□鲁晓勇

高职本科管理类专业课程包括管理学、项目管理、生产运作管理、市场营销管理、物流管理、酒店管理等。这些课程的课堂教学有着不同于其他课程的显著特点。人工智能是一种以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，将人工智能引入管理类课程的课堂是数字化智慧教学系统的再升级，也是新技术融入教学的必然路径。当前，人工智能功能强大，对传统教学形成了挑战，但目前尚无法代替人类教师。人工智能引入管理课堂的原则应是在避免AI缺点的基础上与高职本科管理专业课堂特点进行融合，以保证教学的专业化与人才培养质量。

高职本科管理类课堂教学的独特性

高职本科教育既不同于普通本科教育，也不同于传统的高职专科教育，它在培养层次、培养目标、课程设置和教学模式上具有鲜明的特色。管理类专业作为高职本科教育的重要组成部分，其课堂教学也呈现出独特的特征。

一、教学目标的独特性

高职本科教育的目标是培养“高素质技术技能型人才”，也就是培养学生的职业能力、实践能力和创新能力。基于此，高职本科管理类课堂教学的目标具有以下独特性：

职业导向。与普通本科教育相比，高职本科管理类课程更加注重职业能力的培养。

注重创新。现代企业，创新是其竞争力最重要的来源，如苹果手机打败摩托罗拉依靠的就是创新的结果，因此创新能力是高职管理类专业必须具备的专业技能。

突出实践。商科专业理论相较于理工科专业更具社会性、通俗性、经验性与面授性，强调“学以致用”，教学目标往往与行业需求紧密结合。管理学、生产管理、市场营销、物流管理、酒店管理等课程更强调理论联系实际、强调师徒之间的耳染目濡。

注重深度理解。在日常企业管理或商务沟通中，深度理解力是对对方语言文字经过逻辑推理与判断后形成的字面之后潜在意思意图的识别能力。深度理解能使商务活动迅速进入正题、能判读对方心理活动与承受力。

注重因材施教。基层管理需要因地制宜、因人制宜，学习同样不能忽视学生的个人能力条件。因材施教就是根据不同类学生施加不同深度不同广度的教育方法，以使顶尖人才得以能力而突出，以及使落后同学不因天赋的差别而落伍。

二、教学内容的独特性

高职本科管理类课程的内容设置与普通本科相比，更加注重行业适应性，具体表现在以下几个方面：

课程内容与行业标准对接。高职本科管理类课程通常与企业合作开发，教学内容紧跟行业发展趋势。例如，《供应链管理》课程可能引入最新的物流技术（如智能仓储、区块链溯源等），确保学生所学知识符合企业实际需求。

案例教学与真实项目结合。高职本科管理类课程较少采用纯理论讲授，而是大量引入企业真实案例或模拟项目。例如，《市场营销》课程可能要求学生为一个真实企业制定营销方案，而非仅学习书本上的4P理论。

跨学科融合。高职本科管理类专业解决问题必须用到管理、财务、人力、物流、生产、项目、统计、心理甚至哲学等专业的知识，因此高职本科管理类课程常常与其他学科交叉融合。例如，《创业管理》课程可能涉及财务、法律、市场等多个领域的知识，以培养学生的综合管理能力。

三、课堂教学方法的独特性

由于高职本科学生的特点和管理类学科的实践性要求，其教学方法与普通本科教育存在显著差异：

项目驱动教学。高职本科管理类课程常采用项目式学习，让学生在完成真实或模拟项目的过程中掌握知识与技能。例如，在《企业管理实务》课程中，学生可能需要分组创办一家虚拟公司，并完成从市场调研到运营管理的全过程。

情境模拟与角色扮演。管理类课程强调人际沟通和适时决策，因此情境模拟和角色扮演是常见的课堂教学方法。例如，在《商务谈判》课程中，教师常设计不同商业场景进行模拟谈判练习，以提升实战能力。

重视沟通与交流。在现实商业环境中，面对面沟通交流是各类管理活动最有效的手段，如商务谈判、会议决策、矛盾协调、政策落实等。在课堂上，通过任务驱动的师生交流，教师可以了解学情、了解学生个性，通过交流可以发现学生的思维欠缺、概念偏识、专业空白、理解缺陷，上述因素既是教学的根据又是因材施教的基础。因此，在商科类课堂内沟通交流异常重要。

四、高职本科管理专业学生心理的独特性

学习动机多样化。高职本科学生中，一部分学生希望通过职业本科教育在获得学历的同时快速就业，而另一部分则希望继续深造。因此，教师应结合学生特点采用不同的教学策略，满足不同学生的学习需求。

实践兴趣强于理论兴趣。与普通本科学生相比，高职本科学生往往由于理论课本身就不擅长而对抽象理论兴趣不高，但对动手实践和案例分析更感兴趣。因此，课堂教学需要降低理论深度，增加行动导向和人际导向内容。

职业规划意识强。高职本科学生通常较早受到职业市场影响，较早接触职业规划，因此课堂教学可以结合职业发展方向，如引入行业证书考试内容（如人力资源管理师、物流管理师等），提升学生的职业兴趣和竞争力。

对团队合作特别重视。管理本质是团队协作，管理类职业特别注重团队合作，因此许多管理课程设计会分组进行，每个学生在小组中通过角色分工进行自我表现，以提升人际交往能力与领导能力。

高职本科管理类专业课堂独特性背景下AI的不足

一、因材施教有局限

学生使用AI的学习模式往往是提出问题等待答案。AI虽然可以根据学生的互动制作答案。但AI对该学生的个性、文化基础、理解能力、思维模式、智力水平、专业深度无法全面把握，当同样的问题出自不同的学生时，趋于一致的答案直接导致因材施教成为空谈。

二、缺乏情感交流与人文关怀

人是情感动物，受情感支配。在课堂上，教师可以通过一个眼神、一个动作、发言语速、语气等感知学生的精神与情绪状态，感知学生理解广度与深度，进而采取不同的态度、不同的语言深度、不同的说教方法进行指导、说服，促其理解力与教师的讲课深度相适宜。但AI目前无法实现感情认知。

三、存在技术依赖性与学习障碍

对AI技术的过度依赖可能导致学生在没有AI辅助的情况下难以自主学习，进而失去自学力，如有学生过度依赖计算器，以至于连简单的144平方根都不能一口答出。技术故障或网络一旦出现问题会严重影响教学效果，甚至中断教学过程。

四、缺乏创新性、批判性思维的培养

AI知识的输出是基于已有的数据成果和预设的算法模型，基本思维模型是基于别人发表的都是正确的这一前提，无法实现对现有资料与作者态度的是非判别，更无从培养学生对结果的批判。过度标准化的AI思维模型会限制学生怀疑一切的批判力，进而丧失创新能力。

五、缺乏深度理解

一个问题不同人会有不同的提问方式和语言，但提问者寻求的答案与目的可能是一样的，而AI给出的答案往往会随着问题提法的不同而不同，无法感知句式后隐藏的深层意思，如一语双关、词语异议、语气加重后歧义等。只有人类教师能关注学生这方面的深度理解，而深度理解却是解决问题的关键能力。

应对策略

一、教师角色转变挑战

教师在AI技术背景下，课堂教学中由教师主导改变为教师引导AI辅助学生主导，教师由主讲人变成了引路人，由微观掌握变成了宏观控制，这种角色转变不仅使备课负担加重，还对教师的专业深度与课堂综合管理能力提出了更高要求，如何适应AI辅助下的新教学方式成为教师面对的重大挑战。

二、教师知识水平再提高

教师尤其是老教师面对AI时代的到来，要本着老骥伏枥的精神，在不断的学习中提高自己的AI知识，以尽快掌握AI工具的使用方法和未来趋势，通过不断的研究找到将AI与管理专业知识与技能相结合的教学方法。在不断的课堂实践中总结教学经验，形成新的专业武装，以实现自身知识水平与职业适应力。

三、教师引导批判与创新能力的挑战

在AI条件下，教师需要成为课前学习资源的整合者和课内主题与创新的引领者，这一角色转变对教师提出了更高的知识和技能要求。教师必须具备多学科专业知识，并对多专业知识均达到一定深度才能适应AI教学的要求。但知识储备毕竟只是纸上谈兵，多种专业的复合经验才是教师面对的最大困难。应此，新形势下教师的再教育再提高就成为重中之重，学校应为教师提供“三三制”工作方式，即将三分之一时间课堂教学，三分之一用于自学多专业知识，三分之一用于企业实践。

四、构建良好的课堂教学环境

在AI课堂上加强师生互动，发挥教师课堂指导者与控制者作用，正确制定符合管理专业大纲的课堂学习主题，精准设定符合主题的开放型课堂问题，营造思想包容、过程开放、气氛融洽的问题驱动式课堂氛围，促使学生在运用AI工具进行问题研习时既积极活跃又不偏离主题，最终在教师对学生方案或任务的评价中把握专业方向、实现课堂学习目标。

五、重视创新思维、批判思维与创业精神

管理专业的课堂教学中，教师在方案评价及总结阶段应鼓励学生跳出AI框架，站在反对派的角度，用批判思维去重新审视AI答案，通过多角色、多角度、适合度的综合分析去判定AI答案是否符合现实条件、是否符合现行法律与道德、是否具有创新观念、是否具有实用价值。鼓励学生通过参加各类创业创新大赛等活动，验证AI答案的实际意义，激发学生探索新领域的寻找新方法的冒险创新精神。

六、重视协作与领导力

管理的成功往往依赖于团队的高效协作，在这方面正是AI的短板，教师应取长补短，在课堂教学中，尽可能避免单打独斗的AI应用，通过组建学习团队和监督队内分工等方式引导学生进行项目管理式学习实践，培养学生的团队合作精神和个人领导力，如促使学生组长在学习过程中学会合理分工、学会协调不同意见、学会发挥集体优势，促使组内成员既能发挥个体优势，又不能天马行空各自为战。

七、在教学模式改革中实现创新

以下是体现上述对策的专为职业本科学生设计的《生产运作管理》课程方案，采用"教师引导+AI辅助+双智任务驱动"模式，突出实践性与技术融合：

《生产运作管理》课程设计框架

课程定位

目标：培养智能制造环境下懂技术、会管理的现场运营人才。

特色：机智（AI）与人智（教师）共同驱动课堂任务，贯穿课程全流程。

学时：64课时（理论30+实训34）。

教学矩阵设计

能力维度 传统内容AI增强点 典型任务案例

需求预测 移动平均法Python自动化 电商大促销量预测

预测建模 （含数据清洗）

设施布局 物料流向图使用FlexSim 新能源电池车间布

仿真优化 局重构

质量控制 控制图绘制计算机视觉缺 注塑件质量AI判级

陷检测演示 实验

生产计划 MRP运算APS系统智能 紧急插单情景模拟

排程对比 演练

双智任务驱动实施方案（以模块1为例）

模块1：双智排产挑战赛（8学时）

教师布置任务：处理包含20个约束条件的订单。

学生：学生在预习的基础上分组讨论并课内做出人智（非AI）M方案。

学生AI设计：学生分组运用自己熟悉的AI进行机智A方案的设计。

方案批判：分组交换M方案，各组通过自己的A方案对其他组M方案的进行批判讨论，其中教师引导并鼓励各组结对辩论，以吹毛求疵的思维对对方M方案进行否定，讨论时教师通过阶段性介入引导辩论不偏离课程任务方向并督促各组采纳正确意见。

方案修改：学生各组拿回自己的M方案，根据讨论辩论结果，结合自己的M方案进行再修改，形成第三方案。

各组路演：各组以路演方式汇报自己的第三方案，接受其他组与老师的质疑，教师尤其应重视那些对AI过分依赖或信任的方案，把方案对环境的适用性作为批判标准，鼓励采纳基于学生思维的创新性意见。

交付物：排程甘特图+瓶颈分析报告

混合式教学流程

课前：AI助教发布理论预习包，学生根据预习包进行概念预习。

课中：教师布置任务，分组双驱动实战，教师关键决策点引导批判，学生通过对比决定方案。

课后：系统评分+AI诊断+教师点评。

评价体系

过程性评价（60%）：生产线平衡优化方案（Tecnomatix软件实现度）35分，突发异常应对记录（ChatGPT交互质量）25分。

终结性评价（40%）：在Plant Simulation中完成年度降本任务。

《生产运作管理》双智任务驱动实施要点

教师角色转型：从知识传授者变为“目标引导与场景架构师”，重点设计含有认知冲突的任务情境。

双智方案：人智与机智（AI）双方案对比。

构建批判：避免自己的方案自己批判，营造竞争氛围，即分组对抗。

教师阶段性介入：控制过程偏差，引导批判方向。

差异化设计：鼓励个人创新。

结论

在人工智能背景下管理专业课堂教学面临诸多挑战，但通过加强培训、完善技术设施、创新教学模式、优化教学资源以及构建良好学环境、引领批判与创新等策略，有效应对这些挑战，提升商科类课堂教学质量和效果。

[本文系课题项目：广东工商职业技术大学教改项目。]

（作者单位：广东工商职业技术大学，广东 肇庆526020）