ASDSApplied Statistics and Data Science3066-84333066-8441Art and Technology10.61369/ASDS.2026030002Article人工智能赋能与新工科导向融合的《时间序列分析》课程体系建设与创新https://artdesignp.com/journal/ASDS/2/3/10.61369/ASDS.2026030002许晓菲,卿欢,邓世容2026232026-03-20面对人工智能技术的深度渗透与新工科建设对跨学科创新人才的迫切需求，传统《时间序列分析》课程在知识体系、教学范式与评价机制上面临系统性重构的挑战。本文针对当前课程存在的理论知识与数据科学实践脱节、教学内容滞后于前沿发展、学生跨情境建模能力薄弱等核心问题，探索以人工智能赋能的课程综合改革方案。在课程体系上，构建以“统计理论为基石、数据驱动为主线、方法比较为桥梁、复杂系统问题为核心”的六大模块化知识体系，深度融合从经典时序模型到现代机器学习方法的演进逻辑。在教学模式上，创建“基础理论-实验探究-项目贯穿-研究训练”四阶递进式教学路径，强调学生在真实问题情境中完成从数据认知、模型构建到结果批判性评估的全过程能力训练，培养出更多大数据与人工智能时代所需要的统计人才。时间序列分析,课程体系建设,人工智能赋能,新工科,项目式学习,教学改革

[1] 朱恩文, 赵乃非, 王洁丹, 杨鑫, 洪圣光. 大数据背景下《时间序列分析》“金课”建设探索与实践[J]. 创新教育研究, 2023, 11(2): 264–268.[2] 徐达. 大数据背景下“时间序列分析”课程教学改革研究[J]. 吉林省教育学院学报, 2024, 40(4): 110–116.[3] 袁霓. 大数据时代“时间序列分析”课程改革与探讨[J]. 教育教学论坛, 2021(33): 65–68.[4] 王延新, 王志. 基于 OBE 理念的“时间序列分析”课堂教学改革探索[J]. 宁波工程学院学报, 2020, 32(1): 117–121.[5] 贾圣吉. 《时间序列分析》课程教学的改革与探索[J]. 创新教育研究, 2024, 12(9): 409–414.[6] 程素丽. 混合式教学背景下时间序列课程改革的探索和实践[J]. 教育研讨, 2024(4): 938–942.[7] 任院红, 刘云, 王丽娟, 刘婷, 杨雨时. 融合 OBE 与 PAD 理念的时间序列分析课程教学模式研究[J]. 创新教育研究, 2025, 13(5): 690–701.[8] 白晓东. 基于成果导向教育理念的时间序列分析课程教学模式探析[J]. 高教论坛, 2022(1): 20–23.[9] 王燕. 时间序列分析——基于 R [M]. 第2版. 北京: 中国人民大学出版社, 2020.[10] 乔舰, 范淑芬. 新形势下时间序列分析课程教学改革的一些实践[J]. 教育教学论坛, 2020(14): 185–186.[11] 邓新, 田春雨. 应用型本科经济统计学专业时间序列分析课程教学研究探讨[J]. 科教文汇, 2021(18): 134–135.[12] Tsay R S. Analysis of Financial Time Series [M]. 3rd ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2010.[13] Tsay R S. Multivariate Time Series Analysis: With R and Financial Applications [M]. 2nd ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2013.