关于征集高等教育领域学科大模型的通知

各院（系）、各有关单位：

为深入贯彻习近平总书记关于“积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”的重要指示精神，加快推进人工智能在高等教育领域深度应用，推动学科大模型赋能我校教育教学改革和人才培养模式创新，根据《教育部高等教育司关于征集高等教育领域学科大模型的通知》（教高司函〔2026〕9号）要求，结合我校实际，现将有关事项通知如下。

一、征集内容

依据《普通高等学校本科专业目录（2026）》，在前述已建设14个学科大模型（见附件1）的基础上，本次重点征集建设一批支撑我校相关学科专业的高质量学科大模型。各申报团队须完成以下建设任务：

（一）高质量数据集

须完成覆盖相应专业类的高质量数据集。数据来源须权威可靠，严格甄选本学科高水平教材、专业经典著作、权威论文、音视频课程、教学大纲、习题及答案、专业词汇库、行业标准等资源；数据类型须全面，实现文本、图像、音视频、代码等多模态数据全覆盖；数据质量须合规达标，依照规范性标准实施数据清洗、整理、标注等全流程质量管控。

（二）学科大模型

须建设1个专业准确、开放易用、安全可靠的学科大模型。须依托国产通用大模型，使用构建完成的高质量数据集开展增量训练，确保模型在学科知识问答、逻辑推理等方面的准确率满足专业教学要求；须提供开放的服务平台和易用的交互界面，支持不少于100并发用户在线使用。

二、申报条件

申报须满足以下基本条件：

（一）具备良好的研发应用基础

申报学院（团队）应在人工智能尤其是大模型方面具备较好的研发基础、技术储备和工程化能力，已有相关模型研发、数据治理或智能教学应用实践经验，具备承担学科大模型持续建设、运行和迭代的稳定团队。

（二）拥有相应国家级一流专业和课程

申报学院在所申报专业类须拥有至少1个国家级一流本科专业建设点和1门国家级一流本科课程，具备开展学科大模型建设所需的学科积淀、师资队伍和教学资源基础。

（三）具备必要算力与运行保障

申报学院须提供支撑学科大模型研发、训练及上线运行的必要算力、存储与网络资源，并落实长期运维经费，确保模型上线后持续高效稳定运行。

（四）遵守安全合规要求

严格遵守国家网络安全、数据安全、个人信息保护等相关法律法规，落实意识形态工作责任制。申报前应同步规划生成式AI服务备案，确保学科大模型运行安全可控。

三、申报数量与范围

为推动学科布局优化，避免低水平重复建设，对本次校内申报作如下规定：

1.各学院（系）每个专业类仅限申报1个学科大模型建设项目；全校本次申报总数量原则上不超过2个（教育部规定每所高校最多申报2项）。

2.严格避免与已建设模型重复。已上线国家高等教育智慧教育平台的14个学科大模型（见附件1，含经济学、教育学、数学、物理学、化学、生物科学、材料学、人工智能、计算机、土木工程、船舶与海洋工程、农学、基础医学、中医药学等学科大模型）不再受理重复申报，相关学院可结合自身特色在已有模型基础上开展深化应用与本地化建设，避免同质化竞争。

3.鼓励跨学院、跨学科组建联合团队申报，并联合科研院所、行业企业等共同建设；联合申报项目须明确牵头学院与责任分工。

四、申报材料与程序

1.各申报学院填写《高等教育领域学科大模型申报书》（附件2），电子版。

2.提供学科大模型演示视频1份，时长不超过5分钟，格式仅限MP4，分辨率不低于1080P，重点展示模型功能、交互方式与典型应用场景。

3.各申报学院汇总本单位申报信息，填写《高等教育领域学科大模型推荐汇总表》（附件3），连同申报书及演示视频于2026年9月17日（星期四）下班前统一报送教务处。

4.教务处对申报材料进行形式审查与校内评议，择优向教育部高等教育司推荐报送；经教育部组织专家论证并评测合格的学科大模型，将上线至国家高等教育智慧教育平台“人工智能教学公共服务开放应用专区”。

五、参考申报方向

结合我校学科布局与教育部高等教育司重点支持方向，建议但不限于以下学科领域开展申报：

上述方向仅供参考。各学院可结合自身学科优势与特色，在《普通高等学校本科专业目录（2026）》框架内自主确定申报方向，但须严格回避附件1所列已建设学科大模型对应的专业类。

六、联系方式

    校内申报政策咨询及材料受理：

    联系人： 余老师

    电子邮箱：jbyu@sjtu.edu.cn

    本通知未尽事宜，按教育部高等教育司教高司函〔2026〕9号及学校相关规定执行。

    附件：

    1.高等教育领域学科大模型清单（已建设）

    2.高等教育领域学科大模型申报书

    3.高等教育领域学科大模型推荐汇总表

上海交通大学教务处

2026年9月9日