摘要：本文聚焦人工智能（AI）与我省创新创业教育的深度融合，提出 “双螺旋” 协同发展模型，旨在探索技术赋能教育变革的内在逻辑与实践路径。本文提出 AI 推动创新创业教育模式的四大策略：从“旧三螺旋结构”向“新四螺旋结构”演进；AI 赋能“融合化、智能化、数智化、一体化”创新创业教育新生态系统；从传统供给模式向智能教育供给模式转变；构建创新创业教育体系“四融合”路径，即，“文工融合”跨学科创新创业教育体系，“思创 + 专创融合” 进阶式课程体系，“产教+科教融合”全链式创新创业实践平台，“学生原创+师生共创”创新创业互动模式。本文将 AI 技术与创新创业教育的协同关系具象化为 “双螺旋” 结构，突破传统线性融合思维，为数字经济时代地方高校创新创业教育改革提供理论支撑与实践范式，助力我省构建具有区域特色的创新人才培养高地。

关键词：人工智能（AI）、创新创业教育、“双螺旋”协同发展

1.前言

随着数字经济的迅猛发展，人工智能（AI）作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻重塑社会生产方式、生活方式乃至教育模式。创新创业教育作为培养适应时代需求的创新型人才的关键载体，其与 AI 技术的融合已成为高等教育改革的必然趋势。在此背景下，如何打破传统教育模式的桎梏，构建AI 与创新创业教育深度协同的生态体系，成为推动区域经济高质量发展、提升人才培养质量的重要课题。

本文聚焦AI 技术与我省创新创业教育的深度融合，以“双螺旋”协同发展为核心视角，探索技术赋能教育变革的路径与机制。研究旨在构建AI 驱动的创新创业教育新生态，推动教育模式从传统供给向智能供给转型，最终形成具有我省特色的创新创业教育体系，为培养适应数字经济时代需求的创新型人才提供理论支撑与实践指引。

2.AI 赋能我省创新创业教育发展现状与问题

辽宁省积极响应国家教育数字化战略部署，在推动AI 与高校创新创业教育融合方面出台了一系列政策举措。《辽宁省进一步支持大学生创新创业的若干措施》明确提出，要加快完善与行业企业密切合作的新模式，促进“专创融合”，鼓励高校设立创新创业教育教学改革专项。在人工智能技术应用于教育领域方面，强调围绕人工智能加快人才培养布局，构建国际化人才培养体系，以满足“数字经济、智造强省”建设对人才的需求。这一系列政策为 AI 在高校创新创业教育中的应用提供了有力的政策依据与保障，引导高校将 AI 技术纳入创新创业教育体系规划，从宏观层面为教育教学改革指明方向。

部分高校虽引入AI 教学工具，但仅停留在基础功能使用阶段。例如，一些学校使用 AI 进行简单的考勤管理、作业批改，未能充分挖掘AI 在教学内容个性化定制、创新思维启发、复杂问题模拟解决等方面的深度应用。在创新创业课程教学中，未能有效利用AI 技术开展精准市场趋势预测、创新商业模式模拟等关键教学环节。AI 教育与创新创业教育的融合在不同学科专业间发展不均衡。理工科专业由于学科特点，在 AI 技术应用与创新创业教育融合方面相对积极，课程设置、实践教学等方面对 AI 技术的应用较多。而部分文科专业，如文学、历史、哲学等，对 AI 技术融入创新创业教育重视程度不够，课程内容和教学活动较少涉及 AI 应用，导致文科专业学生在利用 AI 开展创新创业方面机会较少，限制了学生创新思维与创业能力的拓展。

3.AI 赋能我省创新创业教育发展的策略路径

3.1 从“旧三螺旋结构”向“新四螺旋结构”演

传统创新创业教育的“旧三螺旋结构”以大学、企业、政府为核心主体，三者通过资源交换与协同互动推动教育发展，但存在信息不对称、协同效率低、技术渗透不足等局限。随着AI 技术的迅猛发展，“新四螺旋结构”应运而生，在原有三螺旋基础上纳入“AI 技术”作为第四螺旋，形成“大学-企业-政府-AI 技术”相互缠绕、动态协同的闭环系统。

新四螺旋结构的核心逻辑在于：AI 技术作为连接大学、企业、政府的“智能纽带”，通过数据共享、流程优化与智能决策，打破传统主体间的壁垒。例如，AI 可实时分析企业人才需求数据并反馈至高校，辅助政府制定精准的创新创业扶持政策，推动高校课程体系与产业需求动态匹配。在我省语境下，需重点探索 AI 如何赋能地方高校与区域产业的协同创新，如通过智能平台整合省内高校科研资源、企业技术需求与政府扶持资金，形成 “需求-研发 -转化”的智能闭环。

3.2 AI 赋能“融合化、智能化、数智化、一体化”创新创业教育新生态系统

AI 技术的深度渗透正在重塑创新创业教育生态，推动其向 “融合化、智能化、数智化、一体化”方向升级，具体体现在四个维度：

（1） 教育资源的深度融合

传统创新创业教育资源存在分散化、同质化问题，AI 通过构建智能资源整合平台，实现跨校、跨区域、跨类型资源的高效聚合。例如，我省可搭建 “AI + 创新创业教育资源库”，整合省内高校的优质课程、企业的实践案例、行业专家的指导视频等，通过智能推荐算法为不同阶段的学习者匹配精准资源。同时，AI 可对资源使用数据进行动态分析，淘汰低效内容、优化优质资源，形成“生成-应用-迭代”的资源进化机制。

（2） AI 赋能教材数智化

突破传统纸质教材与静态电子教材的局限，AI 推动教材向“数智化”转型。数智化教材具备三大特征：一是动态更新，通过对接行业数据库，实时嵌入最新技术成果与产业案例，如在“人工智能创新创业”教材中自动更新我省 AI 企业的最新应用场景；二是交互适配，通过自然语言处理技术实现 “人机对话”，解答学习者疑问，并根据学习行为数据调整内容呈现方式（如为基础薄弱者增加案例解析，为进阶学习者增加挑战任务）；三是可视化呈现，利用 VR/AR 技术将抽象的创业理论转化为虚拟实践场景，如模拟我省中小企业的创业全流程，让学习者在沉浸式体验中掌握关键技能。

（3） 学科与产业的跨界融合智能化

AI 为打破学科壁垒与产业边界提供技术支撑，推动跨界融合从“被动协同”转向“智能耦合”。在学科融合层面，AI 可分析不同学科的知识关联度，自动生成跨学科课程图谱，如将计算机科学、管理学、设计学的知识模块智能组合，形成“智能产品创新创业”跨学科课程包。在产业融合层面，AI 通过爬取我省产业政策、企业招聘信息、技术专利数据等，识别新兴产业与传统产业的融合趋势，引导高校设立 “AI +现代农业”“数字文创+制造业” 等跨界创新创业方向，并匹配相应的师资与实践资源。

（4） 人工智能促进“产学研用”一体化发展

AI 通过构建智能协同平台，打通“产学研用”各环节的信息断点。在研发环节，AI 辅助高校科研团队对接企业技术需求，如通过语义分析匹配我省制造业企业的技术难题与高校的科研优势；在转化环节，AI 驱动的虚拟孵化平台可模拟创业项目的市场前景，为我省大学生创业团队提供风险评估与优化建议；在应用环节，AI 实时跟踪创业项目的市场反馈数据，帮助高校调整人才培养方案，形成“科研创新-产业应用-教育优化”的闭环。例如，我省某高校的AI 创业团队开发的“智慧农业监测系统”，通过AI 平台对接本地农业企业，实现技术成果在3个月内落地应用，并反哺高校的“农业创新创业”课程设计。

3.3 从传统供给模式向智能教育供给模式转变

AI 技术驱动创新创业教育供给模式发生根本性变革，实现从“标准化批量供给” 到 “个性化智能供给”的转型，具体体现在三个维度：

（1） 资源精准配置与共享

传统模式下，教育资源分配依赖行政统筹，易导致供需失衡。AI 通过大数据分析我省不同地区、不同高校、不同专业学生的创新创业需求，实现资源的智能调度。例如，针对我省沿海地区与内陆地区的产业差异，AI 可将海洋经济相关的创业资源优先配置给沿海高校，将现代农业创业资源定向推送至内陆高校；通过区块链技术建立资源共享信任机制，鼓励高校、企业、社会组织将优质资源接入共享平台，实现跨主体的高效流通，提升我省创新创业教育资源的整体利用效率。

（2）个性化教学与学习支持

AI 依托自适应学习系统，为学习者提供“千人千面”的教学服务。通过分析我省大学生的学习行为数据（如课程视频观看时长、习题正确率、创业项目类型偏好等），AI 构建学习者画像，自动调整教学内容与进度：为理论基础薄弱的学生增加在线辅导频次，为实践能力强的学生推荐高阶创业竞赛资源。此外，AI 驱动的智能导师系统可24 小时解答创业疑问，如为我省农村创业大学生提供政策解读、市场分析等个性化支持，弥补传统师资覆盖不足的短板。

（3）创新实践教学模式

AI 推动创新创业实践教学从“线下单一场景”转向“线上线下融合的智能场景”。在虚拟实践层面，我省可搭建“AI + 创新创业虚拟仿真平台”，模拟注册公司、融资谈判、市场开拓等创业全流程，并设置突发场景（如供应链中断、政策变动）训练学生的应变能力；在实体实践层面，AI 通过物联网技术连接我省的大学科技园、企业孵化器、众创空间等，实现实践资源的智能预约与动态管理，如根据创业团队的项目类型，自动匹配最适合的孵化场地与导师资源。

3.4 构建创新创业教育体系 “四融合” 路径

基于 AI 技术支撑，构建我省创新创业教育“四融合”路径，形成多层次、全链条的教育体系：

（1）“文工融合”跨学科创新创业教育体系

AI 助力打破文科与理工科的知识壁垒，构建“智能交叉”的跨学科体系。通过AI 知识图谱技术，识别文科（如经济学、法学）与理工科（如人工智能、机械工程）的融合节点，设计“法律 + AI 创业合规”“经济模型+智能制造成本优化”等跨学科模块。我省可依托综合性大学建立“文工融合创新创业研究院”，由AI 平台自动匹配文工科院系的师资团队，联合开发课程与指导创业项目，培养既懂技术又通人文的复合型人才。

（2）“思创 + 专创融合” 进阶式课程体系

AI 驱动课程体系从“线性排列”转向“动态进阶”，实现思政教育、专业教育与创新创业教育的深度融合。在基础层，AI 将思政元素（如企业家精神、社会责任感）智能嵌入专业课程，如在“AI 伦理”课程中加入我省创业典型的社会责任案例；在进阶层，AI 根据学生的专业背景与创业方向，推荐“专业+创业”融合课程，如为计算机专业学生推送“算法创业商业化”课程，为市场营销专业学生推送 “创业项目品牌策划” 课程；在创新层，AI 辅助学生将专业科研成果转化为创业项目，如指导理工科学生利用实验室技术开发商业产品，文科学生基于社会调研发现创业机会。

（3）“产教+科教融合”全链式创新创业实践平台

AI 整合我省产业资源与科教资源，构建“从科研到产业”的全链式实践平台。平台分为三个模块：一是AI 驱动的科研转化模块，对接高校实验室与企业研发中心，将科研项目转化为创业种子；二是智能孵化模块，为我省大学生创业团队提供虚拟办公、融资对接、市场分析等服务；三是产业实践模块，通过 VR 技术模拟我省重点产业的创业场景，如汽车制造业、电子信息产业的创业全流程。平台通过 AI 算法实时优化资源配置，如将我省某汽车企业的技术需求匹配给高校的新能源汽车科研团队，促成联合创业项目。

（4）“学生原创+师生共创”创新创业互动模式

AI 为学生原创与师生共创提供智能化互动支撑。在学生原创层面，AI 搭建“创意众筹平台”，我省大学生可上传创业想法，通过AI 匹配志同道合的团队成员与相关领域的导师；在师生共创层面，AI 辅助教师跟踪学生的创意进展，智能推送行业数据与技术工具，如为指导“乡村振兴”创业项目的教师提供我省农村电商的最新数据。同时，AI 构建师生共创评价体系，综合创意价值、团队协作、市场潜力等维度，激励师生深度参与创新创业。

4.结论与展望

本文通过构建 AI 与我省创新创业教育融合的“双螺旋”协同发展模式，揭示了技术赋能教育变革的内在逻辑与实施路径。从“旧三螺旋”到“新四螺旋”的结构演进，体现了 AI 作为新型协同要素的核心价值；“融合化、智能化、数智化、一体化”生态系统的构建，为创新创业教育提供了技术驱动的新范式；供给模式的转型与“四融合”路径的实施，为我省培养创新型人才提供了具体抓手。

未来，需进一步探索 AI 在创新创业教育中的伦理规范，避免技术滥用导致的教育异化；加强我省 AI 基础设施建设，缩小区域间的数字鸿沟；建立政府、高校、企业、技术提供商多方参与的协同治理机制，确保 “双螺旋” 协同发展的可持续性。通过持续深化 AI 与创新创业教育的融合，我省有望形成具有区域特色的创新人才培养高地，为经济社会高质量发展注入持久动力。

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作者简介：田川（1989-1），汉族，男，辽宁省鞍山市，研究生，副教授/院长。注：辽宁省民办教育协会教育科学研究2025 年立项课题：AI 与我省创新创业教育融合的“双螺旋”协同发展研究（编号：LMJX2025125）