當下,人工智能深度融入社會發展的各個領域,海量復雜的數據成為推動行業發展的關鍵要素,統計學作為數據處理與分析的核心學科,迫切需要與計算機科學、信息技術等學科交叉融合,實現理論與方法的創新突破。山東財經大學統計與數學學院以李娜教授為帶頭人,以統計學、數學、計算機科學骨干教師為核心成員,組建了“統計學與機器學習”交叉創新團隊,順應時代趨勢,深度探索并構建新型統計學交叉人才培養體系,實現理論與方法的創新突破,推動統計學學科在新時代的創新發展。
創新多元舉措,筑牢人才培養基石
傳統的統計學缺乏針對人工智能時代需求的新內容,學科交叉難度較大,人才培養評價體系標準單一,交叉學科人才培養的跨學科性、創新性和應用性評估不足。團隊打破傳統學科壁壘,創新多元舉措,探索并構建涵蓋統計學基礎理論、數據分析方法、機器學習算法、智能決策的新型統計學交叉人才培養體系。
1、黨建引領,打造交叉導師團隊
黨建引領教學科研,團隊成員所在黨支部獲批山東省教育系統先進基層黨組織等。同時,團隊致力于提高教師綜合水平,近年來成功培育了國家級青年人才、泰山學者特聘專家、泰山學者青年專家等在內的高層次人才,并攜手高新技術企業的山東省大數據產業領軍人物,打造了“國家級青年人才-省級人才-產業領軍人物”的交叉學科導師團隊,憑借豐富的學術經驗和多元化的知識結構,共同構建以統計學為核心,融合人工智能、計算機科學、數學等多學科知識的課程體系,幫助學生掌握人工智能領域的核心技術、擁有前沿的知識儲備。
2、多元協同,創新協同育人模式
團隊全方位優化人才培養模式,致力于培育適應時代需求的交叉人才。首先,校際攜手,共筑知識共享橋梁。團隊依托學院與國內多所知名高校建立深度合作關系,實現統計學與人工智能交叉領域優質教育資源的共建共享。其次,校企聯動,促進產學研深度融合。團隊依托學院深化校企合作,與行業知名企業共同開發前沿課程,增加實踐課程比重,實施“訂單式”人才培養計劃,使學生所學知識與企業需求無縫對接,培養出適應市場需求的應用型人才。第三,國際接軌,拓寬全球視野格局。團隊依托學院深化與國際知名高校和研究機構的合作與交流,與國際知名高校和研究機構開展聯合培養、學術互訪等活動,鼓勵學生參加國際學術會議。
3、數智賦能,構建智能評價體系
為了解決傳統學科人才培養評估單調、缺乏多元智能體系的問題,團隊借助合作單位山東億云信息技術有限公司的先進技術,以“大數據+大模型”雙輪驅動,構建智能化人才評價模型。團隊將創新思維和跨學科能力作為評價的重要標準,引入交叉學科知識掌握度、大數據處理與分析能力、創業與創新能力、國際交流經驗、人工智能認知等前沿評價指標,多維度出發,評估學生在統計學和人工智能領域的綜合能力,提升新型統計學人才評價效率和準確度。
聚焦創新突破,塑造人才培養新優勢
團隊從創新導師團隊模式、革新合作培養機制、優化人才評價體系三方面發力,推動學術發展,打造協同育人模式,科學化定位人才發展,提高統計學交叉人才培養質量。
創新導師團隊模式,引領學術前沿發展。導師團隊由跨學科導師組成,對數智技術賦能傳統統計學專業展開深入研究,使統計學在數據驅動決策和預測模型建設方面更加強大和高效。
革新合作培養機制,打造協同育人典范。團隊依托學院構建“校際-校企-國際”三位一體的融通培養機制,整合各方資源,促進高校間優質教育資源共享與互補,打造全方位、多層次的協同育人模式。
優化人才評價體系,精準定位人才發展。在新型統計學交叉人才培養過程中,團隊充分發揮數據驅動優勢,收集和分析學生學習過程中的多源數據,對學生學習成果和創新能力進行綜合評估,為學生學術發展和職業規劃提供精準指導。
收獲實踐碩果,彰顯人才培養成效
團隊在新型統計學交叉人才培養體系的探索與構建方面取得了豐碩成果。首先,依循個性化培養方案,助力學生在特定領域深耕,積累專業知識與實踐經驗。此外,團隊密切關注行業趨勢與社會需求變化,及時動態調整個性化培養方案,確保教育內容緊跟時代步伐,為行業輸送適配人才,推動產業創新升級。
在科研成果轉化方面,團隊通過對跨學科的實踐和研究,推動教育鏈、人才鏈與創新鏈、產業鏈深度整合,培養學生的創新思維和實踐能力,促進科研成果轉化,加快知識更新和技術應用。
在構建智能化人才評價體系方面,團隊借助先進技術手段,全面捕獲和分析與學生學習相關的數據,多維度解析評價標準,確保評價的全面性和客觀性,更精準地識別學生的能力和潛力,為每位學生提供定制化的發展建議和職業規劃指導。
山東財經大學統計與數學學院“統計學與機器學習”創新團隊在人工智能背景下構建的新型統計學交叉人才培養體系,是對時代需求的積極回應和教育創新的深入探索。未來,團隊致力于全面建成更加完善的人工智能時代統計學交叉人才培養體系,通過持續優化個性化培養方案,借助智能技術實現對學生學習過程的實時監測與精準教學調整,進一步提升人才培養質量。(來源:山東財經大學統計與數學學院)
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