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售后服务上门服务电话，智能分配单据：别等被“控制”才醒悟！“疗愈”课遇到这 4 个危险信号，赶快跑……
大家上网时经常可以看到各种各样的疗愈课、成长营，甚至线上线下都可以参与。
那这些课程到底有什么不同，我们又该如何识别这些课程的“套路”，避免被骗呢？今天就来详细了解一下！
不管名字怎么变，
运行方式有“套路”！
高控制的“灵修”完全可以有各种各样的名字，比如能量疗愈、身心灵工作坊、女性成长营、亲密关系疗愈、创伤释放课程、财富显化课程、领导力觉醒训练、家族业力清理、前世回溯、呼吸疗愈营等。它也可能被包装成闭关、静修、内观营、徒步营、访学营，甚至披上企业培训、亲子教育、心理成长的外衣。
要想不被骗，首先不要被花里胡哨的培训名称忽悠。当然，有些冥想、瑜伽、呼吸训练，确实可以作为放松、运动或注意力训练的方式。规范的心理健康服务，本身也会帮助人理解情绪、改善关系、提升生活质量。可大家还是要注意：如果对方不是帮助你，而是要让你服从谁，甚至把某些说法和解释当做你人生困惑的唯一答案，那就有风险了。
很多人之所以跟高控制灵修班产生了交集，是因为其日常生活中存在着比较明确的痛苦之处——失恋、失业、病痛等等，这个时候恰恰人更容易放下警惕。人要在痛苦中寻找出口，这很正常，也能理解，但问题在于，有些组织正是借这些痛苦靠近人，再利用人的脆弱，让其成为被压榨的对象。
先接触，再控制！
网总是一点点“张开”......
高控制的“灵修”团体很少一开始就要求参与者彻底拜服。它通常会采用一些比较低的门槛来吸引人加入，比如免费直播、公益讲座、低价体验课、微信群引流一类，一开始的话术也装得挺温暖：你太累了；你值得被看见；你只是还没有真正爱自己。
这些话本身的疗愈性质没啥问题，也的确会击中人在心理上的真实痛点，受其影响并不能说明什么，很多人真的生活压力挺大，所以需要找到一个能够休憩的地方。
可后面的一系列解释就会逐渐跑偏了，比如说焦虑被说成频率太低，人际冲突被说成“业力纠缠”，身体不适被说成排毒、清理、升级。其结果往往就是参与者还要付费参加更多的课程，更深层的疗愈，接触更高频的能量，以及接受所谓“导师”的亲自点化，进入核心弟子圈层，或者参加高阶闭关。费用越来越高，时间投入越来越多，甚至还会随着个人隐私越来越暴露，导致参与者反复评估如果退出了，会不会还要承担其他风险。
与此同时，导师可能还会要求参与者开始公开讲述创伤，在群体内汇报情绪体验，拉亲戚朋友入伙，靠自残的形式来维护导师形象，并逐渐把“信众”的身份当成自我认同的一部分。总之就是投入越多，退出越难。
这 4 类信号，见到就跑！
在对灵修团体、邪教等群体进行的研究和干预工作中，常会用到 BITE 模型。所谓 BITE，分别指行为控制、信息控制、思想控制和情感控制，这 4 个刚好也对应需要我们主动提高警惕的四类信号。
1 行为控制
行为控制，也就是对方是否已经开始接管你的行为举动和日常生活。
需要警惕的信号包括：长时间课程、深夜仪式导致的睡眠不足；用净化、排毒、提升频率的名义控制饮食；要求长时间静坐、呼吸、哭喊、跪拜、忏悔；在极度疲惫、情绪激动、身体透支之后，继续要求你承诺、报名、转账或公开承诺及分享；用集体压力推动你参加更多活动、做义工、拉人头。
疲劳会削弱人的判断、抑制和反思能力。一个人在睡眠不足、情绪高涨或身体透支时，更容易顺从权威，也更难冷静评估自己正在经历什么。若某个课程总在你最累、最激动、最脆弱的时候让你做重大决定(比如大额转账)就要注意了，这就是非常明显的红灯。
2 信息控制
信息控制，也就是你所参与的培训和社群是否主动限制你接触不同声音。比如不鼓励查看外部资料，不允许看外界评价该组织的新闻，把媒体、家人、朋友、医生、心理咨询师的关心和疑虑看做阻碍你进步的障碍；要求你只听导师解释；要是有人提出疑问，就被移出群体或公开羞辱。
其实真正可靠的帮助，通常经得起比较、查证和询问。如果一个体系要求你只能听它自己给自己施加的解释，那它保护的很可能是某种虚假的权威。
3 思想控制
思想控制，也就是对方是否会替你解释生活中的一切。你提出疑问，是因为还没打开心门；你想离开，是小我在反抗；你生病，是业力没有清理；导师做了不靠谱的事、说了不靠谱的话，那是你层次不够，看不懂 Ta 的安排。
如果某种解释系统存在“怎么说都有理”的特点，看上去没准天衣无缝，但很可能从底子上就不成立。一个真实的解释系统往往有局限性、成立的前提条件，世上并无“万能理论”。
4 情感控制
情感控制，也就是对方是否利用羞耻感、恐惧感和安全感捆人。常见做法包括让人公开忏悔、暴露隐私；暗示不花钱买课就是不为自己的人生负责；吓唬参与者一旦离开会回到全是麻烦的生活中；重申只有“这里”才是真正的家，用安全感绑架参与者；把退出者说成叛徒、堕落者。
这类控制特别隐蔽，它未必真的在人身上绑了根绳，但它实实在在地给人套上了隐性的镣铐，让人无法抽身。要是一个地方总忽悠你，让你越来越相信自己的真实感受，那它其实并没有支持你，而是在绑架你。
如果你正在参加某个疗愈课、成长营、工作坊或身心灵成长团体，可以通过下面这些问题自查一下，以规避风险：
我是否越来越不敢在群体内提出疑虑和问题？
我是否越来越害怕受到其他成员的批评？
我是否被要求在疲惫、激动或脆弱时做重大决定？
是不是有人建议我远离我的亲友？
我会不会因为不报名、不分享、不服从、不付费而感到羞耻？
这个团体是否允许我暂停和退出？
导师如果犯过错，他有没有承认自己的错误？
如果我要离开，是否会被恐吓或羞辱？
如果以上多个问题的答案都让你不安，那很可能不是你的问题——而是这个环境和组织有问题。
真正有益的支持与资源，应当能让人更好地回归现实生活，更深入地理解自己，也更能够保持与家人、朋友、社会资源和专业的心理及医疗资源的联系。反过来说，当一个地方让你问不能问、停不能停、走不能走，那建议你主动求助、尽快跟它一刀两断。
策划制作
作者丨叶壮 心理学者、中国心理学会成员
苏静 国家二级心理咨询师
审核丨樊春雷 中国科学院心理研究所副研究员 中国心理学会会员
策划丨张林林
责编丨张一诺
来源：“科普中国”微信公众号
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来源：“科普中国”微信公众号
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】