亞洲大學經營管理學系開設由曾塍睿老師授課的「統計學」課程，著重建立學生完整且扎實的統計基礎。課程以傳統統計學核心內容為主，從資料整理與圖表呈現出發，循序帶領學生理解機率、抽樣、估計、假設檢定及迴歸分析，使學生能以統計方法觀察現象、分析問題，並將數據轉化為管理決策的可靠依據。
課程首先介紹資料型態、次數分配、集中趨勢、離散程度與相關圖表，協助學生掌握描述資料的基本方法；接續說明機率概念、常見機率分配、隨機變數與期望值，奠定推論統計所需的理論基礎。教師透過例題講解與課堂練習，引導學生理解公式的來源、適用條件與實際意義，而非只記憶計算步驟。
在推論統計部分，課程涵蓋抽樣分配、點估計、信賴區間、單一與兩母體假設檢定、變異數分析，以及相關與簡單迴歸分析。學生將學習如何依研究問題辨識變數、建立假設、選擇適當方法、執行計算並解釋結果，同時理解顯著水準、p值、信賴區間及實務重要性之間的差異。
教學設計結合商業與管理情境，例如市場調查、顧客滿意度、銷售資料、服務品質與生產流程。學生透過紙筆推導、例題演練、統計軟體操作及分組討論，檢視樣本是否具有代表性、資料是否符合方法假設，以及結論能否回應原始問題，逐步培養正確運用統計工具的能力。
本課程的X+AI概念並非增加大量人工智慧單元，而是在適當環節將AI作為輔助學習工具。例如，學生可請AI協助釐清題意、整理推理步驟、比較不同統計方法或檢查解題邏輯；但公式選擇、計算過程、統計假設與最終結論，仍須由學生依課程知識自行判斷並完成驗證。
透過有限且有目的的AI協作，學生能從不同角度檢視問題，也能練習辨識AI回答中的錯誤、遺漏或過度推論。教師會要求學生回到教材、原始資料與計算結果進行核對，強調AI只能協助思考，不能取代統計觀念、獨立推理與學術誠信，讓科技應用服務於傳統統計學的學習目標。
課程期末以資料分析作業或專題整合學習成果，學生需完成問題設定、資料整理、方法選擇、統計分析、圖表呈現與結果說明。藉由完整分析流程，學生不僅能熟悉統計學的核心知識，也能提升數據判讀、邏輯推理與溝通表達能力，為後續研究方法、管理分析及職場決策建立穩固基礎。
