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作者：张琳;陈国梁;
单位：武汉大学信息管理学院;武汉大学科教管理与评价中心;
摘要：[目的/意义]科研评价是科技创新体系的重要环节，但现行体系长期受制于价值量化异化与过程评价缺失，难以真实反映科研活动的多维价值。为揭示AI技术驱动下科研评价的新机制，并探索科学合理的实践路径。[方法/过程]构建“技术赋能—范式转型—实践路径”三维分析框架，系统阐释AI技术在科研评价中的应用潜力。基于大语言模型等技术发展背景，探讨科研过程的可追溯性、价值的可解释性和知识的可关联性，并从目标、维度与主体三个层面解析评价范式的转型逻辑。[结果/结论]研究表明，AI技术驱动的科研评价能够推动评价目标由成果计量向过程追溯延伸，评价维度由指标裁定向多维诊断拓展，评价主体由人机交互向协同决策重构。通过挖掘过程数据要素、设计动态指标体系与培育开放协同生态，可在技术理性与人文价值的协同演进中，促进科研评价从结果量化向过程赋能的持续发展。
关键词：人工智能;;科研评价;;范式转型;;实践路径
基金资助：国家自然科学基金面上项目“从测度到理解：跨学科研究的成果分类、合作模式与影响扩散研究”(项目编号：72374160)研究成果之一
