问题——从“会做题”到“能建模”，能力缺口仍需补齐； 在数字化与智能化加速演进的背景下，数学方法与真实场景的衔接能力日益成为高校人才培养的重要指标。许多学生在课程学习中具备一定的数学与编程基础，但面对开放性现实问题时，往往出现“读题无从下手、建模缺乏框架、验证不知标准”的情况。如何形成可迁移、可复用的建模思维，成为备赛与提升综合能力的共同需求。 原因——现实问题复杂化与跨学科应用扩大，倒逼方法体系化学习。 数学建模的核心在于把现实问题转化为可计算、可检验的数学表达，再通过数据、算法与仿真完成推断与决策。随着工程管理、公共卫生、交通优化、体育赛事等领域的数据化程度不断提高，问题结构更复杂、约束更多元、结果要求更可解释，单纯依赖公式记忆难以胜任。此外，竞赛训练强调团队协作与时间管理，要求参赛者在短周期内完成文献检索、模型构建、程序实现和结果撰写，继续凸显系统化训练的重要性。 影响——大赛规模持续扩大，建模训练成为提升综合素养的“练兵场”。 作为国内规模较大、影响较广的基础性学科竞赛之一，全国大学生数学建模竞赛吸引力持续增强。公开数据显示，2021年共有1566所院校参赛，报名队伍49529支，参与学生近15万人。竞赛通常以三天为限，要求团队围绕同一问题完成从建模到验证的全过程，这不仅考察数学与计算能力，也检验信息整合、写作表达与协同分工等综合素养。对高校而言，建模训练有助于推动课程内容与实际应用衔接；对学生而言，则有助于形成面向复杂问题的分析框架与工程化思维。 对策——以案例教学打通“方法—工具—表达”链条，提升学习效率。 据主办方介绍，“数学建模大讲堂”第二期由全国大学生数学建模竞赛组委会携手高等教育出版社推出，采取云端直播形式，面向高校学生提供方法指导与经验分享。主讲人姜启源教授为清华大学教授、全国大学生数学建模竞赛组委会原秘书长，并担任《数学模型（第五版）》主编。直播内容聚焦“案例的深入研究与拓展训练——浅谈如何学习数学建模”，强调通过典型案例形成可复用的解题结构。 在教学设计上，姜启源教授将从学习路径与训练方法入手，结合教材体系和竞赛真题进行讲解，突出“先理解问题—再抽象建模—后计算实现—终检验迭代”的流程意识，并引导学生在模型假设、变量设定、数据处理与结果解释等关键环节建立规范。公开信息显示，课程还将引用公共卫生、赛程优化、会议筹备等方向题目，帮助学生理解模型在不同场景下的迁移应用。直播可通过“数字高教”微博、“数字高教”视频号以及“高教自习室”视频号观看，支持回放学习，便于反复复盘。 前景——线上优质资源下沉，竞赛与教学融合将更趋常态化。 业内人士认为，随着高校教学数字化资源不断丰富，竞赛训练的经验正在向课堂教学与实践课程延伸，形成“以赛促学、以赛促教、以赛促用”的良性循环。未来，围绕真实问题的案例库建设、跨学科团队协作机制完善以及规范化写作与复现实验训练，将成为提升建模教育质量的重要方向。通过更开放的资源供给与更系统的训练设计，数学建模有望进一步从“竞赛技能”走向“通用能力”，为科研创新与产业应用提供更坚实的人才支撑。
在科技强国建设的大背景下，数学建模教育已不仅是竞赛范畴，而是培养创新人才的基础工程。如姜启源教授所说："用数学语言解析世界，以模型思维创造价值。"这场云端讲堂不仅传递了方法论，更启发年轻一代用理性思维服务社会发展。当更多学生掌握这把"数字化钥匙"，中国科技创新的人才基础必将更加坚实。