摘要：人工智能时代对工商管理人才的能力结构提出了新要求，“人机协同”成为核心能力之一。当前工商管理课程体系在培养“人机协同”能力方面存在技术内容滞后、学科壁垒森严、教学场景单一、评价方式传统等问题。本文提出通过课程内容迭代融入人机协同模块、跨学科整合实现技术与管理双轨并重、场景化教学促进仿真与实践联动、多元动态评价聚焦人机协作效能等策略，重构工商管理课程体系，以系统化培养适应人工智能时代需求的新型管理人才。

关键词：人工智能；人机协同；工商管理教育；课程体系重构；能力培养

一、引言

迅猛发展的人工智能技术正在深深重塑商业生态以及管理实践。在此背景下未来的管理者不仅需要拥有传统的管理知识，还需要具备具有高效协作以及共同决策与创新的“人机协同”的能力。但是当下国内工商管理教育课程体系却还未对此做出系统性的回应，存在培养目标、内容以及方法方面的滞后情况。因此面向“人机协同”能力培养的课程体系重构策略的探索，对于推动工商管理教育能够与时俱进、服务国家创新发展战略具有重要意义。

二、人工智能时代工商管理领域的“人机协同”的核心内涵

“人机协同”是指在管理活动中，人类管理者与人工智能系统各展所长、深度融合、相互增强的新型协作关系。其核心内涵包括：认知互补（人类负责战略、伦理、情感与创造性思维，机器负责海量数据处理、模式识别与自动化执行）；决策协同（人机共同参与分析、判断与决策，形成双向反馈的智能决策闭环）；能力增强（借助智能工具拓展人类管理者的感知、分析与执行边界）；以及伦理共治（人类主导价值判断与责任界定，确保人机协作符合伦理规范与社会责任）[1]。

三、人工智能时代工商管理教学中“人机协同”能力培养的课程体系存在的问题（一）技术内容滞后，人机融合深度不足

工商管理教育课程体系在技术内容的更新与融合上存在明显滞后，导致对学生“人机协同”能力的培养深度不足。课程内容往往局限于对人工智能基础概念的泛泛介绍，未能及时吸纳大模型、智能决策系统、自主智能体等前沿技术进展及其在商业环境中的最新应用[2]。更重要的是，课程缺乏对“融合”本质的深入探讨：即如何将人工智能作为思维伙伴和效能工具，深度嵌入战略规划、市场营销、人力资源、财务分析等具体管理职能的全流程。教学中，技术与管理常常呈现“两层皮”状态，学生虽知晓技术存在，却难以理解其在复杂管理情境中如何与人类判断互补、协作甚至博弈。这种浅层的技术接触，无法引导学生形成“以人之智驾驭机之能，以机之力扩展人之界”的协同思维，致使培养出的管理人才仅具备工具使用者的浅表技能，而非能主导人机系统、实现价值共创的协同型管理者。

（二）学科壁垒森严，跨域协同机制缺失

在现行的教育管理体系内，工商管理专业同计算机科学、数据科学、工程学等相关技术学科之间存在明显的学科壁垒，致使培养“人机协同”能力所必需的跨域协同机制严重匮乏。从课程设置方面来说，管理类课程与技术类课程常常分属于不同的院系乃至学院，在教学内容、师资配备以及考核标准上各自为政，缺乏系统性的交叉融合谋划。这种割裂致使学生所获得的知识呈现出“碎片化”的状态，管理专业的学生仅仅能够接触到那些经过了简化的技术概念，实在是难以去理解人工智能系统的内在逻辑以及局限；而工科学生却对于复杂的管理场景、组织行为还有商业伦理缺乏深刻的认知。更深层次的问题是，高校中普遍缺乏促进跨学科教学与研究的实体化协作机制，像是稳定的联合教研室、共享实验室或者跨学科项目平台等。所以课程体系无法给学生提供整合性的学习框架，让学生在实践中真正学会如何将技术语言转化为管理决策，以及如何将商业问题转化为技术方案。这种机制性的缺失，从根本上就阻碍学生构建那个“技术通透、管理精专”的复合型知识体系，还使得那个“人机协同”能力的培养失去了必要的学科支撑以及跨域实践的土壤[3]。

（三）教学场景单一，真实协作能力难育

当前工商管理教学中“人机协同”能力的培养，深受教学场景单一化的制约，导致学生难以形成在真实复杂环境中与人工智能系统有效协作的能力。传统教学仍高度依赖课堂讲授、文本案例研讨等静态化、抽象化的传授模式，即使引入技术工具，也多限于演示性或基础操作练习，缺乏模拟真实商业环境中动态、模糊且充满约束条件的“人机协同”任务情境。这种脱离真实情境的教学，使学生无法体验与智能系统在数据噪声中协同研判、在多方博弈中共同决策、在快速迭代中持续优化的完整过程。学生虽可能掌握工具操作，却难以发展出关键的协同思维：如何向机器精准提出问题、如何评估与质疑机器的输出、如何在人机意见分歧时进行综合判断，以及如何管理与优化整个人机协作流程。因此，教学场景的局限将“人机协同”简化为单向的工具使用，而非双向的智能增强与有机互动，学生毕业后面对企业实际运作中复杂多变的人机协同场景时，往往面临从知识到能力的巨大断层。

（四）评价方式传统，人机共智难以衡量

现行课程体系的评价方式是未能适应“人机协同”能力培养需求的，还依旧固守以个体记忆、知识复述和静态分析为核心的传统范式，使得“人机共智”这一新型能力很难被科学有效地衡量。评价内容多聚焦于封闭式问题的标准答案或者对既有理论的掌握程度，却严重地忽视了对学生在人机协作过程中的关键行为以及高阶思维的考察。比如如何恰当地界定问题来让机器能够理解、如何批判性地评估验证人工智能输出的可靠性与偏差、如何在人机交互中进行创造性整合与迭代优化，还有如何对人机协同的伦理风险及社会影响开展审慎反思—这些作为“人机共智”内核的复杂能力的情况，在传统的笔试或者标准化考核当中大致就没有办法体现了。评价主体单一并且缺乏多维度反馈、评价过程静态并且无法捕捉评估学生动态交互持续学习演进轨迹的这种评价体系，不仅不能准确诊断并促进学生“人机协同”能力的发展，还极有可能借助其“指挥棒”效应将教学引向浅层工具操作训练，进而从根本上削弱课程改革培养新型管理人才的本意。

四、人工智能时代工商管理教学中“人机协同”能力培养的课程体系重构策略（一）课程内容迭代，人机协同模块融入

课程体系重构的核心突破口，在于对传统课程内容进行系统性迭代，将“人机协同”的核心理念与实践模块深度融入工商管理各专业课程的主干脉络之中。这绝非简单增设一门人工智能概论课程，而是要进行一场从知识结构到教学范式的内涵式革新。具体而言，应在《战略管理》《市场营销》《人力资源管理》《运营管理》《财务管理》等核心课程中，系统性地设计与嵌入“人机协同应用”专题模块[4]。例如，在战略管理中，重点讲授如何利用大数据分析与智能情景模拟进行环境扫描、竞争推演与战略选择，培养学生在人机交互中形成战略洞察的能力；在市场营销中，深入探讨基于消费者画像的智能推荐系统、人机协同的创意生成与内容营销，还有AI 所驱动的动态定价的策略；在人力资源管理当中，就聚焦于AI 在人才画像、智能化招聘、绩效分析以及个性化培训中的应用以及其伦理的边界。很多模块的教学，要超越工具性操作的浅层介绍，转而深入解析人机在特定管理职能中的角色分配、协作流程以及价值共创的机理，引导学生去思考“人类管理者不可被替代的核心价值到底是什么”以及“如何设计和管理一个人机融合的高效团队”同时，《人机协同管理与决策》这类前沿整合性课程被设立起来，作为所有专业学生的必修或核心的选修课，从跨职能视角去系统地构建学生关于人机协同的系统思维、决策框架以及责任伦理。借助这种“嵌入”并且“整合”相融合的内容重构操作，“人机协同”从外在的技术装饰，被内化为学生管理知识架构以及思维模式的有机组成部分，从而为其去应对未来复杂管理场景铺垫下牢固的认知根基。

（二）跨学科整合，技术与管理双轨并重

打破那固有的学科壁垒、实现那技术与管理知识深度融合，是成功构建“人机协同”能力培养课程体系的关键支撑所在。要求我从制度设计到课程实施，都要贯彻那“双轨并重”的原则，要保证那技术素养与管理智慧在学生的知识结构里同等重要、相互滋养。具体策略当中，需要超越那简单的课程选修，去努力构建那具有制度化的跨学科培养架构的。例如可设立由管理学院、计算机学院、数据科学学院等共同主办的“智能与管理”微专业或者辅修学位项目，设计一系列贯通技术与商业逻辑的核心课程。在课程内容开展设计的时候，应当秉持“以管理问题为导向，以技术解决方案予以支撑”的融合逻辑。一门或许理想的跨学科课程是由管理学者与技术专家一起授课的，围绕“智能供应链优化”这类真实又复杂的问题来展开。管理教师便去阐释供应链的战略重要性、传统的痛点以及商业约束；技术教师就深入讲解机器学习预测、物联网数据获取、运筹优化算法等技术原理以及实现路径；双方再共同引导学生在模拟或者真实数据环境里设计并且评估人机协作的解决方案。更要紧的是需要配套去建立那跨院系的师资团队、联合实验室以及项目孵化平台，为这深度融合去提供持续的教研与实践的土壤。经过这样深度的整合，其目的在于培育学生一种关键的“转译”以及“集成”能力：既可以精准地将模糊的管理问题转变成清晰的技术任务，以此来指导或者协同技术人员去开发系统；又可以深刻领会技术的可能性与局限性，从而做出负责任的商业决策。最终让学生成长为既懂技术逻辑、又熟稔管理之道的“桥梁型”人才，成为未来组织中引领人机协同的核心力量。

（三）场景化教学，仿真与实践深度联动

为了有效培育学生真实的“人机协同”能力，课程体系重构必须彻底变革以理论讲授为中心的单一模式，转而构建起一个“仿真环境高频演练”和“真实场景深度实践”相互联动的沉浸式教学场景的系统。此策略的核心是，借助高度仿真的数字化的环境，让学生在一个风险可控的“训练场”内，反复开展复杂、动态的人机协作任务的操作，积累起初步的经验与直觉。高校应当大力引入或者自主开发集成最新人工智能技术的商业模拟平台以及数字孪生系统，来构建起虚拟的企业运营的环境。在这些平台上，可组建管理团队的学生与内置的AI 智能体进行互动及博弈，共同去完成从市场分析、产品研发、生产调度到危机处理的完整业务流程。比如说面对模拟市场里突然出现的舆情危机，需指挥舆情监测AI 快速生成分析报告的学生同时协同创意生成工具策划应对办法，并在动态博弈中不断调整策略。这种具有仿真训练价值的地方在于，它压缩了现实中的时间和试错成本，使得学生能够在短时间内经历许多高密度的决策循环，进而深刻领会人机在信息处理、响应速度以及创造性思维方面的差异和互补联系。不过仿真环境终究是对现实的一种简化，所以必须得与真实的企业实践进行深度的联动。系统性的课程体系需要嵌入项目制学习，与很多已经广泛运用人工智能的领先企业去开展合作，设立起长期的实践基地或者真实的课题项目。于仿真环境里所形成的认知框架，学生便会进入那真实的组织语境，去面对比如数据质量参差不齐、系统接口不稳定、部门利益复杂交织等仿真中没法全然模拟的挑战，在真实的约束条件下，和企业的技术及业务人员一道去解决某一个具体的管理问题。这般从“模拟战场”到“真实战场”的进阶路径，可促使学生把在校所学的能力模块，在复杂的现实熔炉中予以锻造、整合并内化，最后形成能在未来职场里即刻发挥作用、扎实的“人机协同”实战能力[5]。

（四）多元动态评价，聚焦人机协作效能

为精准引导并且科学衡量“人机协同”能力养成的课程体系评价环节得以根本性的革新，去构建一套聚焦人机协作整体的效能、贯穿学习整个进程并且评价主体与标准多元的动态评估体系。这一体系核心的目标是超越针对孤立知识点的考核，进而去评估学生在复杂、开放的任务情境里，驾驭智能工具、优化协作流程并且创造综合价值的这种能力。在评价内容里，需要重点去设计那类需要人机紧密配合才能够完成的综合性项目或者案例研究，重点去考察几个关键维度：学生是否能够清晰地去定义问题边界并且向人工智能系统提出精准的指令以及询问；是否能够批判性地去评估、验证还有解读AI 所提供的分析结果或者建议，进行识别其中潜在的偏差以及局限性；是否能够在人与机器交互所产生的多元信息甚至冲突判断当中，去进行有效整合、创新性决策以及迭代优化；还有是否能够在整个过程当中体现出对数据伦理、算法公平以及人机责任归属的审慎考量。在评价的方法里，需要深度融合具有过程性的评价以及具有终结性的评价。借助技术手段能够记录学生在模拟平台或者项目实践中的完整交互日志、决策路径以及迭代版本，通过分析这些过程性数据，评估其协作策略和思维模式的发展情况。同时引入包括教师评价、跨学科专家评审、企业导师评估以及基于同学互评的团队协作效能反馈等多元评价主体，从而就会形成立体的画像。最后，动态发展的评价标准本身需要与人工智能技术以及商业应用场景演进的同步更新保持相应的状态。通过这种以能力为导向、以过程为依托、以多元反馈为支撑的评价体系，不仅能更真实地反映学生的学习成效，更能发挥“指挥棒”的正面引导作用，促使教学双方都将重心转移到对人机协同思维与实战能力的深度锤炼上来。

五、结论

人工智能时代下工商管理教育需要深度变革的核心是系统化重构课程体系，以培育出拥有出色“人机协同”能力的新型管理人才。借助推动课程内容深度迭代的举措、打破僵化学科壁垒的行动、构建虚实融合教学场景的作为，以及建立聚焦协作效能多元评价机制的行为，才能够让学生真正拥有驾驭智能技术、引领人机共生的未来商业竞争力。这不仅仅是教育顺应技术发展的必然选择，还更是为国家创新发展战略提供人才支撑的重要举措。

参考文献

[1]林春海.数字经济大环境下人工智能在工商管理中的应用机制与实践路径研究[J].中国集体经济,2025,(33):57-60.

[2]曾惠玲,钟晶灵.人工智能在工商管理客户关系管理信息化中的实践与效果提升研究[J].中国信息界,2025,(10):59-63.

[3]杨娜,张博.人工智能背景下项目管理课程“双螺旋教学”模式探索[J].塑料包装,2025,35(05):76-78.

[4]董艳敏,赵景鲁.人工智能时代工商管理专业教学改革探索[J].杨凌职业技术学院学报,2025,24(03):85-88.

[5]林琳.人工智能赋能企业工商管理的决策优化策略探讨[J].市场周刊,2025,38(25):25-28.

作者简介：

安然（1990- ），男，河南镇平人，博士研究生，电子商务师；研究方向： 创新管理。