国家教育发展规划明确：“高等教育要着力培养具有创新精神、实践能力和国际视野的高素质人才，推动教育与科技、经济紧密结合，为国家现代化建设提供有力支撑”。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。而其中，通过人工智能驱动的研究生深度学习画像所精准刻画的高质量人才培养模式，其成效优劣直接关联着国家高等教育的竞争力、影响着创新驱动发展战略的实施进程。鉴于此情形，探索人工智能助力下研究生高质量培养的创新举措，对于高校达成育人育才的关键使命、强化研究生学术追求与专业素养具有关键价值。

　　时代趋势：在新时代，研究生培养面临教育方法趋同、体系僵化、忽视个体差异等困境。人工智能驱动的研究生培养机制研究成为破局关键，其运用大数据与智能算法，深度剖析学生学习状态、兴趣与能力短板，据此定制个性化培养路径，为高等教育输送创新实践型高端人才，以适应社会与科技的快速发展，为教育发展注入活力。

　　历史传承：教育发展历程中，因材施教、追求卓越的理念贯穿始终，积累了丰富经验。如今，人工智能与研究生教育的融合，是对传统教育智慧的传承与升华，在新技术背景下回归教育本真。国家出台的教育信息化及人才培养质量提升政策，为高校借助人工智能开展研究生教育指明方向、筑牢基础，保障研究生培养继往开来，稳固国家人才优势，提升全球竞争力。

　　现实诉求：高等教育普及使研究生规模持续扩大，在保证教育质量的同时实现个性化教育迫在眉睫。基于人工智能的深度学习画像，可实时、全面监测研究生学习与综合素质发展，为高校优化教学资源、改进课程与教学方法提供精准指引。借助智能系统达成高效师生互动、学业预警及职业规划指导，推动教育公平，落实育人目标，提升教育质量与效益，满足社会对高层次人才的需求，促进高等教育从量到质的转变。

　　综上所述，人工智能驱动研究生深度学习画像与高质量人才培养机制研究是研究生教育质量提升的关键保障，是学术创新发展的强劲引擎，是高等教育现代化进程的重要推手，是国家人才战略实施的有力支撑，对于推动高等教育向更高水平、更深层次迈进具有不可替代的重要意义。

　　经过深入的调研分析和持续的观察考量，对人工智能驱动研究生深度学习画像与高质量人才培养存在的问题梳理如下：人才培养理念层面：在培养方向上，重学术成绩，轻实践能力；在培养过程里，重知识传授，轻思维培养；于考核评价时，重结果考核，轻过程监督。教育体系融合层面：针对课程设置，重专业课程，轻交叉学科；对于教学方法，重传统讲授，轻创新互动；在师资配备上，重学科专家，轻技术人才。发展规划层面：在规划制定时，重短期目标，轻长期战略；于资源分配处，重当前投入，轻持续投入；在效果评估上，重直接产出，轻潜在影响。

　　从教育机构层面来看，人工智能驱动研究生深度学习画像与高质量人才培养面临技术与教育 “割裂化” 问题。人工智能在研究生教育中的应用是一个涉及多方面协同的系统性工程，涵盖教育理念转变、教学模式革新、技术平台搭建等多种复杂任务。但许多教育机构在实际操作中，往往将技术与教育视为两个独立的部分，仅仅在原有教育模式上生硬地添加技术手段，处于简单的 “技术辅助教育” 阶段，离真正实现技术与教育深度融合的 “一体化” 模式还有很大差距。

　　从研究生个体层面分析来看，人工智能驱动研究生深度学习画像与高质量人才培养面临个人发展路径 “模糊化” 问题。研究生的成长与发展需要精准且个性化的引导，深度学习画像应助力其明确自身优势与不足，规划清晰的发展路径，为其未来的学术研究和职业发展奠定坚实基础。然而，当前基于人工智能的培养模式在为研究生提供个性化发展建议方面还存在欠缺，导致学生在面对众多学习选择和职业方向时，往往感到迷茫，难以找到适合自己的成长轨迹，不利于研究生的长远发展和高质量人才的培养。

　　紧跟前沿契合需求，革新研究生培养长效机制。主要从三个维度发力。第一，打造多元培养体系。运用分层递进模式，通过构建涵盖基础学科知识夯实、专业技能提升、创新实践能力培养、跨学科融合发展以及学术前沿探索的 “五位一体” 研究生教学培育架构，驱动研究生教育培养服务机制的创新发展。第二，拓展培养资源渠道。顺应产学研用协同创新潮流，通过深度融合高校、科研机构与企业的优势资源，搭建产学研合作平台，实现研究生教育培养服务机制的创新突破。以科研项目为纽带，让研究生在实际项目中锻炼解决问题的能力，同时促进科研成果的转化应用，提升研究生的实践价值和社会贡献度。第三，创新培养评价模式。综合运用现代信息技术手段，将过程性评价与终结性评价、定量评价与定性评价相结合，增强评价的科学性和客观性，激发研究生的学习动力和创新潜力，实现培养机制的创新变革。

　　落实精准数据管理，革新研究生质量提升机制。采用数据量化法，通过将研究生在学术研究、课程学习、实践活动等各个方面的表现纳入数据采集范围，使研究生明确自身优势与不足，实现精准化培养。同时，以数据为 “导航仪”，让研究生成为 “自我提升者”，导师和学校成为 “引导者”，有效激发研究生在学术探索、实践创新以及综合素质提升等方面的主动性和自觉性，增强研究生的专业素养、创新意识和实践能力，促进研究生更好地实现自我价值和发展目标，实现质量提升机制的创新。

　　构筑学术交流平台，革新研究生发展支撑机制。健全学术权益保障与激励机制，推行研究生参与学术会议资助、学术成果奖励等举措，切实激发研究生的学术热情和创新精神，以此不断提升研究生的学术研究水平和交流合作能力，拓宽研究生的学术视野和职业发展路径，从而实现发展机制的创新。例如，设立专项基金支持研究生参加国内外高水平学术会议，鼓励他们在会议上展示研究成果，与同行专家交流互动，促进学术思想的碰撞和知识的传播共享。

　　新时代人工智能驱动研究生教育质量提升体系，围绕高素质人才培育核心，着力优化教育教学与管理服务。从研究生、导师、培养单位三个层面构建应用机制：

　　研究生“画像－成长”动态评价机制：通过人工智能广泛采集研究生在课程学习、学术研究、实践活动及校园生活等多方面数据，利用深度学习算法深度剖析这些数据，构建全面且精准的深度学习画像。画像涵盖学术知识掌握程度、科研能力表现、实践技能水平以及品德修养等维度，动态呈现研究生的成长轨迹与发展态九游智能体育科技势，如通过分析学习数据精准定位知识薄弱点与优势领域，依据研究过程数据预测学术潜力方向。按照 “每周数据更新、每月画像优化、学期综合评估、学年总结反馈” 的流程，遵循严格的量化评价标准，确保评价过程严谨规范。借助多元监督手段，依据评估结果实施针对性帮扶与激励措施，激发研究生自我提升的内生动力，助力其全面成长，增强其未来发展竞争力。

　　导师“双责－双优”指导效能提升机制：导师承担学术指导与品德培育双重责任，并接受学术成果与综合素养的双重优化评估。借助研究生的深度学习画像，导师能够精准把握学生的学习特性与能力发展状况，从而为其量身定制更具针对性的指导策略，如根据画像中体现的科研思维特点安排合适的研究任务，依据品德修养表现适时开展品德教育引导。导师定期向学院和学生述职，学院依据评定结果将导师分层，将评定结果九游智能体育科技与导师的职业发展紧密关联，激励导师持续提升指导效能，切实履行育人使命，为研究生的成长成才筑牢根基。

　　培养单位“五维－协同”综合保障机制：培养单位打造包括教育资源配置、师资队伍建设、教学质量监控、人才培养方案优化、产学研协同发展的“五维－协同”综合保障体系。借助研究生深度学习画像，培养单位能够精准洞察学生需求与教育成效，进而合理调配教育资源，如根据学生的专业学习需求分配实验室资源与学术资料；加强师资队伍建设，提升教师运用画像指导教学的能力；利用画像数据监测教学质量，及时调整教学方法；结合画像反映的人才发展趋势优化培养方案；促进产学研深度融合，为学生提供更多实践与创新机会。高校依据教育政策法规细化考核指标与评价标准，将人工智能驱动的教育要素融入保障体系，推动培养单位精细管理、高效服务，全面提升研究生教育质量，为社会输送高质量创新人才。

　　作者：张琦，系湖南工商大学财政金融学院教授、硕士生导师；郭斌，系湖南工商大学财政金融学院金融专硕。

　　本文为湖南省教育厅教研教改项目“基于多维大数据画像的双创型课堂教学创新路径及可视化评价体系建设研究”（项目编号：HNJG－2023－0801）、湖南工商大学研究生教研教改项目“人工智能驱动研究生深度学习画像与高质量人才培养机制研究”的阶段性研究成果。