摘要: 新质生产力是我国全面高质量发展的助推器，研究生教育是培养符合新质生产力发展所需人才的重要组成部分。数字化、智能化的迅速发展，给研究生教育教学不仅带来了机遇，更有诸多挑战。本文以研究生教育中化工实验研究方法与技术课程的教学为例，探索如何借助数智技术助力研究生人才培养的思路，包括促进新时期研究生人才培养体系的构建，推进教育模式变革向纵深发展，构建“数智驱动–虚实结合–智能评价”的全过程教学模式，积极响应国家教育强国号召，满足深度契合数智时代需求的人才培养。
Abstract: New quality productive forces as an accelerator for China’s comprehensive high-quality development, and graduate education plays a pivotal role in cultivating talent aligned with the demands of new quality productivity serving advancement. The rapid advancement of digitalization and intelligentization presents both opportunities and challenges for graduate education. This paper, taking the teaching of Research Methods and Techniques in Chemical Engineering Experiments as an example, explores how digital-intelligent technologies can enhance talent cultivation in graduate education. The study proposes strategies to foster the construction of a graduate talent cultivation system in the new era, advance the in-depth transformation of educational models, and establish a whole-process teaching framework of “digital intelligence-driven instruction, virtual-physical integration, and intelligent evaluation”. These initiatives align with national priorities for building an education powerhouse while addressing the imperative to cultivate talent that meets the demands of the digital-intelligent era.
1. 引言
新质生产力作为数字时代更有融合性体现新内涵的生产力，具有摆脱传统增长路径，符合我国高质量发展内涵和要求的特征。人是新质生产力生成中最活跃最具决定意义的能动主体，没有人力资本跃升就没有新质生产力，因此人才是新质生产力生成的决定因素[1]。在高等教育的人才培养体系中，研究生群体作为学术研究和专业领域的前沿探索者，不仅是推动科技创新的关键动力，更是各行业发展的核心储备力量[2]。因此，研究生成为了我国为新质生产力发展培养高素质人才的重要组成部分。
课程学习作为研究生培养体系的核心环节，承担着塑造专业素养与学术思维的双重使命。这一阶段通过系统化的知识建构和科研方法训练，帮助研究生建立完整的学科认知框架，培养其批判性思维与创新能力。数据显示，课程学习通常占研究生培养周期的30%以上，其教学质量直接决定了学生后续科研工作的起点高度。当前，我国研究生教育已进入内涵式发展阶段，必须通过优化课程体系、革新教学方法来强化这一基础性环节，只有构建起理论与实践深度融合的课程生态，才能使学生既掌握扎实的专业知识，又具备解决复杂问题的研究能力。这种“课程筑基–科研进阶”的培养模式，正是实现研究生教育从规模扩张向质量提升转型的关键抓手，也是应对国家战略需求、培育拔尖创新人才的根本保障。在数字经济与智能技术深度融合的新时代，“数智化”正重塑全球产业格局与科研生态[3]。作为核心驱动力，人工智能、大数据等技术的渗透既为学术研究开辟了新维度，也对人才培养提出了更高要求：既要强化传统学术研究能力，又要培育数字化思维、智能技术应用等新型素养。
化工实验研究方法与技术课程是化工类硕士研究生的一门学位课，该课程是利用化工过程技术与设备、实验方法学、现代测控理论等知识进行化工过程及工艺实验研究的一门课程。从课程所涉及的内容与培养目标看，该课程具有跨学科的特点，综合性、实践性较强，对学生综合能力的培养有很重要的作用。但是，长期以来，课程选课人数多，知识点散乱，实践教学缺乏，教学方法单一，学生对课程的重视程度不足等原因，导致该课程在研究生人才培养中发挥的作用不理想，更不符合新质生产力发展的人才培养需求。因此，在“数智”时代背景下，充分利用现代教学工具和手段对课程教学进行深入改革和探索，是推动教育现代化、实现教育高质量发展的必然选择。
2. 化工实验研究方法与技术教学中存在的问题
本模板仅针对采用A4纸型的论文版式。请务必确保您的论文采用A4幅面(21厘米 × 28.5厘米)进行排版。在数字经济规模预计突破50万亿美元的2025年背景下，我国“十四五”数字经济发展规划将数字化人才培养列为战略重点。然而，《化工实验研究方法与技术》作为化工类研究生重要课程，正面临知识体系更新滞后的结构性矛盾。该课程本应系统介绍化工过程涉及的实验技术与方法论，但在当前技术迭代加速的产业环境中，教材内容更新周期已显著落后于技术发展速度。以分子筛催化剂表征技术为例，2025年国际期刊已普遍采用原位X射线光电子能谱与人工智能辅助数据分析相结合的新方法，而现行教材仍以传统BET比表面积测定，甚至碘吸附值、亚甲基蓝吸附值等作为主流内容。这种滞后性导致课程内容与产业需求出现约2~3代的技术代差，一方面对后期论文的研究工作没有任何有价值的启发和指导，更重要的是使得毕业生在入职新能源材料、低碳化工等前沿领域时，需要接受一定时间的二次技术培训。更值得关注的是，课程中涉及智能微反应器、数字孪生仿真等新兴技术的教学占比不足20%，远低于欧盟“地平线计划”化工课程35%的基准线[4]。这种知识供给与产业需求的不匹配，不仅削弱了高等教育对战略新兴产业的支撑作用，更可能影响我国在绿色化工、智慧工厂等关键领域的国际竞争力。
研究生教育作为国家创新体系的核心枢纽，其能力培养维度直接关系到新质生产力的发展效能。教育部2024年调研显示，当前化工类专业课程对数字孪生建模、智能决策系统等关键能力的覆盖率仅为37%，远低于德国亚琛工业大学等国际顶尖院校68%的水平。这种能力缺口在《化工实验研究方法与技术》课程中表现尤为突出：受限于实践教学场地和设备数量，大部分的实践环节被迫采用“参观演示”模式。例如在反应工程实验模块，学生多通过视频观摩流化床反应器操作，而非亲自完成数字孪生模型构建与参数优化。这种“重理论轻实践”的教学模式，导致研究生在解决实际工程问题时，表现出明显的三维能力缺陷：数字化建模工具(如Aspen Plus、COMSOL)的操作能力不足；跨学科知识整合(化工–数据科学–自动化)的系统思维缺失；面对多源异构工程数据时的分析决策能力薄弱。这种能力缺陷直接制约了毕业生在智能工厂运维、碳足迹全生命周期管理等新兴领域的岗位适应性，与《中国制造2025》对过程工业数字化人才的战略需求形成结构性矛盾。要突破这一困境，亟需将数字化技能深度嵌入传统实验教学中。
3. 数智驱动课程改革途径的探索，助力高质量人才培养
3.1. 数智化促使课程内容优化及教学模式革新
根据选课学生的专业特点，将课程内容主要分为4大部分。第1部分重点强调实验室安全。通过数字孪生体模拟实验设备操作流程，如气体钢瓶安装，在零风险环境下训练规范化操作，降低实操阶段的事故率；运用VR技术构建危化品泄漏、火灾等高风险场景的虚拟环境(如高校典型的实验室安全案例)，使学生通过全景交互体验事故后果，突破传统教学的抽象性局限。第2部分是实验设计，实验设计是攻克学术难关的关键步骤，旨在解决所发现的问题。在设计过程中，必须综合考虑多方面可行性，以确保科研问题的解决，这涵盖理论可行性、技术方法可行性、试验条件可行性、财力人力可行性以及对试验结果的初步预期等多个方面。同时，还应预先规划好可能出现的风险及应对措施，如补救措施和纠偏措施，以确保实验的顺利进行。该部分教学主要针对实验设计过程中使用的软件进行模拟操作，该部分采用项目化教学方式，借助企业典型案例、高质量论文中的实验设计内容有针对性地设计模拟项目，通过最新实验设计软件进行模拟操作。第3部分为实验数据处理，该部分内容除了有效数字的理论内容学习外，更多的是根据不同的检测项目测试结果进行数据的处理。其中数据处理通用软件为origin，可利用数智化教学工具演示操作；而对其他不同的检测分析项目适用的专用软件，以小组任务方式，由同学们演示操作，这个过程不仅能培养学生的合作能力，表达能力，更重要的是主动探索意识的培养。第4部分为论文写作，基于课程内容的设置，主要是针对前两部分实验设计及实验数据处理等进行的总结和分析，与专门的论文写作课程有一定的差异。因此这部分内容重点集中在由实验及实验数据搭建论文框架及论文的基本写作方法两方面。数智技术在写作建议，语法检测等方面发挥了巨大作用，但是该部分需要特殊关注数智技术在论文写作中伦理问题，守住学术底线。
上述课程内容采用模块化架构建立综合性线上教学资源库，系统整合课程教学全链条资源。资源库以“基础工具–核心技能–拓展应用”为逻辑主线，包含六大功能板块：1) 实验工具板块提供SPSS、Origin、Python等常用软件的安装包、汉化补丁及版本兼容说明，配套分步骤操作视频(含快捷键标注)；2) 方法指南板块涵盖t检验、方差分析等12类实验设计的标准化流程图解，以及异常数据处理规范；3) 案例库按环境、材料、化工等学科分类收录100+典型实验报告模板，含教师批注版和优秀范例；4) 理论强化板块采用“知识点卡片 + 3D动画演示”形式解析误差、置信区间、显著性水平等抽象概念；5) 自主训练系统包含分级习题(基础/提高)和自动批改功能，错误题目自动关联知识点回溯；6) 互动答疑板块整合历年学生问题库和教师视频解答。资源库实施动态更新机制，每学期依据软件迭代和教学反馈调整内容。通过个性化学习路径设置和资源智能推送，有效支持混合式教学课堂和差异化教学需求。
3.2. 数智化助力多模态交互式虚拟实训系统建设
数智技术通过多模态感知融合与虚实交互机制，正在重构实践/实验教学体系[5]。依据本课程的特点，首先，通过Aspen Plus与COMSOL的协同仿真平台，突破传统实验室的物理限制，实现高危/高成本实验的场景复现——例如超临界萃取实验和纳米合成材料实验项目中，学生可安全操作超临界CO2萃取(压力30~50 MPa)或纳米复合材料的微波合成(升温速率200℃/min)，系统实时呈现微观相变过程与介电损耗热分布云图，这种“做不可做之事”的特性使教学边界得到了有效扩展。其次，智能难度调节系统构建了螺旋上升的能力培养路径：以精馏实验为例，初级任务仅涉及乙醇–水体系的塔板数计算，中级任务引入苯-甲苯共沸物的萃取精馏流程设计，而高级挑战则需处理含固体悬浮物的反应精馏动态控制，每个层级均配备基于知识图谱的缺陷诊断模块，当系统检测到学生连续3次在相对挥发度计算出错时，会自动推送包含交互式相图绘制工具的强化训练包。更重要的是，数字孪生技术赋予教学过程“时空折叠特性”：通过实验过程的全息记录与变速回放，学生可反复观察填料塔内气液两相流的脉动现象(如液泛临界点的涡旋形成过程)，结合热力学数据与流场动画的叠加显示，使传质–反应耦合效率等抽象概念的认知准确率提升。这种多模态交互系统已在课程中建成4个标准模块，后续将开发电解水制氢的等离子体界面反应、生物制药的连续结晶等前沿项目，最终形成覆盖“基础认知–综合设计–创新研究”三阶能力的虚拟实训矩阵。该虚拟教学系统在提升学生数字素养的同时，显著增强了多维能力发展，包括批判性思维、协作学习与创新实践等核心素养。
3.3. 智能评价
教学评价作为教育体系的核心环节，在宏观层面为教育资源配置提供科学决策依据。在微观层面则形成双向反馈机制：对教师而言，通过多维度的教学行为数据分析，可精准定位教学薄弱环节，实现个性化专业发展；对学生群体而言，特别是学习动机不足的个体，基于学习轨迹大数据生成的动态评价报告，既能客观反映认知发展水平，又能通过智能算法识别潜在优势，形成“评价–激励–潜能开发”的良性循环。这种融合教育测量学与人工智能技术的智能评价体系，不仅突破了传统评价的时空局限性，更通过数据建模实现了教育评价从静态判断到动态优化的范式转变，为创新型人才培养提供了技术赋能的新路径[6]。
本课程探索的评价体系通过构建“监测–预警–反馈–改进”的形成性评价闭环，实现教学质量的动态优化。该系统的核心架构依托课程知识图谱与教学资源库的双重数据支撑：知识图谱精准解构课程的能力矩阵(包含知识点关联度、认知层级分布及核心素养映射关系)，而教学资源库则整合了校本化的教学设计、数字习题库及多模态学习素材。基于此，系统通过智能算法对学生的过程性评价数据(包括课堂互动频次、作业错误模式、测试表现曲线)进行多维度分析，自动生成三类分级预警机制——在目标达成维度，当班级60%以上学生未通过某知识点形成性测验时，触发红色预警并推送补救教学方案；在教学方法维度，通过NLP分析学生评教文本的情感极性，对满意度持续低于阈值(如3.5/5.0)的教学模块启动黄色预警；在学习风险维度，则利用LSTM神经网络预测个体学生的挂科概率，对风险值>70%的案例实施蓝色预警并生成学情诊断报告。教师端会实时可视化这些预警信号，并配套提供差异化干预工具包：针对方法有效性预警，自动匹配过往的成功教学策略；针对学习风险预警，则生成包含错题归因分析和个人进步曲线的激励性评语模板。督导体系采用“智能虚拟督导 + 学科专家督导”双轨模式，虚拟督导通过抓取教学平台的全流程数据(包括课件更新时间轴、讨论区语义网络、测验难度系数波动)，每周生成教学质量热力图；人工督导则侧重开展基于预警信号的靶向听课，采用FIAC课堂教学分析框架对预警课例进行编码观察。最终所有评价数据汇入课程教学知识库，通过强化学习算法持续优化预警阈值和推荐策略，形成“评价–改进–再评价”的螺旋上升机制。这种融合学习科学与数据智能的评价范式，既保障了教学诊断的时效性(24小时内完成80%的预警响应)，又通过个性化反馈促进了师生的协同发展。
4. 结束语
在数智技术迅猛发展的时代背景下，研究生教育正面临前所未有的机遇与挑战。人工智能、大数据等新兴技术的深度应用，为创新人才培养模式提供了广阔空间。当前，本课程正积极探索基于数智技术的多元化培养路径：通过智能教学平台实现个性化学习路径定制，结合虚拟仿真技术提升实践教学效果，将AI、VR等前沿技术深度融入培养体系。同步建立基于数据分析的客观评价机制，以动态反馈激励学生自主成长，形成“技术驱动–能力提升–科学评价”的良性循环。这些创新举措不仅突破了传统培养模式的时空限制，更通过持续优化教学资源配置、动态调整课程内容，有效提升了人才培养的精准性和适应性。未来，我们将继续深化数智技术与教育教学的融合创新，重点培育具有跨学科视野、创新思维和实践能力的高层次人才，充分发挥“人”的能动性，为新质生产力的发展注入强劲动力。这一探索过程将始终秉持“技术赋能教育、创新驱动发展”的理念，在保持教育本质的同时，不断推进研究生培养质量的提升。
基金项目
辽宁省研究生教育教学改革研究项目(LNYJG2024087)；辽宁科技大学本科教学改革项目(2025年“数智”赋能“1 + 3 + 2”育人体系的人才培养模式探索与实践——以化工仪表课程为例)。