新商科背景下統(tǒng)計學(xué)特色專業(yè)建設(shè)實踐探索

中圖分類號：G640 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2025）26-0097-（

Abstract：Thisstudyaddressestheneedsforcultivatingarificialintellgence（AI）literacyamongstudentsoftestatistics disciplinewithinthecontextofNew BusinessEducation.DrawinguponMcCleland'scompetencymodelandthe SCONUL informationliteracymodel，weconstructamulti-levelcompetencyframeworkcomprisingtheAIknowledge，skillapplication evaluatio，innovationextension，andmotivation layers，anddevelopacorrspondingelement-mappngsystem.Buildingonthis foundation，we propose a \"Data Elements × \"integrated cultivation model that， through interdisciplinary curriculum design，casebasedinstruction，andcompeition-orintedasessment，establishesanindustryeducation-researchcollaborativeinovation ecosystem.ThisresearchoferssystematictheoreticalsupportandpracticalpathwaysforAIliteracyassessmentandpedagogical reform in university-level statistics programs.

Keywords：newbusinesseducation；AI literacy；specializedprogramdevelopment;informationliteracymodel；competency model

當(dāng)前，我國正積極推進\"四新\"建設(shè)，其中，商科教育作為新文科建設(shè)的重要組成部分，正迎來新的發(fā)展機遇。為促進傳統(tǒng)商科教育的轉(zhuǎn)型升級，高等教育界提出了新商科這一新概念。新商科指的是通過多學(xué)科的重組與交叉，將新理念、新內(nèi)容以及新模式融入到商科教育體系中，體現(xiàn)新時代精神與新技術(shù)推動專業(yè)知識革新的教育模式創(chuàng)新，旨在推動商科教育更好地適應(yīng)時代發(fā)展需求。

聯(lián)合國教科文組織教育助理總干事斯蒂凡妮亞·賈尼尼在2021年人工智能與教育國際論壇開幕致辭中指出，人工智能素養(yǎng)已成為現(xiàn)代公民的必備核心能力。作為新商科理念下的培養(yǎng)對象，新商科學(xué)生不僅要系統(tǒng)掌握經(jīng)濟學(xué)、管理學(xué)、市場營銷學(xué)等傳統(tǒng)商科理論基礎(chǔ)，更要主動吸納并整合大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術(shù)領(lǐng)域的知識體系。

隨著經(jīng)濟社會發(fā)展與大數(shù)據(jù)時代的到來，統(tǒng)計學(xué)科的重要性日益凸顯，2018年教育部制定《統(tǒng)計學(xué)類專業(yè)本科教學(xué)質(zhì)量國家標準》，明確以培養(yǎng)德才兼?zhèn)涞母咚刭|(zhì)統(tǒng)計人才為總目標，并按規(guī)范性、多樣性、動態(tài)性原則構(gòu)建人才培養(yǎng)體系，該標準成為專業(yè)建設(shè)與質(zhì)量評估的基本依據(jù)。本文應(yīng)用能力素養(yǎng)模型與SCONUL模型，構(gòu)建適用于新商科統(tǒng)計學(xué)生的人工智能素養(yǎng)能力體系，對統(tǒng)計學(xué)生的人工智能素養(yǎng)能力進行評價。聚焦“數(shù)據(jù)要素 × ”融合路徑，在實踐中探索多元協(xié)同機制，包括搭建協(xié)同育人平臺、共享教學(xué)資源、構(gòu)建學(xué)科交叉課程體系，形成兼具技術(shù)賦能與產(chǎn)出導(dǎo)向的創(chuàng)新培養(yǎng)體系，為科教興省戰(zhàn)略實施提供統(tǒng)計學(xué)科人才支撐。

一 文獻綜述

（一）人工智能素養(yǎng)研究

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為革命性技術(shù)，正深刻改變著日常生活與工作模式。前人主要從研究對象與研究視角兩個維度來研究，從研究對象看，Konishi將其界定為應(yīng)對未來科技變革的核心能力。隨著ChatGPT-3.5等生成式人工智能工具的問世，這類技術(shù)的全球用戶規(guī)模呈爆發(fā)式增長，如何提升個體在智能時代的適應(yīng)能力與創(chuàng)新潛力，成為公眾素養(yǎng)研究領(lǐng)域的新議題，相關(guān)研究由此成為學(xué)術(shù)熱點。從研究視角看，Kit等基于30篇主題相關(guān)的期刊與會議論文，從認知理解、應(yīng)用實踐、評估創(chuàng)造及倫理規(guī)范四個維度，對“人工智能素養(yǎng)\"這一新興概念展開探索性綜述。Lorena等[學(xué)者以探究AI素養(yǎng)融入全球K12教育路徑為目標，通過系統(tǒng)綜述方法對相關(guān)文獻進行檢索分析。Carl等則針對高等教育與成人教育場景中的AI素養(yǎng)研究，梳理了研究主題、素養(yǎng)結(jié)構(gòu)、教育專業(yè)學(xué)科及課程內(nèi)容等核心要素。

在人工智能浪潮的加速推動下，教育領(lǐng)域成為受其影響最為顯著的行業(yè)之一[2]。相關(guān)研究主要圍繞兩個維度展開，一是在實踐層面，Helen等[3研究者面向青少年群體，開發(fā)了涵蓋人工智能基本概念與倫理準則的系列課程與講座，為人工智能素養(yǎng)的培育提供了實踐樣本；二是在理論層面，Kit等[4學(xué)者系統(tǒng)梳理了人工智能素養(yǎng)的概念內(nèi)涵、教學(xué)實施路徑及相應(yīng)的倫理規(guī)范。

（二） 新商科的概念

商科涵蓋范圍較廣，在中國通常以經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)為核心，商科專業(yè)大體等同于經(jīng)濟管理類[。為推動傳統(tǒng)商科教育的轉(zhuǎn)型升級，近年來高等教育界提出了新商科這一全新理念。2019年3月，教育部高等學(xué)校工商管理類專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)委員會在上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué)召開了2019年度第一次會議，就新商科的定義、內(nèi)涵及實踐路徑進行了深人研討，并就商科教育的未來走向與人才需求展開了廣泛討論。

新商科，是相對于傳統(tǒng)商科而言的，旨在突破傳統(tǒng)商科的框架，培養(yǎng)適應(yīng)新時代需求的復(fù)合型、創(chuàng)新型商業(yè)人才，其核心是通過跨學(xué)科融合、技術(shù)賦能和實踐導(dǎo)向，解決數(shù)字化、智能化時代商業(yè)環(huán)境中的復(fù)雜問題。

（三）新商科背景下培養(yǎng)統(tǒng)計學(xué)科學(xué)生人工智能素養(yǎng)的重要性

2022年11月30日，ChatGPT（ChatGenerativePre-trainedTransformer）正式發(fā)布，上線五日內(nèi)注冊用戶便突破一百萬，在社交媒體上迅速掀起熱潮。新商科統(tǒng)計學(xué)生需要具有處理大數(shù)據(jù)的能力，學(xué)習(xí)人工智能可顯著增強自身數(shù)據(jù)分析與建模能力，掌握機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)，提升商業(yè)預(yù)測與決策效率[8。AI工具能輔助處理復(fù)雜統(tǒng)計問題，挖掘數(shù)據(jù)深層價值，推動統(tǒng)計方法與商業(yè)場景深度融合。同時，順應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢，培養(yǎng)跨學(xué)科思維，增強就業(yè)競爭力，成為兼具統(tǒng)計素養(yǎng)與AI應(yīng)用能力的復(fù)合型人才，更好滿足新商科對數(shù)據(jù)驅(qū)動決策人才的需求[1]。

二 研究內(nèi)容

（一）現(xiàn)有教學(xué)模式及改革目標

傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)課程體系以標準化數(shù)據(jù)為對象，聚焦數(shù)理統(tǒng)計與理論分析，課程設(shè)置集中于概率論、數(shù)理統(tǒng)計、計量經(jīng)濟學(xué)等理論型科目，已難以適應(yīng)新商科對大數(shù)據(jù)分析能力的需求。面對新商科發(fā)展需求，本文聚焦課程體系優(yōu)化與教學(xué)資源升級兩方面推進改革。

在課程體系優(yōu)化方面，高校需要增設(shè)與人工智能（AI）相關(guān)的課程，例如Python語言編程、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、大語言模型等技術(shù)類課程，同時融入商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)字經(jīng)濟等交叉領(lǐng)域內(nèi)容。

在教學(xué)資源升級方面，高校可以開發(fā)聚焦互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析、社會熱點問題的案例庫，同時依托校企合作搭建實踐平臺，引入真實商業(yè)數(shù)據(jù)開展項目化教學(xué)

（二） 擬解決的問題

為實現(xiàn)新商科教育理念下統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，必須識別并聚焦目前人才培養(yǎng)體系中亟待解決的核心問題。首先，現(xiàn)有統(tǒng)計學(xué)人才培養(yǎng)體系中缺乏以學(xué)生為中心、以大數(shù)據(jù)分析能力為導(dǎo)向的培養(yǎng)目標與畢業(yè)要求，課程體系與師資建設(shè)尚未形成統(tǒng)一標準，急需構(gòu)建符合新商科教育理念的專業(yè)認證體系。其次，當(dāng)前統(tǒng)計學(xué)專業(yè)培養(yǎng)方案與國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及行業(yè)實際需求銜接不夠緊密，存在學(xué)科交叉融合程度不足、基礎(chǔ)與應(yīng)用脫節(jié)的問題，亟需完善統(tǒng)計、經(jīng)濟與信息技術(shù)融合的交叉培養(yǎng)方案。最后，傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)專業(yè)師資隊伍學(xué)科背景較為單一，信息技術(shù)與數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)能力不足，亟需打造具備經(jīng)濟、統(tǒng)計、計算機等多領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)的高水平師資團隊，突破跨學(xué)科培養(yǎng)的瓶頸。

三方法

（一） 理論基礎(chǔ)：能力素質(zhì)模型與SCONUL信息素養(yǎng)模型

能力素質(zhì)模型由DavidMcClelland于1973年提出，旨在界定特定任務(wù)角色所需的能力集合。針對新商科統(tǒng)計學(xué)人才培養(yǎng)，其核心價值在于構(gòu)建人工智能素養(yǎng)的能力框架。在核心能力定位上，培養(yǎng)統(tǒng)計學(xué)生理解數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)的價值，掌握運用人工智能算法挖掘消費偏好、市場趨勢等商業(yè)信息的能力，探索數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式創(chuàng)新。

在模型應(yīng)用邏輯上，以能力素質(zhì)模型的層次結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，拆解人工智能素養(yǎng)的關(guān)鍵維度，形成涵蓋“數(shù)據(jù)資產(chǎn)認知-算法工具應(yīng)用-商業(yè)場景創(chuàng)新”的能力體系，支撐統(tǒng)計學(xué)生應(yīng)對人工智能時代的復(fù)雜挑戰(zhàn)。

（二）新商科統(tǒng)計學(xué)生人工智能素養(yǎng)能力層次模型構(gòu)建

McClelland能力素質(zhì)模型的五層結(jié)構(gòu)在新商科人工智能素養(yǎng)培養(yǎng)中形成對應(yīng)映射關(guān)系。

知識層 ?AI 知識層：作為基礎(chǔ)層次，涵蓋人工智能基礎(chǔ)理論、數(shù)據(jù)科學(xué)原理、商業(yè)分析方法論等，為技術(shù)應(yīng)用與問題解決奠定認知基礎(chǔ)。

技能層 $$ 技能應(yīng)用層：聚焦算法操作、數(shù)據(jù)處理、工具使用等實操能力，實現(xiàn)知識向商業(yè)場景的轉(zhuǎn)化

自我概念層 $$ 分析評估層：涉及數(shù)據(jù)價值觀、跨學(xué)科身份認同，培養(yǎng)對AI技術(shù)商業(yè)價值的系統(tǒng)性評估能力。

特質(zhì)層 $$ 創(chuàng)新拓展層：對應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的思維模式、批判性思考與跨界協(xié)作特質(zhì)，驅(qū)動學(xué)生在商業(yè)場景中突破常規(guī)、探索技術(shù)應(yīng)用新路徑。

動機層 $$ 內(nèi)在動力：作為最深層驅(qū)動，激發(fā)統(tǒng)計學(xué)生對數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值的持續(xù)探索意愿，貫穿知識學(xué)習(xí)、技能實踐到創(chuàng)新應(yīng)用的全流程。

基于上述映射，構(gòu)建包含AI知識層、技能應(yīng)用層、分析評估層和創(chuàng)新拓展層四大顯性維度及動機層隱性驅(qū)動的新商科統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人工智能素養(yǎng)能力層次模型，如圖1所示。

圖1新商科統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人工智能素養(yǎng)能力層次框架

1）AI知識層是新商科統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人工智能素養(yǎng)模 型的基礎(chǔ)層次，它反映新商科統(tǒng)計學(xué)生對人工智能知 識獲取、理解和管理的能力，是新商科統(tǒng)計學(xué)生人工智 能素養(yǎng)培養(yǎng)的基礎(chǔ)。

2）AI技能層主要涉及新商科統(tǒng)計學(xué)生能夠熟練操作或執(zhí)行的一系列具體行為和能力，使新商科統(tǒng)計學(xué)生能夠有效地收集和整理商業(yè)數(shù)據(jù)。

3）AI特質(zhì)層指基于某思維方式的行為特征，它與 人工智能素養(yǎng)模型的創(chuàng)新拓展層有很好的映射關(guān)系。 它能夠促使新商科統(tǒng)計學(xué)生從人工智能的獨特視角思 考商業(yè)問題，鼓勵新商科統(tǒng)計學(xué)生探索人工智能在新 興商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可能性，從而將人工智能的前沿理 念引入傳統(tǒng)商業(yè)。

4）AI自我概念層涉及個體對自己的認知、價值觀和身份認同，它會培養(yǎng)新商科統(tǒng)計學(xué)生的系統(tǒng)思維和計算思維。

5）AI動機層是能力素質(zhì)模型的最深層次，它涉及個體行為的內(nèi)在驅(qū)動力，可以看作是貫穿新商科統(tǒng)計學(xué)生人工智能素養(yǎng)各個層次的內(nèi)在動力。

（三）新商科統(tǒng)計學(xué)生人工智能素養(yǎng)能力要素體系構(gòu)建

對于新商科統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的學(xué)生而言，積極提升人工智能素養(yǎng)是更好適應(yīng)社會發(fā)展趨勢、應(yīng)對各類挑戰(zhàn)、把握時代機遇，并滿足新時代對新商科統(tǒng)計人才要求的關(guān)鍵。人工智能素養(yǎng)與信息素養(yǎng)存在緊密關(guān)聯(lián)，二者的能力要素間形成映射關(guān)系20。作為信息素養(yǎng)領(lǐng)域的經(jīng)典框架，SCONUL模型系統(tǒng)界定了信息素養(yǎng)能力的范疇與內(nèi)涵2。基于此，研究以SCONUL模型為基礎(chǔ)，研究新商科統(tǒng)計學(xué)生人工智能素養(yǎng)的能力構(gòu)成要素。結(jié)合人工智能素養(yǎng)的應(yīng)用場景，形成SCONUL模型與AI素養(yǎng)能力要素映射表，見表1。

表1SCONUL模型與AI素養(yǎng)能力要素映射

（四）數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式探索

將人工智能和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與各種應(yīng)用場景進行有效融合，著力提升統(tǒng)計學(xué)專業(yè)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)能力，助推科教興省戰(zhàn)略的實施。將機器學(xué)習(xí)、人工智能及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)自然地納入高等教育全過程，構(gòu)建“數(shù)據(jù)要素 × ”的數(shù)據(jù)智能創(chuàng)新型人才培養(yǎng)模式。

首先，打破學(xué)科及專業(yè)壁壘。開設(shè)機器學(xué)習(xí)與商業(yè)預(yù)測等交叉課程，結(jié)合真實商業(yè)數(shù)據(jù)實現(xiàn)技術(shù)與理論融合應(yīng)用。其次，貫通學(xué)賽能力。將商業(yè)洞察、數(shù)據(jù)建模等競賽核心能力融人課程目標，開發(fā)賽題案例庫，推動“以賽促學(xué)、以學(xué)強賽”。最后，構(gòu)建協(xié)同生態(tài)。聯(lián)動政產(chǎn)學(xué)研用多方主體，建立競賽成果轉(zhuǎn)化通道，形成一個長效的價值共創(chuàng)機制。

四 結(jié)束語

人工智能時代已然到來，人工智能素養(yǎng)的培育已是時代變革、學(xué)科創(chuàng)新和自我提升的迫切需要。本研究所構(gòu)建的有關(guān)統(tǒng)計學(xué)科評價指標體系及工具，可以為普通高等院校統(tǒng)計學(xué)專業(yè)本科生如何把人工智能素養(yǎng)融入教育教學(xué)提供一套具體的評價標準和工具，也為后續(xù)人工智能素養(yǎng)評價的深人研究提供了參考和借鑒。

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