數智技術賦能經管類跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新

摘 要：針對經管類跨專業綜合實驗課程教學組織模式中技術融合困境、信息孤島現象、進階教學瓶頸等問題，亟須探索數智技術賦能教學改革的創新路徑。基于教育數字化轉型背景，提出“技術-要素”雙維賦能框架：通過構建智能教學環境實現技術支撐，依托知識互聯型教學團隊重構教學流程；設計覆蓋“課前整合→課中反饋→課后沉淀”教學全周期的實踐路徑，達成涵蓋“服務精準-資源共享-數據銜接-質量診改”教學全時空的組織實施效果。研究為經管類實驗課程數字化轉型提供了可復用的方法論框架，其“技術驅動+團隊協同”機制對高等院校跨專業實訓體系建設具有借鑒意義。

關鍵詞：教育數字化；數智技術賦能；跨專業綜合實驗課程；教學組織模式；復合型人才

隨著全球信息化的迅猛發展，以大數據、云計算和人工智能等為代表的數智技術正在深刻重構社會生產方式與組織形態，推動教育領域向數字化、智能化方向加速轉型。黨的二十大報告明確提出“推進教育數字化，建設全民終身學習的學習型社會、學習型大國”［1］，標志著教育數字化已被提升為國家戰略。在此背景下，高等教育作為人才培養的核心陣地，亟須通過教學模式創新來滿足社會對跨學科復合型人才的迫切需求。跨專業綜合實驗課程憑借其跨學科理論知識融合與實踐能力整合的獨特優勢，成為培養具有系統性思維與創新能力的復合型人才的重要載體。然而，傳統跨專業綜合實驗課程在教學實施過程中普遍面臨多重困境：一是學科壁壘分明與教學資源分散導致課程內容割裂，難以形成協同效應；二是教學組織模式僵化，難以適應動態化與個性化的學習需求；三是教學質量評價體系滯后，缺乏數據驅動的精準反饋機制。這些結構性矛盾嚴重制約了課程目標的實現，亟待通過數智技術賦能與教學組織模式創新尋求突破。

數智技術為高等教育改革提供了全新的方法論視角。從技術特征來看，數智技術通過數據要素的深度挖掘、智能算法的動態優化以及虛實空間的有機耦合，能夠有效突破傳統教育的時空與資源限制。例如，廣東省中山市等地區探索的“數智融創”數字化轉型模式，不僅涵蓋了硬件設備的更新與軟件系統的改進，還包括教師教學方法的創新，初步證明該模式在提升實驗教學水平方面具有積極作用［2］。部分高校通過開發虛擬仿真平臺，讓學生在模擬交易環境中鍛煉技能，取得了顯著成效［3］。此外，一些高校將高成本、高風險或難以實現的實驗課程分化為若干個虛擬仿真實驗教學項目，使學生能夠在虛擬空間中進行實驗操作與科學探索［4］。由此可見，現有研究多集中于數智技術賦能專業實驗課程教學的層面，對跨專業綜合實驗課程的系統性賦能路徑仍缺乏理論建構與實踐驗證。尤其在經管領域，跨專業綜合實驗教學長期存在“重形式輕實質”“重技能輕整合”的傾向，如何通過數智技術實現專業縱深與跨域協同的平衡，仍是亟待解決的核心問題。本研究以經管類跨專業綜合實驗課程為研究對象，系統探討數智技術賦能教學組織模式的創新路徑。研究聚焦三個關鍵維度：其一，解構數智技術賦能的底層邏輯，揭示技術嵌入教育系統的動態作用機理；其二，梳理“教學主體-教學載體-教學客體”協同進化的賦能流程，突破傳統教學要素的線性關系；其三，設計覆蓋“目標設定-過程實施-質量評價”全周期的閉環運行機制，實現教學模式的迭代優化。

一、教育數字化背景下經管類跨專業綜合實驗教學組織模式面臨的挑戰與機遇

（一）面臨的挑戰

1. 技術融合困境待充分破解

技術融合困境的破解需直面三重結構性矛盾：一是技術適配性鴻溝，學科知識譜系差異導致技術需求分化；二是工具功能性缺陷，現有平臺標準化程度與跨專業定制需求存在較大的功能缺口；三是實施可行性壁壘，新技術采納面臨成本效益比失衡［5］。

2. 信息孤島現象應全面革除

信息孤島產生于技術與管理雙重壁壘。從技術層面來看，不同學科、不同系統之間的數據接口兼容性不足、數據標準不統一是主要原因；從管理層面來看，缺乏統一的數據管理和共享機制，學科、系統之間的協作不暢也是重要因素。

3. 進階教學瓶頸需徹底突破

進階式課程體系整合面臨三重障礙：其一，知識結構斷層，不少學生反映學科銜接不暢；其二，教學方法失配，僅少數課程采用問題導向教學；其三，資源分布失衡，跨專業綜合實驗課程更新周期遠遠滯后于行業技術變革速度。

（二）面臨的機遇

1. 政策戰略引領

教育部《教育信息化2.0行動計劃》明確規定“各級政府在教育經費中按不低于8%的比例列支教育信息化經費”［6］，這為破解技術融合的適配性困境提供了制度保障。政策引領效應在制度性層面形成三重驅動機制，具體而言：一是專項資金支持驅動應用創新，每年中央財政教育信息化專項預算重點支持模塊化實驗平臺開發；二是標準體系驅動基礎構建，教育部要求將“網絡教學環境建設標準”納入學校辦學條件評估體系，有效支撐統一技術標準的實施；三是產教融合驅動教育技術創新，基于《建設產教融合型企業實施辦法（試行）》，構建全要素整合的校企技術治理共同體。

2. 技術革新驅動

大數據與AI技術重構教學模式：智能推薦系統使學習路徑匹配度大幅度提升，自然語言處理技術實現實驗報告批改效率提升。關鍵技術突破包括基于深度學習的學情診斷、區塊鏈實驗數據存證、數字孿生實驗環境構建等，為全面革除信息孤島現象帶來破局可能，具體可通過以下路徑實現：構建校級數據中臺，實施元數據治理框架，建立跨學科共享數據庫等。

3. 新質教育助力

新質教育是一種數智時代的新型教育理念與教育模式，其與傳統教育相比，具有目標新、體系新、方法新、內容新和終身性等特色［7］。新質教育構建“三維能力”模型：知識維度強調數智素養，能力維度注重跨學科決策，價值維度培育科技倫理。該模型為突破進階教學瓶頸帶來了可能的解決方案，包括構建“基礎—專業—綜合”三階遞進式課程體系，開發動態知識圖譜，組建知識互聯型教學團隊等。

二、數智技術賦能經管類跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新的底層邏輯與作用機理

（一）賦能的底層邏輯

數智技術賦能的實質是利用數字技術和智能技術的結合，為個人、組織或社會提供新的能力，提升其工作效率、決策質量、創新能力或服務體驗。數智技術賦能的底層邏輯是一個從“基礎條件建設—關鍵要素整合—最終效果呈現”的層層遞進過程。跨專業綜合實驗課程教學組織通過綜合應用數智技術，可以豐富其教學團隊數字素養、教學平臺數智融合、教學資源數據整合等內涵，推動課程教學流程重塑、教學效率提升、學生體驗優化，驅動教學組織模式創新。數智技術賦能跨專業綜合實驗教學組織模式創新的底層邏輯如圖1所示。

（二）賦能的作用機理

數智技術的升級應用、無縫嵌入與深度融合，逐步推進跨專業綜合實驗課程教學組織模式全面創新。首先是技術層面賦能，通過數智技術的應用-嵌入-融合［8］，搭建教學平臺-教學團隊-教學資源三位一體的系統或體系，實現基礎設施與教學空間等軟硬件環境的數智化，能為跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新提供基礎條件數字化改造升級。其次是要素層面賦能，通過教學主體使能、教學載體儲能、教學客體受能，能為跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新提供教學流程數智化再造重塑。最后是模式創新路徑，通過課前設計圖譜化、課中實施可視化、課后總結結構化，能為跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新提供教學改革實踐路徑。總之，通過數智技術、教學要素賦能以及創新路徑探索，能夠推動跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新，實現涵蓋教學全時空的四象限組織實施體系，即一站式智慧精準教學服務、一體化智能共享教學平臺、一攬子數據銜接教學資源與一鏈式閉環診斷教學質量。作用機理如圖2所示。

1. 技術層面賦能

數智技術的應用，可以逐步推動教學環境的數字化改造與智能化升級，為師生提供更加高效率、個性化的學習體驗。數智技術在跨專業綜合實驗教學環境中的應用主要體現在：虛擬現實和增強現實技術運用，可以創建模擬的實驗環境，使學生能夠在虛擬環境中進行實驗操作，體驗不同的實驗場景；云計算技術運用，可以提供強大的計算能力和存儲空間，使得跨專業綜合實驗課程能夠訪問豐富的數據和軟件資源，實現共建共享、共創共贏；大數據技術運用，可以幫助教師了解學生的學習習慣、實驗操作過程和結果，從而提供個性化的指導；人工智能技術運用，可以創建智能導師系統，提供個性化的學習路徑、實驗指導與自動評價等；物聯網技術運用，可以將實驗設備連接到網絡，實現遠程監控和控制，便于跨專業綜合實驗學生共享實驗資源；在線協作工具運用，可以幫助跨專業綜合實驗課程不同專業背景的學生進行有效溝通和協作；移動學習平臺技術運用，可以讓學生在任何時間、任何地點訪問跨專業綜合實驗課程資源，進行預習、復習和實驗操作。

2. 要素層面賦能

數智技術賦能跨專業綜合實驗課程教學包含兩種屬性。一是教育基本屬性。利用各種數智技術，面向跨專業綜合實驗教學主體（教師）提供便利的資源共建共享機會，促進更多的優質教學載體（課程）的資源供給，同時為教學客體（學生）提供更高效、更靈活、更便捷、更多樣化的學習資源和環境，以滿足社會對于現代人才培養的需求，其典型優勢是交互、協作、開放、共享。二是技術延展屬性。在教學過程中利用數智技術優化教學主體間的交流互動，優化教育教學及其要素配置，構建形式更豐富、響應更及時、機制更靈活的技術治理共同體，其典型優勢是突破時空限制的數字化、網絡化、智能化、協同化等［9］。

一是教學主體使能：知識互聯型教學團隊雙維構建。

數智技術賦能下的跨專業綜合實驗教學，要求教學主體從單一學科能力向跨學科協同能力轉型。基于“知識并聯型專業師資隊伍”與“知識串聯型跨專業師資隊伍”的雙維架構，構建知識互聯型教學團隊，是實現教學組織模式創新的關鍵要素。其一，知識并聯型專業師資隊伍深化專業縱深與細分領域協同。該隊伍注重單學科深耕，由各個學科內不同細分領域的專家組成，聚焦專業知識的深度挖掘與精細化分工。此類團隊通過“專業細分+協同互補”模式，確保實驗內容的專業性與系統性。在技術賦能層面，團隊利用知識圖譜工具對學科知識進行結構化梳理，形成模塊化實驗資源庫，并動態調整各模塊的難度層級，實現精準化教學。其二，知識串聯型跨專業師資隊伍推動學科交叉與資源整合。該隊伍由不同學科專業教師、技術專家、行業人士等組成，旨在打破學科壁壘，構建跨專業綜合實驗教學研究共同體。通過“需求對接—技術賦能—項目落地”協作流程，串聯型團隊將跨學科知識轉化為跨專業實驗項目，全員共同參與課程設計與教學組織，確保教學內容與行業實踐深度銜接。其三，知識并聯型與串聯型團隊“雙軌并行-交叉賦能”協同機制。并聯型團隊為串聯型團隊提供學科邏輯支撐，串聯型團隊反哺并聯型團隊推動數智化升級。雙維團隊通過集體備課和聯合研討，互相激勵教師能力升級，形成“專業深耕—跨域協作—技術賦能”的閉環發展生態。其四，教學組織實施彰顯集體主義優勢。教學團隊實現了從“單一學科主導”到“專業縱深與跨域協同并重”的轉型，為跨專業綜合實驗課程的高效組織提供了核心支撐。一是共創共用數智融合教學平臺，基于智慧化教學輔助系統與跨專業實驗實訓系統，構建“教-學-評”一體化管理生態。二是共建共享大數據銜接資源庫，遵循“屬性類與實施類資源互融、線上與線下資源互補”原則，構建“實體+虛擬”混合式資源生態。

二是教學載體儲能：三階遞進式課程體系優化。

課程體系以“初階—中階—高階”為邏輯主線，通過數智技術實現教學內容梯度升級。以湖北經濟學院為例［10］，其“虛擬推演—模擬實訓—仿真實習”體系突破傳統教學場景局限，形成“知識內化—能力進階—素質升華”培養路徑，為復合型人才成長提供結構化支撐。其一，初階課程《企業經營沙盤推演》角色扮演夯實知識。課程借助電子沙盤系統模擬企業運營場景，學生在動態市場環境中完成戰略決策與資源配置任務，強化基礎認知。其二，中階課程《企業數字化管理綜合實訓》崗位體驗提升能力。課程依托金蝶云管理平臺等工具，設計供應鏈管理、財務分析等任務，推動學生從單一技能訓練向復雜問題解決進階。其三，高階課程《經營管理綜合仿真實習》職業代入拓展素質。課程構建全流程數智化仿真實習場景，學生需模擬企業管理者角色完成全鏈條決策，系統通過智能合約自動驗證操作合規性，實現“數據驅動決策—技術驗證邏輯—實戰激發創新”的跨越式提升。

三是教學客體受能：三維目標驅動學生突破成長。

以學生為中心，通過“知識夯實—能力提升—素質拓展”三維目標驅動，構建個性化、場景化、實戰化的學習路徑，推動學生向主動實踐者轉型，實現復合型能力的系統性進階。其一，知識目標注重精準化學習路徑與跨學科知識整合。通過結構化知識庫與動態資源的協同供給，學生可系統掌握跨學科核心概念與關聯邏輯。基于知識圖譜與大數據分析技術，教學平臺動態追蹤學生學習軌跡，識別知識薄弱點并生成個性化學習方案。其二，能力目標注重跨域協作與復雜問題解決能力培養。通過將技術工具與教學場景深度融合，學生可實現從單一技能訓練到系統性思維養成的跨越。借助數智化工具構建多維度實驗場景，學生通過跨專業協作應對動態化、不確定性問題。在模擬真實業務場景中，團隊需綜合運用數據分析、流程優化與風險預判能力，完成從任務分解到方案落地的全流程實踐。其三，素質目標注重創新思維與社會責任感融合塑造。通過開放式實驗命題與仿真化社會問題導入，鼓勵學生突破學科框架，探索創新解決方案。在實驗任務中融入社會價值導向，引導學生關注效益追求的責任尺度與技術應用的倫理邊界。

三、數智技術賦能經管類跨專業綜合實驗課程教學組織模式創新的路徑與效果

（一）賦能的路徑

1. 課前設計：項目式任務驅動+圖譜化知識整合

課前設計通過“項目式任務驅動”與“圖譜化知識整合”的雙重策略，重構教學資源的組織邏輯與學生的主動學習機制，為課堂實施奠定精準化、系統化的基礎。一是項目式任務驅動錨定目標與激發主動性。項目式設計通過“問題導向—任務分解—資源適配”的路徑，將傳統單向知識傳遞轉化為學生主動探索的過程，強化其問題意識與自主學習能力。教學團隊預先設計模塊化、跨學科的實驗項目框架，將教學目標嵌入任務鏈中；指導教師通過數智化平臺發布項目主題，明確任務目標、階段劃分及評價標準；學生需根據專業背景統籌分組或自主組隊，通過平臺獲取項目相關的多模態資源，完成知識儲備與方案預研。二是知識圖譜化整合構建結構化學習路徑。依托知識圖譜技術，對跨學科知識進行語義關聯與層級化梳理，形成可視化的知識網絡。同時，圖譜支持動態更新，根據學科前沿動態或行業需求變化，實時補充新興技術模塊，確保教學內容的前沿性與延展性。

2. 課中實施：場景式教學環境+可視化數據反饋

課中實施通過“場景式教學環境”與“可視化數據反饋”的雙向賦能，重構跨專業綜合實驗教學的實施邏輯，推動教學過程從單向傳授向動態協同轉型，實現沉浸式學習與精準化干預的深度融合。其一，場景化教學環境構建以虛擬仿真技術為核心，打造高度擬真的跨學科實踐場景。場景化設計突破物理空間限制，通過情境代入與即時互動，強化學生的臨場應變能力與團隊協作意識，同時為抽象理論提供具象化實踐載體。其二，可視化數據反饋機制依托實時數據看板與智能分析工具，實現教學過程的透明化與動態調控。可視化機制將隱性學習行為顯性化，形成“實踐—反饋—優化”閉環，提升教學干預的時效性與精準度。場景化與可視化的協同應用，不僅重塑了教學場景的交互形態，更通過技術賦能實現了教學過程的可控性與學習成效的可度量性，為跨專業綜合實驗教學的高效實施提供核心支撐。

3. 課后總結：復盤式教學反思+結構化成果沉淀

課后總結通過“復盤式教學反思”與“結構化成果沉淀”雙軌機制，推動跨專業綜合實驗教學從經驗積累向知識迭代升級，實現學習成果的系統化提煉與可持續復用。其一，復盤式教學反思以AI智能分析為核心，基于學習行為數據與實驗過程記錄，自動生成多維學習報告。教師可依據群體共性分析動態調整后續教學方案，形成個體與群體雙向優化的閉環反饋機制。其二，結構化成果沉淀依托知識庫構建技術，將實驗成果轉化為可復用的教學資源。通過語義標簽與關系圖譜對實驗數據進行分類存儲，形成層級化、關聯化的知識資產。結構化設計不僅支持資源的快速檢索與跨課程調用，還可通過版本迭代與協同編輯功能，實現知識庫的動態更新與共享共創，為教學創新提供可持續的數據底座。復盤式教學反思與結構化成果沉淀的協同整合，將碎片化經驗升華為系統性知識，在個體能力提升與集體智慧積累之間架設橋梁，推動跨專業綜合實驗教學向數據驅動、知識共生的高階形態演進。

（二）賦能效果

數智技術賦能的經管類跨專業綜合實驗教學組織模式創新，通過技術驅動與教學要素的深度融合，最終達成涵蓋教學全時空的組織實施效果。

1. 一站式智慧精準教學服務：AI驅動的個性化學習生態

基于AI算法與大數據分析，教學團隊依托智能教學平臺構建全流程精準服務體系。系統通過多模態數據實時采集學生行為數據，利用深度學習模型解析學習軌跡與認知特征，精準定位知識盲區與能力短板。動態推薦引擎結合知識圖譜技術，將跨學科理論與實驗操作語義關聯，生成個體化資源推送方案，涵蓋微課視頻、虛擬仿真模塊、技能訓練工具等多形態內容。教師端可視化儀表盤集成學習進度熱力圖、群體能力分布雷達圖等分析工具，支持教學策略動態優化。技術實現層面系統采用分布式架構處理高并發數據，并通過遷移學習適配不同專業學習者特征。該模式突破傳統教學的時空限制與同質化問題，顯著提升實驗教學效率與學生知識內化率。

2. 一體化智能共享教學平臺：跨學科資源協同整合

基于云計算與區塊鏈技術的資源共享平臺，通過標準化API接口整合虛擬仿真實驗室、智能實訓系統等異構資源，建立統一元數據規范與動態注冊機制。資源調度引擎采用強化學習算法，按需匹配實驗模板、技術工具包及實時數據庫，實現最優資源組合調用。區塊鏈技術保障資源流轉可追溯性與版權安全，智能合約機制自動執行資源使用協議與學分認定規則。技術架構采用微服務框架，將功能模塊解耦為認證網關、資源管理、協作引擎等組件，支持高彈性擴展與跨平臺部署。實踐表明，該平臺使跨專業協作效率與資源利用率明顯提升，有效破解信息孤島與重復建設難題。

3. 一攬子數據銜接教學資源：語義技術與動態優化機制

教學資源庫通過數智化語義計算與知識融合技術，實現多源異構數據的深度整合。結構化知識（如學科理論框架、實驗標準流程）與非結構化數據（如實驗操作日志、創新方案文檔）經過本體建模與圖數據庫存儲，形成多維度關聯的知識網絡。自然語言處理技術對實驗報告、討論記錄等文本數據進行實體抽取與關系挖掘，自動生成跨學科知識關聯圖譜。資源優化引擎通過強化學習算法持續分析資源使用效果，將高頻調用的優質內容進行動態加權，同時基于錯誤模式識別生成風險預警規則庫。該體系使教學內容的產業適配率提升至90%以上，資源檢索精準度明顯增強，構建了教學創新的可持續數據基座。

4. 一鏈式閉環診改教學質量：雙8字質量改進螺旋創新模型

參考PDCA循環理論、楊應崧“8字形質量改進螺旋”［11］，創新教學質量保障體系。該體系基于靜螺旋內生驅動與雙軌動螺旋協同調控的“雙8字質量改進螺旋模型”（見圖3），構建“目標—標準—計劃—組織—實施—診斷—激勵—學習—創新—改進”的靜螺旋與“監測（內部）—預警—改進”+“審核（外部）—評估—改進”的雙軌動螺旋閉環。靜螺旋通過OBE目標映射矩陣與學習行為時序分析，驅動課程內容動態適配學科發展需求，依托知識點掌握熱力圖與協作效能指數優化教學組織模式，并借助教師學習社群將改進成果轉化為創新策略庫，形成“教學實踐—教研反思—知識生產”的內生進化機制。雙軌動態螺旋中，內軌部署多模態數據感知網絡實時捕獲課堂互動、實驗操作精度等全場景數據，對目標達成滯后率、知識遷移斷層點實施分級預警，觸發動態調整教學節奏、智能推送差異化資源等微循環干預；外軌深度融合教育部本科教育教學審核評估體系，以教育部制定的教學質量國家標準、審核評估指標為核心基準，通過數字化平臺對接教育部評估數據庫，整合畢業生就業質量跟蹤數據、用人單位滿意度反饋等外部評價信息，生成課程目標校準、教學資源優化配置、師資能力提升等戰略性改進方案。雙螺旋通過數據中樞實現內外數據融通，內部診斷數據與外部審核結論交叉分析形成多維質量畫像，構建反饋強化學習模型，實現外部審核結果優化內部預警閾值、內部改進成效反哺自評報告迭代的“校準—增值”循環。實踐驗證表明，該模型使課程目標與國家標準契合度快速提升，教學問題響應時效縮至24小時以內，學生核心能力達成率顯著增長，形成以教育部審核評估為牽引、內外雙軌協同賦能的自我優化與動態合規雙重保障機制。

四、結語

本文的創新價值體現在三個方面：理論層面，提出“知識互聯型教學團隊”機制與“雙8字質量改進螺旋”模型，拓展了教育數字化轉型的理論邊界，揭示了技術賦能教育的“基礎設施迭代—要素關系重塑—生態模式躍遷”演進機理；方法層面，構建多源異構數據的語義融合框架，提出的雙維團隊構建機制與質量改進模型為跨學科教學協同提供了新方法論，破解了跨學科資源整合的多重難題；實踐層面，形成可復制的“三階遞進式”課程體系，已在湖北經濟學院等高校推廣應用，累計培養上萬余名學生，獲省級以上教學成果獎2項。實證數據顯示，依托虛擬仿真平臺與智能推薦系統，課程資源整合效率大幅提升；基于動態知識圖譜構建的個性化學習路徑生成機制，使跨專業協作能力達標率接近九成；多模態數據感知網絡支撐下的雙軌質量監控體系，實現教學問題24小時動態響應，優化周期縮短至傳統模式的1/3。

需要指出，當前研究仍存在技術賦能邊際效益的持續監測機制不健全、校企資源動態更新協同度不足等局限。后續研究將著力構建長期持續追蹤數據庫，探索政技產教協同育人模式，并加強數智教育倫理評價體系建設。未來方向應聚焦前沿數智技術的深度融合應用，重點突破沉浸式實驗場景開發、智能學習伴侶系統研制等關鍵領域，同時通過跨區域校際協作聯盟的機制創新，系統解決技術賦能教育公平性等深層問題，為高等教育數字化轉型提供更具普適性的理論支撐與實施路徑。

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