一、培训目标

战略赋能：掌握AI技术在学科布局规划、资源配置决策中的辅助应用能力。

数据驱动：运用AI工具高效完成高等教育政策分析、学科评估数据挖掘与竞争力预测。

流程优化：通过智能工具提升学科申报材料撰写、重大项目申报书生成效率。

风险防控：强化AI伦理意识，规范敏感数据（如学科评估排名）的使用与保护。

二、培训模块与内容

模块1：AI赋能战略规划与政策分析（2学时）

应用场景：

利用大模型（Deepseek/Qwen）解读教育部政策文件，智能提取关键指标。

基于历史数据的学科发展趋势预测模型构建（Python+Scikit-learn）。

实操重点：

输入提示词范例：“分析《新时代学科建设指导意见》中对工科院校的优先支持领域”

使用ChatExcel/CherryStudio实现学科评估数据可视化看板自动生成。

模块2：学科竞争力智能分析（2学时）

应用场景：

AI辅助学科评估：ESI/SCI论文热点挖掘、对标机构差距分析。

利用知识图谱技术构建“学科-成果-人才”关联网络。

工具实操：

使用CNKI-Estudy的AI文献计量功能，一键生成学科竞争力报告。

通过Tableau+AI插件动态监测学科关键指标（如高被引论文占比）。

模块3：重大项目申报智能化（1.5学时）

应用场景：

AI辅助撰写“硕士点申报”材料（结构化内容生成）。

智能查重与合规性审查（针对政策敏感表述）。

案例演示：

输入提示词：“生成智能制造领域硕士点申报书的‘学科特色’段落，突出产教融合”

模块4：数据安全与伦理合规（0.5学时）

重点内容：

学科机密数据（未公开评估结果）的脱敏处理规范。

避免算法偏见在资源分配决策中的影响（如院系支持优先级）。

三、培训形式与安排

四、考核与成果要求

实操考核：

提交一份AI生成的学科竞争力分析报告（基于本校近3年数据）。

使用大模型优化一份学科建设规划草案，标注AI修改部分。

成果转化：

建设处室AI工具库：汇总Prompt模板、数据分析脚本（GitHub托管）。

形成学科智能决策SOP：明确AI在规划流程中的介入节点。

五、资源保障

师资支持：优先对接省高校人工智能通识教育中心（平台：ai.ha.edu.cn）的“教育战略大数据”专题课程。

六、进度管控