2026年7月15日，数据科学与基础学院概率论与数理统计课程组召开教学准备工作专题研讨会，聚焦AI技术驱动下的课程体系重构与教学模式创新。会议围绕四门课程的分层教学现状、痛点问题及智慧化改革方向展开深入研讨，明确提出以人工智能全面赋能课程建设，构建“智能引导+个性化学习+精准评价”的新型教学范式。相关课程负责人及任课教师参加会议。

会议首先向本学期新加入课程组的两位教师系统介绍了各门课程的体系架构、定位及教学要求，帮助他们快速融入教学团队。随后，各课程负责人逐一汇报了当前教学运行中的突出问题，如传统测试难以防范AI辅助答题、部分专业学生微积分基础薄弱、教学进度前松后紧等挑战。与会教师一致认为，AI时代倒逼课程从内容、方法到评价进行系统性革新。

数学部部长郑志静老师明确了AI深度融合的核心路径。在数字资源升级方面，各课程组将全面更新教案、课件与微课，并同步构建知识图谱、思政图谱、问题图谱和能力图谱四大体系，实现知识结构的智能化关联。同时，鼓励教师学习并运用AI智能体辅助教学，推动教师角色从“答案提供者”向“思维引导者”转变，借助AI引导学生自主分析解题，而非直接给出结论。在考核评价上，要求控制平时成绩占比，考核增加开放性与建模类题目，单元测试探索非标准答案题型，以有效防范AI抄袭，真正检验学生的理解深度与表达能力。此外，在课程中强化数学实验和软件模拟训练，设计基于真实数据的课程项目，并与学科赛事有机衔接，提升学生实践应用能力。

会议还对学科竞赛组织工作作出部署，主推全国大学生数学建模竞赛、全国大学生市场调查与分析大赛，同步推进全国大学生数学竞赛和统计建模竞赛等赛事。通过构建“课堂教学+第二课堂+竞技赛事”的立体化育人闭环，形成“教、学、练、赛”一体化的培养体系。

会议要求，各课程组须形成书面教改思路，明确下学期工作目标，并同步启动线上平台教学资源建设。

此次研讨会是概率论与数理统计课程组主动拥抱人工智能、推动公共基础课程从传统讲授向智慧引领转型的重要一步。下一步，数据科学与基础学院将持续深化AI与概率论课程的融合，以技术赋能教学全过程，着力培养具备数据思维与创新能力的应用型人才。