论坛围绕创新人才培养,提出以学科交叉为纽带、实践能力为核心的方案,强调资源整合与机制优化。
课程设计模式
学科组合 | 实践案例 | 实施载体 |
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工程+人工智能 | 智能机器人开发项目 | 实验室联合课程 |
生物+数据科学 | 基因数据分析模拟实验 | 虚拟仿真平台 |
建立"基础通识+专业交叉+项目实战"三级课程结构,例如清华大学开设《人工智能伦理与设计》,融合计算机科学、哲学与社会学内容。
推行创新学分银行制度,认可学生参与的跨学科成果:
建立动态评估模型,重点考察知识迁移能力与复杂问题解决力,浙江大学试点"创新素养雷达图",涵盖6个跨维度指标。
搭建"学科交叉资源云平台",实现:
北京市属高校联合体已实现生物医药与人工智能领域的实验数据互通,累计支持327个交叉课题研究。
实施学科交叉导师认证计划,要求:
复旦大学试点"双聘教授"制度,允许教师在两个院系同时任职,促进学术资源流动。