为全面落实新学期教学工作部署，规范课程教学标准，夯实本科教学根基，持续提升人才培养质量，8月28日生物医药信息学教研室于沈阳校区计算机机房召开新学期首次集体备课教研会议。教研室全体专任教师参会，会议围绕核心课程打磨、青年教师培养、赋能新专业建设、课程融入AI技术四大核心议题展开深入研讨，在充分交流中凝聚共识、明确方向。
一、核心课程打磨：细致研讨，统一标准与规范
本次教研会将《概率论与数理统计》、《线性代数》两门核心基础课程作为打磨重点，由青年教师进行第一章备课主讲，全体资深骨干教师参与评议，逐环节进行研讨与优化。
在知识体系梳理方面，青年教师黄玉坤率先围绕《概率论与数理统计》第一章内容展开备课主讲，系统梳理了章节知识体系、核心重难点、授课流程与教学设计思路。与会教师对其教学设计进行了集体审议，就知识点的呈现顺序、讲解深度、例题选取等细节进行了充分讨论，确保教学内容既符合课程大纲要求，又适配学生的认知规律。
在教学管理规范方面，教研室主任姜希伟牵头，全体资深骨干教师共同参与，围绕课程教学细节展开了深入研讨。会议重点明确了本学期课程成绩占比标准，优化了全学期课时排布方案，并针对现有课程题库更新、习题案例迭代、过程性考核体系完善等工作提出了具体的优化思路与整改落实方案，为课程教学的规范化、标准化奠定了坚实基础。
在课程整体统筹方面，青年教师薄韬针对《线性代数》第一章进行了备课分享，系统讲解了章节授课逻辑、知识点衔接及课堂教学实施方案。与会人员结合学校医药专业人才培养需求，统筹规划了课程整体教学进度，细化了各阶段教学任务，并针对重要知识点的教学方法、课堂互动设计等展开了充分交流，进一步优化了全学期整体课时安排。
二、青年教师培养：以讲促教，在实战中加速成长
本次教研会将集体备课与青年教师培养有机结合，为青年教师搭建了展示与锻炼的实战平台。
在备课主讲环节，黄玉坤、薄韬两位青年教师分别承担了《概率论与数理统计》和《线性代数》第一章的备课主讲任务。两位教师结合上学期首次授课的实践经历，总结了课堂教学心得，并针对初次授课过程中遇到的教学难点、学情适配等问题，提出了优化改进思路。这一过程不仅检验了青年教师的备课能力，也促使他们在反思中深化对教学内容的理解。
在新教师帮扶方面，新入职教师王哲然在会上开展了课程说课展示，围绕课程定位、教学目标、教学内容、授课模式及育人重点等方面进行了详细阐述。资深骨干教师针对说课内容逐一点评，精准指出不足并给出针对性改进建议，帮助新教师快速厘清教学思路、夯实教学基本功，助力其尽快适应教学工作节奏。
三、赋能新专业建设：立足医药特色，夯实数理基础支撑
生物医药数据科学作为学院新成立专业，其人才培养质量直接受制于学生数理素养的扎实程度。本次教研会立足新专业建设实际，从课程定位、内容适配两个层面展开研讨。
在课程定位方面，与会教师一致认为，《概率论与数理统计》与《线性代数》是生物医药数据科学专业的数理基石，其教学质量直接关系到学生后续学习机器学习、生物统计学、健康医疗大数据挖掘等专业课程的效果。因此，必须将两门课程的教学质量提升到专业建设基础工程的高度来对待。
在内容适配方面，教师们结合医药专业人才培养需求，就数理课程中案例的选择与替换进行了重点讨论。会议明确，在保持数理知识体系完整性的前提下，应优先选用与生物医药领域相关的应用案例，让学生在学习抽象数理概念的同时，能够直观感受到其在专业场景中的实际价值，增强学习的针对性与主动性。
四、课程融入AI技术：紧扣前沿，让数理知识“活”起来
按照教研室“核心课程对接AI前沿技术、赋能药学领域专业学习”的教研思路，本次教研会在课程中系统规划了AI技术内容的融入路径，力求将抽象的数理知识与前沿应用紧密结合。
在课件优化升级方面，会议确定对《概率论与数理统计》课件进行全面优化升级，新增概率论在人工智能领域的核心应用逻辑与前沿技术案例。具体内容包括：概率图模型在机器学习中的基础地位、贝叶斯推断在AI系统中的实际应用、随机过程与深度学习优化算法的内在联系等，帮助学生建立从数理原理到AI技术的认知桥梁。
在药学特色场景融合方面，课件中同步融入了药学相关领域的特色场景案例，如药物临床试验中的统计推断、药物不良反应监测中的概率模型、高通量筛选实验中的数据分析方法等。通过将抽象的数理知识与药学专业背景深度融合，让学生切实感受到数理工具在专业领域的强大生命力，激发学习主动性，拓宽专业认知与学术视野。
教研室主任姜希伟在总结中表示，本次教研会既有青年教师的精彩主讲，也有资深教师的精准指导，既有教学规范的统一部署，也有前沿技术的创新探索，充分体现了教研室教师对教学工作的高度责任感与专业精神。下一步，教研室将持续常态化开展集体备课与教学研讨活动，深耕教学、聚力创新，不断提升整体教育教学水平，为学校高质量发展贡献力量。
