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售后服务上门服务电话，智能分配单据：首轮观察：世界杯扩军，“注水”了吗？

　　北京6月18日电 题：首轮观察：世界杯扩军，“注水”了吗？

　　记者 国璇 邢翀

　　作为扩军至48队、104场比赛后的首届杯赛，美加墨世界杯自开赛以来便伴随着“注水”争议。

　　更多球队进入世界杯，是否意味着更多实力悬殊的比赛？更多场次铺开，是否会稀释赛事的含金量？美加墨世界杯首轮小组赛在当地时间17日全部战罢，24场比赛让外界看到，扩军带来的不只是规模扩大，也让世界足球版图中更多被低估的力量浮出水面。

　　扩军不是凑数，亚足联球队先给出答案

　　本届世界杯扩军至48队后，亚足联共有9支球队参赛，创下历史新高。参赛席位的增加，不免令人怀疑：当更多来自非传统强势赛区的球队进入世界杯，是否会拉低比赛质量？这些新增席位究竟是扩大足球版图，还是制造更多陪跑者？

　　首轮比赛中，亚足联球队可以成为观察扩军成色的重要窗口，9队交出2胜4平3负的成绩单，并均取得进球。更重要的是，除了韩国队击败捷克队、伊朗队战平新西兰队，其余胜场和平局均为排名落后的亚足联球队对阵排名更靠前的欧美球队。

　　澳大利亚队以两球“零封”赛前被广泛看好、星光熠熠的土耳其队，日本队两度追平世界排名领先约10位的荷兰队，上届被冠以“最弱东道主”的卡塔尔队读秒绝平身价和排名大幅领先的瑞士队、收获队史世界杯首个积分，沙特阿拉伯队战平乌拉圭队。若不是伊朗队受场外因素影响备战，亚足联阵营球队胜绩本有望再添一场。

　　这些结果并非单纯依靠运气。本届杯赛，亚足联球队在阵型弹性、攻防转换、前场压迫和临场调整中展现出更成熟的一面。即便伊拉克、约旦和乌兹别克斯坦队首战告负，它们在场上也与对手互有攻防，并未出现外界预想中的“一边倒”局面。

　　亚足联球队绝非只是搭上扩军快车进入世界杯，而在用真实表现证明，扩大的参赛版图并不等于降低竞技成色。他们的首轮表现，至少让“扩军必然注水”的判断先被打了折扣。

　　新军并非看客，弱队也能制造悬念

　　赛制改革后，扩军质疑声未止。欧足联主席塞弗林、意大利足坛名宿科洛瓦蒂等人士公开批评，称扩军稀释了杯赛含金量，导致大量低效比赛出现。

　　世界杯之所以珍贵，正因为它长期代表着足球的最高殿堂。但足球的魅力，也恰恰在于它并不只属于少数国家和地区。

　　首轮24场小组赛中，唯一一场没有进球的0:0，出现在头号夺冠热门西班牙队与世界排名60开外的新军佛得角队之间。40岁的佛得角门将沃津尼亚以无业身份参赛，却在比赛中完成7次扑救，帮助球队拿到队史首个世界杯积分。

　　赛后，这位老将流泪称“一辈子都在渴望和梦想这样一个时刻的到来”。佛得角全队如夺冠般疯狂庆祝，与“斗牛士军团”的落寞形成鲜明对比。远在数千公里外的佛得角民众走上街头狂欢，这个西非岛国的名字，也在一夜间被更多人知晓。

　　世界杯新军约旦、乌兹别克斯坦队首秀均有进球入账，并仅以2球负于欧美强队；另一支新军库拉索队也攻破德国队球门，收获队史世界杯首粒进球。

　　此外，时隔52年重返世界杯舞台的刚果(金)队制造惊喜，面对克·罗纳尔多(C罗)领衔的葡萄牙队毫不怯场，不仅收获队史首粒世界杯进球，还以1:1爆冷逼平强敌；海地队仅以1球小负世界排名高出40余位的苏格兰队……

　　佛得角、库拉索、乌兹别克斯坦等13支参赛球队发表联合声明，强调足球并非少数国家的专属。首轮比赛证明，杯赛的更多席位并不必然等于比赛质量下降，也可能让那些长期被世界足球中心忽视的队伍，终于有机会站到聚光灯下证明自己。

　　对于那些曾长期徘徊在世界杯门外的国家和地区而言，每场比赛、每次出场、每个积分，都可能是几代球员和球迷共同等待的历史时刻。

　　巨星没有失色，世界杯依旧闪耀

　　如果说新军和弱队的表现驳斥了“注水论”，那么顶级球星的闪耀，则说明世界杯的核心吸引力并未因扩军而被削弱。每届世界杯都是巨星书写个人传奇的舞台，本届杯赛首轮，这一点依旧没有改变。

　　首战面对阿尔及利亚队，迎来世界杯“最后一舞”的阿根廷“球王”梅西上演“帽子戏法”，其世界杯总进球数达到16粒，追平德国球员克洛泽保持的纪录；他还以38岁零357天，刷新世界杯历史最年长“帽子戏法”纪录。

　　对梅西而言，这些数字本身已足够传奇。但更重要的是，他依旧展现出改变比赛的强大战力。对于志在卫冕的阿根廷队来说，梅西的状态，让外界对其前景有了更多期待。

　　面对24年前爆冷击败自己的塞内加尔队，法国队以3:1复仇，其中姆巴佩两次破门，以14粒进球登顶法国队史世界杯射手榜，还以58球加冕法国队史射手王。

　　“后梅罗时代”的另一位顶级前锋哈兰德带领阔别世界杯28年之久的挪威队重返大舞台，并在个人世界杯首秀中梅开二度，帮助球队以4:1大胜伊拉克队。他也成为队史首位在世界杯完成双响的球员，有望带领“北欧海盗”走得更远。

　　英格兰队队长凯恩同样没有缺席巨星叙事，他在本届杯赛首秀独中两元，带领“三狮军团”以4:2复仇“宿敌”克罗地亚队。凯恩也以10球追平英格兰球员世界杯进球纪录，第三次踏上世界杯舞台，他仍在追逐属于自己和球队的最高荣誉。

　　扩军带来了更多球队，也带来了更多比赛时间和进球机会。对顶级前锋而言，这无疑为冲击射手榜和历史纪录创造了更大空间。世界杯正成为新的“纪录制造厂”，而巨星们的征程，才刚刚开始。

　　扩军后的世界杯确实需要面对赛程拉长、比赛质量波动、强弱对阵增多等现实问题，但若仅用“注水”概括，显然低估了世界足球正发生的变化。至少从首轮来看，扩军更像是把世界足球的版图摊得更大，让人们看见了版图上更多生长的力量。

　　扩军后的世界杯，或许不再只是传统豪门的独角戏。更多新面孔、更多冷门、更多悬念，正共同改写这项顶尖赛事的足球叙事。(完)

今日行业报告披露重大进展首轮观察：世界杯扩军，“注水”了吗？

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　　记者 国璇 邢翀

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　　首轮比赛中，亚足联球队可以成为观察扩军成色的重要窗口，9队交出2胜4平3负的成绩单，并均取得进球。更重要的是，除了韩国队击败捷克队、伊朗队战平新西兰队，其余胜场和平局均为排名落后的亚足联球队对阵排名更靠前的欧美球队。

　　澳大利亚队以两球“零封”赛前被广泛看好、星光熠熠的土耳其队，日本队两度追平世界排名领先约10位的荷兰队，上届被冠以“最弱东道主”的卡塔尔队读秒绝平身价和排名大幅领先的瑞士队、收获队史世界杯首个积分，沙特阿拉伯队战平乌拉圭队。若不是伊朗队受场外因素影响备战，亚足联阵营球队胜绩本有望再添一场。

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　　新军并非看客，弱队也能制造悬念

　　赛制改革后，扩军质疑声未止。欧足联主席塞弗林、意大利足坛名宿科洛瓦蒂等人士公开批评，称扩军稀释了杯赛含金量，导致大量低效比赛出现。

　　世界杯之所以珍贵，正因为它长期代表着足球的最高殿堂。但足球的魅力，也恰恰在于它并不只属于少数国家和地区。

　　首轮24场小组赛中，唯一一场没有进球的0:0，出现在头号夺冠热门西班牙队与世界排名60开外的新军佛得角队之间。40岁的佛得角门将沃津尼亚以无业身份参赛，却在比赛中完成7次扑救，帮助球队拿到队史首个世界杯积分。

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　　世界杯新军约旦、乌兹别克斯坦队首秀均有进球入账，并仅以2球负于欧美强队；另一支新军库拉索队也攻破德国队球门，收获队史世界杯首粒进球。

　　此外，时隔52年重返世界杯舞台的刚果(金)队制造惊喜，面对克·罗纳尔多(C罗)领衔的葡萄牙队毫不怯场，不仅收获队史首粒世界杯进球，还以1:1爆冷逼平强敌；海地队仅以1球小负世界排名高出40余位的苏格兰队……

　　佛得角、库拉索、乌兹别克斯坦等13支参赛球队发表联合声明，强调足球并非少数国家的专属。首轮比赛证明，杯赛的更多席位并不必然等于比赛质量下降，也可能让那些长期被世界足球中心忽视的队伍，终于有机会站到聚光灯下证明自己。

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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。

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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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