Graduate AI+ Program · Integrated Analytics
AI+建设项目
综合数据门户
以“项目—课程—资源—场景—评价”五条数据线重新组织两份原始材料。保留申报阶段画像与正式立项结果，并进一步把12门提前结项与23门结项课程归并为35门统一改革矩阵与知识资源成果画像。
2026年度正式立项
37
由45项申报进入正式立项阶段，覆盖14个责任单位。
19专业融合课
11混合式教学
7数字教材
45 → 372026项目申报 → 正式立项数量变化约82.2%
14正式立项责任单位多学科共同参与
12提前批结项课程完整AI+专家评审
2323门结项课程多维建设画像
35统一纳入结项课程矩阵12 + 23 · 统一画像
30 / 35案例 / 数据资源覆盖跨批次归并口径
正式立项结果 · 9月口径
2026年度项目建设结构
正式立项采用最新材料；申报阶段的技术路线、应用场景和学院×类别矩阵保留为“45项申报画像”，避免将不同阶段数据混用。
项目漏斗
申报 → 立项45
申报项目
26 专业融合 · 11 混合式 · 8 数字教材
26 专业融合 · 11 混合式 · 8 数字教材
→
37
正式立项
19 专业融合 · 11 混合式 · 7 数字教材
19 专业融合 · 11 混合式 · 7 数字教材
73.1%专业融合课数量变化比例
100%混合式教学数量变化比例
87.5%数字教材数量变化比例
37项正式立项结构
三条建设线AI+专业融合课19 · 51.4%
AI+混合式教学11 · 29.7%
AI+数字教材7 · 18.9%
正式立项责任单位分布
按项目数立项材料高频建设要素
建设内容共性32+知识图谱 / 导航
30+案例库 / 数据集
25+AI助教 / 智能体
24+教学视频 / 微课
18+“短实新”单元
建设逻辑：AI嵌入课程主干 → 混合式组织提升过程质量 → 沉淀为可更新、可复用的数字资源。
申报阶段画像 · 45项口径
技术路线与应用场景
本部分来自6·28材料，反映45项申报项目的技术与场景分布，而非37项正式立项后的重新统计。
主要技术路线 Top10
含组合路线20技术路线项
6算法数据
5综合AI
4语言智能
应用场景分布
9类场景群类别 × 应用场景矩阵
45项申报项目| 类别 / 场景 | 算法开发/数据分析 | 数字经济分析/政策研究 | 财税征管/投融资/风控 | 语言服务/翻译 | 管理决策/咨询审计 | 内容生产/传播治理 | 法律实务/案例研判 | 工程质量/项目管理 | 公共政策分析 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 专业融合课 | 6 | 3 | 5 | 4 | 3 | 2 | 2 | 1 | 0 |
| 混合式教学试点 | 2 | 3 | 0 | 0 | 2 | 2 | 0 | 1 | 1 |
| 数字教材 | 0 | 2 | 1 | 2 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
专业融合课覆盖面最宽；混合式教学更集中在数字经济、传播治理、算法数据和管理咨询等成熟方向；数字教材更偏向可沉淀为稳定资源的法律、语言、投资、宏观、管理咨询和区块链方向。
申报单位 × 类别矩阵
45项申报项目| 申报单位 | 专业融合课 | 混合式教学试点 | 数字教材 | 合计 |
|---|---|---|---|---|
| 金融学院 | 6 | 0 | 1 | 7 |
| 商学院 | 4 | 1 | 0 | 5 |
| 数字经济学院 | 2 | 2 | 1 | 5 |
| 新闻与社会高等研究院 | 2 | 2 | 1 | 5 |
| 法学院 | 2 | 0 | 2 | 4 |
| 外国语学院 | 3 | 0 | 1 | 4 |
| 会计学院 | 1 | 1 | 1 | 3 |
| 信息管理与工程学院 | 2 | 1 | 0 | 3 |
| 财税投资学院 | 2 | 0 | 0 | 2 |
| 计算机与人工智能学院 | 1 | 1 | 0 | 2 |
| 经济学院 | 0 | 1 | 1 | 2 |
| 国际文化交流学院 | 1 | 0 | 0 | 1 |
| 统计与数据科学学院 | 0 | 1 | 0 | 1 |
| 公共管理学院 | 0 | 1 | 0 | 1 |
12 + 23 · 35门课程统一画像
35门结项课程：综合改革特征与知识资源沉淀
两批材料的原始维度并不完全相同。本页采用“共同维度归并 + 原口径保留”的方式：能直接比较的维度统一展示；23门材料未单列的教学范式与工具实操维度标为 N/A，而不是当作“未建设”。
35纳入统一矩阵课程12门提前批 + 23门结项课程
28 / 35知识组织资源80.0% · 归并口径*
30 / 35案例 / 数据资源85.7% · 归并口径*
20 / 35智能支持 / 数字媒介57.1% · 归并口径*
*统一口径说明：知识组织资源 = 提前批“专属知识库覆盖9门” + 23门中“知识图谱或RAG至少一项明确”的19门；案例/数据 = 11 + 19；智能支持/数字媒介 = 提前批“智能体/助教/数字人覆盖7门” + 23门中“智能体或视频/数字人至少一项明确”的13门。这三个指标是为跨批次展示而做的归并统计，不替代原材料各自口径。
35门课程统一改革特征矩阵
共同维度可比 · 非共同维度显示 N/A| 来源 | 课程 | 知识组织 图谱/库/RAG | AI助教 智能体/学伴 | 数字媒介 数字人/视频 | 场景/案例 真实任务/数据 | AI编程 工具实操 | 重构式 融合 | 能力 生成 | 人机协同 共创 | 过程评价 /伦理 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 提前批12门 | 新媒体研究 | ○ | — | — | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | AI+公共部门人力资源管理 | ● | — | — | ● | △ | ● | ● | ● | △ |
| 提前批12门 | 质量管理与可靠性 | ● | ● | — | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | 模式识别与图像处理 | ● | — | — | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | AI+营销管理 | ● | ● | ● | ● | △ | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | 公共政策分析 | ● | ● | — | ● | △ | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | 投资学 | ○ | ● | — | △ | △ | △ | △ | ● | △ |
| 提前批12门 | 风险投资与私募股权 | ● | — | — | ● | ● | ● | ● | ● | ○ |
| 提前批12门 | 高级宏观经济学Ⅱ | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | 数据分析编程 | — | — | — | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | 商务数据分析 | ● | △ | — | ● | ● | ● | ● | ● | ● |
| 提前批12门 | 语料库与财经翻译前沿 | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ● | ○ |
| 23门结项 | 创业投融资 | ● | ● | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 国际经济政策 | ● | — | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | — |
| 23门结项 | 劳动与社会保障法AI融合课程 | ● | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 能源经济学 | ● | ● | — | — | N/A | N/A | N/A | N/A | — |
| 23门结项 | 神经网络和深度学习 | ● | ● | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | — |
| 23门结项 | 视觉感知与生成 | ● | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 数字经济学 | ● | ● | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 数据分析与统计软件应用 | ● | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 国际商务谈判 | — | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 计算机在保险中的应用 | ● | ● | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | — |
| 23门结项 | 金融科技学 | ● | — | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | AI+经济伦理专题研究 | — | — | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 智能投顾 | ● | — | ● | — | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 供应链管理 | ● | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | Python语言与经济大数据分析 | ● | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | — |
| 23门结项 | 城市与公共服务 | — | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 企业价值评估 | ● | ● | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | Python在会计审计中的应用 | — | — | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 统计计算 | ● | — | — | — | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | AI时代的社会心理与社工实践 | ● | — | — | — | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 工程系统建模与仿真 | ● | ● | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
| 23门结项 | 人工智能技术与应用 | ● | ● | ● | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | — |
| 23门结项 | 人工智能与大模型 | ● | ● | — | ● | N/A | N/A | N/A | N/A | ● |
● 明确建设 / 深度应用○ 部分应用△ 浅层 / 展示— 未明确 / 未涉及N/A 源材料未单列该维度
提前批12门 · 原口径资源沉淀
PDF原表9专属知识库
11案例库
7智能体/助教/数字人
8数据集/代码/模型
9过程性成果
23门结项 · 原口径建设覆盖
PPT原矩阵17知识图谱
7知识库 / RAG
9智能体 / AI助教
8视频 / 数字人
19案例 / 数据
35门课程知识资源成果沉淀明细
两批次按可比资源类型归并| 来源 | 课程 | 知识组织资源 | 案例 / 数据资源 | 智能体 / 助教 / 数字媒介 | 数据 / 代码 / 模型 | 过程性成果 / 评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 提前批12门 | 新媒体研究 | ○ | ● | 11个 | ● | 33访 |
| 提前批12门 | AI+公共部门人力资源管理 | 三库 | 14例 | — | △ | ● |
| 提前批12门 | 质量管理与可靠性 | 40点 | 3例 | ● | 模型 | 1篇★ |
| 提前批12门 | 模式识别与图像处理 | 117点 | 7例 | — | 模型 | — |
| 提前批12门 | AI+营销管理 | 1300+ | ● | 数字人 | △ | ● |
| 提前批12门 | 公共政策分析 | 77项 | ● | ● | △ | 雷达 |
| 提前批12门 | 投资学 | ○ | △ | ● | △ | — |
| 提前批12门 | 风险投资与私募股权 | QA集 | 创投 | — | SFT★ | ● |
| 提前批12门 | 高级宏观经济学Ⅱ | 图谱 | ● | 数字人 | 代码 | ● |
| 提前批12门 | 数据分析编程 | — | ● | — | 代码 | ● |
| 提前批12门 | 商务数据分析 | 8章 | ● | △ | 代码 | 405★ |
| 提前批12门 | 语料库与财经翻译前沿 | 语料库 | ● | 四助 | ● | ○ |
| 23门结项 | 创业投融资 | 知识图谱 + RAG | 案例 / 数据 | 智能体 + 视频/数字人 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 国际经济政策 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | 视频 / 数字人 | 未单列 | 未明确 |
| 23门结项 | 劳动与社会保障法AI融合课程 | 知识图谱 + RAG | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 能源经济学 | 知识图谱 + RAG | — | 智能体 / AI助教 | 未单列 | 未明确 |
| 23门结项 | 神经网络和深度学习 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | 智能体 / AI助教 | 未单列 | 未明确 |
| 23门结项 | 视觉感知与生成 | RAG | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 数字经济学 | 知识图谱 + RAG | 案例 / 数据 | 智能体 + 视频/数字人 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 数据分析与统计软件应用 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 国际商务谈判 | — | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 计算机在保险中的应用 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | 智能体 / AI助教 | 未单列 | 未明确 |
| 23门结项 | 金融科技学 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | 视频 / 数字人 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | AI+经济伦理专题研究 | — | 案例 / 数据 | 视频 / 数字人 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 智能投顾 | 知识图谱 | — | 视频 / 数字人 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 供应链管理 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | Python语言与经济大数据分析 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 未明确 |
| 23门结项 | 城市与公共服务 | — | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 企业价值评估 | RAG | 案例 / 数据 | 智能体 / AI助教 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | Python在会计审计中的应用 | — | 案例 / 数据 | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 统计计算 | 知识图谱 | — | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | AI时代的社会心理与社工实践 | 知识图谱 | — | — | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 工程系统建模与仿真 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | 智能体 + 视频/数字人 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
| 23门结项 | 人工智能技术与应用 | 知识图谱 | 案例 / 数据 | 智能体 + 视频/数字人 | 未单列 | 未明确 |
| 23门结项 | 人工智能与大模型 | 知识图谱 + RAG | 案例 / 数据 | 智能体 / AI助教 | 未单列 | 评价 / 伦理 |
阅读方式：提前批12门保留原表的具体产出（如1300+知识点、11个Agent原型、405条AI心得等）；23门材料只提供“是否明确建设”的矩阵，因此统一表中不虚构数量。其“数据/代码/模型”未单列，统一标为“未单列”。
提前批12门 · 独立评审口径
12门提前结项课程评审结果
23门结项材料没有提供同口径专家评分，因此评审分数仅保留在提前批12门中，不做跨批次排名。
AI融合深度三级
12门课程L3
研究级深融AI嵌入科研流程
4L2
重构级融合AI作为底层逻辑贯穿全程
7L1
工具级应用课堂互动、答疑与效率提升
19 / 3专业融合 / 公共核心
86.1综合评分均值
评分切换
综合评分 = AI评分 × 30% + 专家评分 × 70%。
AI公共素养课
人工智能前沿与产业趋势
课程从数据科学与机器学习基础出发，过渡到大模型、金融行业大模型、智能体与生成式AI，最后落到宏观经济影响与产业政策。
8主讲教师
3协同学院
4助教
6专业硕士类别
W1–W3数据与模型基础数据科学、机器学习与深度学习、计算机视觉
W4–W5大模型底座Transformer、预训练、Prompt、安全、多智能体
W7金融行业大模型知识库、评测、金融Agent
W8–W9智能体与生成式AIReAct、规划、部署运维、GAN / VAE
W10–W11产业与宏观产业政策、商业生态、创新创业
授课对象与培养目标
面向非AI专业法律硕士（法学）法律硕士（非法学）金融硕士国际商务硕士社会工作硕士新闻与传播硕士
认识AI时代 → 夯实理论基础 → 理解产业应用 → 提升专业能力 → 形成跨域问题解决思维。