为促进跨学科交流，提升师生模型思维能力，推动学术创新与科研教研合作，数据科学学院利用本学期教研室活动时间举办了“模型思维与学术创新系列科研教研经验交流会”。该系列交流会涵盖模型思维与学术创新、实证研究的建模构建与创新、机器学习模型及建模方法、大模型理论及应用、系统开发中的模型、专业厚模型培养体系建设等前沿主题，各专业老师积极参与分享。
在首场报告中，安世虎院长以《模型思维与学术创新——信息管理与信息系统（IM/IS）研究的范式突破》为题，提出“学术研究应当问题驱动而非模型炫技”的核心理念，指出模型思维是打破IM/IS领域“技术-管理”二元割裂的关键。安院长强调，学术创新需摆脱对现有模型的简单应用，转而探索具有学科特色的新模型，推动研究范式变革。展望未来，安院长聚焦两大前沿方向：一是量子计算模型在超大规模信息处理中的潜力；二是数字孪生技术驱动的虚实融合研究新范式，为学术探索指明方向。
其次，多位老师围绕机器学习及模型应用展开深度分享：谢蕙老师深入剖析模型在软件系统设计开发中的关键作用；隋丽红老师探讨面向专业领域的厚模型培养体系构建路径；孙青老师系统梳理了机器学习监督学习、无监督学习和强化学习三大关键范式，强调其作为科技爆发式增长核心驱动力，正重塑自动驾驶、智慧医疗等领域；谭峤老师以量化和质性模型为突破口，分享其在理论原创、国家级课题申报与学科竞赛中的创新实践；朱波老师聚焦大模型技术进展与行业应用场景。各位老师的分享从理论到实践，多维度展现了模型技术的学术价值与应用潜力。
通过这一系列交流活动，不仅拓宽了学术视野，还增强了跨学科合作意识，为后续科研与教学提供了新思路。未来，学院将继续围绕前沿学术主题开展类似活动，进一步推动科研与教学深度融合，为师生成长和学科发展注入新动力。
审核人：安世虎 通讯员：唐子喻 撰稿人：隋丽红 摄影：唐子喻