一、智能体开发建设项目

1.目标群体：全校师生

2.项目内容：支持院系围绕高频、痛点、可规模化的学生学习与发展支持场景，基于清小搭智能体广场平台，批量建设可持续运行的智能体。最终于“清小搭”智能体广场上线可运行的智能体原型并提供使用方式说明，同时需明确其知识库、FAQ或制度文件等数据来源与更新机制，界定使用边界并建立权限管理、数据脱敏、引用来源标注和人工复核等安全合规流程，最终制定涵盖目标用户定位、迭代节奏及效果评估指标的运行维护与推广计划。

3.效果评估指标：

a.场景价值与需求清晰度；

b.上线智能体数量及使用次数；

c.智能体的可复用、可推广性；

d.组织保障与运维能力，以及知识库或相关内容的更新维护情况。

4.参考案例：

能源与动力工程系段远源老师课题组搭建“ThermoAI”课题组科研管理助手，综合论文信息统计、项目报告撰写、研究方向分析等核心功能，为学者、在组成员及意向同学提供便捷的课题组信息服务，实现从数据管理到智能问答的全流程科研支持。

精仪系搭建“精小研”智能体，深度融合了精仪系的培养流程与规章制度，旨在通过自然对话的方式，为系内研究生同学提供从入学注册到毕业答辩的全周期、高精度、即时性的流程指引与问题解答，显著提升事务办理效率，帮助同学们更专注于核心科研工作。

为先书院学习与发展帮扶支持全覆盖计划，利用AI大模型建设了为先书院“智为先导”智能体，访问量破万次，覆盖率近100%，成功帮助书院同学匹配心仪的导师。

二、学生AI素养提升项目

1.目标群体：院系中有志于提升AI素养的学生群体

2.项目内容：面向人工智能时代的人才需求，系统化重构院系育人要素，开展学生AI素养提升行动。项目旨在通过构建系统化的培养体系，使学生具备基本的人工智能素养，能够使用AI工具辅助日常学习与科研科创，并培养具有跨界整合能力的复合型人才。院系可结合学科特点，设计并实施包括但不限于以下内容的活动：

a.专题讲座：邀请学界业界专家开设专题讲座，分享人工智能发展前沿、行业应用案例及未来趋势，帮助学生开拓视野。

b.主题工作坊：围绕AI工具使用（如大模型提示词工程、数据分析、代码生成等）或专业+AI交叉应用，设计并开设系列工作坊，提升学生利用AI解决本学科问题的动手能力。

c.社会实践：组织学生赴人工智能领域头部企业、高校实验室或创新飞地开展学期中或寒暑假实践参访，近距离感受产业脉动与技术应用落地。

d.科研科创： 鼓励学生将AI技术与本专业学习科研相结合，设立或引导学生参与AI相关的科创项目、SRT或课题研究，以项目制学习促进知识内化。

3.效果评估指标：

a.形成院系AI素养培养工作案例集或学生AI学习成果报告；

b.举办AI主题讲座、工作坊、微沙龙、社会实践等活动的场次、参与人次及满意度反馈；

c.院系开展活动在校内外主流媒体（如“清华紫荆之声”、院系公号等）的宣传情况；

d.积极开放活动资源给其他院系学生参与，跨院系覆盖人次及协同育人效果。

4.参考案例：

无穹书院以“AI学习节”为核心，引导学生使用大语言模型等工具（提示词工程），进行更高效、更深入的学习；并鼓励朋辈交流、组织集中交流；同时开展全过程调研，剖析学习成效。通过开展讲座、微沙龙等系列活动，帮助书院同学逐渐熟悉AI工具基础使用方式，在实践中提升学习效率、深度锤炼自我学习效能。

三、AI主题相关科创赛事

1.目标群体：全校师生

2.项目内容：鼓励各院系结合自身学科特色与资源优势，积极组织、承办或参与各类人工智能主题科创赛事，共同构建覆盖全校的校园人工智能科创赛事体系。项目旨在通过以赛促学、以赛促创的方式，引导学生深入了解人工智能前沿技术，提升实践动手能力与创新思维。赛事设计应紧扣人工智能发展热点，鼓励围绕智能体开发与应用、大模型应用创新、AI+X交叉融合、具身智能机器人等领域，开展如智能体大赛、AI知识挑战赛、具身智能挑战赛、算法博弈赛等形式多样的科创赛事。院系在组织赛事过程中，可注重赛课结合，将赛事选题与课程教学、SRT项目相衔接；也可联合兄弟院系、科研机构或产业界共同举办，引入企业课题、真实数据与算力资源，提升赛事的实战性与影响力。

3.效果评估指标：

a.赛事组织规模，参赛队伍数量、参与人次等；

b.赛事成果孵化与转化效果；

c.院系开展活动在校内外主流媒体的宣传情况；

d.赛事期间配套举办的技术培训、沙龙讲座等活动场次与参与人数。

4.参考案例：

致理书院“智理杯”智能体大赛是书院制背景下跨学科AI赛事品牌的成功实践。于2025年举办的第二届赛事共吸引全校109支队伍参赛，覆盖致理、计算机、美术、卫健等十余个院系，充分体现了AI+X的交叉融合特色。赛事通过系统化培训引导学生在实战中掌握智能体开发能力，并在赛事评审阶段特邀校友与产业界专家参与评审，并设立卓越技术突破奖、最佳社会价值奖等多元奖项，引导学生关注真实问题、培育有温度的创新成果，已成为校园内具有广泛影响力的科创赛事标杆。

四、院系学业预警与辅导项目

1.目标群体：院系学业挑战学生

2.项目内容：基于现有学业预警工作，进一步完善需重点关心学生学业预警和提醒工作机制。建立院系学业预警机制，成立学业二级辅导站开展学业指导工作，加强校系各方力量联动协同，制定体系化、定制化的学业预警学生指导方案。建立学生行为数据汇总及动态更新机制，整合数据进行深入分析，精准识别长期不参与各类活动、社会连接度低的学生，为学生推荐个性化的学习活动资源和针对性的成长发展建议。根据学业挑战学生学习动力及信心不足、自主学习能力及方法有待提升等现状，结合各院系不同情况和往届学生成长经验，联合各班班主任、带班辅导员、班级骨干等，与学习发展中心联合开展工作，提升院系开展学业辅导的工作能力，提高各院系对校级资源的使用。关注学习困难学生学习与发展指导工作，形成校系联动的学业预警与辅导体系。

3.效果评估指标：

a. 形成学业预警与指导效果数据分析报告或典型案例集；

b. 项目开展前后学习困难学生课程通过率变化、挂科学分是否减少、是否

出现擅长科目、自主学习能力是否提高（主观的心态和学习行为）、学习效能感是否提升等；

c. 学生参加院系学业二级辅导站及学习发展中心各项目（如一对一咨询、答疑坊）情况；

d. 积累项目开展后学生学习状况改善的个案，与其他院系分享学业预警与个性化指导经验；

e. 分享资源或经验给其他院系。

4. 往期优秀案例：

电子系完成《电子系学生学业困难与适应不良问题的研究》，通过分析上万条电子系学生学习行为与学习成绩数据，发现课程学不懂所引起的学业困难与心理危机问题具有强相关性。建立了学业-心理双预警机制，对进入学业预警的同学心理状况重点分析，对心理重点人员也关注其学业情况，适当提供学业辅导帮助。

工物系成立院系二级学业辅导工作小组，开展专业课答疑坊、学习打卡等活动，营造了良好的学习氛围。2024-2025学年院系答疑坊共开展32场线下活动，线上线下参与人次超过1500次，活动满意率达到98%。系小班辅导开展14次，线上线下参与人次超过420次。

计算机系开设了“Program Buddy”院系二级学业辅导项目，发挥专业特长为其他院系同学提供基础的编程指导。2024-2025学年共招募志愿者39人，组织线下答疑活动90次，线下累计值班400余人次，答疑总时长破800小时。

五、开展分层分类全覆盖学业辅导工作

1.目标群体：全院系本科生/研究生

2.项目内容：分层分类精准施策，推动各类学生各按步伐、共同前进。针对不同学生群体的特点，分层分类匹配相应的学习与发展指导资源，建立学习与发展资源全覆盖工作体系。院系调研不同类型学生的学习与发展需求，分层分类开展适合各类型学生需求的学业发展指导工作，例如针对大一大二本科生梳理专业认知手册，帮助学生加强专业认知，了解未来发展前景。针对本科毕业班/延期毕业学生进行保研、考研辅导。针对少数民族学生、港澳台学生、国际学生等制定专门的学习与发展支持方案。针对研究生，开展定制化学术能力培训项目，并将服务对象扩展到跨院系的相关学生群体。

3.效果评估指标：

a. 形成分层分类全覆盖学业辅导数据分析报告或典型案例集；

b.举办学生学业辅导类活动（包括但不限于专业认知讲座、学业规划讲座等）的场次、人次和效果；

c. 参加学习发展中心各项目（如一对一咨询、答疑坊、小伙伴计划、小班辅导）的人次；

d. 院系开展活动在“乐学”微信公众号等各类媒体宣传情况；

e. 积极和中心合作开展学生学习行为特点与规律研究，与其他院系分享分年级精准学业辅导工作经验；其他院系参与活动情况（覆盖人次），开放资源给其他院系。

4.往期优秀案例：

计算机系、电子系等院系梳理本院系专业认知手册，并向多院系学生开放此资源，了解该院系细分方向及未来发展前景。

经管学院面向少数民族学生、港澳台学生、国际学生制定了专门的学习与发展支持方案，极大提升了学业辅导的效能。

公共管理学院、社会科学学院、经济管理学院共同发起成立“清华定量俱乐部”，以教会文科生使用Stata、R等定量软件为切入点，项目开展三年来已进行百余场专题活动，覆盖全校34个院系，校内累计数万人次参与。

人文学院《学衡沙龙》搭建研究生人文学术交流平台，面向全校开放，基本覆盖全校各院系，尤其受到新闻学院、教研院、社科学院等人文社科类院系学生的关注。