AI輔助商務數據分析課程的教學探索

一、AI在教學中的應用概況

近年來，AI技術快速發展，越來越多的教育機構開始將其應用于教學中，以提升教育質量和效率。在國內，許多高職院校積極推動AI輔助教學，助力職業教育的高質量發展。例如，通過建設“AI金課研究中心”，將AI技術應用到教學改革中。在教學端，教師可以利用AI技術根據教學大綱生成教案、練習題等教學資料，并通過AI解決備課中的問題。在學習端，學生可以通過AI智能問答機器人解決預習和復習中的難題，享受個性化的知識問答服務。此外，教師還能借助AI技術為學生定制個性化的學習路徑，幫助學生更高效地掌握知識。

AI強大的信息檢索能力，雖能大幅提升學生的學習效率，但也會帶來隱患。若學生長期依賴AI工具，雖能高效完成作業任務，卻難以深入理解知識的核心內涵，導致學習停留在表面層次。一旦脫離AI輔助，學生在面對復雜問題時往往難以獨立構建嚴謹的邏輯思維體系，從而影響分析問題與解決問題的綜合能力。這提醒教師在運用AI輔助教學時，要重視對學生知識內化與思維能力的培養，引導學生合理使用AI，避免學生過度依賴AI，讓AI成為學習的助力而非替代。

二、AI輔助商務數據分析課程的教學實施情況

此次研究以嘉興職業技術學院國際經濟與貿易專業教師（以下簡稱教師）在商務數據分析課程中開展的AI輔助教學實踐活動為例。商務數據分析課程具有知識點繁多、實踐操作易錯且復雜的特點，非常適合AI輔助教學。學生需要在具備基礎商業知識的基礎上，學會數據處理、數據分析及數據可視化技能，從而形成解決實際數據相關問題的核心能力。

在商務數據分析課程中，教師將AI技術融人課前、課中和課后環節。在課前環節，教師通過雨課堂平臺發布預習任務，要求學生獨立完成數據分析題目，例如使用pandas庫（python數據分析庫）進行數據清洗或使用scikit-learn（python機器學習庫）構建預測模型。學生獨立完成任務后，使用DeepSeek工具（一種AI工具）批改代碼并生成詳細錯誤分析報告，例如AI提示學生需要處理缺失值或選擇合適的模型。同時AI為教師提供預習情況分析，幫助教師設計課堂教學內容。

在課中環節，教師根據AI分析的學生預習情況，設計有針對性的教學內容。例如，針對學生在“數據清洗”或“模型選擇”等環節存在的問題，教師設計案例研討活動，創設矛盾情境：在電商用戶分析案例中，教師故意保留 20% 的缺失值，要求兩組學生分別采用刪除與多重插補法處理，并對兩種方法產生的不同數據結果進行對比分析。除此之外，教師使用AI進行學生過程性思維的培養：當學生選擇邏輯回歸處理非線性問題時，AI自動發起追問鏈，并根據學生的回答進一步提供反饋和指導。

在課后環節，學生在提交作業后，AI不僅能自動批改并生成分析報告，還能模擬真實業務場景，為學生提供動態的實戰練習。例如，教師利用AI生成嘉興市羽絨服產業模擬數據，并要求學生利用該數據完成銷售預測的任務，模擬企業決策過程。同時，教師利用AI根據學生的作業表現生成個性化的學習路徑，為模型優化能力較弱的學生推薦強化學習資源，或為數據可視化表現不足的學生提供交互式圖表設計練習。例如，教師要求學生基于嘉興澳杰進出口有限公司的真實數據集，完成一系列圖表設計與分析任務，包括利用折線圖展示公司歷年銷售額的變化趨勢，以及通過柱狀圖對比不同產品的市場份額。

三、AI輔助商務數據分析課程的教學路徑

（一）調整教學模式

在“電商企業銷售數據分析”教學中，教師引入嘉興澳杰進出口有限公司的銷售數據集，利用AI工具指導學生進行數據清洗、特征提取和可視化分析。教師可提出實際問題，如“如何通過歷史銷售數據預測下一季度的銷售額？”，引導學生利用AI工具探索回歸分析或時間序列預測模型，同時幫助學生理解模型邏輯并思考其局限性。在編程教學中，教師通過調整教學策略，將學生單純抄襲AI答案的問題轉化為深度學習的機會。具體而言，教師要求學生不僅獲取代碼結果，還要與AI進行多輪對話。首先，圍繞代碼中的關鍵語法點（如列表推導式）提問其原理；其次，要求AI解釋代碼執行邏輯；最后，拓展相關知識，如從循環結構延伸到函數式編程。通過這種方式，學生不僅能掌握零散的知識點，還能構建系統的知識體系，提升解決實際問題的能力。

（二）做好深度學情分析

嘉興職業技術學院國際經濟與貿易專業的學生在商務數據分析課程中存在顯著的知識結構差異。例如，學生在國際貿易實務和跨境電商實務等專業課程中表現出較強的理解能力，能夠熟練分析貿易流程、解讀跨境電商平臺數據，但在統計學和計算機基礎知識方面存在明顯短板。具體表現為：在統計學方面，約 60% 的學生難以理解線性回歸模型中的最小二乘法原理， 40% 的學生對概率分布（如正態分布）的概念模糊；在計算機方面，超過 70% 的學生存在顯著的知識短板，具體表現為缺乏基礎的編程能力，例如無法獨立完成Python環境下的數據清洗任務，以及對常用數據分析庫的操作方法掌握不足。這種知識結構的失衡導致學生在面對數據模型（如時間序列分析模型）和統計公式（如假設檢驗中的p值計算）時感到困難，亟需AI工具提供實時輔導。基于學情分析，教師使用AI為每個學生設計個性化的學習路徑，提供適合其學習水平的學習資源。

（三）重構教學內容

在數據收集階段，教師利用AI爬蟲工具抓取多行業的數據，如電商銷售記錄、物流追蹤數據等，使學生接觸到真實的行業數據。同時，AI可以自動清理重復、缺失或異常值數據，并生成標準化的處理方案，幫助學生理解數據預處理的重要性。例如，針對臟數據，AI可以提供Python的pandas代碼示例，如df.dropna（用于刪除缺失值的函數）去除缺失值，df.duplicated（用于檢測重復項的函數）檢測重復項，確保數據質量。

在數據分析方面，教師借助AI幫助學生從基礎語法入門，同時結合實際應用場景，提升學生的實踐能力。例如，學生在使用Python進行數據分析時，AI可以幫助學生解析常見錯誤，如IndexError（索引錯誤）或KeyError（鍵錯誤），并指導學生如何修正代碼。對于復雜的代碼邏輯，AI能夠將其分步拆解，逐步解釋每一部分的功能，從而提高學生的理解能力。此外，AI可結合實際案例，指導學生完成高級任務。例如，在分析電商用戶行為時，AI可以引導學生使用scikit-learn實現K-means聚類算法（基于距離的聚類算法），并解釋聚類結果的商業意義，例如如何根據用戶消費行為劃分用戶群體，從而為精準營銷提供數據支持。

在數據可視化教學中，教師借助AI指導學生根據數據類型選擇合適的圖表類型。例如，AI指導學生使用柱狀圖對比不同產品的銷量差異，利用折線圖展示銷售趨勢的變化。此外，AI還能夠優化可視化效果，例如，AI可通過智能推薦顏色搭配方案，或者提供Matplotlib（Python可視化庫）的代碼示例，幫助學生快速生成具有專業水準的數據可視化圖表。

（四）更新教學工具

在AI軟件資源方面，教師針對不同學習場景選擇了特定工具。例如，在Python數據分析教學中，教師引人DeepSeek工具構建智能編程輔助系統。當學生使用pandas庫進行數據清洗時，系統可自動生成數據去重、缺失值填補、異常值檢測等場景的代碼模板，并通過交互式界面實時解析學生的代碼錯誤。針對DataFrame（二維數據結構）合并時的索引沖突問題，工具不僅提示“請檢查concat（連接序列）函數的axis（數組維度）參數設置”，還能推薦優化后的代碼結構。

文心一言與Kimi（基米）智能助手的協同應用，重構了分析報告生成范式。在“跨境電商市場趨勢分析”項目中，學生上傳清洗后的交易數據后，AI工具首先自動生成包含市場規模、競爭格局、消費者行為的三維分析框架，繼而通過自然語言處理技術將數據結論轉化為商業洞察。例如，針對嘉興保稅區進口商品品類數據，AI不僅生成了“美妝個護類自同比增長 37% ”的描述性結論，還關聯了海關稅收政策變化的內容，提出“建議布局跨境美妝供應鏈”的決策建議。

（五）優化分層分類針對性教學

在分層分類針對性教學過程中，教師將學生大致分為三類：一是知識扎實、思維強的學生，能獨立作答，僅用AI校對答案；二是部分知識掌握的學生，需借助AI提示領會要義；三是完全不懂、盲目復制AI答案的學生。針對不同類型的學生，教師采取不同策略引導其合理使用AI，如表1所示。

四、總結與展望

本研究以嘉興職業技術學院商務數據分析課程為例，探索AI輔助教學的實施路徑。通過將AI融人教學各環節，教師從知識傳授者轉變為學習引導者，幫助學生掌握數據處理與分析技能。實踐表明，AI輔助教學顯著提升了學生的數據分析能力與批判性思維。未來，AI在教育中的應用將更加智能化、個性化，為職業教育的高質量發展注入新動力。

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基金項目：浙江省教育廳“十四五”教學改革課題“高職院校國際經濟與貿易專業數字化轉型路徑研究”，項目編號：JG20240354。

（作者單位：嘉興職業技術學院）