2024级经管学科拔尖人才人工智能舜耕班

项目制执行工作方案

一、 项目制框架概述

1.1 设计原则

本项目制培养设计以“人才培育需求锚定、企业真实需求导向、学科师资能力适配、项目成果双向反哺”为基本原则，以新时代AI+经管拔尖人才培养为目标，以企业真实需求为项目建设导向，依托学校学院现有师资、科研与咨询服务资源，组织项目团队，分别支撑智能财务、智能财税、大数据经济分析、量化金融和大模型开发与应用五个项目。

1.2 项目简表

项目具体内容如下：

1.3 培养阶段划分

项目执行贯穿第二至第七学期，对应四个核心培养阶段：

二、 合作企业

2.1 拟合作企业

三、 导师设置

2.1 导师组方案

导师组按照“一届一群，一项一组”的方式进行组建，基本安排如下：一是将本级学生全部六个项目的导师纳入同一个导师群进行规划，导师群的工作目标重在学科交叉与能力互补，让每个项目都能够得到每位导师的智力和资源支持；

二是为每个项目专门配置不少于两位项目责任导师，其中校内导师和企业导师至少各一人，可视情况增加其他项目责任导师作为工作辅助或技术互补，同时在项目进程中，可以动态从导师群中邀请其他团队导师进行共同指导；

三是校外导师和校内导师工作量按4:6比例分配（校内40%，校外60%），校外导师课酬标准为100元/课时。

2024级舜耕班项目组导师群拟安排如下：

3.2 项目组责任导师安排

2024舜耕班各项目组责任导师拟安排如下：

3.3 导师组和导师责任

（一）年级导师群

全部 四个项目的全体导师组成的协同团队，核心定位是实现学科交叉、资源互补，为全年级项目提供跨领域支撑。

1. 跨学科资源支撑

打破学科壁垒，为所有项目提供本专业领域的智力与资源支持，保障每个项目都能获得全导师群的能力互补支撑，支撑经管 + AI 的交叉融合培养。

2. 跨项目协同指导

响应责任导师组的动态邀请，可根据项目阶段性需求，参与其他项目的专项指导，为项目提供专业领域的技术、资源支持，解决项目的跨领域难题。

3. 整体培养方案研讨

参与舜耕班项目制整体培养方案的研讨，为项目的整体推进、跨项目的资源整合、拔尖人才培养的优化提供专业建议。

4. 科研资源开放共享

开放自身的科研平台、研究数据、行业合作资源，为全年级学生的科研、实践活动提供支撑，拓展学生的研究与实践边界。

（二）项目责任导师组

为单个项目专门配置的专属指导团队，每个项目配置不少于 2 名责任导师，其中校内导师、企业导师至少各 1 人，是项目培养的核心执行主体。

1. 项目全周期规划

负责本项目的整体工作方案制定，包括子课题设计、项目专属选修课安排、项目内课程的授课形式设计，同时完成项目全周期关键节点的规划，报送学院确认后执行。

2. 学生个性化培养指导

学业规划指导：根据学生的学习基础、学科偏好，指导学生制定个性化的学业规划，指导选课、学习进程安排，帮助学生构建适配项目的专业知识体系。

科研实践指导：引导学生参与科研立项、创新训练，带领学生完成子课题的研究、开发工作；企业导师负责引入企业真实需求，为学生提供实践场景，校内导师负责学术方法指导，协同推动学生完成实战任务。

学业帮扶引导：关注学生的学习进展，对学习困难的学生提供针对性帮扶，制定个性化的提升计划，及时向学院反馈学生的培养情况。

3. 项目过程管理与审核

负责项目的过程管控，按学期开展阶段性审核，检查学生的阶段性成果；在项目末期组织预验收，指导学生完成成果整改，最终完成结项审核，汇总过程性与成果性材料，配合学院完成正式评审。

4. 过程性指导与记录

按照学校学业导师制要求，定期开展指导工作，每位导师每学期集中指导不少于3次，分散指导平均每生每学年不少于 1 学时；同时做好指导记录，每学期末向学院提交项目指导工作总结。

四、项目组子课题安排（指导意见供导师组参考）

每个项目设4个递进子课题，子课题负责人为指导师，学生为执行负责人；总课时165/组、总学分10/组，按“基础开发（3学分）→核心攻坚（3学分）→拓展应用（2学分）→标准化输出+结项（2学分）”分配子课题规划指导意见；时间节点完全对齐学校第4-7学期统一要求。

4.1 A组-智能财务组（能源集团）

项目方向：基于大模型和财务风险管理导向的智能体设计

责任导师：董林强（企业）、郑伟（校内）

辅助导师：王华杰、王贞洁

4.2 B组-智能财税组（大数据集团）

项目方向：税收数字化与财税筹划智能体

责任导师：董林强（推荐）、王重仁

辅助导师：税收专业导师

4.3 C组-大模型组（云微软件）

项目方向：基于工作流的经管智能研究体系设计

责任导师：王华杰（推荐）、李启航

辅助导师：经管专业科研导师、大数据集团导师

4.4 D组-公共经济组（瀚高）

项目方向：UIS视角中城市韧性与微观主体投资研究

责任导师：丁召华、李启航

辅助导师：城市管理和地理专业科研导师、大数据集团导师

4.5  工作安排

导师职责划分：责任导师统筹子课题整体进度与质量，辅助导师负责对应模块的技术/业务指导；所有导师均纳入年级导师群，可跨项目提供交叉支持。

工作量计算：每个项目组总学分10分，对应总工作量170课时，校内与校外导师工作量按4:6比例分配（校内40%，校外60%），校外导师课酬标准为100元/课时。

课时构成：每17课时=1学分，建议比例为：模块化课程授课40%、双导师指导25%、项目实操25%、企业实训10%，课时可在子课题内部微调，总课时不变。

学生分工：每个子课题设1名学生执行负责人，带领组员完成具体任务，分工情况由子课题负责人确认后报学院备案。

考核标准：子课题考核由对应负责人组织，考核结果直接计入学生项目制成绩，与学分、评优、推免挂钩。

五、 实施方案

5.1 时间安排

结合“大一筑基-大二选拔-大三实战-大四转化”的整体培养进程，以“阶段目标可落地、任务模板可复用、进度管控可追溯”为核心，分阶段细化项目三方面培养（专业课程筑基、实地实习实训、真实项目研发）的执行流程，确保第七学期末前完成结项。

5.2 分阶段细化

技术积累期（第四学期）——知识强化与子课题开发

核心任务：

完成模块化课程学习、前置能力夯实，为子课题开发与中期审核做好准备，强化“AI技术+经管知识”应用能力。

流程：

①第1-6周开展模块化课程学习，现实需求类/服务社会类侧重AI技术应用、企业管理实务等专业课程，科研衍生类侧重研究方法、数据科学等项目制学习，采用“课程学习+seminar讨论”模式，每周1次讨论课，填写课程讨论记录模板；

②第7-12周推进项目组织立项、子课题方案完善，同步启动前置课程收尾，结合课程知识夯实技术基础；

③第13-16周启动项目核心开发与实践，完成技术开发、数据处理、场景应用等基础学习，为后续子课题推进做好准备。

产教学研实体期（第五学期）——实务落地与成果提炼

核心任务：

推进子课题实施、中期评估与结项，对接真实场景完成实务落地与成果论证。

流程：

①第1-10周进入实战场景（企业、科研机构、合作方单位），开展项目实务落地，完成项目中期评估与优化，提交进度报告，完成第一项子课题结项；

②第11-16周邀请校内导师、企业专家与行业代表开展论证，完善成果内容，完成第二项子课题结项，形成阶段性成果报告。

成果转化期（第六至第七学期）——结项验收与价值转化

核心任务：

完成全部子课题结项、成果输出、材料归档与三方评审，实现项目全流程闭环。

流程：

①第6学期第1-16周推进成果输出与应用对接，完成报告撰写、论文发表/专利申报/企业验收，完成第三项子课题结项，整理过程与成果材料；

②第7学期第1-8周完成第四项子课题结项，实现项目全链条闭环对接，完成结项报告写作、后期转化成果汇总，确定毕业论文/设计方向；

③第7学期第9-16周组织正式结项评审，提交全套材料，通过学校-学院-企业三方联合评审，完成项目最终归档与成果转化。

六、 成绩评价体系

成绩评定采用“阶段考核+成果考核+团队考核”三维度，总分100分，与龙山荣誉学院评优评奖资格、奖学金、推免资格挂钩。

阶段考核（45分）：

含大二选拔期（10分，依据首项子课题审核结果）、大二技术积累期（15分，依据第二项子课题审核+课程表现）、大三产教学研实体期（20分，依据实战日志+预验收结果），每阶段未通过者扣对应分值，扣完为止。

成果考核（40分）：

含成果完整性（15分，结项材料齐全）、创新与价值（15分，有企业落地/学术创新得12-15分，有应用潜力得8-11分，无价值得0-7分）、材料规范性（10分，格式规范+逻辑清晰得10分，存在瑕疵得5-9分，混乱得0-4分）。

团队考核（15分）：

含分工配合（10分，依据团队互评+导师评价，分工明确+主动协作得8-10分，配合一般得5-7分，混乱得0-4分）、沟通反馈（5分，及时响应导师/合作方得5分，沟通不及时得2-4分，无沟通得0-1分）。

加分项（最高10分）：

成果转化（企业落地加5分、专利授权加5分、学术论文发表加3-5分、竞赛获奖加2-5分，可累计但不超过10分）；不合格者（总分＜60分）需在第七学期第4周前整改重评，仍不合格者影响毕业资格。