人工智能背景下高职复合型商科人才培养质量评价与提升研究

人工智能技术的爆发式发展正在重塑商业生态的底层逻辑。从智能客服替代基础咨询到算法驱动的动态定价普及，从供应链 AI 预测降低库存成本到区块链技术重构信任机制，商业活动已从“经验主导的经验驱动”阶段迈入“数据支撑的智能决策”阶段。据麦肯锡 2025 年全球商业趋势报告，全球 73% 的企业已在核心业务中嵌入 AI 系统，预计未来三年智能岗位将新增1.2 亿个，其中超 60% 需要“商业知识 .+; 技术应用 + 伦理判断”的复合型能力。然而，高职商科教育的培养现状却与这一趋势形成鲜明反差：据《中国商科教育蓝皮书（2024）》统计，全国 1.2 万所高职院校中，仅 18% 开设智能商科相关专业， 82% 的课程仍以传统会计、营销、管理等单一技能培养为主，学生对 AI 工具的应用能力覆盖率不足 30% ，对算法伦理、数据合规等新兴领域的认知率更低于 15% 。这种“技术浪潮奔涌向前，教育供给原地踏步”的矛盾，本质上是商科教育对“人机协同”新商业形态的适应性不足，亟需从能力目标、培养模式到保障机制进行系统性重构。

传统商科教育的核心逻辑是“岗位分工—技能拆解—定向培养”，强调单一岗位的熟练操作，如会计专业的记账核算、营销专业的客户开发等。但在人工智能时代，商业场景的复杂性与动态性大幅提升，单一岗位的职责边界被打破，企业更需要能够跨模块协同、跨工具应用的“多面手”。

当前高职商科人才培养的问题根源，在于教育体系与产业变革的“时差”与“错位”。从培养目标看，多数院校仍将“培养具备专业知识的岗位操作者”作为核心目标，对智能时代“复合型创新者”的需求响应滞后。例如，某东部省份 2024 年高职专业目录显示，会计、市场营销、电子商务三大传统商科专业的在校生占比仍高达 72% ，而智能财务分析、跨境数字营销、商业数据运营等新兴专业的开设率不足 5% ，导致毕业生“就业难”与企业“招工难”的结构性矛盾加剧。从课程体系看，内容陈旧、技术融合不足是突出问题：超过 60% 的院校仍在使用 5 年前的教材，对 AI 工具（如 Tableau可视化、Power BI 分析）的讲解仅停留在基础操作层面，缺乏“工具应用—商业场景—问题解决”的深度融合；实践教学环节多依赖模拟软件，而这些软件的数据多为虚构或过时的“模拟数据”，难以让学生接触真实商业环境中的复杂问题（如突发舆情对供应链的影响、算法异常导致的客户投诉）。从产教协同看，校企合作多停留在“参观企业—邀请讲座”的浅层互动，企业真实项目、实时数据与教学过程的融合度极低。

针对上述问题，高职商科教育需构建“能力导向—平台支撑—机制保障”的三维改革路径。首先是“阶梯式能力培养体系”的重构。借鉴智能制造领域“基础—核心—综合”的能力递进逻辑，结合商科教育特点，可将培养过程划分为三个阶段：第一阶段（1-2 学期）聚焦“数字化工具基础”，开设《商务 Python 编程》《Excel 智能建模》等课程，重点培养学生数据采集、清洗与基础分析能力；第二阶段（3-4 学期）强化“场景化应用能力”，通过《智能财务分析》《跨境数字营销实战》等项目课程，让学生在模拟真实商业场景（如跨境电商选品、智能客服系统设计）中训练多模块协同能力；第三阶段（5-6 学期）突出“创新性解决问题能力”，依托校企共建的“商业数据中台”，组织学生参与企业真实项目（如用户留存率提升、供应链风险预警），并通过“AI 工具二次开发”“商业策略创新”等任务激发学生的创造力。其次是“产教融合深度平台”的搭建。一方面，院校应与企业共建“商业智能创新中心”，引入企业脱敏的真实数据（如零售行业的消费记录、金融行业的交易数据）和 AI 工具（如 CRM 客户管理系统、BI 可视化平台），让学生在“真数据、真项目、真问题”中提升实战能力；另一方面，推行“ 1+X 证书”制度，将智能财税、电商数据分析等国家职业资格证书的考核内容融入课程体系，实现“学习—考证—就业”的无缝衔接。例如，浙江某高职院校与阿里巴巴合作共建“数字商业产业学院”，将企业真实的“大促期间智能客服配置”“直播带货数据复盘”等项目纳入教学，学生毕业时不仅能获得学历证书，还能考取阿里“智能客服训练师”“数据分析师”等职业技能等级证书，就业竞争力显著提升。最后是“双元师资能力”的升级。院校需建立“校内教师技术赋能 ⁺ 企业导师深度参与”的双轨培养机制：一方面，通过“暑期企业实践”“AI 工具专项培训”等方式提升校内教师的技术应用能力，要求专业教师每三年完成不少于 40 学时的 AI 技术与商业融合培训，并通过阿里云 ACA、微软 AI 工程师等行业认证；另一方面，设立“产业教授”岗位，从电商平台、金融科技企业引进具有 5 年以上实战经验的数据科学家、算法工程师担任兼职教师，负责指导学生项目实践、参与课程设计与教学评价。例如，深圳某高职院校引入京东物流的“智能仓储算法专家”担任产业教授，其主导开发的《供应链 AI 预测实战》课程，因紧密结合企业真实需求，成为该校商科专业的核心课程，学生参与企业项目的成功率较之前提升了 40% 。

人工智能不是商科教育的“对手”，而是推动教育变革的“催化剂”。高职商科教育要在这场变革中占据主动，必须跳出“传统技能培养”的舒适区，以“四维能力模型”为核心重构培养体系，以“产教融合平台”为载体深化实践教学，以“双元师资机制”为保障提升教学质量。唯有如此，才能培养出既懂商业逻辑又懂技术应用、既会分析决策又会创新突破的复合型商科人才，为新质生产力在商业领域的落地提供坚实的人才支撑。未来，随着 AI技术的进一步演进（如生成式 AI 在文案创作、方案设计中的应用），商科教育还需持续关注技术伦理、跨境数字贸易、智能商业生态等新兴领域，不断优化培养路径，确保人才培养与社会需求同频共振。

参考文献

[1] 李伟， 石伟平. 智能制造背景下高职人才培养目标新探[J]. 教育与职业， 2017（21）： 45-50.

[2] 周兰菊， 曹晔. 智能制造背景下高职制造业创新人才培养实践与探 索[J]. 职教论坛， 2016（22）： 32-37.

[3] 郭家田， 曹晔. 论智能制造背景下高职院校汽车制造业卓越技术技能人才培养[J]. 教育与职业， 2020（12）： 67-72.

项目基金：本文系项目出处“2025 年度广西科技界智库课题项目：“人工智能+”背景下水利经济管理跨学科人才培养模式创新研究”（桂科协〔2025〕K-106）；2025 年广西水利电力职业技术学院教育教学改革研究重点项目“新质生产力背景下“人工智能+”高职复合型新商科人才培养模式研究与实践”（2025jgzd02）阶段性研究成果