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售后服务上门服务电话，智能分配单据：新文科观察：AI时代 高校歌剧学实验室如何做“试验”？

　　杭州6月22日电(林波 孙琳茹)2025年9月，浙江音乐学院大剧院，原创歌剧《战士之路》首演。舞台上，陈纳德与陈香梅的故事在歌声与表演中被重新讲述；台下，坐着师生，以及历史学、国际关系领域的学者。

　　没有宏大的布景，没有明星光环，有的是创作者对每一处细节的反复推敲。这部作品是浙江音乐学院歌剧学实验室协同歌剧学院等学校师生打造的大型原创剧目之一。2026年8月，该剧将再次复排。

　　这不仅仅是一场排演——在浙江音乐学院，它本身就是一个“试验”：关于歌剧如何讲述历史，关于艺术如何跨学科对话，关于新文科实验室究竟能做什么。

2025年9月，原创歌剧《战士之路》在浙江音乐学院大剧院首演。 浙江音乐学院供图

　　破壁：文科实验室的时代使命

　　在人们的惯常认知中，实验室属于理工科——那里有显微镜、粒子对撞机、代码与算法等研究设备，在科研人员的辛勤耕耘中，产出的既有对未知疆域的概念性拓荒，也不乏撬动现实的创新性成果。

　　然而当下，人工智能以不可阻挡之势重塑各领域知识生产的方式，人文社会科学也走到了一个必须“破壁”的关口——“实验室”的概念“移植”到文科领域，充满交叉性、实验性的“新文科”也应运而生。

　　艺术，亦未能游离于这场变革大潮之外。当AI生成一首歌仅需数秒，“新文科”在艺术领域便不再是简单的学科升级，而是一场触及存在本质的“认识论革命”。

　　浙江音乐学院院长、歌剧学实验室负责人王瑞指出，正是在这种思考下，当下艺术研究者的核心任务有两个：一是打破传统文科界限分明的学科壁垒，将交叉学科思维运用到艺术学领域；二是在变革中守住人文社科的“本源”，不要盲目追求技术，而是在技术与人文的交汇处，守住那些必须由人来回答的终极问题——什么是美？什么是正义？我们为何而战？

　　“技术可以模仿风格，却无法替代人的情感体验、历史理解与价值判断。文科实验室的存在，正是为了守护那些无法被算法量化的东西，并借助科技的力量，让它们焕发新的生命力。”王瑞说。

近日，王瑞接受专访现场。　孙琳茹 摄

　　立根：歌剧学为何能作答

　　2024年7月，浙江音乐学院歌剧学实验室入选浙江首批省级高校文科实验室立项建设名单。这是全国首个聚焦歌剧学的文科实验室。

　　为什么是歌剧学？因为歌剧本身就是一门“综合艺术”。它从诞生起就融合音乐、文学、戏剧、舞蹈、美术，是“多种艺术要素化合为一的整体艺术”。用王瑞的话说，这种天然的跨学科属性，使歌剧学成为新文科实验室最合适的试验田之一。

　　然而，实验室的设立并非仅仅因为歌剧的“综合”属性。作为艺术桂冠上一个最为璀璨的明珠，歌剧的发展，却始终伴随着理论的困惑——例如，歌剧的“第一性”，究竟是音乐还是戏剧？“这些都不是钻牛角尖的问题。”王瑞说，“它们直接反映在创作实践中。”

　　譬如，剧作家在创作时，如何处理音乐、念白、戏剧冲突等关系，如何避免被贴上“话剧+唱”，或者“歌曲串烧”的标签？

　　歌剧学实验室的使命，首先就是从学理上为这些“真问题”提供清晰的答案。这既是对歌剧艺术本身的追问，也是对新文科“解决实际问题”这一初衷的呼应。

4月15日，《图兰朵》演出现场一景。(浙江音乐学院供图)

　　致远：从人才培养到文明对话

　　相比于理工科实验室，新文科实验更多指向创作与实践，这一特征，在歌剧学实验室中反映的尤为明显。如王瑞所说，歌剧学实验室建立之初，便是“站在歌剧历史、歌剧实践、歌剧审美以及歌剧艺术对于人类文明进步所发挥作用的视角来规划的”——它致力于打造一个集人才培养、理论研究、创作实践、交流合作于一体的国际高水平的综合性平台。

　　在人才培养方面，歌剧学实验室坚持“以演代练”模式，让学生在原创剧目的排演中提升艺术技艺和舞台表现力，学校依托实验室还设立了歌剧学理论的硕博方向，其中博士生为浙音与兄弟院校联合培养。

　　在创作实践上，《国之歌》《李清照》《战士之路》等原创歌剧相继诞生。

　　更具深意的是实验室的国际交流功能。除定期举办国际化学术研讨会、大师班外，一批汇聚中外青年艺术家共同创作演出的歌剧在实验室的大力推动下接续上演。2024年11月，作为意大利总统访华的教育文化交流项目之一，歌剧《马可·波罗》在浙江音乐学院大剧院上演。意大利总统塞尔焦·马塔雷拉到访浙江音乐学院，并观看演出。

　　同样，今年4月，作为一项面向全球青年艺术家的项目，由普契尼母校倾情打造的歌剧《图兰朵》在世界仅选四个城市上演，中国的唯一一站便落户浙江音乐学院。该学院交响乐团与合唱团，与来自世界各地的青年演员共同完成了演出。

　　“这绝不仅仅是青年间的文化交流，它传递的是一种价值观。”王瑞表示，当理性的对话可能出现壁垒时，感性的艺术反而成为人类的“最大公约数”，“正如中美建交前，有‘乒乓外交’，也有费城交响乐团访华。音乐、艺术没有国界，也不需要翻译。它们能连接起不同民族情感交流与共情共鸣。这正是新文科实验室在文明对话中的不可替代性。”

　　从国际舞台回到当下语境，AI带来的冲击同样不容回避。王瑞认为，这种危机感是可贵的，但也要看到另一面。“当一些行业被替代时，它本质上是进步，会释放出新的空间。”那么，被释放出的新空间由谁来填充？答案是更高阶的“人”的价值。

　　王瑞说：“技术可以模仿风格、生成旋律，但它无法重现在舞台上身心交融、刹那悸动的瞬间，无法替代一部歌剧背后对历史的追问、对和平的呼唤。”

　　“未来，歌剧学实验室要成为立足浙江、服务全国、面向世界的歌剧艺术学科高地。”王瑞展望道。(完)

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　　在人们的惯常认知中，实验室属于理工科——那里有显微镜、粒子对撞机、代码与算法等研究设备，在科研人员的辛勤耕耘中，产出的既有对未知疆域的概念性拓荒，也不乏撬动现实的创新性成果。

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　　2024年7月，浙江音乐学院歌剧学实验室入选浙江首批省级高校文科实验室立项建设名单。这是全国首个聚焦歌剧学的文科实验室。

　　为什么是歌剧学？因为歌剧本身就是一门“综合艺术”。它从诞生起就融合音乐、文学、戏剧、舞蹈、美术，是“多种艺术要素化合为一的整体艺术”。用王瑞的话说，这种天然的跨学科属性，使歌剧学成为新文科实验室最合适的试验田之一。

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　　譬如，剧作家在创作时，如何处理音乐、念白、戏剧冲突等关系，如何避免被贴上“话剧+唱”，或者“歌曲串烧”的标签？

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2025年中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》指出要全面推进智能化，促进人工智能助力教育变革。以ChatGPT、Deepseek等为代表的新一代生成式人工智能大模型工具，在高等教育领域的深度应用，不仅推动教育技术的革命性变革，也孕育了新的教育理念、教育形态，教育体系的组织结构与知识生成模式也在发生深刻的变化。今年也是我国专业学位研究生设立35周年，专业学位研究生培养单位作为链接实践创新型人才与行业产业和区域发展战略的人才集聚平台，是服务国家战略与产业发展的主力军，其联合培养模式已成为实现产教融合、推动现代教育链与产业链协同创新的重要抓手[3]。近三十年来，随着产业结构的深度调整、经济发展方式的持续转型以及科学技术的快速进步，专业学位研究生教育在培养模式、培养目标、培养过程、培养主体与质量标准等方面不断调整与优化，呈现出适应时代需求、服务国家战略的演进特征。

如何借助人工智能技术推动应用型本科高校专业研究生培养模式的跨越式发展，成为高等教育高质量发展的重要关注。人工智能技术正驱动教育系统发生深层次结构性变革。芬伯格(Feenberg)在技术批判理论中强调，技术并非中性的工具，而是嵌入社会结构与价值取向的实践体系。人工智能正是这一双重属性的典型体现，它不仅以算法与算力提升教育系统的运行效率，也通过规则设定、数据逻辑与智能决策深度介入教育价值的生成机制，从而推动教育体系产生结构性重构并带来转型机遇，主要体现在以下四个方面。

一、教育系统范式重构推动培养模式从经验驱动走向数据智能驱动

长期以来，我国研究生专业学位培养在过程管理和教学组织上高度依赖导师个人经验和已有制度的安排，随着人工智能深度介入，培养范式正在从人本经验转向数据支撑，从静态规则管理走向动态智能决策，教育系统的运行方式由此被重新塑形。

在学习认知层面，人工智能将关于学习规律的研究转化为可操作的技术方案，拓展了教学干预的科学基础。已有高校通过构建“AI+科研训练”链路，利用机器学习模型持续记录和分析学生选题、查阅文献、设计方法、撰写初稿等过程性数据，在此基础上识别共性困惑和个体短板，向学生推送有针对性的学习建议和训练任务。与传统师徒制主要依赖导师个人观察与判断不同，通过基于认知规律的数据分析，有助于提高干预的精准性和时效性，让教什么、怎么教更多建立在可证据化的数据基础之上。

在培养过程层面，人工智能技术提供了新的治理工具。在校内导师、企业导师、行业机构和研究生之间，由于存在信息不对称、目标不一致、过程不透明等问题，往往会导致培养目标难以落地。目前，一些地方教育主管部门和高校，正在积极的探索构建实时监测、智能预警、靶向干预的闭环管理机制，期望通过对项目进度、导师指导行为、学生能力成长等关键指标的持续跟踪，能识别出联合培养中的风险点。

在资源配置层面，人工智能推动联合培养从静态配置走向动态优化。传统模式下，项目匹配、导师指派和实践基地选择往往依赖人工撮合，既耗费大量行政成本，也容易出现专业不匹配、资源用不好的情况。基于人工智能的智能平台，可以将学生兴趣特长、导师研究方向、企业项目需求和平台资源状况进行综合分析，形成相对优化的“项目—导师—学生—资源”组合。一些高校还支持师生依据自身需求搭建个性化智能助手，用于项目管理、文献整理、数据分析等，形成资源自适应调整的机制，使稀缺资源尽可能配置到最需要的环节和主体上。

二、教育价值链条重塑推动培养方式从分段式教学走向全周期赋能

人工智能对教育链条的深入嵌入，使专业学位研究生培养由传统的“课程—实践—就业”分段式流程，逐步演进为覆盖“认知形成—能力塑造—职业支持”的全周期赋能体系。培养逻辑从阶段性安排走向持续性支持，教育价值链条被重新连接与整合。

在能力发展的表达方式上，人工智能使学生成长轨迹得以更清晰呈现。多模态学习分析技术使学生在专业素养、思维能力、合作意识等方面的变化被可视化，从而形成更具指导意义的能力画像。例如，讯飞星火平台通过能力雷达图呈现学生的优势与短板；江苏省推进的立体成长档案系统，则将学生的知识掌握、创新表现等关键指标持续记录，为教师提供更具指向性的培养依据。这种可视化机制克服了传统评价的滞后性，使能力发展成为贯穿培养全过程的核心线索。

在产教融合环节，人工智能技术成为桥接学术知识与产业需求之间的重要环节。在现实中，英特尔公司与武汉工程大学共建的AI创新实验室，通过对企业真实场景的结构化处理，将产业问题转化为教学任务，使理论学习与行业实践建立了更紧密的关联。人工智能在处理产业数据和学术语料的过程中，提高了教学内容的情境化程度，使产教协同从形式合作走向内容共建、价值共生。

在职业发展支持方面，人工智能推动教育链条从毕业导向过渡至生涯导向。科大讯飞开发的职业导航助手，基于学生实习过程的数据生成技能画像，进而推送岗位机会与学习路径；西南交通大学通过智能分析将学位论文选题与行业需求进行匹配，为学生科研方向与就业规划提供双向支持。这种贯通学习与职业发展的数据体系，使联合培养不再局限于学业完成，而是朝向更长期的职业成长延伸。

三、教育治理体系升级推动管理机制从碎片化走向系统协同

人工智能不仅改变了教学方式和培养流程，也正在推动教育治理方式发生结构性调整。随着智能技术持续嵌入管理链条，联合培养的治理模式正由以往的部门分散、路径割裂，转向更加系统、协同和可预测的治理结构，实现了治理逻辑从经验管理向数据支撑、从事后纠偏向过程性调控的跃迁。

在多主体协同机制方面，人工智能为联合培养中的权责厘定与过程协作提供了新的制度化工具。过去联合培养中的知识产权归属、导师分工、企业参与度等问题，往往依赖沟通协调，透明度和执行力有限。随着区块链、智能合约等数字技术的应用，相关合作条款可在协议中预先固化，流程内嵌、自动执行，有效降低协作成本。例如，江苏省在政策设计中提出以智能合约明确知识产权分配规则，减少后期争议；西北工业大学构建的双导师协作预警系统，通过算法识别合作异常，提前提示潜在风险。这类改革实质上是以技术手段强化制度执行力，提高协同治理的稳定性和可预期性。

在质量保障机制方面，人工智能推动质量管理由传统的静态抽查转向动态监测。过去研究生教育质量评估多发生在学期末或培养结束时，反馈滞后且覆盖有限。智能技术的介入，使各培养环节能够持续被记录、分析与呈现。长安大学建设的教学质量监测平台实现了从招生、课程、实习到学位授予的全过程监控；西南交通大学的研究生教育驾驶舱则利用大模型对质量数据进行综合分析，为管理者提供了可视化、结构化的决策依据。这种面向过程的动态监管方式，使培养质量从结果判断逐步转向实时保障，治理的精度和响应速度显著提升。

在制度创新机制方面，人工智能的普及正在倒逼教育治理框架进行适应性改革。新技术带来的伦理规范、教师能力结构、学业评价方式等问题不断显现，使得教育制度必须及时回应并进行结构性调整。西北工业大学出台《生成式AI使用规定》，尝试在促进创新与确保学术规范之间建立平衡；江苏省将人工智能素养纳入教师资格认定标准，推动教师治理能力和专业结构迈向数字时代。这些改革体现了治理体系从被动适应技术，到主动塑造规范体系的演进趋势。

四、知识生产模式跃迁推动研究生培养范式系统性重塑

随着人工智能深度嵌入教育全过程，知识生产模式也在发生快速变化，知识生产模式的转型也必然导致研究生培养模式的变革。自20世纪中后期以来，经济全球化、高等教育大众化、知识市场扩张与研究成果商业化等趋势不断打破大学的知识垄断地位，知识生产边界趋于开放、动态与跨界。吉本斯(MichaelGibbons)等人据此提出“知识生产模式1”，即以单一学科内部、学术共同体主导、线性知识生成为特征的经典模式。然而，面对复杂应用型问题，这一模式的局限日益显现，催生了以跨学科协同和现实问题导向为核心的“模式2”。卡拉亚尼斯(EliasG.Carayannis)与坎贝尔(DavidF.J.Campbell)进一步提出“模式3”，指出知识由多元主体通过创新网络和知识集群共同创造，强调不同知识和创新范式的共存与共同进化，知识生产模式理论逐渐成型。

当前，随着人工智能、通用大模型、数据主权等变量持续嵌入知识创造过程，人类知识生产可能正迈向知识生产模式4的初始形态。随着技术驱动、价值导向与未来取向的结合，使知识生产呈现更强的开放性、融合性和预测性，并将对研究生培养体系带来四方面重塑：一是在培养目标上，逐步从强调社会适应与问题解决，转向面向未来的责任担当，要求学生具备技术伦理意识、全球视野与公共精神。二是在组织形态上，由多元合作向共创结构演化，高校、行业、科研平台与智能系统共同参与知识生成，形成更加弹性和动态的组织形态。三是在培养主体上，突破传统校企合作的二元格局，扩展为高校、政府、企业、社会组织与人工智能平台共同参与的复合体系，培养边界更加开放、角色分工更加灵活。四是在质量评价上，从强调社会有用升级到强调可信、可验、可持续，评价体系更注重价值引导、系统影响和伦理规范，形成智能驱动、多元共治、动态透明的复合标准。

这些变化显示，知识生产方式的跃迁正在成为研究生教育转型的重要内在动力，也为专业学位研究生培养提供了更加开放、灵活和面向未来的制度空间。

【作者：河南工程学院，杨乐。本文系河南省高等教育教学改革研究与实践项目(研究生教育类)《人工智能赋能应用型本科高校研究生联合培养模式改革研究》阶段性成果，项目批准号：2023SJGLX358Y】

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