为深化应用型本科专业建设，精准对接大数据与人工智能产业人才需求，破解教学与就业痛点、人才培养与岗位适配不足等问题，4 月 30 日，数学与医护系举办大数据发展现状及与数学关联度分析专题教研讲座。本次讲座由长江大学博士、校级特聘杰出人才胡中波教授主讲，数医系全体专职教师共同参与研讨。

讲座中，胡中波老师立足当前大数据与 AI 产业发展趋势，深入分析行业人才需求结构，系统阐释数学与大数据、人工智能的内在关联。他指出，数学是大数据分析、AI 模型构建的核心基础，传统数学专业存在课程偏抽象、实践脱节、就业路径单一、考研竞争激烈等问题，亟需向应用化、技能化转型。

围绕专业改革方向，胡教授提出“低难理论 + 高适配技能”建设思路，以AI 就业与考研为双导向重构培养体系。在课程改革上，推动理论课“瘦身”，简化抽象证明与复杂推导，强化计算核心与 AI 场景应用；通过 GeoGebra、百度 AI 开放平台等工具，让抽象概念可视化、生活化，提升学生学习兴趣与获得感。

实践教学方面，讲座明确聚焦AI 训练师、初级数据分析师两大入门岗位，构建分层实操体系：开设数据标注、Python 自动化、机器学习基础、数学建模等实训内容，以销量预测、库存预警、图像识别纠错等真实案例开展训练，实现 3 个月上手实操、毕业即可上岗。

考研升学路径上，建议转向应用型硕士，避开传统学术竞争红海，对接大数据技术与应用、人工智能基础等方向，考试以计算为主、难度更低；同时借助 AI 题库与智能批改工具，打造高效备考模式，提升上岸成功率。

参会教师围绕课程优化、实践设计、校企对接等关键问题展开交流，一致认为讲座紧贴产业需求、解决方案具体可行，为数医系教学改革与专业建设提供了清晰路线图。

此次讲座进一步明晰了大数据时代应用型人才培养方向。未来，数医系将坚持应用导向、小而美的发展定位，持续深化教学改革、强化实践能力培养，打通就业与升学双通道，着力培养适应数字经济发展的高素质应用型人才，为数医系高质量发展注入新动能。