智能时代研究生培养模式改革的探索与实践
——河南工业大学团队在《大学化学》探讨AI赋能材料与化工专业教学改革
作者与机构
本文由河南工业大学化学化工学院的李波（通讯作者）、孙旭镯、谭梦茜、马路山、曹晓雨、陈静（通讯作者）共同完成，发表于《大学化学》（univ. chem.）2026年第41卷，网络首发于2025年12月。
研究背景与目标
在“新工科”建设与人工智能（AI）技术快速发展的双重背景下，材料与化工（简称“材化”）专业的研究生培养面临传统模式与智能化需求的矛盾。国家政策如《新一代人工智能发展规划》和《“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》明确提出AI与专业教育深度融合的要求。材化专业具有多学科交叉、实验密集型的特点，传统“理论讲授+实验训练”模式难以适应“精准设计—智能制备—性能预测”的新研发范式。因此，本文旨在探索AI技术如何系统性重构材化专业硕士培养体系，解决课程设置滞后、跨学科能力不足、实践环节脱节等问题，最终培养兼具传统专业核心能力与AI技术应用能力的复合型人才。
主要改革内容与实施路径
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课程体系的三层重构
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基础赋能层：增设《AI技术与材料科学》《材料化工与数据科学》选修课，涵盖Python语言、机器学习框架（如TensorFlow）、材料信息学工具（如Materials Project数据库）的基础实践。
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专业融合层：在传统课程中深度嵌入AI案例。例如，《高等分离工程》引入机器学习优化溶剂筛选；《化学反应工程》采用神经网络构建动力学模型。
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实践创新层：开发跨学科实验模块，如利用生成式AI工具（如ghp-MOFsassemble）设计金属有机框架（MOFs）结构，结合扩散模型（DiffLinker）生成新材料候选方案。
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培养目标的范式转变
从“实验技能型”转向“AI融合创新型”，强调三大核心能力：
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数据驱动研发：通过高通量虚拟筛选（HTVS）预测催化剂性能，替代传统试错法。
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智能系统设计：基于计算机视觉的透射电镜（TEM）图像自动分析晶格缺陷。
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跨域协同创新：构建“学科交叉导师组”，整合材料学、计算机科学、工程优化等多领域导师资源。
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科研诚信与AI伦理机制
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针对AI工具滥用风险（如“AI幻觉”编造虚假数据），制定《AI技术学术使用规范》，建立“三阶审核”制度：
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AI辅助内容比例限制（≤20%）；
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AI检测工具交叉验证；
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导师人工复核核心论点与数据。
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通过问卷调查发现，100%学生使用AI辅助文献阅读，但仅2.7%用于模型生成，反映深度应用的技术门槛。
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动态化智能评价体系
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利用超星学习通平台构建能力雷达图，实时追踪“理论基础-工程思维-创新应用”三维成长曲线。
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科研阶段引入知识图谱分析，评估文献研读与课题相关性，识别知识断层。
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实践成果与学科价值
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课程建设：开发了5门AI融合课程，覆盖70%以上专业核心内容，保持学科本色。
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学生能力提升：案例显示，MOFs设计周期从数周缩短至数天，且通过AI辅助修正结构错误率降低40%。
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科研效率：AI文献分析系统使热点追踪效率提升60%，但需配合人工精读（每学期5-10篇经典文献）以避免“信息茧房”。
创新亮点
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方法论创新：提出“需求导向—问题驱动—能力映射”框架，首次系统定义材化专业AI素养的量化标准。
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技术整合：将生成式AI（如DiffLinker）引入材料设计，开发了可推广的实验案例。
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伦理平衡：通过技术约束（如查重算法）与人文引导（导师审核），实现效率与诚信的统一。
战略意义
本研究为工程教育认证背景下材料化工学科升级提供了可复制的实施范式，响应了“中国制造2025”与“双碳”战略对高端材料研发人才的需求。其核心价值在于：既避免了“技术至上”的盲目性，又突破了传统培养的局限性，最终形成“智能赋能—伦理约束—交叉创新”的人才培养新生态。
致谢与支持
本研究受河南省高等教育教学改革研究与实践项目（2023SJGLX041Y）资助。