本文转自：新华日报股票与配资
□ 甄勇 李宗活 段文文
人工智能技术正以前所未有的深度和广度重塑经济社会发展格局，也深刻改变着教育的形态与方式。随着《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》战略部署的深入推进，教育部等五部门于今年4月联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，标志着我国人工智能与教育的融合探索，已从先行先试迈向全面布局的新阶段。新商科作为回应数字经济变革的重要学科领域，迫切需要在人工智能的赋能下，实现人才培养体系的系统性重构，打造兼具数字素养与创新思维的复合型商业人才，精准适配新经济、新业态发展需要。
时代之需：新商科人才培养面临结构性转型需要
数字经济浪潮奔涌而至，商业范式经历深刻变革。人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术与商业活动的深度融合，催生出全新的商业模式、运营逻辑与决策方式。在此背景下，市场对复合型新商科人才的需求空前迫切。与传统商科相比，新商科拔尖人才需要具备三大核心能力。一是数据思维与技术素养，能够运用大数据、人工智能等工具辨识和提炼商业价值；二是商业洞察与创新突破，善于在复杂情境中发现问题、定义问题并创造性解决问题，快速完成市场分析、风险评估与策略优化；三是终身学习与伦理判断，既能适应技术与市场的快速变化，又能坚守商业道德底线。将新质生产力与商业知识深度融合，同时保持独立与创造性思维，已成为衡量新商科拔尖人才竞争力的关键标尺。以人工智能赋能人才培养，正是破解新商科结构性人才缺口、抢占未来竞争制高点的核心路径。
现实之困：人工智能赋能过程中存在的突出问题
尽管人工智能为新商科人才培养带来巨大机遇，但在实践中仍面临多重现实困境。一是部分学生过度依赖人工智能，削弱了新商科尤为看重的独立思考、商业伦理判断与复杂决策能力，较难适应真实商业环境的不确定性与多变量挑战。二是数据偏见与数字伦理风险较为突出，长期接触带有偏见的数据或AI“幻觉”输出，可能对学生的知识体系与商业判断逻辑造成不良影响。三是人才培养与产业数字化需求相脱节，“技术+商业”融合能力还未能充分有效落地，导致人才输出与产业需求之间容易出现结构性错位。此外，部分教师数字能力不足、商业数据隐私保护机制尚不完善等问题也亟待关注。这些困境表明，单纯引入技术工具还不足以解决问题，必须从人才培养体系层面进行系统性重构。
破解之道：以系统性重构推进新商科拔尖人才培养
针对现实困境，高校应当主动担当、系统谋划，从教学模式、课程体系、实践环节、师资队伍和评价机制等维度协同发力。
创新课堂教学方法，探索人机协同的新型教学模式。高校在制定“人工智能+新商科”教学实施方案时，应强调教师的主导角色，明确人工智能的辅助定位，构建“教师主导+AI辅助”的人机协同教学模式。一方面，保护教师的教学自主权，避免过度依赖技术工具而损伤教育初心。发挥教师在商业伦理引导、复杂情境解读、团队协作组织等方面的不可替代作用，使教师成为学生商业价值观的引领者，帮助其树立正确的技术伦理观，培养独立思考能力和创新精神。另一方面，善用人工智能作为教学助手与案例分析师，鼓励学生在AI辅助下完成商业数据收集、初步分析或案例背景梳理，再引导其进行价值观层面的深度讨论，防止技术替代思考。通过“教师主导+AI辅助”协同机制，重塑新商科课堂教学生态。
设置跨学科课程，建立动态迭代的课程体系。高校应突出跨学科学习导向，打破经济学、管理学与计算机、统计、数学等学科壁垒，整合经济、管理、数据科学、人工智能等多领域知识，构建模块化、可迭代的智能商业课程体系。除传统商业管理、市场营销、财务管理等核心课程外，应增设智能商业模块化课程，例如利用Python、R语言进行商业数据分析；使用机器学习开展消费者行为预测与精准营销；运用AI模拟系统进行供应链优化与风险管理。同时，可设立“人工智能+新商科”微专业或辅修方向，鼓励学生根据兴趣和职业规划开展跨学科学习。课程设置应紧密对接商业发展前沿，通过动态调整学科交叉方式与教学内容，及时融入人工智能、大数据等领域的最新成果，形成适配性更强的新商科课程体系，切实提升学生对人工智能前沿理论的理解深度与实际应用能力。
强化实践教学环节，与产业发展同频共振。高校应面向企业真实需求开展实习实训，通过校企合作，建立数字化人才培养联合机制，让企业场景成为教学的“第二课堂”，使学生在真实商业问题中磨炼技能，实现理论教学与实践训练的高效互融。一是携手零售、金融、物流等行业数字化转型领先企业，共建智能商业实验室和校外实践基地，将企业经营中的真实难题转化为教学案例，让学生通过团队协作、数据建模与AI工具应用，提出可落地的解决方案。二是举办新商科AI创新挑战赛，鼓励参赛团队使用开放的商业数据与AI工具，围绕不同商业场景提出具有实践价值和推广潜力的创新方案，打造“以赛促研、以研促教”的创新生态。三是与商业智能、数据分析、数字化运营等领域一线企业专家展开教学科研合作，指导学生完成小型商业数据分析项目，并担任竞赛评委，帮助学生在实战中把握产业前沿动态。
提升教师数字化教学能力，打造“学术+产业”双师型队伍。高校应建立系统化的新商科教师人工智能素养培训体系，构建多元化的数字化能力提升机制。第一，举办专项培训、实操工作坊和案例演练等活动，培养教师AI基础素养与商业智能工具应用能力，引导教师将所学融入课程教学与项目研究；第二，组织教师赴数字化转型标杆企业进行驻点学习，熟悉AI在营销、财务、供应链等岗位的实际操作流程，深入理解行业应用；第三，提升真实场景的授课本领，教师不仅要掌握AI应用技能，还要理解技术背后的商业逻辑与局限，能够将企业真实数据脱敏后转化为教学案例或实验项目。同时，优化师资结构，整合经管、数学、计算机等学院教师资源，实现校内高质量流通。从企业引进具备商业数据分析、智能决策系统开发经验的专业人才担任兼职教授或产业导师，长期参与课程开发、案例库建设与人才培养方案修订，形成“校内理论导师+校外产业导师”的双师双能型师资共同体。
建立科学监管与评价体系，检验新商科改革成效。高校应构建多维度、可量化的评价指标体系与反馈机制，形成高校、企业、行业三方参与的多元评价闭环，使评价结果真实反映学生的产业适配度。一是通过多源数据采集生成新商科人才数智成长档案，涵盖课堂表现、课程作业、实训项目、企业实习等全过程数据，动态评估学生在商业数据分析、AI工具应用、团队协作与伦理决策等方面的成长。二是改革课程考核方式，降低偏重知识复现的传统命题考试比重，增加基于真实商业场景的开放式项目考核，如要求学生利用AI工具完成一份市场进入策略报告，并由校内教师与企业导师联合评分。三是建立实习生、毕业生跟踪反馈机制，与用人单位合作搭建AI实操能力反馈平台，重点了解学生在将商业问题转化为AI任务、解释AI输出结果、识别数据偏见与伦理风险等方面的表现，并将反馈结果用于培养方案的持续修订。
《“人工智能+教育”行动计划》的发布，为我国教育系统应对智能时代变革提供了清晰路线图。从政策引领到生态重构，从目标协同到评价协同，从高校课堂到企业场景，一场深刻的教育变革正在展开。对于新商科而言，这场变革的核心使命在于：以人工智能赋能人才培养全过程，系统推进拔尖创新人才的自主培养。唯有系统推进、多方协同、持续创新，才能真正构建起适应智能时代需求的新商科人才培养体系，为数字经济高质量发展、商业形态创新升级提供坚实的人才支撑，为建设教育强国和推进中国式现代化贡献新商科的智慧与力量。
（作者分别为苏州大学纺织与服装工程学院党委副书记、副院长，苏州大学政治与公共管理学院副教授股票与配资，苏州大学东吴学院讲师；本文系2025年教育部产学合作协同育人项目“新文科理念下管理科学与工程专业学生数字化能力培养路径研究”〈2505162051〉、2024年江苏省高等教育学会“江苏高教”专项课题“基于‘AI+X’微专业培养新质人才的路径研究”〈2024JSGJ27〉阶段性成果）
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