西安交通大学研究生课程“十五五”建设

高质量发展专项计划

（西交研〔2026〕95号）

为深入贯彻《教育部关于改进和加强研究生课程建设的意见》《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》《教育部关于深入推进学术学位与专业学位研究生教育分类发展的意见》《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》《专业学位研究生教育发展方案》《“人工智能+教育”行动计划》等文件精神，特制定本行动计划。

一、总体要求

（一）指导思想

以立德树人为根本任务，以国家战略需求为牵引，以体制机制创新为动力。充分发挥学校统筹与学院主体实施的双重作用，汇聚高水平师资与优质科教资源。深化课程改革，强化高阶性、交叉性课程建设，深入推进科教融汇与产教融合，持续优化课程结构与内容，全面提升研究生的科研探究能力、创新实践能力和职业发展能力。

（二）基本原则

战略引领。坚持“四个面向”，紧密对接国家重大战略与科技前沿。强化基础研究主力军作用，着力培养原始创新能力与批判性思维；课程内容主动对接“卡脖子”关键技术、国家重大民生保障工程与中国特色哲学社会科学体系建设的复杂实际问题。

分类卓越。形成学术学位与专业学位课程分类建设、分类评价、特色鲜明、品质卓越的课程新格局。学术学位课程彰显前沿性、创新性、高阶性与挑战度，强化研讨式教学和科研方法训练；专业学位课程锚定实践性与职业性，深化产教融合，推广案例教学。

交叉创新。打破学科壁垒，深化学科交叉，依托优势学科群，建设跨学科融合课程体系，创新课程形式和内容，推动知识体系重构，培育新质生产力，服务现代产业体系升级。

数智赋能。推进人工智能与教育教学的深度融合，推动课程数字化转型，探索教学新形态，支撑教育评价创新，实现规模化因材施教与个性化学习。

（三）主要目标

到2030年，建成分级分类的课程体系，打造一批高水平特色课程群，探索课程教学新形态，构筑人机协同教学治理新范式，形成“本硕博贯通、科教融汇、产教融合、数智化支撑”的课程新生态。

二、构建分级分类课程体系

（一）建立分级跨段贯通的智能查重去冗机制。围绕本硕博层级分明、能力进阶的分级培养要求，规范建设学科核心课，利用AI向量检索等技术，建立跨学段课程内容查重机制，精准识别冗余与重复内容，实现课程删冗去重，设计递进式的课程体系。

（二）建立分类需求导向的动态响应机制。围绕学术学位与专业学位的分类培养要求，利用学科知识图谱等智能工具，动态响应国家需求、科技前沿动态与行业就业诉求，缩短学与用之间的落差，设计差异化的课程体系。

（三）构建多元多维的闭环评价体系。坚持多元主体与多维评价，运用AI与大数据分析技术，评估课程体系的合理性与适配性，以动态评价结果驱动培养方案调整、课程内容更新与教学方法改进。

三、打造高水平特色课程群

（一）遴选研究生精品示范课程。择优遴选100门研究生精品示范课程，并支持其升级为数智赋能课程。重点从公共基础课、专业核心课等必修课程中遴选，鼓励学科交叉课程、校企协同课程、新形态课程、全英文课程及体美劳课程参评。

（二）布局前沿交叉与方法类特色课程。构建深度融合多学科方法论的前沿交叉课程群，围绕新工具、新方法、新技术建设方法类课程群。实行学校师资和企业专家相结合的授课模式，积极推行0.5/1学分，课程内容年度更新。

（三）实行课程目录准入准出管理。建立新增课程严格准入制度，严把教师资格，严审教学内容与考核方式，尤其加强专业学位课的论证审查。建立课程年度预警与准出制度，根据多元多维评价筛选预警课程清单，开展专项“说课”，优化调整或淘汰课程。

四、探索课程教学新形态

（一）推进项目驱动式实践教学。引入企业“卡脖子”技术难题、政府咨询课题或实验室在研课题，实行“课程即项目、项目选真题、真题必真做”的小班教学模式。企业专家深入参与案例教学与课程考核。鼓励课程考核与专业技术能力认证的有机衔接。

（二）拓展数智赋能教学方式。支持利用通用大模型等AI工具生成课程图谱、虚拟仿真实验案例，研发并应用教学与科研智能体，鼓励建成智慧慕课。开展线上线下混合式教学，线上借助AI学伴与课程图谱完成基础学习，线下聚焦重难点解析与科研实践；线上模拟高危、高成本实验，线下专注数据分析与成果研讨。

（三）创新师机生协同学习模式。打破学习时空与学科边界，充分利用数字化平台与多元数据资源，构建无界课堂，倡导学生从被动接收转向主动采集。引导学生围绕复杂问题主动搜集、筛选、整合知识要素，构建个人知识库，自主规划学习路径，形成“师-机-生”协同的采集式学习新模式。

五、构筑人机协同教学治理新范式

（一）实现教学质量精准诊断。建设“智能督导平台”，利用多模态数据采集与分析技术，对课堂教学实施全过程、伴随式监测。推动督导评价从主观抽样向客观全量转型，生成标准化督导报告，为教师提供教学诊断与改进参考。

（二）培育AI+教育典型应用场景。鼓励学院围绕教、学、管、评、研等五大领域开展人工智能试点应用，含智能备授课、教研、答疑、测评、AI学伴等应用服务。遴选一批典型应用场景案例，以点带面，推动人工智能技术与教育教学的深度融合。

六、组织实施与保障措施

（一）坚持学校统筹顶层设计。行动计划由研究生院统筹管理，负责项目发布、立项与过程管理。学院负责项目初审与推荐，严把政治关、学术关和质量关。本计划为五年规划，分批立项。立项项目须按年度完成研究建设并应用于校内外教学。

（二）夯实学院主责建设阵地。学院是课程建设的主体责任单位。各学院应充分认识课程建设在研究生培养中的核心地位，切实转变“重科研轻教学”倾向，把课程建设纳入学科建设整体布局、顶层规划，为课程建设提供必要条件和政策支持。

（三）加大专项经费投入力度。学校对研究生课程建设立项项目给予专项资助，用于支持教学改革研究、课程资源开发、AI赋能建设及师资培训等相关支出。

（四）强化成果激励导向作用。遴选认定的校级精品课程将按年度给予学院绩效奖励，获批立项的课程视同为校级教改研究项目，给予教师相应的经费资助。已认定的校级课程思政精品课程，可优先推荐参评校级精品课程。对建设及应用效果突出的课程团队予以表彰和宣传，并优先推荐申报省级及以上教学成果奖与教学类表彰。

西安交通大学研究生院

2026年7月21日