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物理AI驱动的机械类研究生科研能力螺旋进阶研究
【摘要】 AI正在重塑制造业并驱动科研范式变革，培养兼具机械工程背景与AI素养的复合型高层次人才，这是实现装备制造业自主创新与自立自强的必然要求。针对当前研究生培养中AI创新力匮乏与学生过度依赖AI的困局，文章在梳理机械类研究生科研五项关键能力的基础上，剖析了AI对五项关键能力培养的异化作用，进而提出以物理机理为基、以AI智能为辅和以科研能力为核的螺旋式进阶模型，探索“感知—理解—建模—验证—创新”的螺旋式进阶路径，并以“机器学习+物理模型”融合预测铝合金疲劳寿命的案例验证其实效。该模型能有效增强研究的可解释性与逻辑自洽性，促进研究生科研思维的结构化演进与高阶创新能力的螺旋提升，为构建AI赋能的机械类研究生科研培养体系提供了理论依据与实践范式。
【基金】 中国博士后基金资助项目（2023TQ0145）;辽宁省研究生教改项目“工程实践能力导向产教融合专业学位研究生人才培养机制研究”（LNYJG2023114）
- 【文献出处】 大学教育 ,University Education , 编辑部邮箱 ,2026年07期
- 【分类号】G643;TH-4
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