为深入贯彻《浙江财经大学“新财经战略”行动方案（2024-2027年）》《浙江财经大学研究生教育质量提升行动计划（2024-2027）》总体要求，扎实推进研究生院第二届“研究生教学质量月”活动，数据科学学院围绕课程建设提质与教学技术创新，相继举办学科核心基础课程展示与 “人工智能×”主题教学活动，为研究生教育高质量发展注入新活力。

11月12日下午，学院首场活动聚焦学科核心基础课程建设，罗季教授主讲的《高等数理统计》精品课程展示在 C217 教室顺利举行。课程围绕“点估计”的极大似然估计与贝叶斯估计核心内容展开，罗教授系统梳理概念定义与性质，通过函数图像辨析关键区别，结合伯努利分布、均匀分布等实例拆解求解逻辑，进一步推导先验分布、后验分布的关联与参数估计路径。她采用启发式教学模式，以精准提问引导学生自主探究，搭建“概念—推导—应用”的完整知识框架，实现知识与实践深度融合，充分发挥核心基础课程在学生能力培养中的支撑作用。

11月13日下午，“人工智能×”主题教学活动则聚焦教学模式革新。刘磊老师以“大语言模型在教学中的应用”为主题，提出“AI是课堂参与者，而非旁观者”的核心观点，倡导摒弃“围堵禁止”理念，以“疏导赋能”引导学生合理运用 AI工具。他指出，AI可助力课堂“化难点为亮点”：让学生从被动接受者转变为“知识探险家”，化身个性化导师提供精准辅导，同时作为实践加速器高效完成基础工作，使教师聚焦深度指导与调试。针对教学变革，刘磊老师强调教师需从“答案提供者”转变为“问题设计者”，从“知识字典”升级为“能力教练”，以开放姿态拥抱技术，构建互动性、个性化的教学新生态。

此次研究生教学质量月系列活动，既夯实了学科核心课程建设基础，又探索了AI时代教学创新路径，为全院教师搭建了经验交流与能力提升的平台。未来，学院将持续聚焦研究生培养质量，深化教学改革，强化课程育人功能与实践导向，为培养高素质复合型创新人才提供坚实支撑。