赋能与重塑：人工智能在本科生教学中的应用模式、挑战与进路

在数字中国战略与“新文科”建设的双重驱动下，人工智能（AI）已成为推动社会经济各领域变革的核心力量。劳动与社会保障作为一门紧密对接国家治理现代化、关乎国计民生的重要专业，其人才培养模式正面临前所未有的挑战与机遇。传统的教学模式偏重于理论传授和制度讲解，而在精准决策、智能经办、大数据治理等方面的实践能力培养相对薄弱。AI技术，特别是大数据分析、预测模型和自然语言处理，能够高度仿真社保业务场景，为学生提供沉浸式、交互性的学习体验，从而赋能教学全过程。本文旨在系统研究AI技术如何深度融入劳动与社会保障专业本科教学，分析其带来的现实挑战，并探索未来可行的创新发展路径，为该专业的数字化教学改革提供理论参考与实践镜鉴。

一、 赋能：AI在劳动与社会保障专业教学中的创新应用模式

AI的应用可从根本上改变社保专业教与学的方式，使其从“理论主导”转向“数据驱动、仿真模拟、决策支持”的新模式。

（一） 政策仿真与效应评估实验室

社保政策复杂且社会效应深远。利用AI构建“政策仿真实验室”成为可能。例如，在《社会保障学》或《社会福利政策》课程中，学生可以输入参数（如调整养老金替代率、修改医保报销起付线），AI模型能即时模拟出该政策调整对财政负担、基金可持续性、不同群体受益水平乃至宏观经济（如消费、就业）的短期与长期影响。这种“政策沙盘”推演，将枯燥的政策条文转化为直观的数据结果和可视化图表，极大地增强了学生的政策理解力和宏观决策能力。

（二） 大数据分析与精准管理实践平台

社保领域天然产生海量数据。AI技术使学生能够进行真正的大数据分析实践。在《社会保险基金管理》课程中，学生可利用AI工具分析某地区医保基金的支出数据，快速识别异常诊疗行为、预测基金运行风险点；在《劳动经济学》中，可基于网络招聘大数据，分析不同行业、地区的劳动力需求变化与技能要求变迁。这种教学方式将学生从简单的数据描述中解放出来，转向挖掘数据背后的深层规律，培养其“用数据说话、用数据决策”的现代治理素养。

（三） 智能经办与个性化服务情景模拟

社保经办服务正朝着“一网通办”、“智慧社保”方向发展。教学需与之同步。通过引入AI驱动的“虚拟客服”和“智能审核”模拟系统，学生可以扮演经办人员，处理复杂的参保登记、待遇申领、投诉咨询等业务。AI可以模拟不同类型的办事群众（如老年人、农民工）提出各种或清晰或模糊的诉求，并对学生给出的答复或处理方案进行实时评价。这种高仿真的情景演练，有效锤炼了学生的实务操作能力、沟通能力和利用智能化手段解决实际问题的能力。

（四） 个性化学习路径与职业能力画像

基于AI的学习分析系统可以为每位学生生成“能力画像”，精准识别其在理论知识、数据分析、政策分析等方面的薄弱环节，并智能推送个性化的学习资源（如经典案例、最新政策解读、数据分析工具教程等）。同时，AI可以根据学生的知识掌握情况和兴趣偏好，为其规划不同的职业发展路径（如政策研究型、基金管理型、信息技术型），并推荐相应的课程与技能训练，实现真正的“因材施教”。

二、 挑战：AI融入社保专业教学引发的深层反思

技术的赋能伴生着严峻的挑战，这些挑战在关乎社会公平和公民权益的社保领域尤为突出。

（一） 数据隐私与伦理困境的凸显

社保数据是高度敏感的个人信息。在教学中使用真实数据（即使是脱敏数据）进行演练，存在巨大的隐私泄露风险。如何在不侵犯公民隐私的前提下，获取或生成高质量的教学仿真数据，是首要难题。这要求教学必须融入强大的数据伦理教育，让学生在学习之初就牢固树立隐私保护意识。

（二） 算法“黑箱”与偏见强化风险

AI决策模型往往具有“黑箱”特性，其内在逻辑难以解释。在教学中，若学生只关心模型得出的结论，而不深究其逻辑，容易盲目信任算法，忽视其可能存在的偏见（如基于历史数据训练的模型可能强化对某些群体的歧视）。这与社保专业所追求的公平、正义、透明的价值理念背道而驰。培养学生对算法的批判性审视能力，而非单向接受能力，至关重要。

（三） 实践能力“虚化”与基础技能弱化

过度依赖AI模拟，可能导致学生与真实的业务场景和人群脱节。例如，AI可以模拟一个完美的咨询对话，但无法替代在社区服务中心与真实老人面对面交流所带来的情感冲击和复杂问题处理能力的锻炼。存在一种风险：学生精通于操作虚拟系统，却缺乏对服务对象真实困境的共情能力和在非标准化情境下解决棘手问题的能力。

（四） 教师知识结构与角色转型压力

当前，多数社保专业教师具备扎实的理论和政策功底，但可能缺乏数据科学和AI技术背景。将AI有效融入教学，要求教师自身完成从“知识传授者”到“学习设计者、技术整合者、伦理引导者”的角色转型。这对教师队伍提出了更高的跨学科学习要求，带来了巨大的转型压力。

三、 进路：构建“技术赋能”与“价值引领”并重的教学新生态

面对挑战，社保专业教学应主动求变，构建一个技术赋能与人文价值引领并重的新生态。

（一） 重塑教学目标：培养“懂技术的社保人”而非“懂社保的技术员

社保专业的核心目标是培养能够驾驭技术、坚守专业伦理的复合型人才。教学目标应强调：技术工具性（掌握使用AI进行分析和决策的工具）、价值批判性（能反思技术的伦理边界与社会影响）和人文本位性（牢记社保服务于人的终极目标，技术只是手段）。

（二） 创新课程体系：建设“AI+社保”交叉课程模块

社保专业应开设如《社保大数据分析》、《智慧养老与服务设计》、《算法伦理与社保公平》等新兴交叉课程。并非简单增加编程课，而是将AI技术作为内容和方法，深度嵌入到现有的核心课程体系中，实现技术知识与专业知识的有机融合。

（三） 升级实践教学：构建“人机协同”的混合实践模式

实践教学应采用“虚实结合”的模式。一方面，利用AI模拟系统进行高效率、低成本的政策推演和流程训练；另一方面，必须保留并加强进入社区、企业、经办机构的“接地气”式实地调研和实习，让学生在与真实世界的碰撞中深化对理论和技术应用的理解，确保其能力培养的全面性。

（四） 强化伦理教育并推动教师发展

将科技伦理教育贯穿教学全过程，通过案例教学剖析算法歧视、数据滥用等现实问题。同时，学校应加大对教师的培训投入，通过工作坊、校企合作、组建跨学科教学团队等方式，支持教师更新知识体系，顺利完成角色转型，成为AI时代合格的“领路人”。

参考文献

[1] 郑功成.中国特色社会保障制度论纲[J]. 社会保障评论， 2024（1）.

[2] 向运华.大数据在社会保障领域的研究：一个研究综述 [J]. 社会保障研究， 2019（4）.