人工智能賦能高職院校管理學教材優化與數字化轉型研究

摘要：伴隨著人工智能技術在教育領域的滲透，高職院校的管理學教材優化升級和進行數字化轉型已經成為必然的趨勢，如何進行教材的數字化轉型也成為當前教育創新方面的重要課題之一。傳統的管理學教材在教學方法的應用、教學內容的更新和教材與產業需求之間有機貫通等方面存在不足，無法適應新時代對現代管理人才素養的要求。人工智能技術在教育領域的應用不僅能有力推動教材的動態優化，還為設計個性化的教學模式，改善教學效率和學生學習體驗創造了技術條件。本文在分析現階段高職院校管理學教材現狀和存在的局限的基礎之上，探討人工智能與管理學教材融合的內在邏輯，闡述人工智能如何賦能管理學課程體系改革，并進一步探討人工智能技術驅動下管理學教材數字化轉策略與實施保障。

關鍵詞：人工智能；高職院校；管理學；教材優化；數字化轉型

中圖分類號：F27"""""" 文獻標識碼：A""""" doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.18.029

1 高職院校管理學教材現狀

1.1 教材內容更新相對滯后

傳統的教材通常需要經過編寫過程、審核出版等多個環節，出版周期往往在2年時間左右，導致教材出版后，其內容已相對滯后于行業的發展。同時教材編寫過程中多以理論知識為主，缺乏行業數據的支撐，基于大數據分析和市場研究的行業前沿動態的相關數據內容較少，造成學生無法將管理理論與當前的管理現實客觀環境有機結合，影響了學生的實際應用能力。

1.2 學習形式單一，缺乏有效互動。

傳統的管理學教材仍然以文字敘述、案例分析和習題練習相結合的線性編排方式呈現，學習形式主要是單一的文本式學習，缺乏視頻、動畫、場景等新數字媒體內容，這種線性結構的編排方式，使得教師的教和學生的學都按照固定的章節順序進行，缺乏互動式探索，教師也無法實時掌握基于個體差異性的學生學習效果。

1.3 教材內容千篇一律，缺乏個性化設計

在實際教學過程中，學生的個性是千差萬別的。尤其是高職院校的學生背景更加呈現出多樣化。而傳統的管理學教材多采用一刀切的編寫方式，未能在教學內容的編排和教學環節的設計當中考慮學生個體差異性。教材按照固化的學習路徑，缺乏自適應的調整，教學內容按照統一邏輯編排，為不同學生設定的是相同的教學順序和學習進度，缺乏靈活的自我調整和適應空間。同時有限的教學資源，使得教師和學生都缺少個性化的選擇[1]。

2 人工智能與管理學教育的融合邏輯

科教融匯，智慧賦能。人工智能技術的應用促使管理學學科向數據驅動和人機協同的新范式轉型，對人工智能與管理學教育的融合邏輯可以從認知、方法和內容等3個維度進行闡釋。

在認知維度融合方面，要體現出管理學教育從傳統的人本主義思維向基于數據驅動的新思維轉變。人工智能為學生理解管理理論的復雜性提供了更加直觀而又生動的手段，能夠提升學生對管理現象的認知，對抽象管理概念的理解。同時，在學習過程中也培養了學生的數據思維和算法素養，讓學生成為能夠在復雜環境中具備分析和判斷能力，綜合素較高的管理者。

在方法維度融合方面，人工智能賦能的管理學教育，將構建全新的教學模式、教學方法與智能問答。自適應學習平臺、元宇宙場景構建等技術應用于管理學教育，突破傳統課堂教學方面的時間和空間的制約，為學生打造個性化的學習條件，也使管理學中傳統的定性分析研究，轉變為基于大數據和機器學習的智慧型研究方法。

在內容維度融合方面，相比傳統的管理學教學體系，人工智能的應用將塑造全新的教學體系。數據治理、人工智能倫理、數據素養等新型的主題可以納入管理學教學的范疇，使得高職院校的管理學教學與智能型管理型人才的培養更加匹配。

3 人工智能賦能管理學課程體系改革

3.1 理論基礎：經典管理思想理論的傳承

經典管理理論是管理學重要的基礎知識，為企業管理提供了具有普適性的組織、控制、決策等方面的原則。因此，管理學教材改革既要繼承傳統經典理論的核心精髓，保留傳統經典理論的教學內容，同時對其進行人工智能時代的適應性拓展。以部分管理理論為例，可以按照如下思路進行拓展。

3.2 技術拓展：智能輔助教學平臺構建

3.2.1 打造智能工具鏈應用技術教學平臺

管理學教學需要配套智能工具鏈應用技術教學平臺，在平臺集成生成式人工智能和流程自動化等相關的智能產品。如可以接入RPA流程自動化機器人，培養學生對管理流程的優化能力；可以采用DeepSeek等生成式人工智能工具分析企業市場、撰寫商業報告；集成Tableau進行商業數據分析，培養學生數據驅動決策能力。通過智能工具鏈教學平臺的輔助，培養學生智能化管理工具的應用能力。

3.2.2 構建元宇宙教學場景

作為沉浸式共享虛擬世界的教育元宇宙，拓展教育的全新視野，其沉浸式、去中心化的特征有助于學生創新能力的培養[2]。元宇宙教學是一種基于人工智能技術大數據等手段融合了現實世界和虛擬世界的全新教學模式[3]。人工智能時代的管理學實踐教學已經具備高度數字化的特征。因此，在管理學教材中要結合元宇宙虛擬現實和數字孿生技術構建沉浸式的教學場景。例如可以在虛擬化的企業經營環境中讓學生扮演不同的管理者角色，學習數據驅動下的企業管理決策。

4 人工智能賦能管理學教材優化與數字化轉型策略

4.1 夯基固本：重構管理經典理論體系

4.1.1 傳統管理職能更新

管理學教材基礎部分應保留經典管理理論的同時，結合人工智能技術重新定義管理的主要職能。在計劃職能中可以加入人工智能預測分析，讓學生掌握利用大數據來進行市場分析，并使用機器學習優化算法進行預測；在組織職能中拓展人工智能驅動的組織結構優化；在領導職能中增加人工智能對員工情緒的分析和個性化的激勵；在控制職能中增加智能績效分析。

4.1.2 建立數據驅動的管理思維

當前，數據要素已經成為重要的生產要求，它與傳統生產要素相結合，催生了企業數據驅動型的生產方式[4]。在企業面臨日益復雜的競爭環境時，需要借助大數據靈敏的感知外部競爭環境的變化[5]，企業決策更加依賴于全面而又精準的數據支撐。因此管理學教材應增加數據分析模塊，引導學生養成數據驅動的管理決策意識，增加數據可視化相關工具的應用，教會學生運用數據可視化工具進行組織管理和戰略規劃。

4.2 進階優化：強調智能決策能力培育

4.2.1 嵌入智能模型，增強管理決策科學性

傳統管理學教材體系中，決策部分主要基于人類的認知框架提出的有限理性模型、滿意決策標準等形成教學內容。進階的數字化教材應引入智能決策模型，結合人工智能算法優勢，在經典決策理論基礎之上，融入基于機器學習和深度探索的優化決策模型，通過教學讓學生掌握基于智能算法的輔助決策。

4.2.2 智能激勵機制，提升組織運行績效

傳統管理學教材模塊中，激勵機制的構建主要依賴于薪酬體系和績效考核，人工智能的應用可以幫助企業對員工行為數據進行分析，制定更加精準的個性化激勵方案，提升員工的工作積極性和對組織的歸屬感與忠誠度。

4.2.3 智能化領導的發展，優化管理者領導能力。

領導職能是管理學的重要組成部分，通過人工智能技術輔助管理者優化決策，改善管理者領導風格，分析管理者溝通模式，可以持續優化領導溝通策略，進而提升組織績效。

4.2.4 構建智能控制系統，優化組織管理

管理學中控制職能十分重要，建立完善的控制機制可以有效實現企業降本增效的目的。人工智能的應用可以進一步提高管理控制的精準度，并通過實時動態的數據分析對控制成效進行監控與反饋，防范企業經營過程中的風險，提升企業的治理水平。

4.3 創新探索：人工智能賦能管理創新

4.3.1 引導學生思考人工智能如何賦能管理創新

在管理學教材人工智能相關技術模塊設置上，應增加學生思考互動環節，介紹人工智能前沿技術，引導學生思考如何使用人工智能推動管理創新。

4.3.2 鼓勵學生參與人工智能管理創新項目

管理學教材要增加人工智能創新項目案例，引導學生利用人工智能技術進行管理創新。在內容的設置上，可以讓學生以參與式的方式設計基于人工智能的智能辦公系統，組織學生開展諸如“人工智能+商業模式創新”競賽等，在人工智能環境下，為學生創造企業管理實踐演練的機會。

5 人工智能賦能管理學教材優化與數字化轉型實施保障

管理學教材的數字化轉型既要有內在的重構邏輯與路徑，還需要在政策支持、師資力量建設、基礎設施完善等方面提供有力保障。

5.1 加強政策支持力度

5.1.1 推動“人工智能+管理學教育”的行動計劃

為更好地推動人工智能時代的管理學教育轉型，學校可以制定“人工智能+管理學教育”的行動計劃，或形成適用于多課程通用的人工智能賦能課程實施方案，制定出人工智能技術在管理學教學應用的量化指標，確定管理學教材中人工智能應用的預期目標，使管理學教材能兼顧理論的深度與實踐的導向，能夠實時動態更新，與人工智能技術的發展與時俱進、同步發展。

5.1.2 建立院校人工智能教育資源認證與共享中心

為了保證人工智能技術在管理學教學過程中的使用，學校層面應該建立人工智能教育資源認證與共享中心，對于人工智能技術在教材中的應用進行規范，提出指導性意見和使用標準，尤其是對生成式人工智能的內容進行倫理性審查，確保內容的真實性和可用性。要制定人工智能工具在教學應用中的審核流程，確保管理學教材中的人工智能技術的拓展內容符合教育倫理和人才培養要求。

5.2 提升師資能力水平

5.2.1 “管理學+人工智能”雙師資配備

在人工智能時代，管理學教材不僅要對教學內容進行升級，也需要對教學方式進行變革。因此，學校需要為管理學教學配備復合型的師資隊伍。可以施行管理學師資與人工智能師資雙配置的模式，開展管理學師資與企業人工智能工程師聯合授課，共同開發基于人工智能技術的管理學教材。將企業的前沿技術動態及時補充到教材內容當中，由企業提供實踐數據，使管理學教材既有理論的深度也有企業管理實踐的適配度。

5.2.2 教師數字化素養專項能力提升

為了保證承擔管理學教學的師資能夠熟練應用人工智能技術，需要對師資進行數字化素養專項能力提升，加強對師資的數字化能力培訓。可以圍繞如何高效利用人工智能進行數據的提取分析，學生學習行為的數據挖掘，企業管理決策的自動化模型等方面來設置培訓內容。每年常態化對管理學教師進行相關培訓，使教師在人工智能驅動的教學環境中具備較好的動態能力和適應能力，能夠持續對管理學教材進行完善優化。

5.3 完善基礎設施建設

5.3.1 智能實訓教學基地建設

為了確保人工智能技術在管理學教材中充分應用，需要建設智能化的實訓教學設施，為管理學教學提供基于人工智能技術的實踐平臺，使學生將理論知識的學習與實踐訓練相結合，幫助學生提升人工智能素養。也可以為管理學教學配套商業大數據分析平臺，引入虛擬仿真系統，推動管理學教學從傳統的文本式學習向實踐性互動式的學習方式轉變。

5.3.2 推動跨校的資源共享機制建立

為了最大化發揮管理學教材的教學價值，可以建立基于區塊鏈技術的跨校區資源共享聯盟，實現管理學教學資源的共建共享、互通互認。不同的學校在資源建設當中應各有側重，通過共享來降低建設成本，提升資源利用效率，共同推進管理學教材的數字化建轉型。

主要參考文獻

[1]張立群.人工智能賦能高等教育教學改革的中國范式構建[J].中國高等教育，2024，（24）：913.

[2]吳宇豪.教育元宇宙賦能中小學科學教育的內涵、困境與優化[J].教育科學論壇，2025，（01）：2933.

[3]郭江浩，許晏萌，薛昭銘，等.面向教育數字化：元宇宙體育教學的功能場景與發展路向[J].體育與科學，2025，46（01）：6271.

[4]楊蕙馨，齊超，馮文娜.“兩業”融合背景下大數據何以驅動產品與服務質量雙提升：海爾案例[J].宏觀質量研究，2024，12（05）：102115.

[5]宋新平，王笑，李明星，等.大數據驅動企業競爭情報感知能力的形成機理——基于華為公司的案例研究[J].情報科學，2024，42（08）：154163.