各研究生培养学院：

为主动适应人工智能快速发展对高层次人才培养带来的深刻变革，加快推动人工智能与研究生教育教学、科学研究和学科专业深度融合，全面提升研究生运用人工智能开展科研创新、解决复杂工程问题的能力，根据学校有关工作部署，决定启动研究生“人工智能+学科”大课程建设工作。现将有关事项通知如下。

一、总体思路

学校将按照“一门大课、两个层次、多院共建、全校共享”的总体思路，统筹建设一门面向全校研究生的“人工智能+学科”大课程。其中，人工智能学院重点解决“AI是什么、怎么用”的问题，专业学院重点解决“AI如何解决本学科问题”的问题，通过共性基础与学科应用有机衔接，形成一门既有统一人工智能基础、又具有鲜明学科特色的高水平研究生人工智能课程。改变过去由各学院分散建设、课程之间相互独立的建设方式，探索形成全校统筹、多学院共建、不同学科共享的课程建设模式。

课程坚持“统一基础、学科融合、协同共建、开放共享”的建设原则，采取“共性基础模块+学科应用模块”的总体架构：共性基础模块由人工智能学院牵头建设，学科应用模块由相关学院结合自身学科特色牵头建设，最终共同组成一门完整的研究生人工智能大课程。

课程建设重点辐射交通、土木、水利、机械、电气等工科博士学位授权点所在学院，同时鼓励其他有条件、有需求的学院积极参与建设，逐步形成具有学校特色的研究生人工智能课程体系。

二、课程总体架构

（一）上半部分：人工智能共性基础模块

由人工智能学院牵头负责，重点解决研究生“懂AI、会用AI、具备基本AI思维和方法能力”的问题。课程内容原则上应涵盖人工智能基本原理、机器学习与深度学习基本方法、大模型及生成式人工智能、数据分析与智能计算、常用人工智能工具与平台、人工智能科研应用以及人工智能伦理与安全等内容。该部分应突出基础性、通识性和方法性，重点讲授不同工科学科开展人工智能应用所需要的共性知识和基本能力，避免过度强调某一具体专业或单一技术方向，为后续各学科人工智能应用模块学习奠定基础。

人工智能学院负责统筹该部分的课程体系设计、教学内容组织、师资团队建设、教学资源开发和课程质量标准制定。

（二）下半部分：人工智能学科融合应用模块

由相关学院结合本学院学科优势、科研方向和行业应用场景分别牵头建设，重点解决研究生“如何用AI解决本学科问题”的问题。交通、土木、水利、机械、电气等相关学院，应围绕本学科最具代表性的人工智能应用方向，建设具有鲜明学科特色的课程模块。例如，可围绕“AI+交通”“AI+土木”“AI+水利”“AI+机械”“AI+电气”等方向，重点介绍人工智能在本学科中的典型问题、基本方法、代表性场景、科研案例、工程案例及前沿发展趋势。

各学院建设的不是一门彼此独立的人工智能课程，而是整门人工智能大课程中的一个或若干学科应用模块。课程内容应突出学科辨识度和真实应用价值，原则上不再重复讲授人工智能通用基础知识，避免各学院重复建设、低水平同质化建设。

鼓励相关学院结合重大科研项目、行业实际问题、实验平台和典型工程案例，将人工智能与本学科科研创新、工程实践紧密结合，形成一批具有学校学科特色的高水平教学案例。

三、重点建设任务

1、形成一套统一的大课程总体方案

由人工智能学院与各相关学院围绕“一门大课”的总体定位，共同研究确定课程建设方案，课程培养目标、总体架构、模块设置、教学组织、学时学分、考核评价及运行机制等内容。人工智能学院重点负责搭建课程总体框架和共性基础内容，各相关学院在统一框架下结合学科特色建设相应应用模块，做到总体目标统一、课程框架统一、能力要求统一，同时各学科模块各具特色、相互衔接，共同形成一门结构完整、层次清晰、可持续迭代的研究生人工智能大课程。

2、建设一个人工智能共性课程模块

人工智能学院组织相关骨干教师，对人工智能基础知识和工科研究生普遍需要掌握的人工智能方法进行系统梳理，形成相对稳定、可共享、可持续更新的共性基础课程内容。要避免将课程简单建设成为人工智能专业课程的压缩版，重点回答“非人工智能专业研究生真正需要掌握哪些AI知识和能力”。

3、建设一批高质量学科应用模块

相关工科博士点学院要围绕本学科特点，组织学科带头人、专业骨干教师和具有人工智能交叉研究基础的教师共同参与建设。每个学院重点凝练本学科最具代表性的人工智能应用方向，不求面面俱到，重点打造能够体现学科特点、科研前沿和工程需求的高质量教学模块。鼓励跨学院、跨学科联合建设，对于具有明显交叉属性的内容，可由两个或多个学院协同建设，避免重复投入。

4、构建开放共享的课程资源体系

课程建设过程中同步建设课程大纲、教学课件、案例库、实践项目、数据资源、人工智能工具使用指南等教学资源。建成后，相关课程资源原则上面向全校研究生开放共享，并根据人工智能技术发展和各学科需求持续更新，实现课程内容动态迭代。

四、工作进度安排

1、方案设计阶段

即日起至2026年10月15日。

人工智能学院提出人工智能共性基础模块初步建设方案；交通、土木、水利、机械、电气等相关学院结合学科特点，提出本学院拟建设的人工智能学科应用模块及初步建设思路。研究生院组织开展专题论证，进一步明确整门课程的总体框架、模块设置和建设任务(课程建设申报表见附件)。

2、课程建设阶段

2026年10月16日至2026年12月31日。

各建设单位根据统一课程框架，集中开展课程大纲、教学内容、教学课件、典型案例和实践项目等教学资源建设。研究生院适时组织人工智能学院和相关专业学院开展联合研讨，加强上下半部分课程内容衔接，避免重复建设。

3、课程完善与试运行阶段

2027年春季学期。组织课程试讲、专家评议和教学研讨，根据反馈进一步优化课程内容和教学组织方式，条件成熟后面向相关专业研究生开展试运行。

在课程建设和实施基础上，总结形成可复制、可推广的“人工智能+学科”研究生课程建设模式，并逐步向更多学科和学院拓展。

五、工作要求

1、提高认识，突出协同共建

各学院要充分认识人工智能对研究生培养模式带来的深刻影响，积极参与学校人工智能大课程建设。本次建设不是简单增加若干门人工智能课程，而是探索突破学院和学科边界，集中全校优势力量共同建设一门高水平研究生人工智能大课程。

2、突出特色，避免重复建设

人工智能学院重点解决人工智能共性基础问题，专业学院重点解决人工智能如何赋能本学科科研与工程实践的问题。各学院要处理好共性与个性、基础与应用之间的关系，避免各学院重复讲授人工智能基础知识，真正形成各有侧重、相互衔接的课程体系。

4、坚持问题导向，强化科研与工程应用

学科应用模块要避免简单介绍人工智能概念和工具，鼓励以学科真实问题、科研任务和工程场景为牵引，让研究生理解人工智能“能解决什么问题、如何解决问题、解决到什么程度”。特别是工科学院，要注重培养研究生利用人工智能分析和解决复杂工程问题的能力。

5、开放建设，鼓励全校参与

学校重点支持工科博士点学院先行建设，同时鼓励其他学院结合自身学科特点积极参与课程模块建设。

对于建设基础好、特色鲜明、具有较强示范价的课程模块，学校将在后续课程建设、教学改革和研究生教育资源配置中予以重点支持。

六、材料报送

请人工智能学院及相关学院于2026年10月13日前将课程建设初步方案报送研究生院培养管理科。

人工智能学院重点报送人工智能共性基础模块建设方案；相关学院重点报送本学院拟建设的“AI+学科”应用模块，包括模块名称、主要内容、拟解决的学科问题、典型应用场景、课程负责人及教学团队等。

研究生院汇总后统一组织论证，并根据论证意见确定人工智能大课程整体建设方案。

附件：长沙理工大学—研究生“AI+学科”课程建设申报表

联系人：孙老师   联系电话：85258350

电子邮箱：519062937@qq.com

特此通知。

研究生院

2026年9月15日