛力日益凸顯，給高等教育尤其是計算機學(xué)科的研究生培養(yǎng)帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇[3]

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

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

常州大學(xué)開展生成式AI驅(qū)動的計算機類研究生培養(yǎng)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(fā)展提供更廣闊的空間，而且為高等教育的改革創(chuàng)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(shù)應(yīng)用與需求脫節(jié)

現(xiàn)有研究多集中于生成式AI的技術(shù)特性，對其在計算機類研究生培養(yǎng)中的具體應(yīng)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(shè)計等核心課程結(jié)合，仍缺乏系統(tǒng)化的探索。

1.1.2科技倫理教育缺失

生成式AI的廣泛應(yīng)用帶來了數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等倫理問題，但現(xiàn)有研究對計算機類研究生的科技倫理教育關(guān)注不足，缺乏針對性的課程設(shè)計和實踐項目。

1.1.3個性化學(xué)習支持不足

生成式AI在個性化學(xué)習方面具有潛力，但現(xiàn)有研究多停留在理論層面，缺乏實際應(yīng)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(xué)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(xiàn)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(shè)計基于生成式AI的實踐項目，提升研究生的創(chuàng)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(yǎng)中的應(yīng)用研究尚處于起步階段，亟需進一步探索和完善[6]。通過構(gòu)建生成式AI賦能的培養(yǎng)模式，有助于提升研究生的創(chuàng)新實踐能力，為計算機類研究生培養(yǎng)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(yǎng)中的應(yīng)用，可以豐富教育理論框架，為未來教育模式的創(chuàng)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(jié)合，可以為教育理論的發(fā)展提供新的視角。

1.2.2 實踐層面

通過構(gòu)建生成式AI賦能的培養(yǎng)模式，可以有效提升研究生的創(chuàng)新能力和實踐能力，幫助他們在科研中更好地應(yīng)對技術(shù)挑戰(zhàn)。例如，設(shè)計基于生成式AI的創(chuàng)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(yīng)用帶來了數(shù)據(jù)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(yīng)對這些挑戰(zhàn)的解決方案。例如，設(shè)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(dǎo)向與內(nèi)涵詮釋

通過生成式AI技術(shù)的深度融入，構(gòu)建適應(yīng)時代需求的培養(yǎng)模式，提升計算機類研究生的創(chuàng)新能力、實踐能力和倫理素養(yǎng)。生成式AI驅(qū)動的計算機類研究生培養(yǎng)模式總體框架，如圖1所示。

2.1 總體目標導(dǎo)向

（1）構(gòu)建生成式AI賦能的培養(yǎng)模式，推動教育智能化轉(zhuǎn)型。生成式AI技術(shù)，核心優(yōu)勢在于強大的內(nèi)容生成能力與上下文理解能力。通過技術(shù)賦能，構(gòu)建以研究生為中心、數(shù)據(jù)驅(qū)動的計算機類研究生培養(yǎng)模式，突破傳統(tǒng)教學(xué)的單一性與靜態(tài)性，實現(xiàn)教育資源的優(yōu)化配置與個性化學(xué)習路徑的動態(tài)規(guī)劃，推動教育從“標準化”向“智能化\"轉(zhuǎn)型。

（2）提升計算機類研究生的創(chuàng)新實踐能力與科技倫理素養(yǎng)。在生成式AI廣泛應(yīng)用的背景下，計算機類研究生不僅需要掌握前沿技術(shù)，還需具備應(yīng)對倫理挑戰(zhàn)的能力。設(shè)計跨學(xué)科、多場景的實踐項目，利用生成式AI工具支持研究生開發(fā)智能對話系統(tǒng)、優(yōu)化算法模型，解決復(fù)雜工程問題，強化科技倫理意識，在技術(shù)應(yīng)用中保持責任感與合規(guī)性。

圖1生成式AI驅(qū)動的計算機類研究生培養(yǎng)模式

2.2研究與實踐內(nèi)容

（1）優(yōu)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(shù)的緊密結(jié)合。在機器學(xué)習類課程中，利用生成式AI自動生成實驗數(shù)據(jù)與模型優(yōu)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(dǎo)研究生設(shè)計更貼合實際的應(yīng)用系統(tǒng)；增設(shè)AI倫理與治理等跨學(xué)科課程，探討生成式AI在科研與產(chǎn)業(yè)中的倫理風險，如學(xué)術(shù)誠信、算法透明性等問題，引導(dǎo)研究生從技術(shù)開發(fā)初期即重視倫理規(guī)范。

（2）培養(yǎng)實踐能力：智能平臺與校企合作的協(xié)同創(chuàng)新。依托生成式AI技術(shù)構(gòu)建智能實驗平臺，支持研究生開展代碼生成、模型訓(xùn)練、系統(tǒng)仿真等高階實踐。開發(fā)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(yōu)化建議；設(shè)計“ AI+ 行業(yè)”實踐項目，如與醫(yī)療企業(yè)合作開發(fā)智能診斷工具，與金融企業(yè)合作優(yōu)化風險預(yù)測模型。通過校企深度合作，將行業(yè)真實需求引入教學(xué)場景，幫助研究生理解技術(shù)落地的實際挑戰(zhàn)，提升解決復(fù)雜問題的能力。

（3）支持個性化學(xué)習：智能工具與動態(tài)反饋的精準賦能。生成式AI可為研究生提供定制化的學(xué)習支持。開發(fā)智能學(xué)習助手，根據(jù)學(xué)習進度與知識盲點，動態(tài)推薦學(xué)習資源（如論文、代碼庫、視頻教程）；構(gòu)建自適應(yīng)學(xué)習系統(tǒng)，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(chuàng)建虛擬實驗室，支持遠程操作與模擬實驗如在網(wǎng)絡(luò)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(zhàn)經(jīng)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(zhàn)（如數(shù)據(jù)隱私泄露、算法偏見加劇），設(shè)計貫穿課程與項目的倫理教育內(nèi)容。在計算機視覺類課程中，通過生成式AI合成的圖像數(shù)據(jù)集，引導(dǎo)研究生討論人臉識別技術(shù)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(shù)據(jù)來源與算法透明度。同時，開展倫理實踐項目，如設(shè)計公平性評估工具或隱私保護方案，將倫理意識轉(zhuǎn)化為可操作的技術(shù)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(yǎng)的整個過程，將技術(shù)的適配性和場景的創(chuàng)新性深度融合作為研究的重點。

針對計算機學(xué)科特點（如算法密集、實踐性強），開發(fā)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(tǒng)課程中，AI模擬多節(jié)點通信場景。突破傳統(tǒng)教學(xué)的時空限制，構(gòu)建虛實結(jié)合的學(xué)習環(huán)境。利用生成式AI創(chuàng)建虛擬導(dǎo)師，支持24小時答疑；通過大模型生成個性化項目任務(wù)書，激發(fā)研究生創(chuàng)新潛能。

2.3.2倫理教育與技術(shù)創(chuàng)新的協(xié)同發(fā)展

生成式AI的“雙刃劍”特性要求倫理教育與技術(shù)應(yīng)用同步推進，將倫理內(nèi)嵌設(shè)計和實踐導(dǎo)向的技術(shù)創(chuàng)新作為實踐的重點。

在技術(shù)工具開發(fā)中內(nèi)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(xùn)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(yǎng)研究生應(yīng)對倫理沖突的能力。例如，在開發(fā)AI推薦系統(tǒng)時，要求研究生設(shè)計機制避免“信息繭房”；在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)，強調(diào)知情同意與匿名化處理。

3研究思路與實踐過程

聚焦技術(shù)賦能與倫理協(xié)同的雙重邏輯，通過重構(gòu)課程體系、實踐場景和學(xué)習支持系統(tǒng)，探索適應(yīng)計算機學(xué)科特點的教育模式。以技術(shù)深度融人與倫理內(nèi)嵌為核心思路，強調(diào)生成式AI在編程、算法設(shè)計、系統(tǒng)開發(fā)等計算機學(xué)科核心領(lǐng)域的應(yīng)用，關(guān)注數(shù)據(jù)隱私、算法公平性等倫理挑戰(zhàn)的應(yīng)對。

3.1 研究思路歸納

3.1.1 技術(shù)賦能與教育場景重構(gòu)

生成式AI的潛力在于其強大的內(nèi)容生成與動態(tài)交互能力。針對計算機類研究生的培養(yǎng)目標，研究如何將AI技術(shù)深度融人編程、算法優(yōu)化、系統(tǒng)設(shè)計等核心教學(xué)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(gòu)建虛擬實驗環(huán)境，突破傳統(tǒng)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(nèi)嵌與技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同

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

3.2實踐過程分解

（1）課程體系重構(gòu)：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(tài)生成需求文檔與測試用例，要求研究生基于此設(shè)計可擴展的系統(tǒng)架構(gòu)；在計算機視覺類課程中，AI生成多樣化圖像數(shù)據(jù)集（如遮擋、光照變化場景），推動研究生開發(fā)魯棒性更強的識別模型。新增AI倫理與治理必修課，結(jié)合深度偽造技術(shù)濫用、自動駕駛算法責任歸屬等綜合案例，探討技術(shù)倫理的邊界與治理框架。

（2）實踐平臺搭建：虛實結(jié)合與行業(yè)對接。依托生成式AI技術(shù)，搭建支持高階實踐的虛實結(jié)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(nèi)存泄漏、并發(fā)沖突）提供修復(fù)建議，生成優(yōu)化后的代碼示例；在系統(tǒng)設(shè)計項目中，AI模擬高并發(fā)訪問、硬件故障等場景，要求研究生設(shè)計容災(zāi)方案。聯(lián)合頭部科技企業(yè)開展“ AI+ 行業(yè)”實戰(zhàn)項目。例如，與云計算企業(yè)合作，利用生成式AI優(yōu)化分布式存儲系統(tǒng)的資源調(diào)度策略；與網(wǎng)絡(luò)安全企業(yè)合作，模擬APT攻擊鏈并設(shè)計防御方案，提升研究生解決復(fù)雜工程問題的能力。

（3）個性化學(xué)習支持：動態(tài)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(xué)習路徑。在算法競賽訓(xùn)練中，AI根據(jù)研究生薄弱環(huán)節(jié)（如動態(tài)規(guī)劃、圖論）生成針對性習題，動態(tài)調(diào)整難度；在科研論文寫作訓(xùn)練中，AI分析研究生初稿的邏輯漏洞，推薦相關(guān)文獻并生成修改建議。通過生成式AI構(gòu)建虛擬導(dǎo)師系統(tǒng)，支持24小時技術(shù)答疑（如超參數(shù)調(diào)優(yōu)、分布式訓(xùn)練加速），提高學(xué)習效率。研究生在開發(fā)深度學(xué)習模型時，實時獲取超參數(shù)調(diào)優(yōu)建議或分布式訓(xùn)練加速方案，顯著提升學(xué)習效率。

（4）倫理能力培養(yǎng)：理論認知到實踐轉(zhuǎn)化。計算機類研究生的倫理教育需與技術(shù)應(yīng)用深度綁定。在數(shù)據(jù)科學(xué)類課程中，研究生使用生成式AI合成的醫(yī)療數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型時，需同步提交數(shù)據(jù)脫敏方案與倫理審查報告；在自然語言處理項目中，設(shè)計機制避免生成內(nèi)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(zhàn)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(yù)測偏差。通過此類實踐，將倫理原則轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)約束，強化責任意識。

4結(jié)語

本研究圍繞生成式AI的技術(shù)特性與計算機學(xué)科需求，通過課程重構(gòu)、平臺搭建、個性化支持與倫理內(nèi)嵌，構(gòu)建“技術(shù)-能力-倫理”三位一體的培養(yǎng)模式。通過培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)變提升研究生的技術(shù)創(chuàng)新能力，培養(yǎng)其在復(fù)雜場景中平衡技術(shù)價值與社會責任的綜合素養(yǎng)。主要工作如下：

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

（2）倫理內(nèi)嵌與技術(shù)創(chuàng)新一體化設(shè)計。傳統(tǒng)培養(yǎng)模式中倫理教育往往滯后于技術(shù)實踐。將倫理審查機制嵌人技術(shù)工具與教學(xué)全流程，通過“技術(shù)-倫理”雙軌實踐項目，強化倫理意識的技術(shù)轉(zhuǎn)化。這種“開發(fā)即治理”的模式，使倫理原則轉(zhuǎn)化為可落地的技術(shù)約束，避免了傳統(tǒng)教育中技術(shù)與倫理的割裂。

（3）虛實結(jié)合與產(chǎn)業(yè)需求的無縫對接。依托生成式AI構(gòu)建虛實結(jié)合的實踐平臺，突破傳統(tǒng)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(huán)境中積累工業(yè)級經(jīng)驗。這種“產(chǎn)業(yè)問題-學(xué)術(shù)研究-教育實踐”的閉環(huán)設(shè)計，有助于提升研究生的技術(shù)落地能力，縮短人才培養(yǎng)與產(chǎn)業(yè)需求的距離。

上述工作以生成式AI技術(shù)為核心驅(qū)動，聚焦計算機類研究生的培養(yǎng)模式創(chuàng)新，通過系統(tǒng)化的設(shè)計與實踐，為計算機類研究生培養(yǎng)提供了可復(fù)制的范式，推動了教育質(zhì)量與人才競爭力的全面提升。

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（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