近年来，随着新污染物治理、减污降碳协同、生态修复与健康风险评估等需求的出现，环境科学与工程领域对研究生的前沿识别能力、证据整合能力和数据分析能力提出了更高要求。然而，当前研究生培养仍以课程学习和导师经验指导为主，科研方法训练普遍存在系统性不足、教学与科研衔接不够紧密、科研方法学习较为碎片化等问题，导致研究生在选题发现、研究论证和数据驱动创新方面能力提升有限[1]。

　　与此同时，AI的发展为科研训练方式的重构提供了新工具和新路径。其中文献计量学能够支持研究热点识别与学科演进分析[2]，荟萃分析有助于整合分散证据并增强研究结论的可靠性，机器学习则可用于复杂数据建模、关键变量识别以及研究结果预测[3]。这些方法共同构成了数据驱动、证据支撑、智能迭代的新型科研方法链。

　　因此，文章结合环境科学与工程专业研究生培养的现状与问题，提出AI赋能的科研方法链构建思路，尝试将文献计量学、荟萃分析和机器学习贯通起来，形成面向研究生科研训练的递进式方法体系，并讨论其在课程教学、科研训练和实践训练中的实施路径，以期为新工科背景下研究生教育改革提供参考。

　　1 环境科学与工程专业研究生培养的现状与问题

　　2 AI赋能的科研方法链构建与教学实施

　　3 结语

　　文章围绕环境科学与工程专业研究生培养中科研方法训练碎片化、课程与科研和实践衔接不足等问题，提出了AI赋能的科研方法链构建思路。文章将文献计量学、荟萃分析和机器学习作为研究生科研训练的三个关键环节，分别承担前沿识别、证据整合和数据建模功能，并进一步讨论了三者在课程教学、科研训练和实践训练中的实施路径。与此同时，文章引入AI助教与导师协同反馈机制，以及面向不同培养阶段的分层训练思路。该研究有助于推动研究生由知识接受者转向问题发现者、证据整合者和复杂问题求解者，也为环境科学与工程专业研究生教育改革提供了可参考的实践思路。

　　参考文献

　　[1] 高丹丹.生成式人工智能在研究生科研中的应用:优势、局限与对策[J].中国现代教育装备,2024(11):40-43.

　　[2] 徐家鹏,颜晓彬,朱玉春.学科交叉融合涉农人才培养研究的现状、热点和演进:基于CiteSpace的文献计量分析[J].中国农业教育,2023,24(1):52-63.

　　[3] 赵晓伟,王小雨,王艺蓉,等.人工智能赋能高校科学研究范式创新:价值、风险与进路[J].重庆高教研究,2025,13(1):9-20.

　　[4] 刘莘,温鹏博,吕恩辉,等.机器学习与模式识别课程思政探索与实践[J].大学教育,2023(10):121-124.

张辰1 李嘉玲2* 汪文军3

1. 湖南大学环境科学与工程学院　2. 中南大学建筑与艺术学院　3. 湖南工商大学资源环境学院