在高等教育教学中，特别是数据科学与大数据技术专业，概率论与数理统计课程的开设与研究显得尤为重要。该课程是数据科学领域中的核心基础，涉及到概率论的基本概念、原理以及数理统计的应用方法。随着大数据时代的到来，这一课程的教学方式和内容也应与时俱进，更好地适配数据科学专业人才的培养需求。
从课程结构上来看，传统教学模式往往偏重于理论知识的传授，忽视了实践操作。本研究提出将课程内容按照理论课时与实验课时进行1：4的分配，增加实验课时的比例，使学生在掌握理论知识的同时，能够在实验课上通过具体数据对所学知识进行实践检验。这种结构优化有助于学生更深入地理解抽象概念，增强其应用知识解决问题的能力。
课程内容方面，采用案例分析法和数学建模的思考方式，不仅能够提升学生对课程内容的兴趣，也能够锻炼学生运用统计学原理分析和解决实际问题的能力。教学实践中，教师应结合实际案例，引导学生进行讨论与分析，从而达到良好的教学效果。在教学中融入数学建模的思维训练，能够帮助学生深化对数据科学模型的理解和应用。
课程的目标设置也应当与大数据时代对人才的需求相匹配。教学目标不仅仅局限于理论知识的掌握，更重要的是培养学生的实践操作能力和创新思维。通过教学目标的设定，指导学生如何将统计学原理应用到实际问题中，例如利用统计软件进行数据分析。实验课程的开设，以R语言为例，通过软件的操作实践，使学生熟悉数据分析和绘图，掌握数据分析中的基本方法。
对于医科院校开设的课程，存在一些特殊挑战，例如医学生在高等数学和线性代数的课程学时有限，基础较为薄弱。针对这一情况，课程教学应适当调整，采用自学、讨论以及讲授相结合的方式，帮助学生更好地理解和掌握知识。同时，教师在理论课时应注重将理论知识与实际问题相结合，避免过分强调理论推导，忽视实践应用。这样不仅能够提高学生的学习兴趣，还能够帮助学生将理论知识应用于解决实际问题。
此外，R语言作为实验课程的重要工具，它是一个开源软件，具备处理和分析复杂数据的能力，并且在跨平台数据处理和绘图方面具有广泛应用。在实验课程中，教师首先应引导学生熟悉R软件的操作，然后进行参数估计、假设检验、方差分析等统计方法的实验。通过这种方式，学生不仅能够掌握R语言的使用，还能够将统计学知识应用到实际的数据分析中。
教学研究和课程改革不仅需要关注教学内容和教学方法，还应该从学生能力培养的角度出发，塑造具备多方面素质的人才。在数据科学与大数据技术专业的教学中，教师应致力于培养学生的理论素养、实践操作和创新思维等三方面素质。一方面，要深化学生对数据科学中模型的理解和运用；另一方面，要提升学生运用理论知识解决实际问题的能力。通过这样的教育培养模式，能够有效提升学生解决复杂数据问题的能力，满足大数据时代对数据科学与大数据技术专业人才的需求。
