DeepSeek赋能拔尖创新人才培养的理论逻辑与实践路径
- 关键词：
- 来源：
- 中国知网
- 类型：
- 学术文献
- 语种：
- 中文
- 原文发布日期：
- 2025-03-06
- 摘要：
- 人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑全球教育体系，尤其是在拔尖创新人才的培养领域，DeepSeek作为新一代的大语言模型不仅在知识整合、个性化学习支持、高阶思维训练等方面提供了突破性的技术赋能，还通过智能化手段推动教育体系的重构，其核心目标是构建适应未来科技与社会发展需求的拔尖创新人才培养体系，使学生具备跨学科知识整合、批判性思维、自主学习能力以及全球化视野，从而满足国家在关键领域的人才需求。本文通过对Deepseek赋能拔尖创新人才的理论逻辑与实践路径的探讨，进而系统性提升国家拔尖创新人才的培养质量。首先，DeepSeek在拔尖创新人才培养过程中具有四大核心价值意蕴：跨学科知识整合与创新思维跃迁的智能融通、自主学习进阶与高阶认知建构的个性导航、智能创新生态构建与科研范式变革的协同共进、全球知识互联与国际竞争力提升的视野拓展。其次，DeepSeek的赋能逻辑主要包括智能赋能、认知赋能和生态赋能：智能赋能侧重于课程整合与高阶思维培养，优化知识体系结构，推动学生从被动学习向自主创新转变；认知赋能通过智能学习分析实现差异化教学，塑造创新素养，提高人才培养的精准性和适应性；生态赋能强调协同育人环境的建设，打通高校、科研机构、企业之间的资源共享机制，形成拔尖创新人才成长的系统性支撑体系。最后，在全球科技竞争加剧的背景下，我国拔尖创新人才的培养需要进一步加强，因而DeepSeek赋能拔尖创新人才培养的实践路径包括：一是构建智能化评价体系，利用精准测评与创新驱动优化人才选拔机制，推动能力导向的教育评价改革；二是实施智能辅助教学，通过深度个性化学习与高阶认知训练，强化拔尖创新人才的思维塑造；三是打造智能科研生态，推动人机协同创新，促进跨学科合作与前沿研究范式转变；四是加强实践创新驱动，提升从知识生成到技术转化的链条，推动人工智能在现实问题解决中的应用。未来，DeepSeek可进一步优化智能技术应用，提升人才培养体系的精准性与适应性，为破解拔尖创新人才培养的结构性矛盾提供了系统性解决方案，为教育强国和科技强国建设提供有力支撑。
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