为落实OBE成果导向教育理念，打通文科与理工科教研室之间的教学壁垒，11月6日下午，机电工程学院新能源科学与工程教研室与商学院大数据管理与应用教研室在商学院会议室联合开展“新能源+数管”跨学科教研研讨，两室教师参加，研讨由汪锋主持。

研讨以两节10—15分钟迷你课开场。汪锋主讲《动力电池状态估计与运行数据采集》，以充电站实车运行数据切入，讲解SOC估算原理及 BMS 采集的电压、电流、温度等字段的物理含义，用真实运行曲线说明“数据规整不等于模型可信”；高宇骏主讲《新能源充电站投资效益的Python分析》，以某站点投运数据为样本，演示数据清洗、投资回收期测算与敏感性分析，引出利用率、单枪日均充电量等指标口径对结论的影响。两室教师共同观察到，两节课真正的接口在“指标定义”上，即技术参数如何翻译为管理与财务指标。

交叉听课后，小组研讨围绕OBE理念落实、产教融合与人工智能融入展开。与会教师形成共识：OBE落地从能力点倒推内容，先明确数据获取、指标构建、模型解释、决策建议等跨学科能力，再确定各门课程保留什么、让渡什么；跨学科项目以“一个真实数据集＋一个真实问题”为最小单元；产教融合的关键在于企业提供口径，指标定义与验收标准须经企业技术人员确认；人工智能定位为“加速器”而非“替代品”，口径确认与结果校验须由学生完成并留存记录。

两室同时明确改进举措：共建“新能源—数管”联合案例库，首批不少于5个，统一使用数据卡片模板；每学期固定一次联合备课、一次联合答辩；评价增设过程性权重，使用人工智能须提交提示词与校验记录；与企业签订数据使用与脱敏约定。下一步先在1个班级试点联合项目，成熟后向两个专业推广。