为深入实施国家教育数字化战略行动，加快人工智能在研究生教育领域的创新应用，积极探索推广研究生教育教学新形态新模式。教育部学位管理与研究生教育司决定组织开展人工智能赋能研究生教育应用场景典型案例的征集工作。有关事项通知如下：
一、征集目标
征集并遴选一批人工智能赋能研究生教育，成效显著、可复制推广的应用场景典型案例。征集方向包括但不限于以下场景。
（一）学科专业智能化转型。运用人工智能常态化、智能化监测学位授权点运行状态，综合分析关联数据，提升学位授权点建设与国家和区域经济社会需求的匹配度，支撑学科专业结构动态调整，赋能学科专业内涵建设。以人工智能驱动多学科交叉融合发展，打破学科壁垒，推动传统学科转型升级，催生新的交叉学科。
（二）赋能研究生培养模式改革。探索“人工智能+”交叉融合培养新模式，培养既懂人工智能又懂行业场景的复合型人才。利用 AI技术制订“一生一策”、个性化、定制化的培养计划，探索基于机器学习构建个性化学习模式。应用科学大模型和智能实验设备等，高效开展实验设计、模拟仿真、结果采集与规律推演等，引导研究生积极适应科研方式变革，熟练应用新型科研工具，提升创新能力。
（三）新形态培养要素建设。应用人工智能技术，对研究生课程目标、教学内容等进行改革创新，更新课程形态建设信息化、智能化课程。打造针对不同场景需求输出相应内容的数字教材、“人工智能+”教材等示范性新形态教材研制支持伴随式评价功能的教材。加强案例开发全流程场景人工智能应用支持，创新案例教学工具，创建更具互动性和沉浸式的教学环境。
（四）提升导师指导效能。搭建智能化、个性化的导师专业发展平台，探索“导师指导能力画像”，支撑服务导师岗位选聘、考核评价、监督激励、个性化培训等。开发导师教学、科研智能助理，辅助导师进行教研备课、课堂管理、辅导答疑、作业管理、学情分析、科学研究等，促进教学创新，提升教学效果和科研效率。智能测算师生匹配程度，服务研究生与校内外导师、指导团队的良性匹配和科学调整，建立导学关系风险预警平台，及时识别预警风险。
（五）强化培养质量保障。运用学习管理系统、智能教室系统等，对学生多样化学习场景的学业表现数据进行记录和分析，形成研究生立体成长档案。通过大数据分析、机器学习和自然语言处理等技术，为学生提供多维度的评价报告：生成立体化的研究生能力画像。利用人工智能技术开展学位论文创新性检查、创新能力评价和优秀学位论文识别等。探索人工智能赋能研究生招生、培养、就业统筹联动。构建学位与研究生教育综合治理“数字驾驶舱”，训练研究生教育专用大模型，综合运用人工智能技术提高管理服务水平。
（六）其他。其他利用人工智能技术赋能研究生教育的场景。
二、申报条件与要求
（一）申报主体为研究生培养单位。
（二）案例应具有创新性、示范性和可推广性，能充分体现人工智能在研究生培养中的应用价值，同时要遵循人工智能相关使用规范，确保安全应用。
（三）申报案例应在实际运用中取得显著效果，并具备一定的影响力和社会认可度。
三、推荐流程
（一）培养单位推荐。每个研究生培养单位推荐案例数量不超过1个。
（二）提交材料。需填写《人工智能赋能研究生教育应用场景典型案例申报书》（见附件2），录制4分钟以内案例展示视频（仅限MP4格式，大小不超过200MB）申报主体需提交详细的案例描述、实施效果证明和推广计划等相关附件材料。请于2024年11月27日前，将案例申报书、附件材料等加盖培养单位公章的扫描版 PDF 文件和可编辑版文件，以及案例展示视频通过邮箱yangyang@buct.edu.cn进行报送。
（三）学校遴选。学校将根据申报情况进行遴选，研究确定并公布推荐典型案例名单，报送教育部。
四、其他
获得推荐的案例后续需重新打印加盖学校公章。
联系人：杨阳
联系电话：010-64451373。
附件1-关于征集人工智能赋能研究生教育应用场景典型案例的通知.pdf
附件2-人工智能赋能研究生教育应用场景典型案例申报书.docx
北京化工大学研究生院
2024年11月21日
