依托AI技术构建储能学科研究生成长画像，精准匹配个体成长特征与发展诉求，推动育人模式从“大水漫灌”向“精准滴灌”转型。
□ 韩 梅 汪国庆
在国家“双碳”目标纵深推进与新型能源体系加快构建的时代背景下，储能作为多学科深度交叉融合的新兴领域，其产业是能源转型的关键支撑，当前正面临高端复合型人才供给不足与能力结构要求日益攀升的双重挑战。与此同时，在“新工科”建设引领下，储能方向研究生培养场景已从传统课堂延伸至实验室、企业实践及跨学科项目等多元空间，学生群体的学科背景、发展诉求与成长节奏日趋多元分化。面对这一新形势，依托数据挖掘、机器学习等人工智能技术构建学生成长画像，既是破除数据孤岛、突破单一评价维度的有效工具，更是推动研究生培养从“大水漫灌”式群体管理向“精准滴灌”式全周期个体关怀转型的关键抓手。
锚定学科特色，搭建多源跨域数据支撑体系。学生成长画像的精准度取决于数据的全面性、真实性与协同性。因此，高校须打破传统职能部门间的数据壁垒，围绕储能学科对学生“理论—实验—工程—创新”复合能力的培育要求，设计涵盖学业、科研、生活、心理等多维度的成长画像指标体系，并将学生全场景行为轨迹纳入专属数据池，实现跨源数据的标准化归集。
在数据归集层面，开展多维度精准画像。在学业维度，整合课程成绩、选课记录、考勤情况等教务系统数据，将跨专业补修课程、储能特色方向选修课等作为反映学科适应性的关键指标；在科研维度，对接实验室综合管理平台、科研项目管理及专利论文申报系统，实时采集实验操作时长、设备使用频次、课题进展节点、成果产出周期等特征数据，量化评估学生科研投入度与方向适配度；在生活与心理维度，汇集图书馆借阅、校园卡消费、心理健康测评、宿舍日常管理等数据，完整勾勒学生在校期间的行为偏好、社交模式与情绪波动轨迹。
在数据治理层面，统筹数据效能与安全合规。建立标准化处理流程，对多源异构数据进行清洗、去重、脱敏与关联转换，兼顾数据完整时效与学生隐私安全。设置研究生管理负责人、辅导员、导师分级访问权限，构建全流程、可追溯的数据安全防护机制。
AI动态建模，构建立体多维成长标识体系。高校须突破传统纸质档案更新滞后、维度单一的局限，基于统一数据池，综合运用机器学习聚类分析、时序预测及特征提取等智能算法，为每位学生构建动态迭代的成长画像。同时，紧扣储能学科人才成长规律，设计五大维度分层标识体系，确保画像兼具科学性与实用性。
一是学业基础标识。整合学生专业背景、课程成绩、跨学科知识储备与选课结构，结合测试结果自动识别知识短板与能力优势；二是科研潜力标识。综合科研项目参与情况、实验操作时长、论文专利产出与实验平台使用频率，动态研判学生对储能细分方向的科研适配度；三是行为习惯标识。依据实验室打卡、专业文献借阅、学术讲座参与情况，刻画学生科研专注时段、拓展学习偏好与自主学习特质；四是心理状态标识，结合心理量表、校园生活异常行为及学业关键节点情绪波动数据，搭建前置预警机制，敏锐捕捉科研焦虑、学业压力、社交退缩等风险信号；五是能力特长标识，基于创新创业竞赛、校企实践表现，全方位评估学生工程实践、技术攻关、团队协作等综合素养。
场景深度落地，覆盖精准育人全链条。成长画像的核心价值在于对培养场景的精准赋能。应重点围绕学业预警、个性化帮扶、职业规划三大核心场景，将画像分析结果转化为可落地的管理服务行动，真正实现“数据驱动、服务前置”。
学业预警场景借助时序分析预判潜在成长风险。针对跨专业攻读的学生，当系统监测到其连续两门核心课程作业延迟提交、阶段测试成绩持续低于预警阈值时，即在学科考试前自动向学生、导师及辅导员分级推送预警提示，并配套推送知识巩固建议清单，切实将“事后补救”转变为“事前干预”，降低学生学业挫败感与退学风险。
个性化帮扶场景依托多维画像标签智能调配培养资源。对实验遇阻学生，定向推送学术讲座与实验教学视频，并匹配朋辈帮扶资源；面向家庭经济困难学生，结合其个人能力特长精准推荐助研岗位与企业实习机会，降低普惠资助可能带来的资源错配风险。同时，构筑心理危机前置防线，当心理状态标识捕捉到持续异常信号时，系统将自动推送心理咨询预约通道，推动心理教师提前介入疏导，完善心理健康日常管理闭环。
职业规划场景结合产业发展形势与企业用人数据输出个性化发展建议。依据学生科研方向、能力优势及就业意向，智能匹配储能电池、氢能、智慧电网等细分领域岗位，定向推送实习、企业开放日及行业导师交流资源。对于立志学术发展的学生，推送高水平会议征稿与联合培养项目申报信息；面向有就业意向的学生，推送岗位技能课程与职业认证资源，确保学生职业发展路径与储能产业升级需求高度契合。
需要注意的是，推进上述AI赋能举措，必须始终坚守“人机协同、以人为本”的原则，警惕技术至上带来的认知简化与机械判断风险。严格落实人工复核制度，AI生成的预警与帮扶建议须经导师和辅导员结合日常观察进行确认与调整。同时，健全师生反馈机制，对画像维度的合理性、推送信息的有效性进行动态评估与迭代优化，确保技术理性与育人温度的同频共振，探索形成“数据支撑、人机协同、全周期关怀”的新兴能源领域高质量应用型人才培养创新路径。
（作者均系山东科技大学储能技术学院讲师）