高职统计与AI 融合教学中学生创新能力培养模式研究 

引言：当前，人工智能技术飞速发展，深刻影响着各行各业的转型升级。作为培养应用型人才的主阵地，高职院校统计学专业教学亟需把握时代脉搏，主动拥抱人工智能，深化教育教学改革，目前高职统计学专业在培养学生创新能力方面还存在诸多不足，传统的教学模式难以适应人工智能时代对创新人才的要求，因此深入探究统计学与人工智能融合教学中学生创新能力培养的新路径，对于提升人才培养质量、服务经济社会发展具有重要意义。

一、高职统计与AI 融合教学中创新能力培养的现状

纵观高职统计学专业教学现状，创新能力培养仍存在诸多不足。具体表现在以下几个方面：其一是教学目标定位模糊，缺乏对创新能力培养的明确指向，部分高职院校仍将培养目标局限于专业知识和技能的传授，忽视了创新意识和创新思维的培养。其二是教学内容更新滞后，与人工智能技术发展脱节，当前统计学教材大多围绕传统统计方法展开，鲜有涉及人工智能前沿技术在统计领域的应用案例。其三是教学方法单一，缺乏创新激励。“填鸭式”教学仍占主导地位，学生被动接受知识，创新思维难以得到启发和培养。其四是评价体系不完善，无法全面评估学生创新能力，高职统计学专业教学在创新能力培养方面还存在诸多不足。

二、高职统计与AI 融合教学中学生创新能力培养模式构建

（一）教学目标深度重构，明确创新能力培养方向

面对人工智能时代的到来，高职院校统计学专业教学亟需进行深度变革，重构人才培养目标，以适应新形势下对创新型统计人才的需求[1]。传统的教学目标侧重于专业知识和技能的传授，难以满足人工智能与统计学交叉融合的新要求，因此高职院校必须审时度势，立足长远，将培养学生创新能力作为统计学专业教学的重中之重。

一方面教学目标要突出统计学专业知识与人工智能技术的有机结合，引导学生跨学科思考，培养其在多领域融会贯通、创新应用的能力，通过设置合理的课程体系，学生不仅要掌握扎实的统计学理论基础，还要熟悉机器学习、深度学习等前沿人工智能技术，了解其在统计学领域的应用前景，激发学生的创新灵感；另一方面强调培养学生发现问题、分析问题和解决问题的创新能力，使其具备独立思考、敢于质疑的科学精神和勇于开拓、敢于创新的进取意识。在教学过程中，教师要注重启发式教学，鼓励学生提出新颖的观点和见解，培养其批判性思维和创造性思维，同时还要引导学生将所学知识与实践相结合，通过参与创新项目、学科竞赛等，提升动手实践能力，在解决实际问题中锻炼创新能力。

（二）教学内容全面优化，融入AI 前沿技术元素

高职院校统计学专业要培养具备创新能力的应用型人才，仅仅调整教学目标还远远不够，还必须全面优化教学内容，紧跟人工智能技术发展的步伐。当前，人工智能在统计学领域的应用日新月异，部分高职院校的统计学教材和课程设置仍然停留在传统的统计方法上，与人工智能技术发展脱节，难以满足学生创新能力培养的需求。

为了突破这一瓶颈，高职院校要以前瞻性思维审视统计学专业的教学内容，积极引入人工智能技术的前沿元素[2]。首要任务是更新教材体系，增加人工智能技术在统计学领域应用的相关章节，并辅以实际案例和项目实践，帮助学生理解人工智能技术的原理和应用价值。同时，在传统统计学课程中渗透人工智能的思想和方法并开设专门的人工智能技术课程，如 Python 程序设计、机器学习原理与应用、数据挖掘等，为学生提供系统学习人工智能知识的机会。

高职院校还要注重创新实践教学环节，要搭建校内实训平台，配备必要的软硬件设施，让学生亲身体验人工智能技术的应用过程；深化校企合作，引入企业真实项目和数据，组织学生参与人工智能 + 统计学的创新实践，在解决实际问题中提升创新能力，同时鼓励学生参加数学建模、大数据分析等相关赛事，以赛促学、以赛促教，激发学生的创新潜能。

（三）教学方法多元创新，激发学生学习内生动力

高职院校统计学专业要培养学生的创新能力，除了重构教学目标、优化教学内容外，还必须在教学方法上不断创新，激发学生的学习兴趣和主动性。长期以来，高职院校统计学教学较为单一，以“填鸭式”为主，师生互动不足，学生学习积极性不高，创新思维难以得到有效训练。

高职院校统计学专业教师要转变教学理念，充分尊重学生的主体地位，采用启发式、参与式、探究式等多种教学方式，调动学生学习的主动性和创造性[3]。在理论教学中，教师可以运用案例分析、头脑风暴、小组讨论等互动型教学方法，引导学生主动思考、积极表达，发散思维、激荡智慧；实践教学层面，教师可以采用项目驱动、问题导向等方式，让学生在动手实践中发现问题、分析问题、解决问题，培养创新意识和创新能力。

随着互联网 + 教育的深入发展，慕课、微课、虚拟仿真等新型教学形态为统计学教学创新提供了广阔空间，教师可以利用在线教育平台，开发适合学生自主学习的慕课资源，实现线上线下混合式教学；利用虚拟仿真技术，构建逼真的数据分析场景，让学生在沉浸式体验中强化实践技能，这些新型教学模式既能激发学生的学习兴趣，又能培养其自主学习和创新实践的能力。

（四）评价体系科学完善，全面评估学生创新能力

高职院校统计学专业在重构教学目标、优化教学内容、创新教学方法的同时，还必须高度重视教学评价体系的科学构建，切实将创新能力评估贯穿于人才培养全过程。传统的统计学教学评价偏重结果导向，以期末考试成绩为主要依据，难以全面反映学生的创新能力水平。

构建科学的创新能力评价体系，首先要确立多元化的评价指标。除了考察学生对统计学专业知识的掌握程度外，还要重视对其创新意识、创新思维、实践能力等方面的评估，教师评价固然重要，但也要注重学生自评、互评，以及行业专家、企业导师等第三方评价，提高评价的客观性和公正性。

高职院校还要将评价结果与学生的综合素质测评、奖学金评定、就业推荐等挂钩，引导学生重视创新能力的培养并将评价数据作为专业建设、课程改革的重要依据，不断优化人才培养方案，提升教学质量。只有将科学的创新能力评价体系贯穿于教学全过程，才能真正发挥评价的导向作用，激励学生刻苦钻研、勇于创新，培养出适应社会发展需求的高素质应用型统计人才。

结束语：

高职院校统计学专业要培养具备创新能力的高素质应用型人才，统计学教师需要转变教学理念，紧跟人工智能技术前沿，优化课程体系，创新教学方法，完善评价机制，全方位激发学生的创新潜能。展望未来，高职统计学专业还需进一步深化产教融合、校企合作，构建开放共享的人才培养生态，为人工智能时代培养更多创新型统计人才。

参考文献：

[1] 施炜毅 , 吴庆畅 .AI 技术助推高职生涯教育创新发展：机遇、挑战与策略 [J]. 职业技术 ,2025,24(05):16-22.

[2] 史晓青, 刘涛, 黄海燕. 高职学生创新能力培养的现状与对策研究[J].湖北开放职业学院学报 ,2024,37(24):19-21.

[3] 张德松 , 周杰 . 高职教育实践教学模式与学生创新能力培养探讨 [J].快乐阅读 ,2024,(11):84-86.