数智技术在管理学专业中的教学研究

　　万紫千红

　　近些年，从智慧校园建设到课堂教学改革，人工智能和大数据等新技术的广泛应用，推动教育方式出现了诸多新的变化。对高校而言，这不仅意味着教学方式的转型升级，更意味着育人理念和人才培养模式的深度创新。其中，高校管理学专业面临的一项重要课题，就是如何充分借助数智技术，促进知识教育与价值塑造的高质量融合。

　　依托数字画像，提升育人精准性。管理学专业课程涉及公共治理、职业规范和社会责任等议题。这些内容既反映了制度运行的实际，也关系学生未来的职业方向和价值取向。学生的日常作业、课堂讨论和互动交流，往往反映着其在价值选择上的倾向与波动。以往教师多凭经验判断，现在通过学习平台积累的数据，结合自然语言处理技术，可更早发现学生的关注重点和理解难点。例如，在课程论文中，系统能够识别学生对“公平效率”“社会治理”等关键词的使用情况；在课堂互动中，情感计算工具也能捕捉学生的积极程度和情绪变化。基于此，教师可根据学生的“数字画像”，更有针对性地调整授课内容和交流方式，把价值引导从“事后纠偏”前移至“事前干预”，让育人工作更加主动、更加精准。

　　借助数字生成，丰富课堂新供给。以往在管理学课堂中，诸如制度设计、社会矛盾调解等问题的讲解往往显得抽象而生硬，难以引发学生兴趣。借助大模型生成技术，教师可在设定价值导向的前提下快速生成案例脚本与讨论提纲，并通过检索增强生成（RAG）机制链接权威文献和公开数据，避免内容失真。例如，围绕劳动关系、政府绩效、公共治理等具体情境，人工智能能够自动生成直观的数据图表，把复杂制度逻辑转化为清晰可见的图像。与此同时，VR/AR技术可以搭建沉浸式的教学场景，重现社区协商、公共卫生应急、企业治理谈判等案例，让学生仿佛置身其中，在代入式任务中完成价值判断，让价值引导更加深入人心。

　　推动智慧交互，激发教学新活力。传统课堂中，一般采用“教师主讲+学生被动接受”的模式。如今，可基于学生画像的个性化推送，使课堂实现同堂异质、因材施教。例如，可为基础薄弱的学生推送入门级微课和关键概念澄清，为学习能力较强的学生推送“专业+时事”的深度解析等。课堂中，可利用智能问答系统实时响应学生提问，让虚拟助教承担常规答疑，使教师能够将更多精力投入到思想引领与价值沟通上。可借助XR虚拟场域，让学生模拟担任公共管理者或企业人力资源经理，围绕预算编制、劳动争议调解、公共服务外包等管理情境展开博弈与决策。通过“演中悟、做中学”，学生在实践中体悟责任与担当，让课堂成为思想碰撞与价值塑造的真实场域。

　　运用智能分析，完善评价新体系。育人的成效不应仅由分数衡量，更需关注在真实情境中的价值选择与责任担当。人工智能为突破“唯分数论”提供了可能。通过学习分析仪表盘，可以收集出勤、互动、作业与讨论语义等显性数据，再结合情绪波动等隐性数据，生成学生的成长曲线。电子成长档案则可聚合学习作品、反思日志与社会反馈，呈现价值取向的变化轨迹。为防止“黑箱推荐”引发不信任，可采用推荐结果解释技术向师生解释资源推送的依据，让评价更透明。通过“智能诊断—教师研判—个性化改进”的闭环，实现“数据说得清、教师看得准、学生看得懂”。特别是，要把志愿服务参与度、实习表现、就业取向等纳入长期追踪，从而检验价值教育的深远影响。

　　建设虚拟教研室，锻造教师新能力。教师队伍是人工智能赋能的重要力量。人工智能不能取代教师的作用，但要求教师具备数字素养。高校可依托虚拟教研室推动跨校交流与资源共建，开展云端磨课、案例共创和同伴互助，逐步形成高质量的资源共享平台，切实提升教师对前沿技术的理解力和课堂应用的创造力。通过“示范课—复盘坊—行动研究”的路径，把技术掌握转化为课堂创新，把数字工具变成价值育人的助推器，让教师真正成为人工智能的驾驭者和把关人。

　　强化数据治理，守牢安全新底线。数据的收集与分析必须坚守安全与伦理底线。要遵循“最小够用”原则，避免过度采集，确保学生信息不被滥用。对敏感数据要做好脱敏与分级保护，必要时采用分布式计算或联邦学习模式，避免集中存储带来的风险。警惕算法偏见，避免因数据失衡而导致的对学生不公正评价。建立内容安全和偏见审计机制，对生成结果进行溯源和校验，以保障人工智能健康应用。只有在制度和技术的双重约束下，人工智能才能真正成为管理学专业发展的助推器，为教育行稳致远提供坚实保障。

　　数智技术赋能下的管理学教育，是价值塑造与技术应用的高质量耦合。但必须始终牢记，技术只是手段，育人才是根本。无论技术如何发展，都不能替代教师的价值引导与学生的自主思考。唯有坚持守正创新，持续深化改革，才能让数智技术真正成为铸魂育人的有力助手，加速管理学专业高质量发展与现代化转型，为培养担当民族复兴大任的时代新人作出贡献。

　　作者单位为重庆三峡学院公共管理学院

　　本文系重庆市教育科学规划课题“红岩精神传承视域下重庆市大中小学思政课一体化建设研究〈K22YG212184〉”研究成果。