〚秦小琪 何翠〛

教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。2026年4月，教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》，提出以人工智能赋能教育整体变革，推动智能技术与教育各环节深度融合，为依托智能手段培育拔尖创新人才提供政策指引。大数据、大模型、虚实仿真等前沿数智技术能够重塑创新人才培育流程、打通各类育人资源边界、革新创新人才培养实施范式。充分发挥人工智能优势，可通过智能画像精准发掘潜力人才、人机协同打造跨域融合教学体系、数字平台联动科教产教资源、智能评价健全创新导向培育机制，持续培育更多能够攻克关键核心技术、服务新质生产力发展的拔尖创新人才，夯实教育强国、科技强国建设的人才根基。

以智能画像精准识才

构建动态遴选培育机制

拔尖创新人才培育首要在于早识别、早发掘、早培育，依托人工智能破解传统选拔“唯分数”论、静态筛选、潜力研判不足等短板。一是搭建多维智能潜质测评体系。整合学科能力、创新思维、好奇心、抗压韧性、问题洞察力等指标，运用大模型对课堂表现、科研尝试、竞赛成果、开放性探究任务进行长期跟踪分析，建立不局限于纸笔测试的人才潜质数据库，避免仅凭单次考试结果判定创新潜力。二是建立滚动式动态培育清单。依托智能平台实行周期化跟踪评估，定期更新潜力学生成长档案，对显现创新特质的学生及时纳入拔尖培育序列，对适配方向发生变化的学生调整培养方案，破除“一次选拔、终身定型”的固化模式。三是推行个性化成长导师匹配。借助智能匹配算法，改变以往随机分配、按院系硬性划分导师的粗放模式，根据学生研究兴趣、能力短板、发展目标，双向匹配高校硕博导师、企业科研专家，形成“一人一档、一人一策”的个性化培养方案，实现潜力人才与优质师资精准对接。同时搭建线上常态化沟通平台，方便导师实时查阅学生成长数据，针对性布置探究任务、开展科研指导，让因材施教从理论构想转化为常态化落地实践。

以人机协同重构教学

打造跨域融合课程体系

当前前沿科学、关键核心技术领域的攻关任务，几乎不存在单一学科独立解决的可能。但传统学科划分下，课程设置彼此割裂，跨专业选课流程繁琐、知识衔接断层，学生很难自主构建完整交叉知识体系。人工智能则为破解跨学科学习难题提供全新技术载体，依托人工智能打破学科壁垒，推动教学从标准化知识灌输转向高阶创新思维训练，夯实拔尖人才交叉创新能力根基。一是开发“AI+X”交叉微课程集群。面向基础学科、关键工科领域，围绕前沿重大科学问题设置新专题课程，利用智能知识库整合跨学科前沿文献、开源数据集、行业真实案例，支持学生自主组合课程模块，降低跨学科选课、学习的制度门槛。二是部署常态化智能探究课堂。以大模型作为创新助手，引导学生自主提出科学问题、设计研究方案；明确使用规范，防范直接依赖AI生成结论，将教学重心放在批判性论证、方案迭代、逻辑思辨等高阶能力训练上。三是建设虚实融合实验实训场景。运用数字孪生、虚拟仿真技术搭建高成本、长周期科研模拟平台，面向拔尖学生全天候开放，支持学生先行开展虚拟预实验，降低创新试错成本，拓展创新探索空间。

以数字平台联通资源

深化科教融汇与产教协同

充分发挥人工智能资源整合优势，打通高校实验室、国家重点平台、科技领军企业创新资源通道，推动人才培养与前沿科研同频共振。一是开放智能科研资源共享平台。推动高校、科研院所将闲置算力、专用数据集、仿真工具面向拔尖创新人才有序开放，设置分级访问权限，支持本科生、研究生早进课题、早进团队、早开展实质性科研探索。二是搭建校企协同创新线上工作站。依托数字平台组建跨单位联合攻关小组，由企业发布真实技术难题，组织拔尖学生组建创新团队承接课题，实行校内导师与企业工程师双指导，推动创新训练对接产业现实需求。三是构建全球前沿学术数字共同体。国际学术交流以往受地域、经费、出行条件限制，参与门槛较高。借助智能翻译、线上协同工具，可常态化组织国内外青年学者线上研讨、联合学术沙龙，推送领域前沿预印论文、国际学术会议资源，同步跟进全球领域最新研究进展，吸收国际先进科研思路，拓宽拔尖人才全球学术视野，在交流的过程中立足本土科研需求形成兼具国际视野与家国导向的创新思维。

以改革智能革新评价机制

完善创新导向激励制度

以人工智能赋能破除“五唯”桎梏，建立适配拔尖创新人才成长规律、鼓励自由探索的评价体系，营造宽容失败的创新生态。一是构建全过程创新能力数字评价档案。利用智能平台持续记录文献研读、课题调研、方案试错、学术交流、创意产出等全过程信息，改变期末一次性考核模式，更加重视创新过程中的持续投入与思维迭代。二是优化创新成果多元化认定标准。明确将高质量调研报告、创新原型、开源代码、竞赛原创方案、前沿问题综述等纳入学分与成果认定范围，借助AI辅助开展成果原创性核验，不唯期刊论文单一指标。这种多元化成果认定模式充分兼顾基础理论研究、工程技术研发、创意设计等不同方向创新人才的产出特点，借助人工智能原创检测工具对创新成果进行多维度比对核验，既有利于保障成果真实性，也能让不同领域的创新成果获得对等认可，充分释放不同类型人才的创新活力。三是健全容错导向智能预警机制。依托成长大数据动态识别学生科研焦虑、创新瓶颈，联动导师开展针对性帮扶；对于长期开展高风险前沿探索且具备完整论证过程的项目，合理延长培育周期，包容阶段性探索失败。

培育拔尖创新人才是实现高水平科技自立自强的长远大计，人工智能为破解传统育人模式痛点提供全新工具支撑，但技术始终是手段，育人为本、创新为核不能动摇。推进AI赋能拔尖创新人才培养，应当坚持人机协同、扬长避短，既要善用智能技术打通识才、育才、实践、评价全链条堵点，也要守住价值引领底线，着力培育学生独立思考能力、原创精神与家国情怀。面向未来，持续完善制度配套、优化场景供给、健全治理规范，推动人工智能与拔尖人才自主培养深度融合，源源不断培育一批心怀“国之大者”、敢于冲击科学前沿、能够解决重大现实难题的拔尖创新人才，为发展新质生产力、建设教育强国、科技强国筑牢人才根基。

本文系辽宁省教育科学“十四五”规划2025年度课题“AI赋能研究生拔尖创新人才培养质量提升路径研究（JG25DB056）”阶段性成果。

（作者分别系大连海事大学马克思主义学院副教授，硕士研究生）