为积极应对人工智能技术迅猛发展对科学研究范式和研究生培养带来的颠覆性变化，深入贯彻落实国家关于推进教育现代化的战略与学校“人工智能先导计划”的部署，加快AI在研究生教育领域中的创新应用，西安交通大学研究生院坚持系统谋划、分类推进、重点突破，围绕提升师生AI通识、AI重塑课堂教学范式、强化项目驱动的AI创新实践，以及AI赋能教育治理全流程开展改革探索，建设AI通识课2门、专业进阶课+实践课50门，建设覆盖所有专业学院的AI智课42门，研究生选修27378人次。其中，《数值传热学》获中国学位与研究生教育学会AI创新课程，5门课程获省级以上荣誉；启动研究生“人工智能创新实践训练营”，2024年以来，研究生获得AI相关创新实践大赛奖项471项，数量居全国高校前列，AI赋能研究生教育教学改革取得阶段性成果。

一、研究生AI素养提升：课程筑基，实践赋能

围绕提升研究生人工智能素养，系统构建“校级通识+专业进阶”人工智能课程体系，培养兼具 AI 技术认知与领域应用能力的复合型人才。

基于理工医和人文社科两类研究生对AI素养提升的差异化需求，组建跨学科项目组，针对不同学科知识结构和应用场景，建设理工医和人文社科类人工智能通识课程，采用“基础通论+特色专论”的课程结构，各项目组基于学科特色进行定制开发，共同构建层次分明、特色鲜明的人工智能通识课程体系。同时，引进国内一流高校的线上AI通识课程13门，与校内自主建设的“理工医”和“人文社科”2门人工智能通识课程形成互补协同、内外联动的课程供给体系。为不同学科背景的研究生提供多元化、高质量的学习资源。

基于人工智能在学科专业的定制化应用，改造新建50门人工智能进阶课，包括核能工程中的人工智能技术、空天智能技术、智能制造管理、数据智能产业实践、医学人工智能等课程。这些课程紧密结合各学科前沿动态与产业发展需求，由学科领域内具有深厚AI研究背景或丰富实践经验的教师领衔授课，通过案例教学、项目驱动等方式，引导研究生将AI技术与本专业知识深度融合，掌握AI在特定研究场景和行业领域中的具体应用方法。

二、教师AI素养提升：体系赋能，教学创新

围绕提升教师的AI素养组织“教师AI素养提升工作坊”，着力构建覆盖广、层次清、支撑强的教师发展新生态。通过“生态化聚合、体系化设计、常态化支撑”三位一体举措，汇聚校内外教学名师与学堂在线、超星、智慧树、金智等头部企业技术专家17位，开展线上线下培训10期，累计覆盖教师550人次；培训内容从智慧教学通识逐步深化至工科、医工、人文经管等学科专项，推动教师由“技术适应者”向“教学设计者”转变。同步以42门AI融合示范课程为引领，依托校级平台“思源学习空间”强化数字基座，有效打通“理论—工具—应用”转化链条。将AI素养加速内化为教师的核心教学能力，为人机协同、智能驱动的研究生教育高质量发展注入强劲动能。

图1：开展教师AI素养提升工作坊及研究生教育AI专题研讨会

三、AI赋能课堂教学：重构教学范式，提升育人质量

课堂教学是AI赋能的核心场域。学校以课程建设为突破口，通过大模型、大数据、虚拟现实等AI技术对教学设计、教学内容、教学模式、学情分析与教学评价等进行改革创新,建设一批具有前沿性、创新性和实用性的研究生AI课程，以推动大规模的因材施教和个性化的学习规划与辅导。

图2：研究生AI教改研讨与结题评审

陶文铨教授领衔的《Numerical Heat Transfer》课程率先构建“知识图谱—能力图谱—问题图谱”三位一体的AI课程模型，开发智能备课助手、AI讲伴及“数值传热智能体”，支持学生按需获取资源、分步解析算法，并通过学情分析系统实现教学动态调优，有效破解高阶工程课程“难教难学”痛点，该课程入选2025年中国学位与研究生教育学会“AI创新课程”。

化学学院高瑞霞教授《Advanced Separation Materials》全英文课程则以“模块化+前沿化”为特色，融合PBL项目驱动与案例教学，配套8个跨领域真实案例库与50题全英文习题集，开放科研平台实现“第一课堂+第二课堂”无缝衔接。课程两轮授课选课人数增长475%，成功反哺中文课程建设，有力支撑学校国际化人才培养战略。

目前，学校立项建设的42项AI课程，涵盖工学、医学、理学、人文社科等30个学科，覆盖18个学院，研究生选修27378人次，并在中国大学MOOC、学堂在线、学银在线、智慧树、好大学在线等平台上线，形成辐射效应。

学校基于线上课程、智课、思源学习空间学习资源，在前沿、数学、生命等学院开展20余门课程的采集式学习改革，打造基于AI驱动的教学资源平台、师机生共生研修平台，以期系统性打破空间、资源、交流三大边界的新型教与学生态。该探索《打造无界课堂，开展采集式学习，推动研究生创新实践的探索》获批2025年度陕西省研究生教改重点项目。

图3：集成智慧资源，试点采集式学习，打造无界课堂

四、构建协同育人生态：强化AI创新实践能力

在AI赋能研究生教育过程中，学校积极开展与高校、企业、科研机构的深度联动，构建多元主体参与的AI创新实践能力培养。学校联合阿里云共建17门AI实践课程，引入真实产业场景与算力资源，赋能课堂教学创新。

数学学院宋增杰老师的《生成式人工智能》课程依托阿里云平台，突出“理论-实践-创新”一体化教学模式，紧密结合前沿技术，引导学生深入掌握VAE、GAN、扩散模型等主流生成式模型的原理与实现；另一方面强调工程落地能力，在真实任务中开展实验，培养学生从模型设计、训练调优到结果分析的完整AI研发能力，系统提升学生在算法理解、工程实现与科研探索方面的综合素养。

此外，研究生院创造性开展“人工智能创新实践训练营”，遴选64名学生，构建“课程学习+项目实践”双轮驱动的培养模式，通过涵盖通识和进阶的80学时课程体系学习，夯实AI理论基础；以真实问题为导向，推动学生围绕竞赛、科研课题或产业需求开展AI赋能实践，强化技术应用能力。数学建模、金融科技、能源装备、电子设计等8个竞赛工作室准备21个AI实践创新赛题，40余位AI相关老师参与指导，支持研究生围绕科研课题、企业命题、竞赛任务开展项目式学习，有效打通“学—用—创”链条，为适应未来数智社会筑牢能力根基。

2024年以来，研究生在数学建模、研电赛、创芯赛、智慧城市、智能建造、人工智能、网络安全、操作系统等AI相关赛事中获奖471项，居全国高校前列。

五、AI赋能研究生教育管理：完善治理体系，提升管理效能

面对AI技术快速迭代对教育管理提出的新挑战，学校强化顶层设计，利用AI技术对研究生培养全流程进行理论研究和改革创新，对研究生教育教学评价、课程质量管理、培养模式创新、研究生导师队伍建设等进行研究，不断优化工作方法和流程，提升人才培养成效。推动研究生教育治理从“经验驱动”迈向“数据驱动”。

电信学部赵鹏教授主持开展的“人工智能在赋能研究生课程质量管理与提升中的探索与实践”项目，基于大数据分析、人工智能技术，分析汇集校内近5年课程信息、教师信息、督导数据、同行评价、学生评教等多个维度的课程质量数据，构建了课程教学质量特征模型，精品课程挖掘模型，精准督导推荐模型。

公管学院王昕红教授主持开展的“AI赋能研究生教育课程改革和学习范式转变研究”项目，通过调研AI赋能研究生教育教学的现状，提出在学校层面建立由AI技术专家、一线教师与教育教学研究者组成的“三位一体”新型委员会，统筹AI教育的战略规划、标准制定与动态评估；针对理工医文不同学科特点实施差异化管理，构建科学、可量化的AI教育评价体系等建设性意见。

基于上述探索设置的《人工智能赋能研究生分级分类课程体系建设的探索与实践研究》《人工智能驱动能源动力类研究生课程思政自适应教学体系建设》等项目也获批2025年度陕西省研究生教改重点项目。

未来，西安交大将持续以人工智能技术深度赋能高层次人才培养全流程，构建智能、科学、高效的教育管理与支持体系。启动新一轮AI赋能课程与教材专项建设，将AI素养教育深度融入人才培养全过程。拓展“人工智能创新实践训练营”覆盖范围，推动AI教改项目提质扩量，加强教师AI教学能力培训，优化智慧教学支撑环境，加速构建全要素贯通、全链条协同的智能化研究生教育新生态，为加快建设中国特色、世界一流大学、服务国家高水平科技自立自强贡献“交大方案”与“交大力量”。