编者按

杏林春暖，公卫有承。

在健康中国的大道上，既有临床一线的妙手仁心，也有公共卫生领域师者的默默耕耘。 三尺讲台，亦是大健康的前线。《公卫杏林苑》教学系列专栏，正是要走近这样一群人——他们是讲台上的燃灯者，是科研路上的引路人，更是公卫精神的传承者。在这里，我们记录教书育人的点滴匠心，也探寻师者背后的初心与情怀。

本期，我们走进上海交通大学公共卫生学院流行病学与生物统计学系青年教师——黄亨烨。从数学到医学，从代码到课堂，她用温和耐心的讲解为“最难啃”的统计学搭桥铺路，用AI赋能教学，用真诚陪伴学生成长。让我们一起聆听她的故事，感受一位公卫教师如何以理性之光照亮学子前路，以温度之心诠释杏林使命。

在医学院的课堂上，统计学常常被学生视为“最难啃的骨头”。而在上海交通大学公共卫生学院，有一位青年教师，正用温和耐心的讲解、逻辑清晰的推导和AI赋能的新方法，让这门“硬课”变得可亲、可用、可回味。她就是流行病学与生物统计学系的黄亨烨老师。

从数学与统计学本科、硕士，到上海交通大学公共卫生与预防医学博士，黄亨烨的学术轨迹横跨数理与医学。自2017年走上讲台以来，她累计授课1065课时，近5年授课586课时，年均100余课时，主讲《高级卫生统计学》《卫生统计学》《医学统计学》等核心课程，同时担任上海高校市级一流课程《流行病学》骨干教师。她先后荣获上海市高校青年教师教学竞赛二等奖、三等奖、上海交通大学医学院青年教师基本功竞赛中文组二等奖、上海交通大学医学院课程思政设计竞赛优秀课程设计二等奖、上海交通大学公共卫生学院“博思杯”教师教学技能大赛资深组一等奖等多项荣誉。她还参编了国家级“十四五”规划教材《预防医学（第4版）》配套教材《临床研究案例SPSS实用教程》（高等教育出版社）、住院医师规范化培训教材《社区预防方法与实践》（上海交通大学出版社）以及《实用循证医学方法学（第3版）》（中南大学出版社）。但在学生心目中，比奖项更生动的，是那个“说话温柔、讲课清晰、亦师亦友”的黄老师。

初心：在统计学与医学之间搭一座桥

“统计方法对很多医学生来说并不容易亲近。”黄亨烨坦言，自己当初站上讲台的初心很朴素——把抽象、晦涩的统计学知识，用更清楚、更通俗、更贴近医学场景的方式讲给学生听。她希望统计学不再只是课堂上的难点，而是成为学生理解医学问题、开展科研工作的一把钥匙。

影响她最深的是刚入校时遇到的一位前辈教师。“她总能从一个鲜活的案例切入，用最平实的语言、最清晰的逻辑，把复杂的问题讲得深入浅出。”从那时起，黄亨烨便立下一个朴素的志向：让学生愿意跟着自己走进问题、理解问题，甚至因此喜欢上一门原本觉得“难”的学科。

在她看来，教师首先是知识的“翻译者”——把公式和概念翻译成学生能吸收的内容；也是思维的“引导者”——引导学生追问“为什么选这个方法”“结果如何解释”；更是信心的“赋予者”——帮学生跨过统计学习的门槛，从“害怕代码”到“主动尝试”。她常说：“教师影响的从来不只是课堂里的几十个学生，而是通过他们，影响未来更广阔的公共卫生实践。” 这些理念，贯穿在她每一堂课的设计与每一次与学生的交流中。

课堂：让“真难”的统计学变得“真有用”

如果要推荐一门课，黄亨烨首推面向公卫研究生的《高级卫生统计学》。这门课的最大特色，是从真实问题出发，让统计学真正“落地”。课程覆盖公共卫生与流行病学研究全流程的关键统计方法，包括：统计设计、样本量与统计效能计算、基线表制作、倾向值分析、LASSO回归以及列线图和森林图的绘制等，每一个方法都贴着真实的医学案例来讲，让学生先看到问题，再理解方法，避免“会考但不会用”的尴尬。

理论与实操并重，是黄亨烨课堂的另一鲜明标签。她在教学中融合R、RStudio、SPSS、PASS、MedCalc、GraphPad等多种统计软件，通过综合案例分析，帮助学生完成从数据预处理、统计分析到结果解释的全流程训练。她常说：“统计学不能只讲‘原理正确’，还要让学生真正具备‘把事情做出来’的能力。”

最让学生感到“新奇又过瘾”的，是黄亨烨将AI大模型深度融入统计教学。她系统引入ChatGPT (GitHub Copilot)、GLM-5、DeepSeek等多种大语言模型，构建起覆盖统计流程的AI辅助教学体系。课堂上，她带领学生对比AI与R软件的计算结果，直观展示AI“擅代码而拙计算”的特性；她还引导学生用AI对高分SCI论文“找茬”——曾以一篇JACC子刊的随机对照试验为例，让学生在AI辅助下发现样本量估算错误、统计效能不足、统计方法选择不当、补注册等多处问题，并同时指出AI也可能产生幻觉或解读出现偏差。更前沿的是，她带领学生在RStudio中安装AI插件，还体验了最新的Positron软件——这是Posit公司（原RStudio）于2025年底推出的统计编程软件，原生集成AI功能、支持R、Python等语言。这一尝试让学生同步接触到统计工具与AI融合的最新发展，并切实提升了工作效率。“人机协同、批判验证”的教学方式，既降低了学生对R语言和统计分析的畏难情绪，又锻炼了科学审辨力。

不少学生课后反馈：“原来统计学可以这样学！”更有学生在课程评价中写道：“黄老师讲课深入浅出，生动清晰，内容充实实用，激发了我对统计学的热情！如果可以，我还想再上一次黄老师的课。”

难忘：两个瞬间与一封邮件

黄亨烨的教学路上，有两个瞬间让她至今难忘。

第一个瞬间，是《高级卫生统计学》课程从最初面向专硕研究生开设，到后来逐步成为全体硕士研究生必修课的过程。那并不是一蹴而就的改变，而是在多年课程建设、教学改革和学生反馈中一点点积累形成的。有一年学院组织研究生调研，不同年级的学生都主动提出，希望这门课能够覆盖更多同学。黄亨烨说：“当时听到这些反馈，我其实非常感动。因为对老师来说，被学生需要、被学生认可，常常比任何一句表扬都更有分量。” 这让她更加坚定：只要课程真正贴近科研实际、回应学生需求，统计学同样可以成为一门让学生“学得进去、学了有用”的课程。

第二个瞬间，是2024年毕业季收到的一封邮件。发信的是一位临床医学专业本科生，他在邮件里说，学校在征集“印象最深的老师”时，他脑海里第一个想到的就是黄亨烨老师，以及几年前上过的《流行病学与生物统计学》课程。最打动人的，是那份跨越时间的真诚——虽然已经过去几年，他仍然记得课堂上的很多细节，也记得当时那门课带给他的兴趣和触动。 作为老师，黄亨烨越来越觉得，一门课真正能留下来的，很多时候不只是分数和知识点，而是学生是否因此对一门学科产生了兴趣，对一种思维方式留下了印象。

这些瞬间让她更加相信，教学看似平凡，却常常在不经意间影响一个学生的成长轨迹。

育人：看见每一个学生，陪她们走出自己的路

在黄亨烨看来，教育不是把学生培养成同一种样子，而是帮助她们找到最适合自己的成长路径。

一位预防医学本科生在毕业论文阶段因统计模型选择问题陷入瓶颈，一度怀疑自己是否适合科研。黄亨烨没有直接给出答案，而是陪他回到研究问题本身，重新梳理假设、变量关系和分析目标，把复杂模型拆解成小步骤，一步一步理清思路。最终，该生顺利完成论文，回到家乡疾控系统工作，将统计分析能力用在了基层公共卫生实践中。学生后来发来消息：“谢谢老师在我最迷茫的时候，没有替我走路，而是教会我怎么看清路。”

另一位研究生对统计学兴趣浓厚，但面对真实数据总有些发怵。黄亨烨为她“搭脚手架”——先安排难度适中的真实项目，从数据清洗、缺失值处理开始，手把手带她建立分析流程，逐步过渡到独立完成全套分析。后来这位学生成长迅速，继续攻读博士并发表了高水平SCI论文。

这样的故事还有很多。学生们在评价中高频使用“温和耐心”“逻辑清晰”“亦师亦友”三个词，黄亨烨觉得这恰恰是她最希望传递的教学状态：把知识讲明白，也把学生的学习体验放在心上。

支持：学院的托举与团队的温度

黄亨烨的成长离不开学院的支撑。让她印象最深的是备战上海市青年教师教学竞赛的那段时间。学院在课程设计、教学内容打磨、试讲演练和材料准备等方面都给予了非常细致的帮助，邀请专家反复指导，陪着她一轮轮修改和完善。最终取得的成绩，表面上是个人荣誉，实际上离不开学院和团队在背后的支持与托举。

她所在的流行病学与生物统计学系，氛围温暖、务实。大家平时一起集体备课、教学研讨、互相听课，乐于分享经验、交流思路。黄亨烨感慨：“很多教学上的成长，既得益于前辈老师的言传身教，也受益于同事之间开放、真诚的支持。”正是这种“传帮带”和共同进步的团队氛围，让她在教学路上始终感到踏实，也更愿意不断去尝试与创新。

未来：把课程做得更扎实，离学生更近

谈及未来3-5年的规划，黄亨烨的设想务实而清晰：进一步深化“AI+统计”教学体系，帮助学生从“会用AI”走向“会辨AI、能与AI协同解决问题”；编写面向医学研究生的统计学案例电子教材，以问题为导向、案例为主线，覆盖数据分析全流程；探索本硕博贯通式的统计学能力培养路径，让不同阶段的学生都能获得适配的训练；推动跨学科协同教学，与临床医学、基础医学等教师合作，让统计学在更真实的医学问题中“活”起来。

“我并不把教学改革理解为‘做很多很新的事’，而是在已有基础上，一步步把课程做得更扎实、更贴近学生需求，也更贴近未来医学教育的发展方向。”黄亨烨说。

采访最后，她送给公卫学子一句话：“愿你们既能在数据中保持理性与清醒，也能在人群中始终保有温度与关怀；用科学的方法理解世界，用坚定的责任感守护更多人的健康。”

这或许正是黄亨烨本人教学之路的最好注脚——在冰冷的数字与温暖的人心之间，在严谨的统计学与生动的医学实践之间，她始终甘当一座桥。