“AI可以帮学生跑代码、查文献，但模型假设是否合理、结果是否可信，最终还要靠人来判断。”在2026年7月8日数据科学与基础学院数学教学部举办的专题培训上，一位与会教师的发言，引发了在场教师的共鸣。

这场在A2-303会议室举行的培训，主题是“AI赋能数学建模竞赛指导与创新能力培养”。数学教学部黄秋月老师担任主讲，常务副院长余敏锋、教学部部长郑志静、数学教学部副部长丁志瑛及数学部全体教师参加。与常规培训不同，活动把讨论重点放在竞赛指导的真实场景：审题立论、文献调研、模型构建、算法实现、论文撰写，每一步都可能成为学生备赛的“卡点”。

分享环节，黄秋月老师以某优化类赛题为例，现场演示了“需求分析—模型假设—AI辅助求解—结果验证—论文成稿”的闭环路径。她展示了如何借助AI辅助审题与问题拆解、快速检索文献与算法范式、生成并调试MATLAB代码、进行数据清洗与可视化，以及优化论文结构与图表表达，现场教师研讨气氛逐渐升温。

交流中，与会教师围绕“AI生成模型的合理性与可解释性把关”“如何在指导中培养学生而非依赖工具”“不同赛题类型的AI辅助策略”等话题展开讨论。大家一致认为，合理运用AI能够有效降低建模门槛、拓宽学生视野，对提升竞赛成绩与创新实践能力具有积极作用。

培训最后，常务副院长余敏锋在总结中鼓励教师将AI工具有机融入竞赛指导与课堂教学，以赛促学、以赛促教。此次沙龙为数学建模竞赛指导提供了务实的新思路，也为数学教学部创新人才培养注入了新动力。