资源与环境学院研究生导师AI赋能专题培训总结会顺利召开

2026年7月14日下午，为落实研究生院关于加强导师队伍建设、提升导师AI应用能力的要求，资源与环境学院在学院260会议室组织全体研究生导师参与AI能力专题培训，并召开培训总结讨论会，与会导师逐一发言，围绕AI教学科研应用等核心议题展开深入交流。

经过充分的交流与研讨，导师们形成了三点重要共识。其一，AI已成为提升教学科研效率的关键助力，师生应主动顺应技术变革，从限制AI使用转向引导其合规高效运用，借助AI在代码调试、文献分析、论文润色等环节提质增效。其二，学生过度依赖AI的现象已引发教学层面的隐忧，传统评价体系亟待革新。当前部分学生借助AI完成作业，导致平时成绩虚高、期末真实水平下滑，部分课程挂科率较之前显著上升，现有考核方式难以有效甄别学生真实能力，需通过改革考核机制倒逼学生主动思考。其三，AI应用存在多重潜在风险，需清晰界定学术诚信边界。通用大模型在专业领域存在信息质量参差不齐等问题，过度依赖AI会削弱师生的批判性思维，且当前AI使用的学术诚信界定模糊，“一刀切”的检测评价方式并不科学合理。

会上还梳理了多个典型案例。例如：某研究生过度依赖AI翻译工具撰写英文论文，未进行人工校对，导致论文语法错误多、逻辑混乱，不符合发表要求，暴露出学生过度依赖AI及AI翻译在专业领域的局限性；多位导师反馈本次培训内容浅显，仅介绍AI基本概念和简单操作，未涉及文献深度分析等实用技能，培训效果大打折扣；AI在信息科学领域的广泛应用使论文产出效率大幅提升，论文数量井喷式增长，给学术出版和评价体系带来挑战，如何平衡科研效率与学术生态健康成为亟待解决的课题。

会议最后总结强调，AI是一把双刃剑，学院师生既要积极拥抱AI提升教学科研效率，也要重建评价体系应对挑战，引导师生合理使用AI，培养批判性思维与独立思考能力。学院同时建议研究生院后续优先设置实用性强、聚焦AI实操技能的培训课程，帮助导师掌握AI工具的实际应用方法，提升培训投入产出比。未来，学院将搭建师生交流平台，分享AI应用经验与技巧，推动AI技术在教学科研中的更好应用。