1.研究生信息论MOOC课程借助于各种媒体平台 采用线上线下的混合模式有机地覆盖了教学的各个环节，预习、重点讲授、课后辅导练习、强化训练以及提高思维创新扩展训练五部分。希望帮助学生梳理各个知识节点之间的脉络，优化课程体系框架结构，力求该门课知识体系系统化，知识要点条理化，抽丝剥茧，厘清概念，旨在建构起自己对该门课程的知识图谱。
2.该门课增加了思维冲浪线下辅导辅助课程， 是该门课的一大特色，基于线上的视频课程讲授的难点与重点问题，与该门课程的基本技巧与技能，结合我们该门课的辅助辅导材料--思维冲浪提高训练，采用混合课程合作学习模式，旨在提高学生的探究式学习能力与创新思维能力，立足于培养学生提炼问题、分析问题以及解决问题良好科研习惯；此外，该辅导课程涉及的题目，都是与目前该领域的最新科研进展的相互结合，在算法方面特别注重课程与人工智能、大数据、深度机器学习等方面的深度融合；课程与实践的结合方面：注重凸显5G、6G技术中，关于大规模MIMO技术、复杂信道的信道容量估计以及网络信息论的结合，突出该门课程的实践应用和前言进展；为学生孵化培养了探索新知识的学习情境。很大的程度上，有助于帮助读者触摸到信息论知识的核心脉络的能力。
3.鉴于该门课的特点，该视频课程中强化了优化方法在该门课程中应用：特别是QCQP， QCOP， NP-hard以及 KKT等优化算法的引入，有效解决帮助学生深入理解与掌握信道容量的估算，信息传输系统的设计，信源编码的推理等复杂问题。旨在培养学生慎密思考问题能力与解决实际工程问题的实践能力，体现该门的对信息处理的掌控力。
4.将等效类比的方法引入信息论课程的教学，复杂问题简单化，注重线上与线下的互动。对于信息论中很多难点问题，我们给出了等效类比方法巧妙地解决许多难以理解的概念与定理，帮助学生直观地理解如马尔科夫信源的熵率计算、信道容量的估计，率失真函数的估算以及信道编码等重要概念，提高了学生触类旁通，有效迁移、在特定情境中深刻理解分析复杂问题的能力。
5.落实“以学生的学习”为中心的理念，改变课程评价由终结性评价向过程性评价的让渡。
研究生（硕士 博士）信息论在某种程度上来说是一门难度的课程，对于初学者来说，课程涉及的定理概念很难一次精准地理解到位 ，为帮助学员精准把握信息论涉及的概念，课程组采用了将典型案例与课程的难重点相结合的方法，并注意为学生提供解决问题的脚手架。
课程组通过线上视频引导与线下案例巩固相互结合的方式，将课程重难点渗透到典型的案例中，帮助学生更为直观地触摸到该课程的核心层次的知识构架，引导学生从不同的角度深层次的理解课程中所涉及的概念、定理与算法，提高学生发现问题，解决问题与分析问题的能力。同时注重过程性评价，改变期末考试一考定成绩的终结性评价模式；学生的成绩由单元测试+期末考试+思维冲浪三部分组成，重在评价学生的学习过程，从多维度、多层面考核学生对该门课的掌握程度，注重学生自我价值的塑造，个人能力的培养以及创新思维的培养。特别注重培养学生之间有效的沟通交流探讨，密切合作，深入钻研思考复杂科学问题的能力。
