2026年8月31日，数据科学与基础学院概率论与数理统计课程组召开本学期第一次说课会议，会议围绕课程整体定位、首堂课教学设计及单节课教学实施三个维度展开深入交流，旨在进一步优化教学内容，并针对学情特点调整考核评价体系。

聚焦多专业学情差异，推进课程内容重构与考核方案优化

会上，课程负责人杨琴与杨航分别就“说一门课”进行了展示。针对信管、人工智能、电子商务等多个专业跨度大、数学基础差异明显的现状，课程组确立了从确定性思维向随机性思维跨越的工具型基础课定位。为解决教材案例偏理工科、与学生专业关联度低的问题，课程组计划引入医学、电商等微型案例，并协同四个课程组完善知识点微课视频及作业解析资源。杨航老师进一步展示了智慧课程的三级模块化架构，重点推进知识图谱与问题图谱建设，通过AI批阅手写作业和错题溯源，实现课前精准预习与课后个性化辅导。

针对学生“刷作业”但出勤率低、期末通过率不稳定等现象，计划对考核方案进行调整。其中32学时的课程，考虑时间紧凑问题，计划简化连续型随机变量的复杂计算（如二重积分），侧重离散型，后续将进行详细讨论。

结合学科前沿与经典问题，打造专业专属入门课

在“说第一堂课”环节，向王炜钰老师针对计算机专业学生进行了专项设计。开场引入菲尔兹奖得主的故事，结合大数定律思想，通过“赌本分配”经典问题引出数学期望概念，有效激发了学生的探索兴趣。

课程介绍涵盖“为什么学、学什么、怎么学”及期末考核四个维度，特别强调了概率统计在人工智能崛起背景下对数据科学及AI语言学习的基础支撑作用。同时，明确了超星学习通和钉钉作为主要教学平台，并严格规定了考勤纪律，以端正学风。

立足生活化案例导入，优化课程设计激发学习动力

在“说一堂课”环节，薛涵老师以条件概率与贝叶斯公式为例，展示了如何通过身边的案例导入，例如以“奖学金评定”等生活化案例激发工科学生的学习兴趣。针对非数学专业学生，从身边案例出发，从专业出发，以此增强学生学习的动力。

会议最后指出，本次说课为系列研讨的第一场，后续将尽快协调时间开展第二、三次说课活动。