一、会议概况与核心背景

 本次赴杭州参加“大数据＋人工智能赋能高校实践教学创新研讨会”，深入学习了在数字经济时代背景下，高校财经类专业如何利用AI技术进行教学改革。会议明确了当前商业逻辑正在重构，数字经济核心产业增加值占GDP比重持续上升，商科教育已成为AI赋能商业变革的交汇点。国家层面正大力推动“人工智能＋教育”行动，强调人才培养、应用创新与生态建设的协同推进。

 二、核心学习内容与改革思路

 本次研讨会的核心在于江南大学商学院分享的“以AI重构”教学全链路改革思路，以及贝腾公司展示的数智化实训平台解决方案。

 （一）教学全链路改革：从传统向智能转型

 会议提出了实施“教、学、练、管、评”全链路的改革思路，旨在解决传统教学中的痛点：

 教：从知识讲授转向学习设计

 痛点： 内容更新滞后、技术融入不足、教师负担加重。

 对策： 教师角色转变为学习设计者与价值引导者。通过目标导向、内容动态更新紧跟产业变革、人机协同AI辅助资料检索与分析及引导学习，实现从单纯讲授知识点向设计学习任务、组织课堂活动转变。

 学：从统一学习转向个性成长

 痛点： 学生基础差异大、支持不精准、主动性不足。

 对策： 建立起点诊断、分层进阶、持续支持与成长追踪机制。利用AI识别学生在商业认知、数据分析等方面的差异，提供个性化资源推送，使学生在持续支持中形成个性化成长路径。

 练：从题目训练转向情境训练

 痛点： 案例脱离实际、训练链条短、高阶能力偏弱。

 对策： 引入真实企业经营问题和复杂商业环境。通过情境设问、多源证据分析、协同决策及解释反思，让学生在解决不完整、目标多元的开放任务中，提升问题发现与结构化分析能力。

 管：从结果检查转向过程治理

 痛点： 数据不贯通、反馈不及时、改进靠经验。

 对策： 实现数据贯通、风险预警、精准干预与闭环改进。依据学生学习全过程数据进行监测，及时发现掉队与能力短板，为教学诊断与管理决策提供科学依据。

 评：从单一评价转向多元评价

 痛点： 方式单一、能力难评、成果表达弱。

 对策： 实施标准对齐、证据多元、主体协同与价值显性化。综合运用测验、作业、案例分析等多类证据，既评价知识掌握，也关注分析过程与实践表现，将商业价值与伦理责任纳入评价标准。

 （二）数智化人才培养方案与工具支撑

 贝腾公司展示了“数智总动员”体系，提供了具体的落地工具：

 人才培养金字塔： 构建了从底层“技术层”数据挖掘、Python开发服务到“工具层”数智魔铲、BI平台、SQL数据库，再到“数智基础”AICoding编程、数据清洗实训、“专业融合”，最终达到顶层“创新创业”的五层培养架构。

 实训平台功能： “数智魔方实训平台”具备趣味化学习做中学、玩中学、智能化教学智管控、可视化开发零代码及模块化组合四大特点，有效支撑上述改革思路的落地。

 三、对我院实践教学的启示与建议

 结合我院财经类专业现状，提出以下三点建议：

 1.重构课程体系，引入“数智＋”模块

 参考“数智＋”人才培养方案，建议在现有财会、经济课程中嵌入数据分析基础、Python应用及可视化工具使用等内容。利用“数智魔表”、“数智魔盒”等工具，降低技术门槛，让学生专注于商业逻辑的分析而非代码编写。

       2.升级实训环节，强化情境化教学

   改变传统的验证性实验模式，引入企业真实经营数据与复杂商业案例。利用AI平台开展“情境设问”与“协同决策”训练，重点培养学生的结构化分析能力与团队协作能力，解决“高分低能”与“眼高手低”的问题。

3.优化评价机制，注重过程性数据

 借鉴“过程治理”理念，利用数字化平台采集学生的学习行为数据。建立基于多元证据的评价体系，不仅考核最终报表或答案，更要评价其分析逻辑、数据来源的可靠性以及商业伦理意识。

 四、总结

 本次研讨会不仅展示了AI技术在教育领域的应用前景，更提供了一套完整的商科教学改革方法论。作为烟台科技学院财经学院的教师，我们应积极拥抱变化，利用AI工具重塑教学流程，致力于培养具备数智素养、能够适应未来商业环境的高素质应用型财经人才。