人工智能技术助力商科职业教育个性化学习研究

引言

在人工智能的浪潮下，商科教育正经历着一场显著的变革。这场变革不仅颠覆了传统的教学方式，更推动了商科教育向个性化、智能化和全球化的方向发展。改革的任务紧迫，需要我们在新的商业环境下培养复合型人才。但传统课堂模式难以兼顾学生千差万别的知识基础、认知风格与发展目标，导致“学非所需”或“消化不良”，人才培养与产业需求的适配度亟待提升。人工智能技术的快速演进，尤其在数据处理与模式识别领域的突破，为解决这一痛点带来了曙光。

一、人工智能技术驱动的个性化学习基础

人工智能在教育领域的应用已形成可操作的技术框架。其核心由学习分析系统和自适应推荐引擎两部分构成。学习分析系统负责处理学生在数字学习环境中产生的原始数据，包括在线答题的正确率、模拟实训的操作步骤、不同学习资料的停留时长等。这些数据经过清洗和建模后，会生成反映学生知识掌握程度和学习特征的分析报告。

自适应推荐引擎根据学习分析系统的输出结果开展工作。该系统内置了专业教师构建的知识点关联网络和教学策略库。当检测到学生在特定知识点存在困难时，引擎会自动触发干预机制。整个过程不需要人工干预，系统能持续跟踪学生的进步情况，并相应调整后续学习内容的难度和类型。

二、AI 赋能商科个性化学习的核心应用场景

（一）课堂教学与内容传递，实现分层引导

传统商科课堂面对学生基础差异大的挑战，常出现“讲深了有人听不懂，讲浅了有人吃不饱”的情况。当前广泛应用的在线教学平台，如智慧职教云、超星学习通等，其内置的智能功能为解决这一难题提供了实际支持。

比如教师在课前准备阶段不必再统一发放相同的预习资料。系统会根据学生此前的学习记录、测验成绩等数据，自动为不同基础的学生匹配差异化的预习内容。例如，对会计基础薄弱的学生，可能推送基础概念动画和简单分录练习题；而对已有一定基础的学生，则可提供真实企业案例分析和进阶思考题。这种精准推送相当于为每个学生定制了专属的预习方案。进入课堂教学环节，教师可借助平台的实时互动功能，如课堂弹幕提问、在线随堂测验即时统计等，教师能快速掌握全班理解状况。当发现多数学生对“现金流量表编制”存在困惑时，教师可立即调整讲解节奏，增加实例演示。与此同时，系统在后台持续运行：当识别到某个学生在听讲“固定资产折旧”时频繁暂停回看或随堂测验出错，会自动向其设备推送更直观的折旧计算演示动画；而对已掌握的学生，则可能弹出相关税务处理政策的延伸解读或行业最新准则变化链接。这种伴随式支持，让不同水平的学生在统一课堂中都能获得适配的学习内容，有效提升课堂参与度和学习获得感。

（二）实践训练与技能养成，做到精准提升

传统实训受限于资源，往往只能提供标准化案例，难以满足个性化训练需求。

现在普遍应用的虚拟仿真教学系统，如市场营销模拟沙盘、用友新道 ERP实训平台等，正通过智能技术改变这一局面。这些系统的核心价值在于能根据学生的实际操作表现，动态调整后续训练内容。以 ERP 供应链管理模块为例，系统会记录学生处理采购订单、安排生产计划的每个步骤。若某生在“库存成本控制”环节反复超支，系统不会继续安排常规任务，而是生成一个专门针对库存优化的情景任务，要求其处理突发性大宗订单的同时保持合理库存水平。当学生在模拟操作中出现失误时，系统不仅提示错误，更会关联知识库，推送针对性的改进建议和同类强化案例。这种即时、具体的反馈和强化训练，帮助学生清晰定位薄弱环节，进行有针对性的反复练习，显著提升技能训练的精准度和效率。

（三）学习评价与反馈机制，转向过程追踪

智能技术的应用使评价转变为贯穿学习全程的动态追踪。通过整合教学平台数据，系统持续记录学生在各类学习任务中的表现细节。例如，在完成市场调研报告时，系统分析其数据采集方法的合理性、样本的代表性；在编制财务分析报告时，评估其指标计算的准确性、结论推导的逻辑性。这些过程性数据经系统分析，形成可视化的学习进展档案，清晰展示学生在各项核心能力上的实时状态。这种动态评价对教学双方都具有实际意义。学生可随时查看自己的学习档案，了解在“成本核算”“营销策划”等具体模块的掌握程度，及时查漏补缺。教师通过班级学情面板，能快速发现群体性薄弱点和个体特殊需求，从而调整教学重点或提供针对性辅导。

三、优化AI 助力个性化学习的实践路径

（一）应用技术，坚持需求导向

引入人工智能技术，根本目的是为了更好地服务于学生的学习成效和成长发展，而非追求技术本身的先进性。在商科职业教育领域，这意味着技术方案必须紧密围绕具体的教学目标和学生实际面临的学习难点来设计和选择。避免为了“智能化”而堆砌复杂功能，导致系统难以操作或偏离教学核心。例如，在会计教学中，重点应是如何利用 AI 精准识别学生在“成本核算”或“税务申报”流程中的理解障碍，并提供针对性练习，而不是过度开发花哨但无实质教学价值的互动界面。

（二）培训教师，提升智能素养

教师们不仅是技术的使用者，更是将技术洞察转化为有效教学行动的关键桥梁。因此，系统性地提升教师的“AI+”素养至关重要。这不仅仅是教会教师操作某个智能平台，更重要的是培养其理解和运用 AI 生成的数据与建议的能力。教师需要能够解读学习分析系统提供的学生“学习画像”和“能力短板报告”，理解数据背后的学习状态。通过专项培训和持续的实践支持，帮助教师从被动适应技术转变为主动驾驭技术，成为个性化学习的有效设计者和引导者。

（三）规范数据，筑牢应用基础

个性化学习的精准性高度依赖于所收集和分析的数据质量。这些数据来源于学生在各类在线学习平台、模拟实训系统中的行为记录。确保这些数据的真实性、完整性和代表性是 AI 有效运作的前提。因此，必须建立一套清晰、规范的数据治理机制。这包括明确界定哪些数据需要被采集用于学习分析，制定统一的数据格式和存储标准以保证不同系统间数据的兼容性，并建立数据质量核查流程。

结论

人工智能技术为商科职业教育开辟了个性化学习的新纪元，其价值绝非替代教师，而是通过强大的数据洞察与自适应能力，将教师从重复性工作中解放，使其更专注于启发思维、价值引领与个性化指导等高阶育人活动。未来，随着技术的持续精进与教育理念的深度融合，AI 必将成为构建“精准滴灌”式商科人才培养新生态的核心驱动力。

参考文献：

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作者简介：李元；男；；1985.3 ；汉；硕士；副教授；； ；职业教育经济金融方向。

课题信息：人工智能技术助力商科职业教育个性化学习研究 全国商业职业教育教学指导委员会课题（202410A17）