当下，人工智能深度融入社会发展的各个领域，海量复杂的数据成为推动行业发展的关键要素，统计学作为数据处理与分析的核心学科，迫切需要与计算机科学、信息技术等学科交叉融合，实现理论与方法的创新突破。山东财经大学统计与数学学院以李娜教授为带头人，以统计学、数学、计算机科学骨干教师为核心成员，组建了“统计学与机器学习”交叉创新团队，顺应时代趋势，深度探索并构建新型统计学交叉人才培养体系，实现理论与方法的创新突破，推动统计学学科在新时代的创新发展。

创新多元举措，筑牢人才培养基石

　　传统的统计学缺乏针对人工智能时代需求的新内容，学科交叉难度较大，人才培养评价体系标准单一，交叉学科人才培养的跨学科性、创新性和应用性评估不足。团队打破传统学科壁垒，创新多元举措，探索并构建涵盖统计学基础理论、数据分析方法、机器学习算法、智能决策的新型统计学交叉人才培养体系。

　　1、党建引领，打造交叉导师团队

　　党建引领教学科研，团队成员所在党支部获批山东省教育系统先进基层党组织等。同时，团队致力于提高教师综合水平，近年来成功培育了国家级青年人才、泰山学者特聘专家、泰山学者青年专家等在内的高层次人才，并携手高新技术企业的山东省大数据产业领军人物，打造了“国家级青年人才-省级人才-产业领军人物”的交叉学科导师团队，凭借丰富的学术经验和多元化的知识结构，共同构建以统计学为核心，融合人工智能、计算机科学、数学等多学科知识的课程体系，帮助学生掌握人工智能领域的核心技术、拥有前沿的知识储备。

　　2、多元协同，创新协同育人模式

　　团队全方位优化人才培养模式，致力于培育适应时代需求的交叉人才。首先，校际携手，共筑知识共享桥梁。团队依托学院与国内多所知名高校建立深度合作关系，实现统计学与人工智能交叉领域优质教育资源的共建共享。其次，校企联动，促进产学研深度融合。团队依托学院深化校企合作，与行业知名企业共同开发前沿课程，增加实践课程比重，实施“订单式”人才培养计划，使学生所学知识与企业需求无缝对接，培养出适应市场需求的应用型人才。第三，国际接轨，拓宽全球视野格局。团队依托学院深化与国际知名高校和研究机构的合作与交流，与国际知名高校和研究机构开展联合培养、学术互访等活动，鼓励学生参加国际学术会议。

　　3、数智赋能，构建智能评价体系

　　为了解决传统学科人才培养评估单调、缺乏多元智能体系的问题，团队借助合作单位山东亿云信息技术有限公司的先进技术，以“大数据+大模型”双轮驱动，构建智能化人才评价模型。团队将创新思维和跨学科能力作为评价的重要标准，引入交叉学科知识掌握度、大数据处理与分析能力、创业与创新能力、国际交流经验、人工智能认知等前沿评价指标，多维度出发，评估学生在统计学和人工智能领域的综合能力，提升新型统计学人才评价效率和准确度。

聚焦创新突破，塑造人才培养新优势

　　团队从创新导师团队模式、革新合作培养机制、优化人才评价体系三方面发力，推动学术发展，打造协同育人模式，科学化定位人才发展，提高统计学交叉人才培养质量。

　　创新导师团队模式，引领学术前沿发展。导师团队由跨学科导师组成，对数智技术赋能传统统计学专业展开深入研究，使统计学在数据驱动决策和预测模型建设方面更加强大和高效。

　　革新合作培养机制，打造协同育人典范。团队依托学院构建“校际-校企-国际”三位一体的融通培养机制，整合各方资源，促进高校间优质教育资源共享与互补，打造全方位、多层次的协同育人模式。

　　优化人才评价体系，精准定位人才发展。在新型统计学交叉人才培养过程中，团队充分发挥数据驱动优势，收集和分析学生学习过程中的多源数据，对学生学习成果和创新能力进行综合评估，为学生学术发展和职业规划提供精准指导。

收获实践硕果，彰显人才培养成效

　　团队在新型统计学交叉人才培养体系的探索与构建方面取得了丰硕成果。首先，依循个性化培养方案，助力学生在特定领域深耕，积累专业知识与实践经验。此外，团队密切关注行业趋势与社会需求变化，及时动态调整个性化培养方案，确保教育内容紧跟时代步伐，为行业输送适配人才，推动产业创新升级。

　　在科研成果转化方面，团队通过对跨学科的实践和研究，推动教育链、人才链与创新链、产业链深度整合，培养学生的创新思维和实践能力，促进科研成果转化，加快知识更新和技术应用。

　　在构建智能化人才评价体系方面，团队借助先进技术手段，全面捕获和分析与学生学习相关的数据，多维度解析评价标准，确保评价的全面性和客观性，更精准地识别学生的能力和潜力，为每位学生提供定制化的发展建议和职业规划指导。

　　山东财经大学统计与数学学院“统计学与机器学习”创新团队在人工智能背景下构建的新型统计学交叉人才培养体系，是对时代需求的积极回应和教育创新的深入探索。未来，团队致力于全面建成更加完善的人工智能时代统计学交叉人才培养体系，通过持续优化个性化培养方案，借助智能技术实现对学生学习过程的实时监测与精准教学调整，进一步提升人才培养质量。（来源：山东财经大学统计与数学学院）