刘 畅,陈 敏

随机过程作为概率论与数理统计领域的核心课程，其抽象性强、理论与实践结合紧密的特点，使得传统教学模式难以满足学生对知识深度理解与应用能力培养的需求。学科竞赛作为检验课程教学成效、提升学生创新实践能力的重要载体，在与随机过程课程融合过程中，常面临资源供给不足、个性化指导缺失、成果转化困难等问题。人工智能生成内容（AIGC）技术凭借其内容生成的高效性、个性化适配性及场景模拟能力，为打破课程与竞赛融合的壁垒提供了新路径。本文从随机过程课程与学科竞赛融合的现存痛点出发，深入剖析AIGC在教学资源重构、个性化指导优化、竞赛全流程赋能等方面的应用价值，提出“课程内容—竞赛需求—AIGC工具”三位一体的融合教学框架，并从技术适配、师资建设、评价机制三个维度构建改革保障体系，旨在为提升随机过程课程教学质量、强化学生学科竞赛竞争力提供切实可行的改革方案。

AIGC；随机过程；学科竞赛；教学改革；深度融合

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