本課程以大二統計學的核心知識為基礎，融合資料科學方法、數據分析工具與生成式AI協作，引導學生從「學習統計公式」進一步走向「運用數據解決問題」。課程涵蓋敘述統計、機率分配、抽樣方法、信賴區間、假設檢定、相關分析與迴歸分析等內容，並搭配政府開放資料、企業營運資料、問卷調查及生活議題數據，使學生了解各種統計方法的適用情境與實務意義。
課程教學將統計理論與資料科學流程加以整合。學生不僅需要進行數值計算，也要學習如何提出研究問題、蒐集與整理資料、處理遺漏值與異常值、製作視覺化圖表、選擇統計方法，以及解釋分析結果。課堂中將運用試算表軟體與Python等工具，讓學生實際操作資料清理、統計分析及圖表呈現，並從分析結果中找出具有意義的資料特徵與變數關係，建立由資料轉化為資訊，再由資訊形成決策洞察的完整概念。
在AI協作方面，學生可運用生成式AI協助理解統計概念、解說程式語法、檢查分析步驟、比較不同統計方法、排除程式錯誤、設計圖表及改善報告表達。然而，AI並非代替學生完成分析，而是作為學習與研究的協作工具。學生必須檢查AI所產生的公式、程式碼與統計解釋，並將結果與原始資料、統計軟體輸出及專業資料來源相互比對。教師也會引導學生辨識AI可能產生的錯誤、偏誤與虛構內容，並重視資料隱私、研究倫理及分析過程的可重現性。
課程實作採取「問題設定、資料取得、資料清理、統計分析、AI協作驗證、成果溝通」六個階段。學生以小組方式選擇經濟、管理、金融、消費行為或社會議題，建立具體研究問題與分析假設，並完成一份數據分析實作報告。報告內容包括研究背景、資料來源、變數定義、資料處理、統計方法、圖表呈現、結果解釋、AI協作紀錄、研究限制與實務建議，最後透過簡報進行成果發表。
課程評量除重視統計方法與計算結果的正確性，也將問題意識、資料品質、圖表表達、結果解釋、AI查證能力及團隊合作納入評分。透過本課程，學生能將統計知識轉化為資料分析能力，在AI協助下提升學習效率，同時保有獨立判斷與批判思考，進而具備從真實數據發現問題、提出證據並清楚傳達分析結果的能力。
