2025 年 10 月 29日，公共课部数学教研室在1-104进行 "课程-专业深度衔接" 专题教研活动。本次活动以 "学生中心、产出导向、学科融合" 为核心理念，聚焦不同专业人才培养需求，来自财务管理、大数据应用专业、交通运输、电子信息等专业的任课教师围绕课程内容重构、教学模式创新展开深度研讨。
交通运输专业的乔老师总结出该专业的核心知识点，和概率论有关的为随机过程、贝叶斯定理、排队论，与数理统计相关的为时间序列分析、回归分析以及聚类分析等。乔老师建议可以在课堂教学中引入相关案例，例如泊松分布知识点可引入安全维护案例，使用Logistic回归可以分析回归优化地铁站疏散效率等。
大数据专业的杨老师从不同专业课的角度出发，在数据预处理技术这门专业课中，概率论中的分布理论是识别异常值、理解数据特性的基础，数理统计中的假设检验、置信区间可用于评估数据清洗和插补方法的有效性。在Java程序设计这门课程中，会涉及到概率论中的泊松分布用于流量模拟，数理统计中的线性回归等也需要从理论知识过渡到建造模型，把理论知识应用在现实生活中。
电子信息专业的张老师认为衔接优化关键在于将数学理论与具体工程问题深度绑定，让抽象方法落地为解决信号、通信、电路等时机问题的技术。其中信号与噪声的处理需要用随机变量、概率密度函数描述噪声的统计特性，通过均值、方差计算噪声功率等，在通信系统的可靠性分析中，用概率论计算信号在传输中收干扰的误码率公式、优化编码方案等。
电气专业的许老师认为该专业的衔接主要体现在不确定分析、信号处理、可靠性评估与控制四大核心领域。比如负荷预测中需用数理统计中的回归分析、时间序列分析预测未来负荷；潮流计算不确定性需要利用蒙特卡洛模拟分析随机潮流，评估电压稳定性和功率损耗的概率分布；复杂电气系统的可靠性由各部件决定，用概率乘法公式、全概率公式分配各部件的可靠性指标等。
财务管理的李老师认为概率论与数理统计作为量化分析的基础工具，需与专业需求深度衔接，以培养具备实践应用能力的复合型人才。比如在财务管理中的风险评估、投资决策等核心问题，需要依托概率论中的随机变量分布正态分布和数理统计中的参数估计和假设检验实现量化，并且李老师提出，课程需要强化统计软件与财务数据处理的结合，教授学生利用回归分析构建成本预测模型，通过方差分析对比不同融资方案的收益稳定性，培养既懂财务又懂数据的新时代管理人才。
此次研讨不仅产出具体授课建议，更标志着概率论课程从 "知识传授" 向 "能力赋能" 的转型。当概率统计的公式里跳动着专业的脉搏，学生才算真正触摸到了数学的温度。这场研讨会，正在为全校学子铺就一条更具专业辨识度的数学之路。
