高校研究生培养方案是组织教学和培养人才的基本依据，是实现人才培养目标的首要环节，其制定和执行是研究生教育最重要的工作环节之一。中国人民大学高瓴人工智能学院坚持“以人为本”的教育理念、秉持“勇闯无人区”的精神，勇于在新一轮科技革命和产业变革中迎接挑战、乘势而上，大力推进人工智能专业研究生人才培养体系建设与实践。学院按照学校研究生教育“走新路”精神要求，通过培养方案结构性改革，结构性压缩学分修习要求，重塑课程体系，精课程内容、去冗余重复。此外，高瓴人工智能学院积极响应研究生专业培养方案改革重点，着力打造核心研讨课程。

理工学科的研讨课程建设是全校的创新之举，为了保证课程质量并打破课程壁垒，5月9日上午，高瓴人工智能学院召开了研究生核心研讨课会议。《学术规范与论文写作》课程授课教师窦志成教授、《智能信息检索》授课教师徐君教授和张骁准聘助理教授、《自然语言处理》和《对话系统》授课教师严睿长聘副教授、《智能推荐系统》授课教师陈旭准聘副教授、《人工智能跨学科应用思维与实战》授课教师孙浩长聘副教授，以及来自学院研究生工委的许洪腾长聘副教授、研究生院培养办副主任吕莉莎参加本次会议。

吕莉莎介绍了学校2024年学术型研究生培养方案改革的重点和核心研讨课程要求，全力支持学院新的教学模式探索和教学活动的开展，同时对各位老师提出的课改思路和建议表示感谢。

参与研讨课改革的授课教师窦志成、徐君、严睿、陈旭、孙浩分别介绍了拟开设的研讨课的授课方案和建设规划。与会人员围绕着研讨课的组织形式、课上研讨方式、课下学习跟踪、课堂工具使用、学生考核方式、研讨课助教要求等方面开展了深入研讨。其中，窦志成介绍了分组互动讨论、结构化研讨等研讨模式在研讨课中的使用思路。徐君重点强调了助教在研讨课中的重要作用，同时也要注重研讨模式和组织方式的创新，包括但不限于企业参访、嘉宾作报告等方式。严睿则通过设置辩论议题的方式，引导学生参与思辨和辩论的投票，并引入弹幕机制，达到活跃课堂的目的。孙浩从跨学科的角度出发，强调通过交互研讨方式，引导学生创新应用思维等。

高瓴人工智能学院积极落实主体责任，明晰人才培养的目标和定位，响应研究生专业培养方案改革目标。学院将继续秉承“本硕博一体化”的培养模式，统筹优化本科、硕士和博士各阶段的培养目标和课程体系，不断探索研究生培养过程中的体制机制创新，期望培养出世界一流的人工智能科学家、人工智能工程师、具有创新精神的人工智能创业者和具有国际视野的人工智能领域开拓者。