日前，教育部学位与研究生教育发展中心公示了2025年度主题案例立项结果，西安交大推荐的4项案例获批，其中“现代化产业体系”2项、“人工智能+”2项，涉及能源动力、资源与环境、会计3个专业学位类别。这是学校专业学位研究生培养模式改革和教学案例建设的重要成果。
（按主题方向及项目编号排序）
获批主题案例项目概览
1.机理-数据双驱动的数字孪生核反应堆技术研发与应用
项目介绍：项目紧扣我国现代化产业体系建设与清洁能源发展战略需求，针对核能领域高层次应用型人才培养“理论与工程实践脱节、传统教学与技术创新脱节”的问题，依托自主研发的压水堆堆芯分析软件NECP-Bamboo及机理-数据双驱动数字孪生体技术，结合与核能集团和监管机构的长期合作实践，拟建设2个教学型案例和2个研究型案例，形成“成熟应用-理论深化-场景拓展-前沿突破”的逻辑闭环。案例覆盖华龙一号堆芯数字孪生体落地、数字孪生误差溯源、破损燃料精准定位和快堆孪生体研发四大场景，破解工程融合、精度优化等核心难题，填补核能数字孪生领域专业学位案例空白，培养跨学科视野与工程创新力的卓越人才，适用于核能相关专业学位研究生及本科高年级前沿课程。
学理价值：一是从我国原创技术实践中提炼双驱动数字孪生体理论框架，建立误差溯源体系与传导模型，揭示机理偏差与数据噪声耦合机制，丰富复杂工业场景数字孪生理论；二是构建“精细建模-智能融合-工程验证”的方法论范式，创新数据扩充与跨学科技术融合路径，为先进核能智能化提供参考；三是深化“技术-应用-产业”转化机制认知，揭示了技术创新与产业需求双向驱动逻辑，为卓越工程人才培养提供学理支撑。
案例逻辑关系示意图
2.灵活高效清洁低碳能源动力系统卓越工程人才培养实践
项目介绍：面向全球能源转型与我国“双碳”战略目标，聚焦能源动力系统“灵活高效、清洁低碳”的核心技术变革，依托能源动力A+学科优势，结合团队多年教学科研积累，围绕人工智能赋能建模仿真、先进智能感知测控、多能互补系统集成三大前沿方向，拟总结凝练1个教学型案例和2个研究型案例。教学型案例“人工智能赋能能源动力系统建模与仿真”将生成式AI深度融入课程教学，构建“测评—学习—追踪—提升”的个性化培养闭环，提升学生对热力发电、新能源系统动态特性的理解与建模能力。研究型案例“多光谱融合智能感知与能源动力系统调控”聚焦高温高压等极端环境下的“测不了、测不准”难题，融合原子发射与分子吸收光谱技术，实现多参数原位在线感知，支撑系统精准调控。研究型案例“新一代能源动力系统：多能互补与多联产”面向工业园区、数据中心等典型场景，开展系统构型设计、容量配置与运行调度优化研究，提升学生解决复杂工程问题的综合能力。项目成果可支撑多门研究生及本科生核心课程教学，推动能源动力学科人才培养模式从知识传授向能力塑造转变。
学理价值：项目紧扣能源动力系统向“智能化、灵活化、低碳化”演进的学科前沿，从教学范式、技术路径、系统集成三个维度回应了传统教学中“内容碎片化、过程静态化、互动不足”的突出问题。一是通过AI赋能建模仿真，突破传统以机理推导为主的教学局限，推动学生从“被动接受知识”向“主动构建认知”转变，体现了“人机协同”的教育理念。二是将多光谱智能感知技术引入教学研究，使学生在高温高压等极端工况下掌握“测不全、测不准”瓶颈的破解之道，强化了从现象观测到机理反演的科学研究思维。三是以多能互补多联产为切入点，引导学生面向真实场景开展系统构型、容量配置与运行调度的多目标优化实践，培养“源-网-荷-储”协同优化的系统思维能力。
案例内容与学理价值示意图
3.人工智能驱动下的工业循环水全流程智慧运维实践
项目介绍：积极响应国家“人工智能+”战略部署，直击工业循环水系统“感知滞后、数据孤岛、决策盲区”三大痛点，以虚构实体“东华化工”为载体开发4个递进案例，展现AI驱动智慧运维的新路径。其中，案例一聚焦“电化学指纹”提取与噪声清洗，实现水质实时预警；案例二构建物理机理约束的数字孪生模型，破解小样本“黑盒”模型泛化难题；案例三运用深度强化学习，在安全硬约束下实现药剂与排污全局优化；案例四探讨人机协作闭环的技术经济价值与落地路径。项目深度融合环境工程、控制与AI技术，构建“前端感知+后端算法”特色教学场景，致力于培养具有跨学科视野与解决复杂工程问题能力的新工科人才。
学理价值：一是深化“机理-数据”融合认知，突破“重算法、轻机理”局限，嵌入电化学方程约束深度模型，破解小样本建模难题。二是构建“感知-决策”跨学科闭环，融合环境与AI，确立“感知为基、决策为用”的技术逻辑，贯通从信号处理到优化的全链条方法论。三是拓展复杂约束下的决策优化框架，通过安全与经济多目标博弈，揭示最优决策机制，培养学生全局系统思维，契合新工科人才培养要求。
案例开发及其在专业学位人才培养中的作用示意
4.人工智能驱动信贷模式变革主题案例研究
项目介绍：项目深入贯彻党的二十届四中全会关于“建设现代化产业体系、巩固壮大实体经济根基”的战略部署，落实国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》精神，聚焦商业银行智能信贷变革模式解决中小企业“订单真实却融资困难”的现实痛点。案例以重庆农商行“数字驱动、产业链驱动、场景圈动”战略转型为核心，设计开发4个教学和1个研究型案例呈现人工智能驱动下企业经营数据在真实供应链场景中生成、确权、估值、入表及嵌入银行授信体系的全流程机制。依托《“十五五”规划纲要》中“办好人民满意的教育”为战略目标，以自研“供应链金融数据智能体”为工具，通过案例教学培养专业学位研究生综合创新实践能力，服务国家社会经济发展。
学理价值：一方面拓展了传统银行信贷管理理论，通过将经认证的数据资产作为独立信用要素纳入授信模型，构建“数据增信”与“财务审慎”相结合的新型动态评估框架，为数字时代信贷模式转型提供了范本，为中小企业融资提供了基于数据要素的新范式。另一方面揭示了智能信贷授信的机理，从数据资源转向授信资产过程，通过案例刻画智能技术对于传统金融风险管理内核的升级。
案例开发及其在专业学位人才培养中的作用示意
近年来，西安交大围绕专业学位研究生培养模式改革主线，以教学案例建设为突破口，推动实践创新能力培养与行业发展需求深度融合。据统计，我校已立项建设校级教学案例库项目142个，获批陕西省专业学位案例库建设项目81个，入选国家级主题案例立项建设项目22个，初步形成了“校级-省-国家”三级递进的案例开发体系。下一步，学校将进一步推动专业学位案例建设与国家战略急需领域精准对接，围绕校-省-国家级案例建设，引导和鼓励教师们主动探索开发优秀的教学案例，加强案例教学建设与研究，强化专业学位研究生实践能力培养，以高质量案例教学夯实专业学位人才培养根基，持续推动专业学位研究生教育高质量发展。
