人工智能支持下的新商科个性化学习实践研究

前言

数字经济时代商业生态重构对商科人才能力结构有全新要求，推动新商科教育朝跨学科复合型方向不断演进，传统规模化培养模式难以适应学习者差异化发展需求，成提升人才培养质量的重要瓶颈所在。人工智能技术凭借数据感知算法分析情境构建优势，为实现规模化教育与个性化培养统一提供技术路径，通过构建智能诊断自适应学习与虚拟实践结合教育新范式。人工智能深刻重塑新商科教育实施路径与评价体系，为培养具备数字素养与创新能力复合型商科人才提供关键支持。

一、新商科与个性化学习的内在关联

新商科教育范式有着明显的跨学科和技术融合特点，它通过重新构建课程体系与教学模式，努力培养具备数据思维、技术应用和商业洞察力的复合型人才。这一转型突出显示出对个性化学习的迫切需求，传统标准化教学没办法应对学习者在认知基础、能力结构和职业导向上的异质性，急需转变为以学习者为中心的能力发展范式。人工智能技术通过构建动态知识图谱、分析学习行为数据和生成自适应路径，为实现规模化教育与个性化培养的有机统一提供核心技术支撑，依靠虚拟仿真与智能推荐机制有效推动商业知识迁移与创新能力的协同发展。

二、新商科个性化学习实现路径

（一）学习状态动态诊断机制

学习状态动态诊断机制依靠多模态数据融合技术和深度学习算法，来构建基于知识图谱的动态评估体系。该系统持续采集学习者在线行为数据、交互日志、任务完成质量以及认知反馈等多维度信息，结合新商科领域知识图谱的结构化表征，实现对个体认知水平与能力发展的精准刻画，采用时序神经网络模型对学习轨迹进行分析，能够识别出知识掌握缺陷、思维模式特征以及实践能力短板等关键指标。该机制突破传统静态评估存在的局限性，形成涵盖概念理解、技能应用与创新思维的三维诊断框架，为后续个性化学习干预提供实时且准确的数据支持，确保教学策略与学习者认知状态具备高度适配性。

（二）自适应学习路径生成

自适应学习路径生成系统依靠深度强化学习框架，构建起以学习者为中心的内容推荐和序列优化机制。系统整合诊断模块输出的能力画像与预设培养目标，用多目标优化算法从模块化资源库智能选取理论教学内容、案例分析及实践项目，生成符合认知发展规律的个性化学习序列 [1]。该机制着重关注知识结构连贯性与认知负荷的平衡，通过动态调整学习内容难度梯度、呈现方式和练习强度，实现最佳学习体验与知识吸收效率的协同优化，同时引入迁移学习技术，让系统依据学习者实时反馈不断调整路径规划策略，确保学习过程始终处于最近发展区内。

（三）虚拟情境实践机制

虚拟情境实践机制构建高保真商业仿真环境，结合多智能体协作系统来创建接近真实商业生态实践训练平台，该机制整合VR/AR 技术、多智能体仿真与实时数据处理能力，精确还原跨境电商运营等复杂商业场景 [2]。学习者在沉浸式环境中需综合运用数据分析工具等，完成动态变化商业挑战任务，系统专门设计伦理困境与不确定性决策情境，并引入多维度评估指标同步训练学生多方面能力。此机制还配备智能导师系统可根据实践过程提供实时指导促进实践经验向能力内化转化 。

三、人工智能应用的效果评估

人工智能应用效果评估要构建多维度场景化综合评价框架，来超越传统单一知识考核模式。此框架整合技术应用能力、专业问题解决水平和价值观践行度等核心指标，借助虚拟仿真实验数据与行业认证标准实现量化测评 [3]。基于教育大数据平台对学习者认知发展和实践能力进行纵向追踪，以形成动态化能力档案与学习画像，精准反映个性化成长轨迹与效能，同时评估体系要纳入技术应用伦理维度，对算法公平性、数据隐私保护和人机协同边界进行审慎考察，明晰人工智能在教育场景适用性与局限性，为技术赋能教育可持续发展提供批判性反思与改进依据

结语

人工智能支持下的新商科个性化学习实践表明，商科教育范式正从标准化规模培养向精准化个性赋能重要转型。通过构建“诊断 - 路径- 实践”三位一体智能教育机制，该实践有效破解传统商科教育统一化教学与差异化需求矛盾，实现知识传授与能力培养深度融合。未来需进一步完善基于大数据的学习效果评估体系，加强人工智能教育应用伦理规范与治理框架，同时深化产教融合背景下校企协同育人机制创新，注重教师智能教育素养提升与人机协同教学能力培养，推动教育主体从知识传授者向学习引导者转型。这些举措将共同促进新商科教育生态系统持续优化与演进，为数字经济时代培养兼具商业洞察力、数字技能与创新精神复合型人才提供坚实支撑。

参考文献

1. 孙萌颖 , 邹畅 . 高校新商科“ Al+ 专业 + 思政”人才培养模式探索与实践 [J]. 改革与开放 ,2025(6):31-36.2. 罗松华 . ⁶⁶Al+ 新商科”人才培养范式的探索与实践 [J]. 当代贵州 ,2025(17):58-59.3. 张伟 . 数智时代新商科会计专业人才培养模式创新路径研究[J]. 金融理论与教学 ,2024,42(1):100-105.