在指导学生参与高水平学科竞赛方面，有哪些提升竞争力的关键方法？近日，北京理工大学医学技术学院辛怡副教授在和鲸组织的分享会上，系统介绍了其团队在《数据挖掘在生物医学中的应用》课程中的创新实践，为解决普遍教学痛点提供了可借鉴的“平台化”路径。在分享会上，她还讲述了课程如何通过贯通式项目设计、资源支撑与赛事衔接，助力学生在高水平学科竞赛中脱颖而出。

辛老师在会上系统阐述了《数据挖掘在生物医学中的应用》课程建设的完整线路图和创新实践，从课程建设的背景、痛点和培养目标出发，重点介绍了“两线三域”学习链路、“立体拼图”教学活动、“四重支持”导学模式三大课程设计创新举措及课程成果。辛老师还强调，课程基于和鲸 ModelWhale 平台构建了多元化的教学实践场景，实现了资源整合、互动协作与实践赋能的深度融合。学生基于 ModelWhale 完成编程实践，借助 AI 工具提升学习效率，学生解决医工领域问题能力显著提高，成果斐然。

当前生物医学医工融合人才培养面临结构性挑战：一方面，学生医学知识和临床业务背景薄弱与技术快速衍新导致学用脱节；另一方面，医学数据兼具强领域特异性、严格隐私约束及动态临床场景等复杂属性，导致传统数据挖掘课程“从算法到案例”的教学范式难以适配。为破解医工交叉人才培养痛点，辛怡老师为参会教师分享了北理工独到创新基础：课程团队以“培养面向国家重大需求和人民生命健康的医学技术人才”为目标，以国家大健康战略为牵引，持续开展数智赋能的混合式教学改革。将教学内容与科技资源深度融合，构建“两线三域”学习链路，实施“立体拼图”教学活动，提供“四重支持”导学模式。将医学业务逻辑与数据科学思维耦合，开展“问题拆解-算法探索-方案迭代”，培养学生从事医学技术研发所需数据挖掘的核心能力。

在交流环节，有参会教师表示在传统教学模式下，教学内容与实践脱节、教学方法单一致使创新思维培养不足、竞赛与课程体系衔接不畅等问题频频出现，学生参与高水平学科竞赛往往缺乏竞争力。在指导学生参与高水平学科竞赛方面，有哪些提升竞争力的关键方法？辛老师给出了团队经验。

• 课程设计：以项目制驱动，无缝衔接竞赛需求
  课程采用贯通式项目设计，从课程初始即引导学生分组开展真实医学数据挖掘项目，完整覆盖选题、迭代、答辩及报告全流程。项目选题聚焦国家重大需求，如重大疾病个性化诊疗、中医药现代化探索、公共卫生问题等，确保研究价值与竞赛评审标准高度契合。
• 资源支撑：构建“竞赛赋能工具箱”
  课程整合多方资源，为学生提供从技术到数据的全方位支持：
  （1）国家级医学数据平台：接入国家人口健康科学数据仓储等权威数据库，提供真实、规范的医学数据支撑。
  （2）AI创新虚拟实验室：依托和鲸ModelWhale平台，搭建一站式竞赛实践环境，集成代码模板、开源工具及AI课程助手，降低技术门槛。
  （3）智能竞赛助手：携手智谱开发基于智能体的 AI 课程助手，内置竞赛知识库，辅助学生解决代码调试、文献检索等高频问题，课程结束后仍可持续使用。
• 竞赛对接：分层培育，精准匹配赛事要求
  基于课程项目优中选优，从校级赛事出发：
  （1）校级孵化：优秀课程项目优先推荐至校级“大学生创新创业训练计划”，积累初期竞赛经验。
  （2）重点赛事攻坚：针对全国大学生生物医学工程创新设计竞赛等医工学科赛事以及中国高校计算机大赛等教育部白名单赛事，组建专项备赛群，邀请往届获奖者分享经验，精准优化参赛材料。
  （3）行业实战演练：组织学生参与医疗大数据Datathon等产学研联动活动，与企业、医院团队同场竞技，强化实战能力。

2025 年，和鲸联合智谱打造集“课程+实训+竞赛”三维生态的人工智能教育解决方案，旨在培养兼具技术实战与创新思维的复合型人才。以“医学+AI”为特色，将人工智能技术融入教学教学全要素，和鲸从精准医疗与智能健康出发，以AI+素养和交叉融合课程为核心，一方面，通过将竞赛项目有机融入课程教学内容，帮助学生实现从理论知识到实践应用的转化，另一方面，依托和鲸社区内丰富的行业资源，精心设计"医学+AI"等特色主题训练营，为学生搭建展示创新能力的舞台，挖掘前沿算法与跨领域人才。

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