考生在备考华中师范大学数学与统计学学院课程与教学论方向数学统计学应用统计专业博士研究生初试时，需重点关注三个核心环节：考试科目与大纲解析、核心知识体系构建、备考资源整合。初试通常包含政治理论、英语语言文学、数学统计学综合（634数学统计学）及课程与教学论（835课程与教学论）四门科目，其中数学统计学综合占比40%，涉及测度论与概率论、数理统计、应用统计方法等内容。考生需系统掌握《数学分析》《高等代数》《概率论与数理统计》等教材基础上，结合《应用统计手册》《现代应用统计方法》等拓展资料深化理解。

在知识体系构建方面，建议采用"三维度联动"复习法：纵向梳理数学统计学理论发展脉络，横向对比国内外应用统计研究热点，立体化整合课程与教学论方法论。重点突破贝叶斯统计、非参数检验、时间序列分析等前沿领域，同时关注《统计研究》《数学教育学报》等期刊近五年论文。备考资料推荐使用华师定制版《数学统计学考博真题解析》（含近十年命题规律分析），配合李航《统计学习方法》中的机器学习案例强化应用能力。

备考资源获取需建立"三位一体"信息网络：官方渠道定期查看数学与统计学学院研究生院网站发布的考纲更新（如2023年新增贝叶斯统计案例题）；学术论坛参与中国统计学教育联盟线上研讨（获取历年导师出题偏好）；备考社群共享华中师范大学数学考研论坛的内部笔记（含835科目教学论专题精讲）。特别要注意2024年新增的"数学统计学教学实践"考核模块，需准备基于SPSS/R语言的课程设计案例。

时间规划建议采用"三阶段递进"策略：基础阶段（3-6月）完成634科目知识图谱绘制，每日保持3小时数学推导训练；强化阶段（7-9月）进行真题模考（推荐使用华师历年真题库），重点突破应用统计建模题；冲刺阶段（10-12月）聚焦教学论科目，整理《数学课程论》《数学教育测量》等核心理论框架，每周完成2套模拟答辩。

考生需特别注意复试准备与初试的衔接性，提前联系报考导师（建议通过学术邮箱发送研究计划书，附数学统计学课程作业成果），关注其近年承担的教育部重点课题（如2022年国家社科基金项目"统计教育数字化改革研究"）。备考过程中应建立错题追踪系统，针对测度论积分计算、回归诊断等高频失分点进行专项突破，同时培养数学统计学论文的文献综述能力，掌握CiteSpace等工具进行研究热点分析。最后提醒考生及时关注学院官网发布的考务通知，2024年新增的英语专业文献翻译考核要求需提前进行适应性训练。