【何嘉敏專訪】「最難忘的，不是我自己發表了多少篇論文，而是看見學生在各行各業發光發熱，甚至願意回到母系分享職場經驗、提供實習與獎學金。」回顧一路走來的教職歲月，統計與資料科學學系特聘教授吳淑妃感性的說，「學生的回饋，是我教學生涯最大的動力與成就。」

執教30年，吳淑妃既是研究成果斐然的學者，也是深受學生敬愛的良師。自108學年度起連續多年獲聘為「特聘教授」，發表論文達91篇，多數為SCI期刊收錄之論文並擔任第一作者。然而，對她而言，數字背後更珍貴的，是能將研究與教學相互結合，啟發下一代學子。

「研究和教學不是對立，而是相輔相成的。」吳淑妃分享，研究的新發現，能轉化為課堂上的案例，而學生的新想法，也常啟發自己的研究靈感；「啟發學生思考，不僅僅是傳授知識而已」的教學理念，在師生互動中，持續優化課程內容。

在研究領域，吳淑妃專精於工業統計、製程能力指標、壽命績效與可靠度分析，近年亦投入生物統計與AI應用。她指出，AI的演算法雖能快速運算，但資料的蒐集方式、假設的合理性、模型的可解釋性，仍需仰賴統計思維判斷。「要善用AI，但更要懂得判斷資料值不值得信任。」因此，在課堂中特別強調「資料倫理」──從資料蒐集、引用到分析，都需兼顧正確與責任感。

她也積極將AI工具導入課程，期許學生在數位浪潮中具備跨域競爭力。「統計是一種『跨域語言』，能在金融、生醫、工業、社會科學等場域發揮價值」。透過專案與實作，學生得以在數據世界裡建立思維架構，而非只是依賴工具輸出結果。

在課堂上，除了統計理論與解題訓練，吳淑妃會依課程目標引導學生使用R語言、Python、SAS與AI工具，透過開放資料進行專題報告，例如鐵達尼號生還率預測、交通違規分析、葡萄酒品質探討等。「這樣不僅能練習統計方法，也能連結數據分析與生活、社會議題，讓學生學習更有感。」

面對少子化帶來的挑戰，吳淑妃認為，「學生的學習態度」才是關鍵，「只要肯問問題，我們都願意幫忙，最後畢業程度不會太差。」她也觀察到，部分學生進大學後誤以為可以玩4年，因此會適時地嚴格，同時給予鼓勵，幫助學生在興趣與壓力間找到平衡。透過這種「滾動式修正」的教學，每年依課堂狀況調整，避免學生因課程難度而失去學習動力和信心。

回顧教學生涯，吳淑妃勉勵年輕學子：「保持好奇，勇於嘗試，用統計和AI看世界，一路學習成長，才能迎向數位時代的浩瀚大海。」期許未來的教學生涯能持續帶領學生跨域學習，結合統計與AI，培養有能力又有責任感的統計人才。