智慧教育：数字经济下“新商科”数智化本科课程建设的实践与探索.docx

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1、智慧教育：数字经济下“新商科”数智化本科课程建设的实践与探索摘要：大数据、人工智能时代带来了新的变革和挑战，数字经济的快速发展，带来了商业模式的改变和知识的更新迭代，对商科本科生人才的培养在知识、能力和核心素养等方面提出了新要求。为应对新一轮科技革命和工业革命，经管类本科教育亟须植入数字经济思维、转型智能时代的教学范式。近年来，在多个学校的本科教学改革中，大都在积极探索数智化的教学建设，以助推新商科本科专业建设，但数智化赋能商科的教学面临着变革性的挑战。本文以浙江大学管理学院的本科数智化教学实践为例，从教学模式创新、课程内容重构和教学资源配置三个视角做出了有益尝试，并探索了具有文理融合特色的主

2、题式纵横教学模式，为经管类本科数智化相关课程建设提供借鉴和参考。关键词：新商科；经管类专业；数智化课程；本科课程建设一、引 言自2017年国务院印发新一代人工智能发展规划和2018年教育部发布高等学校人工智能创新行动计划以来，人工智能迅速成为高等教育学科优化的热点。2020年11月， 全国新文科建设工作会议上，教育部高等教育司吴岩司长作了题为“积势蓄势谋势 识变应变求变 全面推进新文科建设”的主题报告， 并发布了新文科建设宣言，对新文科建设做了全面部署。2022年全国高教处长会议在重庆召开，研究部署了2022年度推进高等教育高质量发展重点工作，提出全面提升高等教育根本质量、整体质量、服务质量，

3、加快完善高等教育发展中国范式，走好人才自主培养之路。新文科涵盖了社会科学和人文科学。新文科建设既面向科技革命强调学科交叉融合，更扎根于中国大地，立足于新时代改革开放和社会主义现代化建设的伟大实践，面对改革进程中出现的新问题、新矛盾、新挑战，培养未来发展需要的时代新人。“新商科”在新文科建设中占据重要地位，是在新文科理念下开展经济与管理类教育的重要组成部分，因此发展新商科是经管学院的新任务和新挑战。“新商科”是以数字经济为背景，打破传统管理学和经济学学科壁垒，融合现代技术的跨学科复合型商科。“新”指的是将大数据与人工智能方法和应用作为商科教学改革的融入点，从而落实“信息化时代教育变革”的要求。经

4、管类专业受到以大数据、人工智能为核心的新科技革命和产业变革的影响尤为深入，新零售、新制造、新金融、新管理等模式涌现，同时大数据和人工智能等也成为经管问题的重要研究方法和新的研究范式，是经管专业人才知识架构和能力培养不可或缺的关键性内容。当前正处于全球数字化进程不断发展的时代，在海量数据流动的支撑下，数字经济占全球经济活动的比重越来越大，深刻地影响着全球经济和社会变革。我国的“十四五”发展规划中，大数据被列为数字经济的重点产业，将大数据和人工智能新技术融入商科课程，用新理念、新模式、新方法为学生提供文理融合的跨学科教育，将大数据思维贯穿整个教学及人才培养过程，是对技术创新、产业融合、社会变革的回

5、应。吴岩司长在讲话中指出，经济管理人才培养要“直面国家根本竞争力、直面经济建设主战场、直面高质量转型发展”， 可见人才培养使命光荣，责任重大。为应对新一轮科技革命和工业革命，为新时代培养经世济民的经济和管理卓越拔尖人才，经管类本科教育亟须植入数字经济思维。浙江大学管理学院近年来在本科教学改革中积极开展数智化课程建设，以助推“新商科”本科专业建设，逐步探索出具有文理融合特色的数智化教学课程模式。本文主要介绍浙江大学管理学院本科专业从教学模式重构、教学内容创新、教学资源配置三方面开展文理融合的数智化本科教学课程建设，期望做出的教学创新和探索工作能够为“新商科”本科数智化课程建设提供借鉴和参考。二、

6、经管类本科专业数智化课程体系重构经管类数智化本科课程的目标定位于以满足国家重大战略需求为引领, 以数智时代新技术赋能学科融合与创新，探索基于人文和理工学科的交叉融合与创新模式, 打造文理融合的新商科数智化本科课程，打通经管类本科专业教学平台，推动课堂教学新模式，构建经管类新商科数智化教学的新生态。1经管类数智化本科课程的现实问题经管类教育和研究的意义在于顺应时代的发展，结合社会经济和技术手段的变化，发现经济与商业活动中的客观规律，更好地理解商业活动，更新和迭代所需的知识和技能。经管类专业的数智化课程不是简单地将大数据、人工智能等新技术表面化地附着于传统经管专业知识体系之上，或者将其作为技术工具

7、和手段独立使用，而是通过建立与经管专业知识之间深层次的内在关联，进一步为经管专业带来价值导向和思维方式上的转变。传统经管类专业在人才标准、教学理念、教学模式、课程体系等方面难以适应数字经济时代下的社会发展需要，主要存在的问题有：过于重视传统理论和学术研究而轻视应用和实践教学；专业和学科之间的壁垒导致跨学科培养受限；新兴技术对商科教育的促进作用滞后；人才培养标准与市场用人要求脱节；国际化视野不足，商业伦理教育缺位等。人工智能领域的课程设计直接采用工科课程，学科交叉程度低，尚未形成系统的课程培养体系。目前，大数据和人工智能对商科类专业影响尤为深入，已经成为众多经济与管理问题的重要分析方法和研究工具

8、。通过商科与理工科融合，开设与数字经济、大数据、人工智能相关的课程，建立交叉融合的课程培养体系能够使毕业生凭借其人文、管理、理学、工学和经济学的综合知识，增长与时俱进的综合能力，在未来工作中拥有显著的优势。国外商学院十分重视商业和人工智能技术的结合，成为了一流商学院的增长点。例如近年新产生的商业分析本科专业。许多顶尖商学院如麻省理工学院斯隆管理学院、宾夕法尼亚大学沃顿商学院开设了本科商业分析（Business Analytics）专业，哈佛大学商学院等开设了与数据科学相关的项目。斯坦福大学商学院则设立了更偏应用型的课程，引导商科等经管类学生将实际问题和人工智能算法结合在一起。国内一些高校的经管

9、学院或商学院也开始积极探索与数据科学相关的人才培养路径。2018年3月，教育部设立经管新专业“大数据管理与应用”，目前已有100多所高校开设了这个新的专业或者升级了教学体系，这些本科专业均依托于商学院，授予管理学学位。尽管如此，建设文理融合的本科数智类课程体系仍存在较大挑战。文科知识的生产及成果存在较强的主观性、个体性和情感体验性，而理科知识则具有高度的累积性和预见性，融合两者在事实上仍旧存在一定的壁垒。如何建设能够培养融合大数据、人工智能、商业、经济和管理等知识，精通商业规律与人工智能技术的复合型人才体系与机制还在积极探索中。浙江大学的人工智能学科发展历史悠久。1978年就开始了人工智能方向

10、的研究，是国内最早研究人工智能并具有显著学科优势的高校之一。所谓“致天下之治者在人才，成天下之才者在教化，教化之所本者在学校”，在40多年的发展历程中，浙江大学始终将人工智能人才培养作为使命担当，学校确立了交叉融合的学科发展方式，已经形成了从本科生到研究生 “人工智能”及“智能+”人才培养完整体系。“新商科”建设正是在学校近年来所提倡的“人工智能+”的总体战略布局下不断建设开展的。2经管类数智化本科课程的实现路径在探索数智化课程的前瞻性教学创新的过程中，学校的新商科建设涉及了一系列新的问题和挑战，其实现路径如图1所示。浙江大学管理学院在本科信息管理与信息系统（以下简称“信管”）、智能财务、工商

11、管理三个专业开展了本科教学体系升级，在数智化建设方面，针对新的问题和挑战，重点从教学模式创新、教学内容重构、教学资源配置三方面开展了本科教学课程实践，形成了文理融合的数智化课程特色。在教学模式创新上，涉及的新问题包括：数智化时代应该教授学生什么样的思维方式，文科类经管理论研究方法与大数据和人工智能等理工科方法如何融合，如何训练和培养学生的文理融合创新性思维，如何提升学生学以致用的数智认知和实施的能力。在教学内容重构上，涉及的新问题包括：如何让经管类学生掌握智能时代的新方法新技术，经管类专业在数智化方向上应该增加什么课程，增加的大数据及人工智能类课程和理工科相关课程内容有什么不同，如何将经管专业

12、的基础理论与当今商业和数智化结合。在教学资源配置上，涉及的新问题包括：是否有合适的经管类本科专业数智化教材为课程建设的持续性教学提供支撑，如何优化配置线下线上互动的教学资源，如何合理利用有关网络资源以及企事业单位的数智化案例等外部资源。三、经管类数智化本科课程教学模式创新在教学模式方面，经管类专业在早年已经引入了人工智能和数据分析教学模块，但商科和数据智能分离的教学模式、文科和理工科思维的融合一直存在着语义鸿沟的难题，导致经管类学生在学习人工智能和大数据分析课程时，普遍感觉学时难度大、学完感觉不相融的“两层皮”现象，课程教学的商业背景、案例分析和精准的理论方法之间的语义鸿沟，导致难以真正建立文

13、理融合的课程。然而，在数字经济时代下，形成文理交叉不同形式的多元交融人才培养模式更能够适应数字经济发展的时代要求。为了尽早激发学生的创新意识和文理相融的思维，在教学模式和教学内容上应当同步发展，因此我们探索了文理融合的主题式纵横教学模式。主题式是指多个商业背景问题的主题转化为相应的数据问题，解决数据问题需要根据商业目标，获取文本、图像和音频等非结构数据进行特征工程和智能分析，其结果可以提供给决策者或管理者，以供在零售、制造、物流中应用。纵横式教学模式的纵向方面，指的是商业问题、商业目标和商业洞见的三个纵向。第一个纵向是针对商业背景，需要提炼相应的数据问题。第二个纵向是针对数据问题，进行文本、图

14、像的特征工程，针对文本、图像等数据，可以采用不同的智能分析方法。第三个纵向是数据分析结果对不同领域辅助决策，形成商业洞见。在横向方面，一个商业主题、一类数据、一个智能方法可以对应一个数据决策和对应的商业洞见。主题式纵横的教学模式让学生体验了数智化理论方法到商业实践的转化，扩展了对数智赋能知识的深度理解，激发了突破原有框架的创新力。四、经管类本科专业数智化课程教学实践1信管专业数智化本科课程教学实践在大数据背景下，全世界每天都在创造近百亿字节的数据，数据的形态呈现出从结构化到非结构化、从单模态到多模态的特征，并存在快速增长的发展趋势。非结构化数据（包含文本、图像、视频、音频等）占商业、制造、金融

15、、医疗、社会和民生等各行各业应用数据的80%以上，是大数据的重要特征。对多源异构的非结构数据分析是数字经济的重要支撑和保障。如何在具体业务实践中对非结构数据进行分析，以提高生产效益、改善生活质量、增强决策效果，是信管类学生需要提升的重要内容。国外许多顶级商学院本科设置了商业分析专业，根据US NEWS 2021的排名，商业分析本科专业前5名的学校依次为：麻省理工学院、卡内基梅隆大学、乔治亚理工学院、宾夕法尼亚大学、得克萨斯大学奥斯汀分校。从排名可以看出，宾夕法尼亚大学由于沃顿商学院的实力和背景，在榜单中占据第4位。综合排名第42位的得克萨斯大学奥斯汀分校，商业分析则位列全美第5位。除此之外，哈

16、佛大学、卡内基梅隆大学、圣母大学、宾夕法尼亚大学等学校还开设了非结构数据分析和大数据分析的本科课程。根据信管专业的培养目标， 浙江大学管理学院信管本科专业教学体系持续在升级，从2019 年起就开设了“非结构数据分析与应用”课程，为国内首家具有此类主题的开课学校，吸引了本学院和其他人文、社科学院的大量本科学生和研究生选课，受到了广泛的欢迎，推动了管理科学与工程学科的数智化教学发展。“非结构数据分析与应用”课程内容从数字经济角度出发，结合了商业情境的需求，面向不同的实际主题应用目标，讲授了文本数据分析、图像视觉分析和音频数据分析的基本原理和实际应用方法。通过对非结构数据分析方法的理解和典型应用的主

17、题导入，培养学生掌握如何开展基于对非结构数据的分析，以支撑数据驱动的决策。从课程内容上与理工科讲授大数据分析和人工智能课程不同的是，本课程强调非结构数据挖掘与商业需求分析的融合。具体而言，在课程上采用主题式纵横教学模式：即需要结合实际案例，教会学生利用掌握的非结构数据分析方法和模型，结合具体行业的非结构大数据，依据经管专业基础理论，开展智能分析和案例分析，并提出管理洞见，力求应用案例和模型方法并重。针对商业情景的主题内容，可用一个实际案例展示（见图2）。该商业主题为零售业，包括线下零售、电子商务和新零售的发展。课程在教学内容上引入商业发展过程的问题和现状，从数据分析角度引入商业数据获取、描述性

18、分析和预测性分析内容，重点讲授零售涉及的文本、图像等数据的特征工程和预测方法，介绍了商品图像竞赛内容和方案，并对新零售的概念店等案例展开分析和讨论。课程要求学生需要具备一定的概率论和统计学的背景知识，以及线性代数基础和一定的Python语言编程能力。课程中会讲述和非结构数据分析相关的编程样例，指导学生有针对性地对非结构数据进行分析并动手编程，从而在让学生理解商业背景和数据分析方法的同时，能够提高信管类学生的编程实践能力。本课程在前置课程的基础上进一步夯实了学生处理非结构化数据的理论基础和实践能力，对学生未来的升学深造和就业均有积极意义。2智能财务专业数智化本科课程教学实践人工智能时代，财务与会

19、计工作面临着较大的挑战,传统的财会工作量十分庞大，而且内容繁复。财务数据的优势是全面收集与企业经营相关的大数据，数据比较客观真实，而人工智能可以提供针对这类大数据的分析和支撑方法，人工智能的应用，可以优化财务流程提高效率，是提高企业敏捷性、打造高适应能力决策流程的关键。为充分发挥人工智能在财务会计领域人才培养的优势，2019年5月，浙江大学财会学科率先成立智能财务专业，招生录取分数线连续两年位居浙江大学专业榜首。浙江大学新财务班的课程体系和教学内容围绕“公司财务+人工智能+大数据”主题，通过学校竺可桢学院平台，鼓励学生辅修计算机、数学等交叉课程,探索建立智能财务复合型人才培养新模式和交叉专业的

20、深度融合。其中增加了“人工智能与商务分析”特色课程，期望学生能掌握面向专业应用的人工智能和数据分析基础。针对智能财务专业的人工智能与商业分析课程的教学，为了避免授课后学生产生人工智能和财会知识的“两层皮”现象，我们依旧采用主题式纵横课程教学方式，收到了鼓舞人心的效果。例如，以财务机器人为主题，讲授人工智能理论基础，并结合财务文本数据分析，以智能财务机器人在应收应付管理中的应用作为案例，达到了财会主题和智能应用知识的深度融合，使学生在课堂上带着问题去学习人工智能方法。3工商管理专业数智化本科课程教学实践针对工商管理专业数智化本科课程教学实践，浙江大学管理学院主要新增了“大数据与商务智能”课程，其

21、培养目标含涉专业目标、学生基础等，课程内容设计均与信管类“非结构数据分析与应用”、智能财务专业的“人工智能与商业分析”课程相关内容设计相似，并结合工商管理专业特色，更加注重商业案例讲解，形成适合工商管理专业的“商学+ 人工智能与大数据” 的学科交叉融合的教学模式。五、数智化本科课程的教学资源配置优化教学资源配置是提高教育质量的重要因素，在数字经济时代，教育生态体系的重构有赖于人工智能等前沿技术支撑，传递教育智慧的智慧学习环境、启迪学生智慧的新型教学模式，需要从师资、教材、数据、编程、案例、实习基地等多方面综合考虑和有效运用。我们认为基础平台和网络资源是教和学双方可以灵活运用的，共性的重点问题是师资和教材建设两个方面。对于人才引进和师资体系建设，通过招聘有交叉学科背景的人才，将了解数字经济、数字技术、人工智能、大数据等跨专业的人才加入新商科教育队伍中，进行课程开发、案例研讨，打造具有竞争力的跨学科人才培养教学体系。教材是教学资源的主要载体，被赋予了更多的期望，针对目前尚缺乏的基于数据、商务分析和人工智能相结合的教材问题，我们撰写了非结构数据分析与应用教材供学生参考。教学平台资源还包括大数据基础环境、智能模型计算平台及浙江大学提供的“学在浙大” 平台等，这些平台都提供了丰富的教学数据和计算资源，在教学中可以根据不同商业场景的主题实施。