高职统计与人工智能融合的课程体系构建探讨

引言：近年来，以人工智能、大数据为代表的新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，对各行各业产生了深远影响。在此背景下，作为复合型技术技能人才培养的主阵地，高职院校急需顺应时代发展潮流，主动将人工智能技术融入专业教育教学，培养既具备扎实统计学理论功底，又能熟练运用人工智能技术解决实际问题的高素质应用型人才。这不仅是高职统计专业实现转型升级的客观要求，也是提升人才培养质量、彰显办学特色的必然选择，对于服务区域经济发展、推进智能化应用具有重要意义。

一、夯实基础，优化高职统计课程内容

高职统计课程内容的优化是需要从多个维度入手，统筹规划。首先，要根据人工智能技术发展和行业应用需求，及时更新教学内容。可以邀请行业专家参与课程建设，共同制定课程标准和教学计划，确保教学内容与职业岗位要求相匹配。例如，在传统的描述性统计、概率论与数理统计等基础课程之外，增设 Python 数据分析、机器学习算法、数据可视化等前沿课程，紧跟时代发展步伐。其次，要合理调整理论教学与实践教学的课时比例，建议将实践教学时间提高到总课时的 50% 以上。理论教学要突出重点、化繁为简，注重培养学生的数学思维和编程思想；实践教学要强化项目导向和案例教学，引导学生动手实践，提高数据处理与分析能力。再次，要加强课程之间的衔接与配合。可以将数学课程作为先修课程，巩固学生的数学基础；将编程课程贯穿于整个人才培养过程，提升学生的编程实现能力。

二、拓展资源，创新高职统计教学模式

随着现代信息技术的飞速发展，高职院校要主动顺应时代潮流，充分利用人工智能技术优化传统教学模式。一是要积极开发和引进优质的在线教学资源。教师可以利用慕课、微课、虚拟仿真实验等形式，为学生提供丰富多样的学习资源。学生可以利用碎片化时间，随时随地进行自主学习，提高学习效率。二是要创新课堂教学组织形式。打破传统的“满堂灌”式授课模式，采用启发式、探究式、项目制等教学方法，激发学生的学习兴趣和主动性。例如，教师可以针对真实的企业项目设置教学任务，组织学生开展小组协作学习，引导其运用统计方法和人工智能技术解决实际问题。三是要营造良好的智慧教学环境。学校可以引进智能教学平台，实现教学过程的数字化管理和多维度数据采集，为教与学提供精准支持。同时，要加强师生互动和生生互动，通过头脑风暴、小组讨论、成果展示等方式，鼓励学生表达看法、碰撞思想，在交流中学习与成长。唯有创新教学模式，才能激发学生潜能，培养其创新意识。

三、搭建平台，强化高职统计实践能力

实践能力是高职统计人才的核心竞争力，高职院校要高度重视实践教学平台建设，为学生提供充足的实训机会。一方面，学校要加大经费投入，建设高标准、专业化的校内实训基地。要根据人工智能技术的应用特点，配置必要的硬件设施和软件系统，如高性能计算机、并行计算平台、大数据存储设备、主流的人工智能开发框架和工具等。要设计符合职业能力要求的实训项目，开发配套的实训指导书和评价标准，强化实训过程管理，确保实训教学质量。另一方面，学校要“走出去”，主动对接行业企业，建立稳定的校外实习实训基地。可以与知名企业签订合作协议，共建大数据与人工智能联合实验室，为学生提供顶岗实习、毕业设计等实践锻炼机会。在企业实习中，可以参与真实项目的数据挖掘和算法优化等，提升学生的岗位适应能力，让学生在“做中学”中成长。实践出真知，只有在实践中磨砺，才能锻造过硬本领[2]。

四、改革评价，促进高职统计个性发展

将人工智能技术融入教学评价是实现因材施教、个性化发展的有效途径，高职院校应积极探索评价模式变革。一是要建立过程性评价与结果性评价相结合的多元评价体系。运用大数据分析技术，从学习行为、学习效果、能力提升等维度采集学生发展数据，动态监测其成长轨迹，及时掌握学情，为个性化教学提供依据。二是要引入人工智能算法，针对不同学生的学习特点和发展需求，提供个性化的学习资源、学习路径和评价方案，因材施教。例如，对基础薄弱的学生，可以推送针对性的学习资料和专题讲解，对学习进度快的学生，可以提供更具挑战性的拓展任务。三是要拓展评价主体和评价方式。鼓励学生开展自评互评，引导其正确认识自我、明确目标；注重收集企业、家长等利益相关方的评价反馈，构建全方位的社会评价机制。在评价内容上，既要考查学生对专业知识和实践技能的掌握，又要重视创新意识、团队协作、职业素养等关键能力的考察，引导学生全面发展。评价体系的变革是一个渐进的过程，需要不断完善。

五、加强培训，提升高职统计师资水平

高职统计与人工智能的深度融合，离不开一支高素质的“双师型”教师队伍。教师是人才培养的第一资源，提升教师专业水平和教学能力至关重要。首先，学校要制定科学的教师培养培训规划。根据教师的专业背景和发展需求，有针对性地开展人工智能知识更新和技能培训。可以邀请行业专家、知名学者开设讲座或工作坊，帮助教师了解前沿技术动态；选派骨干教师到企业挂职锻炼，参与实际项目开发，提升实践指导能力。其次，学校要完善教师发展的激励保障机制。在职称评聘、绩效考核等方面向教学改革实践倾斜，设立专项基金支持教师开展教研活动和教改项目，鼓励教师积极探索人工智能背景下教学模式创新。再次，要搭建教师教学交流的平台。定期组织教学研讨、经验分享会，开展教学竞赛、课程比武等活动，促进优秀教学经验的推广；充分利用信息化手段，建立教师网络学习社区，便于教师及时分享资源、交流心得，在集体智慧中实现共同提高。教师的专业成长需要学校、企业、社会多方协同培育，形成合力 [3]。

结语

高职统计教育与人工智能技术的深度融合，需要在实践探索中不断完善。高职院校要立足自身实际，制定科学的融合发展规划，加强顶层设计，强化资源整合，突出应用导向，着力构建“互联网 + 统计 + 人工智能”的特色化课程体系。要加强政策引导和经费保障，营造良好的融合发展环境。要注重统计学等传统优势学科与人工智能新兴技术的交叉融合，促进知识的更新迭代和再生产。要加强产教融合，深化校企合作，建立紧密对接产业需求的人才培养机制。只有多措并举，久久为功，才能培养出一大批德才兼备的新时代统计人才，为区域经济社会发展和智能化建设提供有力支撑。

参考文献：

[1] 唐林伟, 李小球.AIGC 时代高职“人工智能 +^,,, 专业课程：逻辑理路与体系构建 [J]. 中国职业技术教育 ,2024,(35):3-13.

[2] 刘潇亭 . 基于人工智能背景下会计专业中、高职院校衔接课程体系设置 [J]. 办公自动化 ,2021,26(15):40-42.

[3] 何玉冰 , 杨素芹 . 人工智能背景下高职会计人才培养模式改革与创新[J]. 会计师 ,2021,(10):124-126.