为深入贯彻落实《“十四五”教育发展规划》《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》等文件要求，支持和鼓励高校师生参与教育教学创新及人才培养改革。阿里云多年来持续支持教育部产学合作协同育人项目，受到众多高校高度关注，现诚邀各高校积极申报，深化产教融合，加强校企合作，共育创新人才。
现将2025年10月批次教育部产学合作协同育人项目申报通知如下。
01申报方法
- 参与教师所在高校必须是教育部公布的“全国高等学校名单”中本科层次高校。
- 参与教师须登录教育部产学合作协同育人网站，注册高校账号，每个账号对应一位项目申请人。教学内容和课程体系改革、实践条件和实践基地建设申请项目批次“2025年6月批次”，师资培训申请项目批次“2025年7月批次”。
- 截止时间：11月30日。
本批次共设置：
1、教学内容和课程体系改革1项：
AI+X专业课程建设，支持10个项目。
2、实践条件和实践基地建设5项：
计算机专业通识课程与项目实践、AIGC设计新范式与实践、数据内容创作智能体与大数据分析应用开发、AI编码新范式与应用实践、人工智能通识教育与应用实践，每项各支持50个项目。
3、师资培训3项：
计算机专业通识课程师资培训、基于通义灵码的AI辅助编程师资培训、数据分析方向师资培训，每个方向各支持1个项目。
02申报内容
一、教学内容和课程体系改革
1. 项目名称：AI+X专业课程建设
2. 项目介绍：本项目旨在利用阿里云先进的技术平台开发一套全面的AI+X专业课。通过整合云计算、大语言模型等核心技术，与医学医药类、法学类、文学类、电子信息类、机械自动化类、经济管理类专业进行深度融合。学生不仅能系统地学习AI基础知识，还能通过真实的云端实验环境进行AI实战演练，有效提升解决实际问题的能力。本课程将面向广大在校学生开放，助力培养更多具备创新能力和实战经验的AI人才。
3. 申报条件：
（1）申报课程需要在2026年春季学期开设，项目实施周期为一年；（2）申报课程学时安排应不少于8学时，平均每年开课次数不少于一次；（3）生产的课程内容需要与专业结合，包括且不限于医学医药类、电子信息类、机械自动化类、经济管理类（如新零售、新金融、数字营销等）、法学类、文学类（如新闻传播等）等专业。
4. 建设要求：
课程建设须包含AI+X专业典型教学案例、课程成果两部分，形成完整的项目建设内容，立项课程须完成以下任务：
（1）课程大纲：包括具体的课程时间分配、章节、实验、习题描述，阿里云相关的教学和实践内容的学时不少于10学时；
（2）教师授课教案：每章节均提供PPT课件。提供课程相关的参考书目、论文参考文献、网络资源等内容；
（3）典型教学实验案例：围绕课程教学内容，以及阿里云产品，如ECS、数据库、网络产品、数据存储、人工智能、函数计算、模型服务等，开发10个基于阿里云平台的典型教学实验案例，提供实验手册、实验步骤和参数；
（4）课程作业产出：不少于500位学生完成课程学习和动手实验；
（5）鼓励编写教材书籍，须系统性融入阿里云平台能力；
（6）结题报告和教务处提供的开课与选课人数证明；
（7）建设成果及实验中使用的数据可公开、可共享。
5. 项目周期：1年
6. 技术与教辅资源支持：
1、阿里云支持10个课改项目，每项支持资金5万元人民币；
2、阿里云为每位学生的课程学习提供价值300元的云计算资源；
3、阿里云为合作老师提供相关的云产品技术资料和培训。
7. 详情参考：
二、实践条件和实践基地建设
该项目围绕坚持主动服务国家经济社会发展需求，服务战略新兴产业发展需求，深化与高校的产教融合的合作，通过发挥阿里云在数字化产业端的技术优势与实践经验，促进高校人才培养、师资队伍建设、实践条件建设、就业质量提升等工作的协同发展，培养支撑引领社会经济高质量发展所需的高素质专门人才。本项目旨在支持一批高校在云计算、大数据、人工智能等专业方向的实践条件和实践基地建设，提升高校的教学实践条件和水平。本批次项目周期为1年。
1. 计算机专业通识课程与项目实践
- 申报条件：
（1）申报院校需具备实践中心（基地），实践中心（基地）有实验场地、学生机房等基本实验室或实践资源；
（2）申报的由实践基地开展的相关实践类课程应不少于8学时，平均每年开课次数不少于一次。
- 资源支持：
（1）阿里云向每所立项的合作高校提供不少于20万元等价值的软硬件资源支持，具体包括算力资源、模型资源、在线实践平台、实践条件或基地所需的其它实践资源（如实践课程、实验大纲、实验手册等）。
（2）结合授课计划提供企业实际业务项目案例，让学生更好的完成产学结合，如自动化运维场景，将提供运维场景问题、对应故障脚本以及解决方案。
- 建设要求：
（1）专业精品课程打造：基于计算机专业已有的课程计划，如：操作系统，软件编程，数据库等，结合云上企业实际案例进行课程升级，共同沉淀本院校的专业精品课程；
（2）组织学生开展实践类课程的学习，项目期间参与实践学习的学生人数不低于500人，每位学生实践类课程学习时长不低于8学时，平均每年开课次数不少于一次；
（3）优秀项目沉淀：从学生完成的实践项目中筛选5个优秀案例，包含具体的项目实现路径以及实践心得沉淀，同时进行案例包装及对外传播。
- 建议申报方向：
计算机相关专业
- 详情参考：
2. AIGC设计新范式与实践
- 申报条件：
（1）申报院校需具备实践中心（基地），实践中心（基地）有实验场地、学生机房等基本实验室或实践资源；
（2）申报的由实践基地开展的相关实践类课程应不少于8学时，平均每年开课次数不少于一次。
- 资源支持：
阿里云向每所立项的合作高校提供不少于20万元等价值的软硬件资源支持，具体包括算力资源、模型资源、在线实践平台、实践条件或基地所需的其它实践资源（如实践课程、实验大纲、实验手册等）。
- 建设要求：
（1）授课教师参加一次PAI ArtLab组织的师资培训，获得培训证书；（2）课程大纲：包括具体的课程时间分配、章节、实验、习题描述，PAI ArtLab相关的教学和实践内容的学时不少于8学时；
（3） 教师授课教案：每章节均提供PPT课件。提供课程相关的参考书目、论文参考文献、网络资源等内容；
（4）典型教学实验案例：围绕课程教学内容，开发2个AIGC典型教学实验案例，提供实验描述、实验步骤和参数；
（5）课程作业产出：通过开设讲座或训练营等方式实现不少于500位学生了解PAI ArtLab平台；不少于4组完整课程作业，包含数据集、LoRA模型或ComfyUI工作流、模型及工作流在PAI ArtLab平台开源共享，获得阿里云PAI ArtLab开源创作者证书；
（6）鼓励公开发表的教学论文；
（7）鼓励组织上课学生参加PAI ArtLab训练营或者大赛；
（8）鼓励编写《AIGC设计》教材书籍，须系统性融入PAI ArtLab平台能力；
（9）结题报告和教务处提供的开课与选课人数证明；
（10）建设成果可公开、可共享。
- 建议申报方向：
适用于艺术、设计相关专业，或其他希望学习AIGC相关课程的专业。
- 详情参考：
3. 数据内容创作智能体与大数据分析应用开发
- 项目介绍：
本项目是基于阿里云DataV数据智能分析产品、阿里云云工开物的高校学生实践能力培养计划，致力于提升以下领域的实践技能，并提供对应的软件产品与实践指南：
（1）基于大模型智能体的数据内容创作：学习基于DataV.AI智能体创作数据驱动的图表、看板、地图、报告等数据内容，掌握大模型时代的科研数据分析与展示；该方向技术门槛低、用途广，各类学科专业都可以学习实践；
（2）市场营销与金融数据分析应用：基于DataV 数据看板产品，对市场调研/金融行情数据进行处理、分析，“零代码”开发交互式数据展示/分析应用；该方向利用大模型能力，助力没有代码开发能力的学生进行数据分析和应用开发；该方向建议各类商科专业学习实践；
（3）城市（交通）规划与环境设计：适合有地理/空间数据可视化需求的专业，基于DataV产品的二维、三维地理引擎/图表，展示/分析各类地理空间数据，完成各类城市空间、交通、环境设计等规划方案；该方向有一定专业门槛，建议城市规划、建筑设计、环境设计类专业学习实践；
（4）科研成果数据分析与展示：基于丰富的数据图表与可交互三维组件，展示医疗、生物、机械等领域的科研数据与三维模型；该方向有一定专业门槛，建议生物、医疗、机械等专业学习实践；
（5）大数据分析应用开发：基于DataV的数据融合、处理能力，同时利用DataV交互开发编辑器、NL2SQL助手、自定义组件SDK，开发功能复杂的专业级数据分析应用。该方向技术门槛较高，建议计算机相关专业学习实践。
- 申报条件：
（1）申报院校需具备实践中心（基地），实践中心（基地）有实验场地、学生机房等基本实验室或实践资源；
（2）申报的由实践基地开展的相关实践类课程应不少于8学时，平均每年开课次数不少于一次。
- 资源支持：
阿里云向每所立项的合作高校提供不少于20万元等价值的软件资源支持，具体包括SaaS软件、在线实践平台、其它实践资源（如实践课程、实验手册等）。
- 建设要求：
（1）课程大纲及教案：包括具体的课程时间分配、章节、实验、习题描述，基于AI的数据内容创作、数据分析应用开发相关的教学和实践内容的学时不少于8学时；
（2）课程作业产出：不少于500位学生使用DataV数据分析产品在阿里云云工开物平台开展数据内容创作与分析应用开发实践，不少于100名同学提供实践报告（每位同学提供一份，包含选题说明、成果截图等；课程结束后进行汇总提交）。
- 详情参考：
教育部“协同育人” - 阿里云“智能体&大数据实践基地”申报启动
4. AI编码新范式与应用实践
- 申报条件：
（1）申报院校需具备实践中心（基地），实践中心（基地）有实验场地、学生机房等基本实验室或实践资源；（2）申报的由实践基地开展的相关实践类课程应不少于8学时，平均每年开课次数不少于一次。
- 资源支持：
阿里云向每所立项的合作高校提供不少于20万元等价值的软硬件资源支持，具体包括算力资源、模型资源、在线实践平台、实践条件或基地所需的其它实践资源（如实践课程、实验大纲、实验手册等）。
- 建设要求：
（1）授课教师参加一次通义灵码组织的师资培训，获得培训证书；（2）课程大纲及教案：包括具体的课程时间分配、章节、实验、习题描述，通义灵码相关的教学和实践内容的学时不少于8学时； （3）课程作业产出：不少于500人完成课程实践作业，作业需使用通义灵码 IDE或插件调用智能体/MCP工具完成应用开发。
- 建议申报方向：计算机相关专业
- 详情参考：
5.人工智能通识教育与应用实践
- 申报条件：
（1）申报院校需具备实践中心（基地），有实验场地、学生机房等基本实验室或实践资源；（2）申报的由实践基地开展的相关实践类课程应不少于8学时，平均每年开课次数不少于一次。
- 资源支持：
阿里云向每所立项的合作高校提供不少于20万元等价值的软硬件资源支持，具体包括算力资源、模型资源、在线实践平台、实践条件或基地所需的其它实践资源（如实践课程、实验大纲、实验手册等）。
- 建设要求：
（1）组建实践条件教师队伍，专人与阿里云相应的技术团队对接，负责阿里云为高校提供的实践资源的落地部署，组织学生完成指定的实践任务；（2）组织学生开展实践类课程的学习，项目期间参与实践学习的学生人数不低于500人，每位学生实践类课程学习时长不低于8学时，平均每年开课次数不少于一次；（3）基于阿里云的实践条件资源，选择产业相关实际问题作为综合实践的课题，以项目制实训的方式提升学生解决实际产业问题的能力；（4）在实践教学过程中，指导老师需形成实践类课程教案，提供参与实践学习的学生证明。
- 建议申报方向：
适用于所有专业
- 详情参考：
三、师资培训
1、计算机专业通识课程师资培训
基于阿里云云服务器ECS，结合AI浪潮下各行业的云上创新案例，建设计算机专业所需的“AI+行业”学习课程的产教融合示范课程师资培训，围绕操作系统及自动化运维、云上AI编程、人工智能安全、云网络等几个方向进行实践交流，培养广大高校教师掌握相关技能，助力高校实现计算机课程的转型落地。
详情参考：
2、基于通义灵码的AI辅助编程师资培训
基于阿里云通义灵码，建设计算机相关专业课程如人工智能与机器学习、编程语言、数据结构与算法、软件工程、数据库系统等的通义灵码产教融合示范课程师资培训，培养广大高校教师掌握相关技能，助力高校实现计算机课程的转型落地。
详情参考：
3、数据分析方向师资培训
基于阿里云数据可视化平台DataV，结合AI浪潮下各行业的云上创新案例，建各个专业所需的“数据智能+行业”学习课程的产教融合示范课程师资培训，围绕多维数据智能分析、科学可视化、空间数据智能分析、商业/金融数据分析应用、数据内容智能体创作等几个方向进行实践交流，培养广大高校教师掌握相关技能，助力高校实现AI时代教学转型落地。
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