为主动响应数字时代的管理类人才培养新要求，深入推进《数据科学》课程教学改革，2025年12月16日上午，信息管理与决策智能系成功举办《数据科学》课程组集体备课活动研讨会。会议由副系主任彭晓帅青年教授主持，系主任牛春华教授在线线上全程指导。课程组成员曲宗希副教授、陆本江副教授、雷文婧副教授线下参会，钱志峰青年研究员线上参会。会议围绕课程如何贯彻“两性一度”标准、创新模块化教学模式、优化课程体系等核心议题展开深入研讨，交流充分，氛围热烈。

与会教师聚焦“两性一度”在《数据科学》课程中的落实路径，形成高度共识：在“高阶性”方面，课程应超越工具讲授，重点培养学生运用统计模型与机器学习算法解决复杂管理决策问题的能力；“创新性”体现于引入大模型应用、交互式可视化等前沿内容，并设计融合真实商业场景的跨学科研究项目；“挑战度”则通过设置基于真实数据集的探索任务、开放性案例及研究型课题来实现，以激发学生深度思考与创新能力。

针对课程知识体系广、学生基础差异大的特点，会议系统论证了模块化教学方案。计划将课程内容整合为“数据科学概述”、“统计模型与机器学习”、“数据科学流程与方法”及“数据可视化”等核心模块。该结构旨在通过层次清晰的知识单元，系统覆盖不同专业学生的共性与进阶需求，实现教学内容的逻辑递进与能力分层。模块化设计也为教师开展协同教学与专题深耕、引入企业实际问题开展项目化教学提供了组织灵活、导向明确的实施框架。

在教学实施层面，与会教师结合以往授课经验，对理论讲授、实验操作、案例研讨等环节的课时配置与单双周安排进行了务实讨论，重点对Python/R等工具在数据科学实验中的深入应用、课程案例库的持续更新机制等提出具体优化建议，最终形成了兼具理论系统性、知识前沿性与教学可行性的实施方案。

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课程建设是人才培养的基石。《数据科学》作为培养学生数智化能力的关键课程，其改革是学院构建面向数字时代、体现“两性一度”要求的高质量课程体系的重要推动力。本次课程研讨会进一步凝聚了共识、明确了路径。信息管理与决策智能系将持续深化教学反思与动态改进，切实提升课程建设水平，为培养适应数字时代需求的复合型管理人才提供坚实支撑。