摘要: 随着人工智能(AI)技术的快速发展，心理学研究生科研创新能力的培养面临双重效应：AI技术依赖可能导致研究主体地位异化与科研责任虚化，但合理运用AI亦可突破传统研究瓶颈，赋能创新能力重塑。本文基于心理学学科“科学–人文”双维属性，提出“心理学研究生主体性科研创新能力”概念，强调研究生在科研活动中自主发现问题、分析问题及解决问题的核心能力，其本质在于学术主体性(自觉能动性与自主为己性)。研究指出，主体性能力受导师指导、个体素养与环境资源的综合影响，而AI技术通过破解思维僵局、弥补资源匮乏、优化学术对话，为解决认知局限、资源约束与交流缺失提供契机。为此，本文构建“能力训练–问题导向–技术赋能”三位一体培养路径：通过学术思维、实践与表达训练夯实基础，结合AI技术优化研究流程，平衡技术辅助与学术自主、效率提升与伦理坚守、资源普惠与个性发展，最终实现心理学研究生科研创新能力的系统性提升，服务于社会心理健康建设的战略需求。
Abstract: With the rapid development of artificial intelligence (AI) technology, the cultivation of psychology graduate students’ subjective research innovation capabilities faces dual effects: over-reliance on AI may lead to the alienation of research subjectivity and the blurring of academic responsibility, while its rational application can break through traditional research bottlenecks and empower the reshaping of innovation capabilities. Based on the “scientific-humanistic” dual attributes of psychology as a discipline, this paper proposes the concept of “subjective research innovation capability of psychology graduate students”, emphasizing their core ability to independently identify, analyze, and solve problems in research activities, rooted in academic subjectivity (self-motivated agency and autonomous responsibility). The study highlights that this capability is influenced by a combination of mentor guidance, individual competencies, and environmental resources. Meanwhile, AI technology provides opportunities to address cognitive limitations, resource constraints, and communication gaps by resolving intellectual impasses, supplementing resource deficiencies, and optimizing academic dialogue. To this end, this paper constructs a “Trinity” cultivation model integrating “competency training, problem orientation, and technological empowerment”: by strengthening foundational skills in academic thinking, practice, and expression, combined with AI-driven optimization of research processes, it balances technological assistance with academic autonomy, efficiency with ethical adherence, and resource accessibility with personalized development. Ultimately, this approach aims to systematically enhance psychology graduate students’ research innovation capabilities, thereby serving the strategic demands of societal mental health development.
1. 引言
随着我国高等教育改革的深入推进，研究生教育作为培养高层次人才的核心路径，已成为支撑国家战略发展的重要支柱。《教育强国建设规划纲要(2024~2035年)》进一步明确，要深化研究生学术学位与专业学位的分类选拔，强化科研创新能力与实践能力的考查。心理学作为一门研究人类心理与行为的学科，其研究生培养不仅关乎学科自身发展，更与心理健康服务体系的完善、社会治理效能的提升等国家重大战略需求紧密关联。《2022国民心理健康调查报告》显示，我国成人抑郁检出率达10.6%，青少年群体更高达14.8%，心理健康问题的普遍性与严峻性亟待心理学研究提供科学干预方案。在此背景下，心理学研究生的创新能力不仅是推动学科发展的内在驱动力，更是对构建健康社会、提升全民心理健康水平具有潜在价值。
当前，人工智能(Artificial Intelligence)技术的飞速发展正在影响全球科研与教育格局。在心理学领域，AI技术正在对传统心理学人才培养模式进行重构，表现出一种“双刃剑”效应：一方面隐含潜在的主体性消解风险，比如研究主体地位的异化与科研责任边界的虚化等。另一方面也辅助赋能主体性重塑契机，比如破壁研究困局、补给匮乏资源，模拟学术交流等；那么，如何在技术依赖与创新自主性之间寻求平衡，如何利用AI时代的优势来提升心理学研究生的科研创新能力，成为了当前教育研究者们关注的重要课题。为此，本文首先基于以往研究提出心理学研究生主体性科研创新能力的概念，并对其影响因素进行了分析，最后着力结合AI所提供的时代机遇，提出能力训练–问题导向–技术赋能的“三位一体”心理学研究生主体性科研创新能力培养路径，力图为研究生创新能力的培养提供新的思路。
2. 心理学研究生主体性科研创新能力
2.1. 何谓心理学研究生主体性科研创新能力
研究生主体性科研创新能力是指研究生在科研活动中自觉自主地发现问题、分析问题并解决问题的能力。这种能力不仅包括科研思维、科研实践和科研表达等外显能力，更反映了研究生在科研创新活动中的主体性[1] [2]，即自觉能动性和自主为己性。自觉能动性是指研究生在科研活动中能够独立思考、主动探索，具备内在的科研动机；自主为己性则是指研究生在科研活动中能够对自身科研行为负责，具备科研责任感与科研价值感。
在心理学领域，研究生主体性科研创新能力的培养尤为重要。心理学是一门边缘学科，其学科性质兼具科学属性与人文属性。这种学科特质决定了，开展高质量的心理学研究既要求研究者掌握严谨的数理逻辑与实证研究方法(如实验设计、统计分析)，又需要研究者具备深厚的人文社科理论素养(如现象学诠释、理论批判)。因此，心理学专业研究生的科研创新能力不仅需要驾驭实证研究技术性范式，更需要能够批判性地分析人文社科理论内容。这两个维度的能力发展，从外显形态上体现为科研思维的系统性建构、科研实践的持续性深化以及科研表达的规范性提升；而其本质内核则在于研究者是否具备驱动这些外显能力的学术主体性——即通过自觉行动完成研究设计、通过自主负责推进科研进程、通过自我价值确证实现创新突破的主体意识。唯有建立这种主体性根基，心理学研究生方能在“技术理性”与“人文关怀”的学科张力中，将科研思维的批判性、科研实践的创新性、科研表达的原创性真正转化为具有学科价值的创新成果。
2.2. 影响心理学研究生主体性科研创新能力的因素
研究表明，研究生主体性科研创新能力受导师、自身与环境三重因素的影响。导师层面，其科研能力(如方法论指导的精准度)与指导水平(如个性化培养的有效性)直接影响研究生的方法掌握程度与效率，而师德师风(如学术规范的示范作用)则形塑学生的科研价值观与责任感[3]。个体层面，智力因素(专业知识储备、逻辑分析能力)构成创新活动的认知基础，非智力因素(科研内驱力、学术韧性)则充当持续创新的动力引擎——前者决定研究者“能走多快”，后者影响“能走多远”[4]。环境层面，团队协作氛围影响知识共享深度，激励机制导向调节科研投入强度，资源保障水平制约研究设计复杂度与前沿度，三者共同塑造着创新活动的现实空间[5]。需特别注意的是，高压管理与多重要求可能催生研究生学术焦虑，窄化学术视野，抑制创造性思维的自然生发。此外，主体地位与生态价值构成两个深层调节机制：研究生在课题设计、进程把控等方面的自主权越充分(主体地位)，越能激活其学术能动性；研究成果的理论突破性与实践应用性越显著(生态价值)，越能强化其科研成就感[6]。
3. AI时代心理学研究生主体性科研创新能力培养的风险与契机
3.1. AI技术依赖隐现下的心理学研究生主体性科研创新能力消解风险
培养心理学研究生科研创新能力的关键在于激发其学术主体性。当前生成式人工智能(Generative Artificial Intelligence，简称GenAI)的快速发展在为学术研究提供便利的同时，也带来了值得警惕的学术主体性消解风险。研究生群体中逐渐显现对AI生成内容(Artificial Intelligence-Generated Content，简称AIGC)产生的依赖倾向，正从以下两个维度侵蚀着科研创新能力的培育根基：
首先，研究主体地位的异化。部分研究生正形成“中介化科研”模式——从选题构思、问题解决到论文撰写，将完整的科研流程拆解为AI工具的机械操作。当研究者将核心的学术思维活动让渡给算法系统，原本需要主体深度参与的探索过程退化为被动接收AI输出的旁观行为。这种趋势持续发展将导致研究者丧失对学术问题敏锐的感知力与批判性思考能力，最终可使学术主体意识逐渐被消解，研究兴趣与信心感也会逐渐消失。
其次，科研责任边界的虚化。心理学研究的特殊性在于其以人为研究对象，这就要求研究者必须具备双重复合责任意识：既要恪守学术严谨性，又要维护研究伦理。而GenAI是基于既有数据的概率性输出机制，本质上缺乏对现实情境的动态判断与价值考量。过度依赖AI可能导致两个层面的责任缺失：在认知层面，研究者易陷入算法茧房，弱化对复杂现实问题的辩证思考能力；在实践层面，由AI主导的数据模拟、文本生成等操作，可能引发学术真实性危机与伦理失范风险。当研究者将学术判断权让渡给算法系统时，其作为责任主体的角色定位也将随之模糊。
3.2. AI智能辅助赋能中的心理学研究生主体性科研创新能力重塑契机
在心理学研究生培养过程中，学生科研主体性的缺失有一大部分原因并非主观懈怠而是源于各类研究困境——研究灵感枯竭、学术资源匮乏、观点碰撞缺失、导师指导有限等现实瓶颈，都可能造成主体性的削弱。GenAI的深度介入，恰恰为解决上述问题，重构科研主体性提供了重塑契机。通过问题解决、资源整合与人机协同三维赋能，AI也可以演化成为激活研究者学术主体性的新型催化剂：
其一，思维僵局的破壁工具。传统研究中，研究生常因知识储备不足或跨学科视野狭窄而陷入思维僵局。基于海量知识训练的GenAI具备动态问题解决能力，其通过语义理解与逻辑推演形成的知识网络，能够有效突破传统研究的线性思维局限。这种动态化智能辅助在缩短了知识转化周期的同时，又有助于保留研究者对核心学术问题的掌控权。
其二，资源匮乏的补给平台。心理学研究往往要求研究者一方面能够设计严谨规范的实验，另一方面也能够对数据进行合理有效的处理。研究生往往会因受限于实验设备不足、数据处理能力薄弱等现实问题而选择问题价值偏低，技术方法落后的研究问题，其创新能力的发展自然受限。利用AI技术所进行的虚拟仿真实验、自动化数据分析，不仅可以为研究生提供低成本、高精度的研究支持，更在一定程度上让研究者能够聚焦核心问题，而非被技术细节束缚。
其三，学术对话的智能镜像。学术研究的孤独感易削弱研究者的持续动力。GenAI的自然语言交互特性重构了传统科研的孤独困境。研究者可通过多轮对话实现研究思路的动态校验，在“提问–反馈–修正”的循环中深化问题意识。这种全天候在线的智能交互不仅提升了研究效率，其持续的正向反馈更能维持研究者的学术热情，形成有助于主体性生长的良性循环环境。
4. 基于“三位一体”模式的心理学研究生主体性科研创新能力培养路径
既然，AI时代的到来对于培养心理学研究生主体性科研创新能力具有两重效应，那么如何才能破除AI可能带来的潜在风险，把握其创造的契机，提升心理学研究生主体性科研创新能力呢？为此，本文提出了“能力训练–问题导向–技术赋能”的“三位一体”心理学研究生主体性科研创新能力培养路径(简称“三位一体”培养路径)。“三位一体”培养路径的核心在于利用AI技术赋能学术思维训练、学术实践训练与学术表达能力训练，通过聚焦解决影响主体性成长的各种困境因素，来系统提升心理学研究生的主体性科研创新能力。这一路径的具体内涵如下(见图1)。
Figure 1. The “Trinity” cultivation pathway
图1. “三位一体”培养路径
4.1. 能力训练夯实基础
该模型第一层内涵在于三项学术训练构成三者构成研究生主体性科研创新能力的培养基础。学术思维训练聚焦批判性思考与理论分析能力的塑造，学术实践训练强化研究设计与技术操作能力，学术表达能力训练提升学术对话与成果呈现水平。三者构成科研创新能力的“三角支撑”——思维训练为创新提供逻辑基础，实践训练为创新搭建操作平台，表达训练为创新成果赋予传播效力。这种能力结构的整合性，也恰与心理学学科“科学–人文”双维属性相呼应：思维训练对应人文理论的深度解析，实践训练对应科学范式的规范操作，表达训练则通过人机协同场景构建，促进两类知识的有机融合。
4.2. 问题导向瞄准需求
该模型的第二层内涵在于其问题导向性：针对研究生理论批判能力薄弱、跨学科思维欠缺等问题，学术思维训练通过提升研究者的逻辑推理与跨学科整合能力，弥合个人层面的认知局限；针对研究生面对实验硬件不足、数据处理技术障碍有限等环境制约问题，学术实践训练通过强化研究设计与技术操作的系统性，突破环境层面的资源约束；针对导师反馈时效性不足、团队交流有限等问题，学术表达能力训练通过优化学术对话与成果转化效能，改善交流层面效能落差。
4.3. 技术赋能优化流程
该模型的第三层的内涵在于AI的赋能作用。传统上，上述三项训练的开展是基于纸本阅读(思维训练)，现实研究(实践训练)与人际交流(表达训练)。但由于受限于思维层面，环境层面，交流层面等问题的存在，以往三项训练对学生创新能力培养的现实效果有限。通过发挥AI的触类旁通，虚实结合，人机互动功能，可以增强三项训练的效能，真正起到培养学生主动性科研创新能力的作用。
4.3.1. AI赋能学术思维训练：突破个体思维的固有局限
AI赋能学术思维训练可以表现为文献的深度阅读与观点的博采众长。利用GenAI的文献分析功能(如DeepSeek、文心一言、知网研学等)与网络图谱软件(如Connected Paper)能自动生成研究领域的概念网络图，并帮助学生快速识别理论争议焦点；在思维发散层面，GenAI的跨领域知识关联功能可激发非对称性创新思维。例如，在探讨青少年抑郁的感恩干预方案时，AI不仅能够给出传统的个体干预思路，更能给出团体干预，家庭干预，环境干预等多种思路，并且在干预方法上，AI也能给出生物反馈，VR模拟等提供更具创新性的干预策略。但需要注意的是，如果个体过度依赖或者采用“拿来主义”的态度去使用AI的创意，很可能会在研究中碰壁，因为AI对于思维灵感的激发属于抛砖引玉，而非一劳永逸。
4.3.2. AI赋能学术实践训练：突破环境资源的匮乏约束
AI赋能学术实践训练可以表现为实验设计的模拟预测与数据处理的分析与指导。可以利用AI实验模拟平台，分析实验设计的信效度，训练研究设计、变量控制等核心能力，减少资源限制对创新思维的干扰；进一步，AI可以提供不同类型数据的分析思路与指导，还可以结合开源数据库中的数据用以机器学习模型训练，建构各类心理与行为预测模型，这不仅能够弥补初学者统计分析能力的不足，更为有高阶需求者开辟直接而有效的提升路径。但需要注意的是，利用AI进行的虚拟实践需要经过现实实践的检验，并且AI对数据的使用要注重数据伦理安全，因为AI模型的预测精度受限于训练数据的代表性，且数据隐私泄露还可能引发研究伦理与社会信任的双重风险。
4.3.3. AI赋能学术表达能力训练：突破沟通交流的缺失困境
AI赋能学术表达训练可搭建基础(学术写作)-进阶(互动展示)的表达能力培养体系。基础层可以依托语法检查功能与写作润色功能不断提升学生的学术写作能力；进阶层可以通过让AI模拟同行，以搭建学术互动展示场景(如毕业答辩，会议交流)，以此来训练研究生训练逻辑表达与临场应变能力。这种训练模式的价值在于创造“即时反馈–动态修正”的成长循环，使研究生在持续的价值确证中巩固科研责任感。
5. 结语
当下，AI技术为心理学研究生主体性科研创新能力的培养带来了双重影响：一方面，过度依赖可能弱化研究者的主体性；另一方面，合理运用则可成为突破传统研究瓶颈的关键助力。基于此，本文提出 “三位一体”的主体性科研创新能力培养路径，通过能力训练、问题导向、技术赋能，构建了AI时代下心理学研究生创新能力培养的新生态。
与此同时，为了避免AI的运用风险，作为使用AI的研究者还需重点关注三方面平衡：技术辅助与学术自主的平衡——避免工具替代思考；效率提升与伦理坚守的平衡——确保技术应用符合学科人文属性；资源普惠与个性发展的平衡——让AI成为支持而非标准化创新的工具。唯有如此，心理学研究才能在AI时代实现“技术理性”与“人文温度”的共生，真正服务于社会心理健康建设的重大需求。
基金项目
内蒙古自治区研究生教育教学改革项目(JGCG2023028)。