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拉伸能治肌肉痛？医生：应遵循“温、慢、稳、呼”四个关（键字）
不少人习惯于在运动把拉伸奉为缓解肌肉酸痛的“灵丹妙药”。但事实上，盲目的、不加分辨的拉伸，往往适得其反，甚至会加重不适感。
必须承认，拉伸并非全无裨益，对某些类型的肌肉酸痛，它确有缓解之效。高强度运动之后，肌肉内乳酸聚集并伴随轻微肌纤维受损，由此引发延迟性酸痛。在这个阶段，轻柔而科学的静态拉伸，能够加速局部血流的循环，推动代谢废物的排出，使紧绷僵硬的肌肉得到舒展。
然而，拉伸的效力有着明确的边界——它适用于良性的、功能性的肌肉疲劳，却难以化解病理性的痛感或组织损伤。尤其在下述情形下，拉伸不仅徒劳，还可能带来更深的伤害：
肌肉急性拉伤或撕裂时，肌纤维已经受损，任何额外牵拉无异于在伤口上施压，只会让炎症和损伤进一步加剧。骨折或关节扭伤等严重急性损伤，在急性期应遵循制动与保护的首要原则，拉伸显然属于错误的处置方式。流感和登革热等感染性疾病引发的全身肌肉酸痛，源于全身性的炎症反应，局部拉伸自然无济于事。至于低钾血症、甲状腺功能减退、多发性肌炎等代谢性或自身免疫性疾病导致的肌痛，其根源在于身体内在机能的紊乱，必须依赖针对性治疗，绝非物理拉伸所能解决。
简言之，拉伸擅长缓解“累”出来的酸胀，却无法治愈“病”出来的疼痛。而即便是看似简单的拉伸，也存在诸多误区，稍有不慎反而徒增受伤风险。
例如，在肌肉尚未充分激活、体温偏低时强行拉伸，犹如拉扯一根冰冷的橡皮筋，极易造成肌纤维撕裂。研究指出，腘绳肌与股四头肌等大肌群在这种状态下尤为脆弱。也有人抱着“越痛越有效”的错误信念持续施压，这无疑是最危险的认知偏差。拉伸应当带来舒适的牵拉体验，一旦出现锐痛，便意味着组织结构已超出承受极限，须立刻终止动作。
更何况，长期或过度拉伸会使韧带松弛，削弱关节稳定性，增加扭伤概率。对于骨质疏松的老年人，不当拉伸甚至可能诱发应力性骨折。极端情况下，剧烈运动后的深度拉伸还可能诱发横纹肌溶解症，这一状况需要紧急医疗干预，不可掉以轻心。
科学的拉伸，讲究“温、慢、稳、呼”四字要诀。所谓“温”，即热身先行——拉伸前应进行5至10分钟低强度有氧运动，如快步走或慢跑，使肌肉温度上升至理想水平。运动前适合做动态拉伸，如抱膝前行或高抬腿，运动后则宜采用静态拉伸。所谓“慢”，即动作须缓慢而有节奏，将肌肉缓慢延展至可感知牵拉但无痛的位置，保持15至30秒，重复2至4组。所谓“稳”，即维持核心稳定与脊柱中立，例如坐姿体前屈时应保持腰背挺直，自髋部向前折叠，避免弓背，以保护腰椎。所谓“呼”，即呼吸配合，通常呼气时缓慢加大拉伸幅度，吸气时保持不动，全程切勿憋气。
面对肌肉不适，拉伸不应当是首选方案。合理的处理应分阶段推进。急性期应立刻停止诱发疼痛的活动，用毛巾包裹冰袋敷于患处，每次15至20分钟，每日可重复数次，以求减轻肿胀和疼痛。同时可用弹性绷带适度包扎协助消肿，并将受伤部位抬高至心脏水平以上，促进静脉回流。需要特别提醒，急性期严禁拉伸、热敷或深度按摩，这些操作都会加剧内出血和肿胀。
待急性炎症与肿胀消退，可过渡为热敷（每次15至20分钟），并开始轻柔的静态拉伸与低强度活动，也可借助泡沫轴进行温和放松。
若出现以下情况，应立即停止自行处理并前往医院：疼痛剧烈或持续一周以上未见缓解；夜间静息痛干扰睡眠；伴随发热、不明原因体重下降或全身乏力；出现明显肌肉无力，如抬不起肢体或行走不稳。
李明礼 上海市第一康复医院疼痛科副主任医师
功能特点
超九（成受访）大学生将AI作为“全能学伴”
一项最新调查揭示，超过九成受访大学生已把人工智能当作全方位的“学习伙伴”融入日常学业。与此同时，83.24%的受访者认为，高校亟需建立针对AI学习工具的使用准则，以明确边界、规范行为。
在受访者反馈的AI辅助学习痛点中，57.07%的人遭遇过AI提供错误答案或知识过时，从而对学习产生误导；48.06%的人坦言过度依赖AI导致独立思考能力、解题技巧乃至写作水平明显退化；40.50%的受访者承认自身惰性滋长，不愿再主动钻研或独立完成任务；27.91%的人对AI使用边界感到模糊，担心无意间触碰学术伦理红线；29.84%的受访者缺乏科学使用方法，仅仅把AI当作应付作业的工具，未能高效利用其潜力；另有15.41%的人指出学校缺乏明确的AI使用规范，导致考核评价标准含混不清；仅有3.39%的受访者表示未遇到明显问题。
来自西安工业大学汉语言文学专业的周雨枝，早已将AI嵌入专业学习的每一个环节。“把课本章节发给AI，几分钟内就能提炼出常考的名词解释和简答题，并压缩成精简的背诵材料，省去了熬夜整理笔记的功夫。”预习陌生理论时，她会先让AI拆解概念，再对照课本逐项查漏补缺；撰写文学评论前，她借助AI生成多套写作框架，经过对比优化后独立梳理出行文脉络；复习古代文学时，AI协助她编写记忆口诀、厘清文学史的时间线；在“美学概论”期末备考阶段，她把课程PPT“喂”给AI，系统迅速拆分各章节核心考点、辨析易混概念，并按考试题型整理出简答题的背诵素材，最终她顺利通过了这门难度颇高的专业课。
周雨枝的体验绝非个案。近日，中国青年报·中青校媒围绕AI与大学生学习话题发起了问卷调查，共回收有效问卷1032份。结果显示，98.55%的受访大学生曾在学习中使用AI工具，其中47.09%几乎每天都用，34.98%每周使用3至5次，仅有1.45%几乎不借助AI辅助学习。
从预习到备考，AI俨然成为大学生不可或缺的“学习搭子”。就读于山东石油化工学院英语专业的宋浩云自称是AI的重度使用者。从单词翻译、课文解读到英语作文，AI几乎贯穿了他全部专业课学习。“最初我只用AI查长难句翻译、核对单词释义，觉得能省去翻厚重词典的时间，慢慢就养成了习惯。”
中青校媒的调查数据显示，辅助完成作业是受访大学生使用AI最核心的场景（65.41%），包括拓展解题思路、优化答题逻辑、补充素材案例等；62.02%的受访者将AI应用于课程学习，如整理课堂笔记、拆解重难点、答疑解惑等；52.62%的人用AI进行课前预习，50.68%的人用于文献检索、论文框架搭建、数据分析、文案润色等，45.16%的人用于备考，31.88%的人用于构思课程演讲、设计作品方案等。
西安航空职业技术学院飞行器数字化制造技术专业的刘佳豪，已经摸索出一套专属的AI助学模式。由于飞行器制图、飞机装配、机身结构力学等专业课程难度较大，大量晦涩的航空术语和复杂的力学计算让他难以独自消化。于是，他尝试将多种AI工具组合起来作为学习助手：课前看不懂装配图纸与理论知识时，AI帮忙拆解难点；课后AI汇总课堂笔记、规整实训报告格式；编写程序陷入瓶颈时，他借助AI查找参考代码。在一次飞行器装配相关课程的作业中，AI帮他理清了整套结构力学计算逻辑，但他坚持只借鉴思路，建模、演算、数据验证全部独立完成。“AI只能辅助理论学习，线下零部件装配实操无法被工具替代。”
调查显示，在使用AI学习时，25.48%的受访者“仅作为思路参考，自主完成全部核心内容”，36.43%的受访者“借助AI整理素材，核心内容自主创作”，26.74%的受访者“让AI生成初稿，本人大幅修改完善”，9.59%的受访者“小幅修改AI生成内容后直接使用”，1.74%的受访者“直接使用AI生成的完整内容，几乎不修改”。
北京联合大学考古专业的王珺阳，在资料处理等学习场景中会使用AI。由于考古学科需要研读大量古籍文献、考古报告及外文研究资料，人工检索、整理和翻译效率极低，她通常用AI批量精读考古报告、检索文献，辅助翻译外文资料，并整理出土器物的铭文、题记和相关文字档案。
谈及AI对学习的最大帮助，调查显示，66.38%的受访者认为可以“节省时间，高效整理笔记和学习资料”，54.17%的受访者认为可以“突破思维局限，拓宽解题和创作思路”，48.45%的受访者借助AI“辅助专业学习，助力数据处理和翻译等专业任务”，另有48.45%的受访者看中AI“精准答疑，快速攻克个人不懂的知识点”。
“AI辅助学习是一个必然趋势。”清华大学社会科学学院党委书记、教授孟天广认为，未来的社会需要具备AI使用能力的人才，学生应在读书期间接受与AI协同的训练；其次，AI的知识广度能拓宽学生的知识储备，在信息爆炸时代，知识的丰富性和多样性对创新更为重要；其三，AI将学生从繁杂事务中解放出来，让他们有更多时间处理更具创新性的工作。“AI时代，教育系统需要重塑，需要与AI兼容，与AI共生。”孟天广说。
然而，“越用越不会自己想了”的AI依赖症正在蔓延。在宋浩云日常的英语写作和口语训练中，AI的介入更为深入。“现在我口语练习全程靠AI模拟对话，一旦脱离工具，和真人面对面英文交流时经常卡顿，基础句式都要反复停顿思考。”在一次期末专业基础测试中，他的完形填空和翻译题失分严重，复盘后发现，因为长期不自主拆解句子、积累语法，基础理解能力持续下滑。
“AI会直接给标准答案，我懒得深究背后的语法逻辑、文学背景，知识点看完就忘，根本没法真正吸收。”宋浩云还曾抱着侥幸心理，用AI完成整篇课程论文润色，被老师指出同质化严重。
调查显示，长期使用AI辅助学习后，49.03%的受访者承认“遇到问题习惯性依赖AI，不愿自主钻研”；47.38%的人感到“过度依赖AI导致知识点理解肤浅、记忆不深刻”；44.09%坦言“自主解题、文字创作等核心学习能力逐步退化”；35.95%的人“滋生惰性，主动学习意愿大幅降低”；30.43%的人感到“创作思维受限，过度依赖AI固定模板，缺乏创意与特色”。
刘佳豪也曾因依赖AI付出代价。一次编程作业中，他直接照搬AI生成的代码，最终结果和实测数据完全不符。更令他警醒的是思维层面的改变——长期依赖AI后，遇到难题他第一时间就想索要完整答案，渐渐失去了独立验算、分步推导的耐心。“如果一碰到力学计算、编程难题就等着AI给出完整答案，长期放弃自主推导，等到实训出现装配偏差、程序报错等真实问题，自己根本没有独立排查的能力。”
调查显示，在使用AI学习的过程中，57.07%的受访者遭遇过“AI答案存在错误、知识点滞后，误导学习”的问题。周雨枝就有过这样的“翻车”经历。学习古代汉语时，AI曾混淆两类虚词的用法，释义与教材完全不同，如果直接背诵AI整理的知识点，考试中就会答错。
孟天广用三种角色形容AI与大学生的关系——学习工具、学伴和挑战者。AI帮学生找资料、做数据分析，是学习工具；陪伴学生共同成长，培养人机协同能力，是学伴；但AI也在消解学生对真实社会的体验和理解，“依赖AI会让学生远离现实社会，减少其对真实社会过程的亲身体验，是对学生能力培养和价值塑造的挑战”。
孟天广提醒大学生警惕AI在学习环境下的过度使用。他表示，一是基础知识、思维方式和认知框架的构建若过度依赖AI，可能出现基础不牢的现象，影响内在认知和思维结构的形成；二是部分学生在尚未掌握学习方法、欠缺自主学习能力时，过度使用AI，很难习得与AI协同的能力；三是“巨人版”AI的出现容易打击学生的自信心，产生“反正AI做得比我好，让它来做”的心态；四是过度使用AI会让学生沉迷虚拟世界，理解真实社会的意识和处理复杂性的能力被削弱。“AI时代，更要让学生做田野调查，进入真实场景，加强实践教育。”孟天广说。
如今，“踩过坑”的刘佳豪会主动约束自己的AI使用习惯：“AI只作为思路参考，所有数据核算、工艺分析、程序调试都必须亲手完成。”周雨枝也确立了自己的准则：只向AI索要写作思路，正文内容全部自己动手，“把AI当作整理资料、拓宽思路的学习帮手，但绝不能依赖它代替自己独立思考与原创表达”。
在王珺阳看来，使用AI学习时出现独立思考退化、惰性增强的问题，根本原因是本末倒置，把AI当成了“代做工具”；而AI从“答题工具”转向“学习协作者”的关键，就是分清使用边界。
调查显示，仅33.53%的受访大学生“能够规范、适度合理使用AI辅助学习，严守学术底线”；52.71%的人“基本清晰，但偶尔会模糊使用尺度”；12.69%的人“不太清晰，难以界定什么情况属于合理AI辅助学习”；1.07%的人“完全不清晰，随意用AI完成各类学习任务”。
孟天广介绍，清华大学在去年推出了《清华大学人工智能教育应用指导原则》，向学校教师和学生提出了使用AI的相关要求——教师教学和学生写作业时，需标注清楚哪些内容由AI辅助生成。在孟天广看来，这份指导原则“积极而审慎”——既认识到AI赋能教育教学的必然性，又强调学生应当掌握使用AI的边界，在学会如何用的同时能用得好，并始终保持自身独立性、创新性和自主性。
那么如何才算“用得好”？“第一要问得深，与AI对话不能浅尝辄止，要在对话中不断聚焦、深入、形成新的增量。其次，要体现批判性和反思性，对AI输出的结果要有批判意识和反思态度，甚至要与AI辩论，同时对AI常常‘讨好用户’的倾向保持警惕。第三，要习惯性地对AI生成结果进行交叉验证。第四，建立连续深度的对话习惯，要学会积累历史记录，不断训练、培养自己的AI。”孟天广解释，在评价学生合理使用AI时，他更在意内容的深度及效度——“深度，指学生与AI的对话是否深入、聚焦、有增量；效度，指的是通过AI辅助，学生是否最终转化成了自身的能力提升”。
调查显示，近六成受访大学生表示他们所在的学校对AI使用规范方面仍停留在“口头提及”阶段，缺乏系统性指导。此外，83.24%的受访者认为学校有必要制定AI学习工具使用规范——其中33.14%的人认为“非常有必要，明确边界能规范学习行为”，50.10%的人认为“有一定必要，可适当参考”。
调查同时显示，65.70%的受访者希望“开设AI学习课程，分享思路拓展、资料整理等正向使用方法”，51.45%的人希望“优化作业考核方式，减少机械抄写、背诵类任务，侧重思维考察”，43.12%的人希望“明确AI使用红线”，27.03%的人希望“开展主题教育，杜绝AI代做作业、学术造假行为”。
刘佳豪观察到，不同课程的老师对学生使用AI的标准有所不同——理论课老师允许借助AI梳理知识点，实训、课程设计老师则管控严格，只允许参考思路。“比起简单出台硬性禁令，学校更应该开设AI规范使用专项培训，结合专业特点，教会学生合规使用AI，清晰划分参考内容与独立完成内容。”
谈及对AI工具的期待，周雨枝希望未来能生产出适配汉语言文学、语言学等文科专业的专属AI工具，减少知识点与教材不符的错误，增设文本梳理、考点归纳等功能；工具内部设置提醒机制，主动引导学生独立思考，配套简易的AI辅助内容标注，贴合大学生预习、复习、课程作业全场景需求。刘佳豪希望AI弱化直接输出完整标准答案的功能，改用引导式提问、分步提示的模式，倒逼学生自主推导，真正从“答题神器”转变为启发学习的协作者。
（文中周雨枝为化名）
中青报·中青网记者 刘俞希 程思 西安外国语大学 王鸿超 西安工业大学 莫宇萱
使用说明
多所{高校宣布停招学硕，研究生招生考试改}革纵深推进
近年来，我国研究生招生体系改革不断向纵深推进。国务院最新印发的《教育发展“十五五”规划》（下称《规划》）强调，要着力锻造卓越研究生教育，完善学术学位与专业学位研究生在选拔、培养及评价环节的差异化机制，创新探索“博士+硕士”双学位培育模式，并强化导师队伍能力建设。《规划》同时提出，需加强基础学科、交叉学科以及战略紧缺领域在本科、硕士、博士阶段的贯通式培养。
此外，《规划》明确指出，要稳健推进研究生考试招生制度的变革。麦可思研究院分析认为，这标志着在研究生教育规模历经持续扩张后，招考改革正将重心转向“选拔机制优化”，其内涵涵盖分类选拔体系的构建、初试环节的革新以及复试评价标准的完善等多个维度。
值得关注的是，学术学位与专业学位的分类发展近年来已步入快车道。早在2020年的全国研究生教育会议上，便确立了未来高层次学术创新人才将主要依托博士教育培养，硕士阶段则侧重应用型人才，即以专业学位硕士作为培养主体的方向。同年出台的《专业学位研究生教育发展方案（2020—2025）》进一步设定了明确目标，即硕士专业学位研究生的招生规模需提升至硕士研究生招生总规模的约三分之二。
据媒体报道，北京理工大学研究生教育研究中心主任王战军指出，随着高等教育毛入学率的持续攀升，社会对专业型人才的渴求已远超学术型人才，这必然倒逼招生考试制度作出相应调整。他预测，未来学术型与专业型研究生考试有望采取分别命题的方式；同时，专业型研究生的复试环节可引入行业专家参与，着重评估考生的实践操作能力，而学术型研究生则更侧重于考察其知识储备的广度、学术追求及创新潜能。
与此同时，近期国内多所高校相继宣布停招学术学位硕士。例如，上海交通大学数学学院于6月24日发布通知，决定自2027年起不再招收数学专业的学术学位硕士研究生。浙江大学则于6月15日由超过十个学院联合公告，明确2027年仅招收全日制专业学位硕士。而复旦大学数学科学学院在4月发布的消息中阐述道：“依据我院人才培养规模及结构调整的规划，自2027年起将停止招收学术学位硕士研究生（专项计划除外）。‘国家优秀中小学教师培养计划’等专项将继续按既有要求通过推免方式招收硕士生。学院还将积极扩大博士研究生招生规模，主要以招收直接攻读博士学位的研究生为主。”
从整体趋势来看，部分双一流高校愈发倾向于将学术型人才培养的重心转向直博及硕博连读模式。近年来，多所高校的直博生推免名额大幅增加，目的在于为有志于科研的学生开辟一条更为直接且连贯的学术研究通道。对高校而言，缩减学术学位硕士规模亦是优化培养结构的必要之举。
此外，《规划》还特别提出探索“博士+硕士”双学位的人才培养模式。去年12月，国务院学位委员会已印发《“博士+硕士”双学位项目试点设置管理办法》，允许试点高校自主设立此类项目，支持博士生在攻读博士学位期间，同时研修另一学科专业的硕士学位。今年以来，北京理工大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、北京交通大学、南京大学、山东大学等众多高校已纷纷启动相关项目，鼓励博士生辅修人工智能等新兴领域的硕士学位，以拓宽复合型人才的培育路径。
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拉伸能治肌肉痛？医生：应遵循“温、慢、稳、呼”四个关（键字）不少人习惯于在运动把拉伸奉为缓解肌肉酸痛的“灵丹妙药”。但事实上，盲目的、不加分辨的拉伸，往往适得其反，甚至会加重不适感。必须承认，拉伸并非全无裨益，对某些类型的肌肉酸痛，它确有缓
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