EVO视讯AI发展势不可挡，高校不仅要适应AI，还应该主动将AI融入培养体系，推动人才培养转型升级。汕头大学商学院从2018年起启动“AI+”培养模式改革，经过多年努力，现已成功构建“人工智能与大数据+商科”人才培养体系。

　　人工智能的迅猛发展正在深刻影响社会生活，并从多维度上构建未来的就业生态。众多高校积极增设与AI紧密相关的课程与专业，力求培养兼具专业能力与 AI 素养、契合未来市场需求的复合型人才。

　　汕头大学连续多年探索“AI+”育人模式，已经建立了“人工智能与大数据+商科”人才培养体系，在“AI+”复合型商业人才培养方面积累了大量经验。近期，麦可思研究特地邀请该校商学院主管本科教育教学副院长龙月娥，请她全方位介绍学院“AI+”培养模式的建设情况与特色。

　　麦：汕头大学商学院（以下简称“学院”）对于“人工智能与大数据+商科”相关专业的定位和培养目标是怎样的？

　　龙月娥：跨学科是我院商科专业的定位关键。我们将来自计算机科学、统计学等学科领域的人工智能算法模型、大数据处理与分析方法融入金融、会计、市场营销、国贸、管理等传统商科领域，打破了学科界限，把科技与商业结合的前沿领域融入学生培养过程。

　　商业世界正经历数字化和智能化转型，企业亟需善于运用人工智能和大数据技术优化决策、提升运营效率、挖掘商业价值的人才。因而，复合型商业人才成为我院各商科专业的核心培养目标，这类人才既精通商科理论与实践，又掌握人工智能和大数据核心技术，能够在复杂多变的商业环境中，灵活运用技术和商业知识，并有序协调技术团队与商业团队通力合作，提升工作效率，完成商业目标。这也是随市场需求变化应运而生的智能会计、数字营销、智能化运营管理等众多行业领域对于数据驱动商业决策人才的迫切需求。

　　在更高层面，我们希望毕业生还需具备深刻的商业洞察能力，以人工智能和大数据思维创造性地解决商业问题，提出创新性的商业解决方案，推动商业创新和变革。

　　学生需要熟练掌握数据收集、清洗、加工、存储等基础操作，具备扎实的数据处理与分析能力。同时，学生应具备人工智能算法应用能力，理解并能够应用常见的人工智能算法，将决策树、支持向量机、神经网络等用于商业场景。例如，在信用风险评估中，学生可以运用逻辑回归算法构建模型，或者在客户细分领域，使用聚类算法来划分不同类型的客户群体，或者通过分析供应商的质量、价格、交货期等因素，使用层次分析法结合机器学习算法，综合评估并选择供应商。

　　商业能力则体现在商业敏锐度和商业决策能力两方面。我们侧重培养学生对商业环境变化的感知能力，能敏锐观察市场动态、行业竞争态势、政策法规变化等。例如，能够分析宏观经济数据对企业所在行业的影响，预测行业发展趋势，从而为企业战略规划提供依据。同时，在熟练运用数据分析和技术应用的基础上，学生要学会做出合理的商业决策。例如，在营销预算分配方面，根据数据分析得出的不同渠道的营销效果，结合成本效益分析，决定资源的最优配置。

　　AI 素养的培养是“AI+”培养模式的关键也是核心。一是AI伦理与法律意识。我们在教学中融入了伦理教育内容，包括公平性、透明性和可解释性等伦理原则以及数据安全和隐私保护等。教师也会约谈疑似不当使用 AI 工具的学生，提醒学生不得滥用工具，要坚持自我判断，坚守诚信原则。二是AI思维与创新意识。例如，思考如何将强化学习算法应用于供应链优化，或者根据企业的财务数据、内部控制情况等因素，利用机器学习算法建立审计风险评估模型，实时评估审计风险并发出预警等。

　　龙月娥：学院各专业的培养方案包括培养目标、培养特色和理念、毕业要求、核心课程、学制和授予学位、课程结构和学分要求等模块。

　　培养方案的主要特点一是体现立德树人。我们将立德树人体现在人才培养目标、培养理念、毕业要求和课程体系中，从顶层设计到具体落实形成闭环，着力培养德才兼备的商科人才。二是坚持守正创新。在商科人才培养中，必须以坚守商科核心知识和价值观为前提，在引入人工智能与大数据技术课程时，不能忽视传统商科理论对新技术应用的指导作用，这样才能确保创新的人才培养方向不会偏离商科的本质。

　　龙月娥：在课程体系的设置上，我们打破了传统商科专业界限，将人工智能与大数据技术深度嵌入会计、市场营销、工商管理、国际经济与贸易、金融学等专业课程，突出体现课程的前瞻性与适应性、分层递进的课程设置以及课程体系的完备性等三大亮点。

　　早在 2018 年，学院便积极行动，组织教师参加相关培训，并着手构建课程体系，体现出对行业发展趋势的前瞻性把握，确保培养出的商科人才能够适应未来数字化、智能化的职场环境。

　　同时，学院分层设置课程体系。基础课程重在全员覆盖。从院级层面出发，面向全院各专业学生开设如《人工智能与大数据导论》《Python 数据分析基础》这类通用性的基础课程，为不同专业背景的学生搭建起了解和接触人工智能与大数据领域的平台，使商科学生都能具备相关的基础素养。专业课程强调深度融合。在专业层面进一步开设诸如《Python 财务数据分析及应用》《财务管理与 Python 实现》《金融数据挖掘与分析》等课程，将人工智能与大数据技术精准赋能到各具体商科专业，实现技术与专业知识的深度融合，让学生能把所学的数据分析、挖掘等技术切实运用到专业领域的实际问题解决中，提升专业竞争力。

　　经过多年的持续投入与精心打造，课程体系已较为完备，涵盖从入门引导到专业应用等多个环节，各层级课程之间相互衔接、相辅相成，能够系统地培养学生在“人工智能与大数据+商科” 方向上的综合能力，无论是理论知识的掌握还是实践操作技能的提升，都有相应的课程予以支撑。

　　麦：在“AI+专业”的培养模式中，教师主要面临哪些挑战？学院如何确保师资力量满足人才培养需求？

　　龙月娥：教师首先面临的是知识更新压力。传统商科教师虽在专业领域深耕多年，但类似编程语言、机器学习算法原理、大数据架构搭建等AI领域知识，需要教师从头学起，且持续关注技术迭代，才能精准把握知识传授要点EVO视讯，避免教学与现实脱节。

　　教学方法创新也是一大挑战。人工智能将传统的“教师—学生”关系转变为“教师—人工智能—学生”的动态关系，人机协同教学模式成为必然趋势。以往商科课程多以理论讲授、案例分析为主，引入 AI 后，教师需转变为引导者、启发者，难度可想而知EVO视讯。

　　跨学科教学融合对教师综合素养要求极高。既要懂商科专业逻辑，又要精通 AI 技术应用，才能将二者无缝对接，如在会计学专业课程中，需要将AI技术与会计问题的解决建立关联，教师需清晰阐述会计业务处理的底层逻辑和核心知识，并引导学生使用AI工具助力解决会计问题。

　　面对挑战，学院多管齐下保障师资。在布局“AI+专业”之初，我们筛选了教育背景或研究领域与计算机专业相关的教师，挖掘已有师资队伍的潜力EVO视讯，并得到了老师们的积极配合。同时，2018年我还带领几位老师出去参加了Python的相关培训，随后我们在这一年面向全院各专业学生开设了《Python数据分析基础》课程。

　　近年来，我院优先引进具备人工智能与大数据技术背景的教师，不断扩充师资队伍实力。目前我院师资基本已能支撑“人工智能与大数据+商科”的跨学科人才培养，且培养成效已初步显现。

　　麦：在推进“人工智能与大数据+商科”专业人才培养体系的过程中，学院面临的主要挑战是什么？对于其他计划打造“AI+”培养模式的高校，您有哪些建议？

　　龙月娥：挑战主要有三方面。首先，实现AI与商科的深度融合挑战不小。要找到 AI 与大数据技术精准嵌入商科各专业的切入点并非易事。同时，AI与大数据技术的迭代速度快，教师和学生都面临巨大的学习压力，必须紧跟前沿，持续调整教学内容。

　　其次，配套教学资源的短缺是难题。“人工智能与大数据+商科”人才培养落到实处是课程，课程的依托是教材和教学平台。我们学院早在2018年就启动布局“AI+商科”培养模式，彼时几乎没有可供参考的教材，我们老师只能依靠自己编写讲义，进行授课，不过也从客观上推动了教材建设，目前我院已出版《Python财务数据分析及应用》《财务管理与Python实现》《大数据导论——基于管理视角》等教材，其中《Python财务数据分析及应用》被国内众多高校选作教材。我们还购置了智慧商业全景综合实践教学平台、数智实践教学平台等多个智能教学平台，支撑数智化商科人才培养。

　　最后，兼顾规模化教育与个性化培养的问题急需解决。在教育资源有限的情况下，规模化教育是一种必然选择，它采用统一的课程体系设置、教学模式和教学大纲，确保了教育的高效性和教育质量的可比性，但其忽略了学生的个性化差异。当前人工智能的迅猛发展为个性化培养提供了可能，如何利用现代信息技术手段，如在线教育平台、人工智能辅助教学等，为规模化教育中的个性化培养提供助力，是当下迫切需要解决的问题。

　　一是做好顶层设计，整合校内外资源。高校应制定清晰的 “AI +” 教育战略规划，构建跨学科跨学院的 “AI +” 研究与教学中心，设立专门的 “AI +” 学科专业协调委员会。在制度层面确保打通计算机科学、数学、统计学、教育学、管理学等多学科资源，做好各学科各专业之间的课程设置、教学计划和师资调配工作。还需强化校企合作，与互联网大厂、高科技企业、行业领军企业建立深度长期合作，确保人才培养始终走在时代前沿，密切对接市场需求。

　　二是打造“AI+”跨学科师资队伍。一方面，高校可以通过高薪待遇、平台支持等吸引AI领域优秀人才加盟。另一方面，可以为现有教师提供系统的 AI 知识培训，包括线上课程学习、线下工作坊和学术讲座等，挖掘现有教师的发展潜力。此外，学校可以设立专门的 “AI +” 教学成果奖和科研奖励基金，对在 “AI +” 人才培养和科研创新方面取得突出成绩的教师给予表彰和奖励，激励教师积极投入“AI +” 教育教学改革。

　　三是构建“校—院—专业”递进式课程体系。在校级层面面向全体学生开设普及课程，在院级层面结合学科特点开设人工智能应用课程，进一步结合专业特色开发深度融合人工智能技术的专业课程，使学生掌握在特定专业场景下运用人工智能解决实际问题的能力。

　　四是建立“AI+”教学质量保障与评估体系。高校应建立从学生入学到毕业的全过程“AI+”教学质量保障体系，定期对“AI +”教学质量进行内外部评估。内部评估由学校和学院教学质量监控部门组织实施，外部评估可以邀请高校教育专家、雇主代表和校友代表参与，并根据评估结果及时调整教学策略和培养方案。

　　评估指标体系的设计需要综合考虑在校生、校友、教师、教育行政管理部门、雇主等利益相关方。一些显性指标如学生就业时与AI相关的岗位是否显著增加、学生就业或升学竞争力是否显著提升、雇主满意度是否显著提升等可以包含在内。

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