为深入贯彻国家教育数字化战略行动，推动人工智能技术与研究生教育教学全过程的深度融合，以课程数字化转型赋能高层次创新人才培养质量提升，学校决定启动2025年研究生AI智慧课程建设项目申报工作。现将有关事项通知如下：
一、申报条件与要求
1.课程负责人：须为我校在岗研究生任课教师，原则上应具备丰富的课程建设经验且已授课两年以上（含两年），愿意积极开展教育数字化转型相关的智慧课程工作，并对教育数字化转型有深刻理解，具备出色的教学设计与课程统筹规划能力。
2.教学团队：鼓励组建跨学科、老中青相结合的教学团队。团队成员应结构合理、分工明确，具备强烈的育人使命感和课程建设责任感，能够确保在建设周期内投入充足、连续的时间与精力。
3.课程基础：申报课程须为现行研究生培养方案内的学位课或特色鲜明的专业选修课。优先支持已积累大量优质数字教学资源（如精品视频、课件、案例库、习题库等）、并具备一定线上线下混合式教学实践经验的课程申报。
4.意识形态与质量审核：申报单位须对申报课程的建设内容进行全面政治审查与质量把关，严格落实意识形态工作责任制，确保课程内容的政治性、科学性与规范性。
5.激励政策：已获批国家或省级研究生教育相关项目（如示范课程、课程思政示范课、优秀教材等）的课程，本轮评审将予以优先考虑。另外，鼓励各研究生教学培养单位积极开展“人工智能通识课”及“人工智能应用”相关课程储备工作。后续，学校将把此类课程纳入重点培育项目范畴，予以支持。
二、课程建设标准与核心任务
为打造具有示范引领作用的高水平研究生AI智慧课程，项目建设周期截至2026年3月31日。申报课程须在建设期内达成如下建设目标：
1. 智能化知识体系构建
图谱开发：构建知识图谱、问题图谱和能力图谱。以网状结构构建知识图谱，知识图谱构建具备至少3个层级、包含不少于100个知识点（其中不少于30%的知识点进行精细化标签标注（如核心考点、研究难点、创新思维点）。问题图谱构建以知识点为导向，梳理实验项目或实际问题，实现理论与实践结合。能力图谱构建以能力目标要求，将课程能力目标进一步拆解，细化人才培养思路。
2. 沉浸式与交互式教学资源建设
多模态教学资源集成：系统建设与知识点紧密相关的多模态教学资源，除微课视频、PPT课件外，鼓励开发与使用虚拟仿真实验、交互式案例、学科前沿数字故事、专家访谈影音等新型资源。
AI资源创设：探索利用人工智能工具，辅助创建习题、虚拟助教、案例分析脚本、学术情景模拟等创新性教学材料，提升资源的适应性与交互性。
3. AI赋能的个性化学习路径与评估
自适应学习系统：基于知识图谱与学情数据分析，为学生规划个性化学习路径，实现“一生一策”的精准教学。
智能评价：利用AI开展研究性学习，实现对研究生学习报告、课程项目设计报告、学术研讨报告等智能评价；利用AI实现对学生考试成绩的智能批阅，其中习题库建设规模不少于50道，需具备难度分级并映射与知识点的对应关系。
4. 智慧教学环境应用
智慧课堂与实践：利用智慧教室、虚拟教研室等环境，开展翻转课堂、分组研讨、项目式学习等多样化教学模式。在课程中设置不少于10个高质量的讨论话题，提升学生进行深度学术思辨与协作探究能力。
5. 数据驱动的教学决策与反思
学情洞察与数据分析：通过AI大模型的动态分析与预警，能够全面了解每位学生的学习状态和行为表现，及时发现并解决学生在学习过程中遇到的问题，并实时追踪教学成效，为课程迭代提供科学依据。
6. 课程思政与学术伦理的智能化融合
引领智能化：在知识图谱与教学案例中，有机融入课程思政元素与学术伦理探讨，利用AI技术生成相关的思政案例，实现知识传授、能力培养与价值塑造的深度融合。
三、申报程序与时间安排
1.各学院（部）应高度重视，认真组织申报，并对申报材料进行初审，结合申报团队的实际条件与建设规划，签署具体、明确的推荐意见。
2.请各单位于2025年11月10日15:00前，将审核盖章后的《大连工业大学研究生AI智慧课程建设任务书》及《大连工业大学研究生AI智慧课程建设推荐汇总表》PDF版，统一报送至研究生学院教务办公室（综合楼B429）。
3.特别提醒：《任务书》电子版文件请以“学院名称-两位学院推荐序号-智慧课程名称-课程负责人姓名”格式命名。
4.所有提交的PDF版申报材料，其单位公章及负责人签名必须真实、清晰、有效，扫描件与纸质原件保持一致。
联系人：王璐 联系电话：86323292
附件2：大连工业大学研究生AI智慧课程知识图谱建设推荐汇总表 （超过一项需排序）