人工智能技术应用在《网络营销》课程教学中的策略与问题

随着产业结构优化与电商生态发展，网络营销已成为企业选才的重要方向。《网络营销》课程在培养学生策划、推广和数据分析能力方面具有重要作用。但课程实践常受内容更新滞后、缺乏真实场景与资源单一等问题困扰。人工智能技术的应用为课程内容生成、个性化学习和互动教学提供了新思路，也推动了教学模式的深度转型。

一、人工智能技术赋能《网络营销》课程教学的策略

（一）AI 辅助课程内容构建

《网络营销》课程紧跟行业发展，内容更新频繁，传统教材往往难以及时反映新兴平台和工具。AI 技术的引入可有效缓解这一问题。以 Deepseek 为例，教师可快速生成“直播脚本设计”“短视频创意方案”“用户画像分析”等专题资料，作为课堂案例或项目任务。学生也可基于同一产品设定，借助 AI 生成多种定位文案，如功能导向型、情感驱动型、场景结合型，再通过实际测试对比转化效果，从中优化内容表达 。此外，使用豆包在图片等视觉内容制作方面也具显著优势。

（二）AI 辅助教学过程与课堂互动设计

AI 工具可在教学组织中承担“智能助教”角色，提升课堂互动性与模拟实操的真实感。在“直播带货实训”模块中，教师可利用 AI 语音生成平台（如腾讯智播）构建虚拟买家角色，模拟弹幕提问、评论互动及中差评反馈，学生需实时应对，提高其营销表达与应变能力。此外，通过 AI 学习推荐系统，可根据学生学习行为和进度推送差异化任务。学习表现优秀者可挑战如“多平台整合营销策略分析”类项目，基础较弱者则完成如“详情页优化设计”等目标明确的实操任务，实现教学任务的分层实施与个性化引导。

（三）AI 赋能学生个性化学习与评估反馈

传统课程往往侧重结果评价，忽略学生在实践过程中的表现差异。通过 AI 学习分析系统，可记录学生在各项目环节中的参与频率、提交节奏与协作质量，构建数据化学习画像，动态生成个性化指导建议与阶段性反馈。在文案类作业评估中，引入智能批改系统，AI 可识别文案中的关键词覆盖率、逻辑结构、情感张力与转化意图，并根据“CTA使用频率”“受众场景匹配度”等指标给予评分和优化建议。

二、人工智能技术应用中的现实问题与挑战

（一）技术门槛与教师能力适配问题

尽管 AI 工具功能强大，但职业教育教师在技术理解与操作能力上存在较大差异。一些教师缺乏对 AI 生成内容的辨别力，甚至将内容未经筛选直接用于教学，易导致教学偏差。目前多数高校尚未建立完善的AI 教学培训体系，教师多依赖自学探索，影响教学设计质量。尤其在任务驱动教学中，教师需掌握 AI 参与下的任务分解与流程管理能力。例如在“短视频策划”实训中，教师需合理安排 AI 生成文案、学生优化润色、AI 生成配音、学生调整节奏等步骤，对教学组织与技术掌握提出更高要求。

（二）学生使用AI 的依赖性与创造力削弱风险

AI 工具虽然提高了内容生成效率，但也让部分学生形成依赖，忽视了思维过程与内容打磨。例如在文案撰写中，部分学生直接提交 AI生成结果，缺乏逻辑推敲与市场适配判断，作业质量趋同、创意不足。以“品牌命名实训”为例，教师发现约七成作品源自相似 AI 词根组合，缺乏文化内涵与调研基础。这反映出 AI 应作为辅助工具，而非创作的替代者，教学中应强化学生的原创意识与审辨能力。

（三）AI 工具的局限性与适配度问题

当前主流 AI 多为通用模型，难以精准适配网络营销的教学场景。以“社交媒体广告投放效果分析”为例，AI 往往无法处理如平台推荐机制、KOL 调性、互动频次等隐性要素，生成建议易陷入模板化，缺乏专业深度。此外，AI 存在“事实幻觉”风险，如将 B2B 产品推荐至不匹配的平台，显示其对行业语境的理解仍有限。教学中必须辅以人工审核，确保生成内容的准确性与适用性。

（四）数据隐私与伦理问题

大多数 AI 工具在使用过程中需上传用户数据，若涉及学生作业或企业案例，易引发隐私与版权纠纷。如学生在使用 AI 生成图像、文案、配音素材时，可能因套用现有风格或素材导致潜在侵权。以 Midjourney生成图像为例，若无版权意识，容易侵犯品牌视觉识别系统。为此，应在教学中加强版权与数据伦理教育，明确 AI 内容使用边界，建立风险防控机制。

三、基于AI 技术优化《网络营销实务》课程教学的对策建议

（一）构建“AI+ 课程”一体化教学设计框架

为了突破传统“知识灌输—课后作业—集中评分”的线性教学模式，建议在《网络营销》课程中构建“AI 支持—任务驱动—评价反馈”的一体化教学设计框架，推动教学场景与人工智能的深度融合[2]。例如，在“新品上市营销方案实训”项目中，可分阶段引入 AI 协同：阶段一，学生使用 AI 数据洞察工具（如百度千帆平台或阿里妈妈营销助手）分析产品类目趋势、用户兴趣画像与竞品差异点，并辅助 AI 生成目标用户标签组与核心卖点清单；阶段二，在明确定位基础上，学生独立撰写产品文案与广告语，借助 AI 语言模型（如 ChatGPT 4.0）生成多版本内容进行对比、提炼；阶段三，利用 A/B 测试模拟器或AI 转化率预测引擎，进行不同方案预估效果分析，并基于数据反馈进行内容与形式的迭代优化；阶段四，教师基于教学目标与 AI 评估结果共同开展点评，形成全过程闭环反馈。

（二）提升教师AI 素养，打造“双师型+AI”教学团队

教师是 AI 教学落地的关键角色，其专业素养直接影响 AI 工具的使用深度与课堂效果。当前多数教师在 AI 内容生成原理、风险防范及教学设计方面仍缺乏系统训练，因此学校应构建以“AI 教育技术赋能”为核心的教师发展计划。培训内容应包括语言模型工作机制、提示词设计（prompt engineering）、生成内容验证方法以及与课程资源整合的技术路径。例如，开设“营销案例 AI 共创实训营”，让教师掌握如何基于 AI 生成脚本、短视频文案与社媒运营计划，并结合教学目标进行场景再设计。除此之外，建议学校通过组建“双师型 +AI 顾问”协同团队，即由营销专业教师、技术支持人员和企业导师共同参与课程开发与项目组织。在“多平台整合营销策略”课程中，可由企业导师提供实战数据与平台规则，由 AI 顾问辅助搭建教学工具接口，再由专业教师组织教学实施，从而提升课程内容的实用性与教学的技术落地水平。

（三）引导学生理性使用AI，重构评价机制

随着 AI 使用的普及，学生对内容生成工具的依赖性显著增强，给教学评价与学术诚信管理带来新的挑战。为避免学生一键生成、无思考提交作业的现象，需在教学评价体系中引入“AI 使用记录”与“内容修改说明”两个关键维度。具体做法是，学生在提交营销文案、品牌策略等作业时，需同步提交 AI 生成原始稿，以及一份“修改说明书”，内容包括生成逻辑、修改原因、受众适配分析与原创增值点。例如，一位学生基于 AI 生成的产品介绍，增加了用户痛点情景与本地化语言表达，使转化率显著提升，教师可据此给予高评价。此外，课程应引入“内容原创性检测”机制，利用如 Wisedu、PaperPass 等工具，对文字内容进行相似度检测，辅以教师人工评阅，确保AI 使用在“辅助”而非“替代”的合理范畴内。

（四）探索AI 本土化教学平台与案例库建设

当前大部分 AI 工具多为通用型系统，在适配本地电商环境与课程教学目标方面存在不足。为此，建议高校与本地电商企业、AI 科技公司开展深度合作，共同开发契合教学需求的 AI 平台与实践案例库。例如，“人”“货”“场”是开展网络直播时直播间内最重要的三大要素。人工智能技术推动了“数字人主播”的产生和应用。数字人主播可以自动讲解商品，根据关键词提示回复问题，实现 24 小时不间断直播，降低了品牌的直播成本。例如，百度优选的数字人直播解决方案“慧播星”，个性化定制数字人主播、数字人直播间，极大地提升了直播效率[3]。如“短视频爆款打造项目”（基于抖音河南区域投放数据），“AI 客服应答优化项目”（基于某跨境电商平台英文语料库）等。通过“仿真—实操—反馈—优化”的路径，让学生积累真实操作经验，实现从知识输入到能力转化的有效落地。

总结：人工智能技术为《网络营销》课程注入了新的活力，推动了教学内容、方法与评价体系的多维升级。 AI 在提升教学效率、丰富实践环节和实现个性化学习方面展现出独特优势，但其应用仍面临教师适应力不足、学生依赖性增强、工具适配度有限等现实问题。未来应加强教师培训、优化教学设计并完善监管机制，推动 AI 与网络营销教学的深度融合与可持续发展。

参考文献

[1] 肖贺耕 , 黄铮 . 浅析人工智能在数字营销领域的应用与发展趋势——基于 BP 神经网络的数字营销模型的构建与应用 [J]. 中国商论 ,2024,(05):111- 114.

[2] 李琦 . 互联网时代下技术在数字营销中的作用探析 [J]. 卫星电视与宽带多媒体 ,2020,(05):115- 116.

[3] 毛雪 . 人工智能助力网络直播营销：应用场景与前景展望—以抖音电商为例 [J]. 商场现代化 ,2024,(19):79- 83.

作者简介: 夏水华(1980- 03）女，汉族， 嘉兴人， 大学本科，讲师，研究方向：电子商务。