全球校园人工智能算法精英大赛

一、赛题说明

聚焦“人工智能+学科交叉”的深度融合创新，鼓励参赛团队立足某一具体学科专业（涵盖理、工、农、医、文、法、经、管等全学科领域），运用人工智能技术或产品赋能学科的理论研究、科研探索、教学实践、实验实训、自主学习等核心环节。通过竞赛推动人工智能技术与学科特色的深度适配，探索学科发展新方法、挖掘学科领域新知识、培育专业应用新技能。

二、作品范围参考

包括但不限于：理科数据分析与建模、工科仿真设计智能辅助、医科临床技能训练、文科文献挖掘与分析、教育个性化教学推荐、学科实验实训智能指导、科研数据处理与可视化等适配具体学科发展的AI赋能新思路、新路径、软硬件产品和解决方案。

三、作品要求

1. 参赛作品需明确聚焦某一具体学科专业（需在方案中清晰界定学科领域及应用场景），围绕该学科的理论研究、教学、实验、科研或学习等至少一个核心环节展开，体现人工智能技术的赋能价值。
2. 作品形式不限（可包括技术方案、软件工具、教学系统、实验平台、科研辅助工具等），需深度融合人工智能技术与学科专业需求，避免技术与学科场景脱节。
3. 提交材料需包含完整的技术方案，包括学科需求分析报告、AI技术应用方案、作品功能说明、效果验证依据（如教学试点数据、科研效率提升证明、用户反馈等），跨专业组队需说明成员分工与协作机制。
4. 需突出作品的创新点，包括但不限于学科问题解决新方法、教学科研新模式、技术应用新场景等，对比传统学科建设方式的优势。
5. 作品需具备可行性与推广价值，需说明在同类学科或院校的复用条件、实施成本及落地路径，鼓励提供小规模试点应用案例。
6. 作品需符合相关学科规范与教育行业标准，无知识产权争议，涉及教学数据、科研成果的需提供合法授权说明，尊重学术伦理。

四、评分规则

AI+学科交叉-评分规则

评分项目	评分标准	分值
创新性（20分）	创新点突出，提出学科问题解决新方法、教学科研新模式或AI技术应用新场景，AI技术与学科特色深度适配，得14-20分； 有明确创新点，AI技术应用有一定新意，能够结合学科特点优化传统环节（如教学、科研、实验等），与同类作品相比有明显改进，得7-13分； 无明显创新点，AI技术应用常规或直接套用现有产品/方案，未结合具体学科特色适配，得0-6分。	20
需求分析（15分）	明确界定具体学科专业及具体应用场景，全面分析学科核心环节的痛点、难点，贴合学科实际需求，得10-15分； 明确具体学科专业及应用场景，能够分析学科核心需求，痛点识别基本准确，需求与学科环节贴合度较好，得5-9分； 未明确具体学科领域，需求分析模糊，无法体现学科实际需求，得0-4分。	15
方案可行性（20分）	AI技术选型合理，与学科需求高度适配，技术路线清晰、可行，推广价值高得14-20分； AI技术选型基本合理，贴合学科需求，有一定推广价值，得7-13分； AI技术选型与学科需求脱节，技术路线不可行，无法落地，无推广价值，得0-6分。	20
项目实施（20分）	实施计划详细，团队分工清晰，实施步骤可操作性强，得14-20分； 实施过程基本完成，团队分工基本清晰，但存在部分问题，得7-13分； 实施过程不完整，团队无明确分工，存在明显缺陷，得0-6分。	20
应用效果（20分）	有充分的效果验证依据（教学试点数据、科研效率证明等），数据真实有效，能明确体现AI赋能价值，对比传统方式有显著提升，得14-20分； 有一定的效果验证依据，数据基本真实，能体现AI赋能价值，对比传统方式有一定提升，得7-13分； 无任何效果验证依据，无法体现AI赋能价值，甚至未达到传统方式效果，得0-6分。	20
总结与展望（5分）	总结全面准确，展望合理且具有前瞻性，得3-5分； 总结展望较完整但深度不足，得1-2分； 内容简略、缺乏价值，得0分。	5

五、技术方案参考大纲

（一）项目概述
1. 背景与意义：结合具体行业痛点，阐述AI赋能的必要性，关联学科发展现状与行业需求。
2. 核心目标：明确AI技术赋能的具体目标（如提升教学效率、优化科研流程、完善实验实训等），贴合学科核心环节。

（二）需求分析
1. 学科专业界定：明确具体学科领域、专业方向，说明学科核心环节（理论研究/教学/实验/科研/自主学习等）。
2. 核心痛点梳理：结合学科实际，详细分析当前建设中的痛点、难点（如科研数据处理繁琐、教学个性化不足等），提供调研数据或案例支撑。
3. AI赋能需求：明确AI技术需解决的具体问题，界定AI与学科融合的核心切入点，避免技术与场景脱节。

（三）解决方案设计
1. 系统架构设计：绘制总体架构图，说明架构分层（如数据层、算法层、应用层、展示层）及各层核心功能。
2. 技术选型依据：结合学科需求，说明AI技术选型理由（如机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等），体现与学科的适配性。
3. 核心技术模块：分模块介绍技术实现思路，明确各模块与学科需求的对应关系。

（四）方案可行性
1. 技术可行性：说明现有技术成熟度、团队技术能力，确认方案可落地实施。
2. 经济可行性：分析实施成本、运维成本，说明成本可控性。
3. 推广价值：说明方案在同类学科、同类院校的复用条件、落地路径，提供小规模试点应用案例（如有）。

（五）项目实施
1. 实施计划：制定详细的项目实施计划，明确各阶段具体安排。
2. 资源保障：介绍项目技术资源（硬件、软件）、资金预算等，说明资源配置的合理性。
3. 团队协作：介绍项目团队成员的专业背景与分工，说明团队的协作机制，确保项目顺利推进。

（六）应用效果
1. 应用效果预期：明确AI赋能的具体效果（如教学效率提升、科研流程优化、实验实训质量改善等），结合学科场景给出明确方向。
2. 成果展示：展示项目取得的成果，量化体现“AI+学科交叉”融合应用的价值，突出方案的实用性与推广性。

（七）总结与展望
1. 方案总结：梳理方案核心亮点、创新点，客观说明存在的不足。
2. 未来展望：结合学科发展趋势与AI技术迭代方向，提出方案优化升级计划、长远推广规划。

（八）附录
1. 代码与模型：附上关键算法代码、模型文件及相关说明文档，展示技术实现的细节与可复现性。
2. 参考文献：列出研发过程中参考的技术文档、学术论文、专利文献等资料，注明出处。
3. 其他材料：如有专利证书、检测报告、项目合同等材料，一律放入佐证材料中进行上传。