1. 引言
随着人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术的飞速发展，现代管理实践正经历着前所未有的变革[1]-[4]。这种变革不仅会重塑商业模式和组织形态，也对管理人才的培养提出了全新的要求。理解管理在AI时代的复杂性与重要性，可以从以下两个维度展开。
从管理对象与过程的角度来看，管理的复杂性体现在对日益庞杂的系统和海量数据的驾驭。例如，在大型建筑工程项目管理中，AI算法能够优化成百上千项目的调度排期，动态平衡资源分配，并实时预测风险，远超传统方法的效率和精度。在采购管理中，AI可以通过分析历史数据和市场趋势，对成百上千种产品的联合订货进行智能决策，从而显著降低库存与缺货成本。因此，AI技术为解决这些复杂的管理问题提供了前所未有的工具，管理的重要性也体现在如何利用这些工具实现运营效率的极致优化和成本的显著降低。这要求未来的管理者不仅要理解传统的管理理论，更要具备应用AI解决管理问题的能力。
从管理主体与人文关怀的角度来看，管理的复杂性在于其核心始终是与具有复杂情感和多元需求的“人”打交道。即便在AI高度赋能的时代，人的因素依然是组织成功的关键。根据马斯洛需求层次理论，优秀的管理者需要在追求组织绩效的同时，关注员工从生理、安全到归属、尊重乃至自我实现的需求[5]。AI可以辅助进行人力资源分析、优化工作分配，但无法替代管理者给予员工的人文关怀、情感支持和价值引领。此外，AI的介入可能导致新的伦理问题[6]。因此，管理的“艺术性”，如领导力、沟通、同理心和伦理判断，在AI时代显得尤为重要。管理不当，例如过度依赖AI算法决策而忽视个体差异、AI监控引发的隐私焦虑或因技术替代带来的职业不安全感，都可能对员工福祉和组织氛围造成严重影响。
因此，AI时代的管理，其科学性因AI的赋能得到极大提升，而其艺术性则面临新的考验和更高的要求。这使得培养能够驾驭AI工具并深谙管理之道的优秀管理者，成为高校管理类专业在AI时代必须肩负的关键使命，也对现有的课程体系提出了严峻的挑战。本研究旨在探讨面向人工智能的管理类专业课程改革策略，以期为高校培养适应AI时代需求的高素质管理人才提供理论参考与实践路径。
2. 人工智能驱动下管理类专业变革的战略需求与课程挑战
2.1. 人工智能驱动的管理模式变革
现代管理学之父彼得·德鲁克曾言“管理是一门博雅艺术”[7]，精辟地指出了管理兼具科学与艺术的双重属性。如图1所示，AI的介入极大地强化了管理的科学属性，并催生了新的管理模式，例如数据驱动的决策模式、智能化的运营模式、敏捷化与个性化的服务模式以及人机协同的工作模式等。然而，尽管AI在提升管理效率和科学性方面表现卓越，但管理所蕴含的“艺术”属性，如领导魅力、团队激励、危机沟通、伦理判断、文化塑造以及基于直觉和经验的创造性决策等，仍然是AI短期内难以企及的领域。这正是AI无法完全替代高素质管理人才的核心原因，也凸显了人文素养在AI时代的重要性。
Figure 1. Management models reshaped by AI
图1. 人工智能重塑的管理模式
2.2. 人工智能时代对管理人才培养的战略要求
基于上述管理模式的变革，AI时代对管理人才的培养提出了以下两个核心战略要求。
(1) 强化AI素养与跨学科能力。未来的管理者必须具备扎实的AI基础知识和应用能力，能够理解AI技术的核心原理，熟练运用相关技术解决管理实践中的复杂问题。同时，他们需要具备跨学科视野，能够将AI技术与管理学、经济学、心理学等多学科知识融会贯通。
(2) 深化管理实践智慧与人文领导力。在AI日益普及的背景下，管理者的核心竞争力将更多地体现在其“管理艺术”的运用上。这包括卓越的沟通协调能力、团队领导与激励能力、批判性思维与创新能力、商业伦理判断能力等。管理者需要能够在人机协同的环境中，充分发挥人的独特价值，展现卓越的管理实践智慧和人文领导力。
2.3. 现有管理类专业课程体系面临的挑战
根据AI时代对管理人才在AI素养与跨学科整合能力、管理实践智慧与人文领导力方面提出的新要求，传统的管理类专业课程体系显现出明显的滞后性与不适应性，难以有效支撑AI时代高素质管理人才的培养。这些挑战主要体现在以下几个方面。
(1) AI技术理解与应用的基础能力培养薄弱。要理解并应用智能优化算法、机器学习、深度学习等AI技术解决复杂管理问题，要求管理者具备扎实的数学与编程基础。当前多数管理类专业的课程体系普遍对这些底层技术基础的重视程度不足，相关课程设置欠缺或深度不够。这直接导致学生在AI核心原理的理解上存在障碍，难以建立起支撑后续AI技术应用的知识框架，其AI素养的系统性培养因此受阻。
(2) AI与管理学科知识融合的深度不足。尽管多数高校已尝试引入AI通识课程或AI技术类选修课，但这种补充性的方式难以实现AI技术与管理学各专业领域知识的深度融合。学生可能对AI有初步了解与认知，但难以将其与具体的管理情境和专业问题紧密联系，无法形成运用AI解决实际问题的思维方式。这种浅显的融合模式制约了学生跨学科能力的提升。
(3) AI驱动的实践教学体系建设不足。管理人才的培养高度依赖实践教学环节。然而，当前管理类专业的实践课程(如沙盘模拟、企业实习等)多数仍沿用传统模式，聚焦于经典管理理论与方法的应用，普遍缺乏AI技术的融入和AI驱动的真实商业场景模拟。学生鲜有机会在实践中接触和运用AI工具进行数据分析、智能预测、辅助决策，更谈不上在模拟或真实的企业AI项目中锻炼解决复杂问题和进行人机协同的能力。这种实践教学与AI时代企业实际需求的脱节，使得学生的管理实践智慧培养不足。
(4) AI背景下人文领导力的培养不足。AI技术在管理领域的广泛渗透为企业带来了伦理、组织文化等方面的挑战。管理者不仅需要利用AI提升效率和效益，更要引领组织适应变革、关注员工福祉、并做出负责任的决策。然而，现有课程体系对培养学生在AI背景下的人文关怀、批判性思维、伦理判断等方面的领导力素质重视不够。课程内容往往缺乏对AI伦理规范、数据隐私保护、算法公平性、以及就业结构调整等议题的系统性探讨和深度思辨引导。这使得学生在面对未来智能化管理环境中复杂的人文与伦理困境时，可能缺乏必要的价值准则和应对能力。
3. 面向人工智能的管理类专业课程体系重构
为了有效应对AI时代管理类专业课程体系所面临的各项挑战，并系统培养兼具AI素养与跨学科整合能力、管理实践智慧与人文领导力的高素质管理人才，管理类专业的课程体系必须进行以AI深度融合为核心的系统性重构。本研究提出构建一个包含以下四个核心模块的课程新体系：AI素养与计算思维培养模块，AI与管理学科深度融合模块，AI驱动的创新实践与能力提升模块，以及AI伦理与人文领导力塑造模块。
3.1. AI素养与计算思维培养模块
AI素养与计算思维培养模块聚焦于为管理类专业学生构建理解与运用人工智能技术的基础。模块通过系统性的数理知识强化、编程技能训练以及计算思维的培养，旨在弥补学生在AI技术底层认知上的不足，为其后续的专业融合学习和实践应用能力提升提供必要的知识储备和思维工具。
本模块建议在大学一年级阶段开设核心基础课程，包括构建AI基本认知的《人工智能通识导论》，培养逻辑思维与计算思维的《Python编程与算法基础》，训练数据处理与分析技能的《数据科学与统计分析基础》。同时，强化数学类公共基础课(如高等数学、线性代数、概率论与数理统计)的教学，确保学生具备理解AI算法的数学基础。
3.2. AI与管理学科深度融合模块
AI与管理学科深度融合模块致力于打破传统学科壁垒，推动人工智能技术与管理学各专业领域的实质性交叉融合。鉴于当前AI与管理专业知识结合尚浅的现状，本模块通过构建“AI+X”的课程模式，旨在深化学生对AI在特定管理情境下应用的理解，系统培养其运用AI思维和技术解决复杂管理问题的跨学科能力。
本模块的实施需要对现有各管理专业的核心课程进行系统性改造和内容升级。关键在于推行“AI+核心专业课”的嵌入式改造，将AI系统性地融入市场营销、人力资源管理、财务管理、运营管理、战略管理等核心专业课程。例如，开设《AI赋能的市场营销》《智能化人力资源管理》《智能投资》《智慧供应链管理》《数据驱动的战略分析与决策》等融合型课程。
3.3. AI驱动的创新实践与能力提升模块
AI驱动的创新实践与能力提升模块是连接理论学习与实际应用的关键桥梁，旨在提升学生的管理实践智慧。针对现有实践教学中AI元素融入不足的问题，本模块通过设计一系列仿真或真实参与的AI驱动型实践项目，将学生在前序模块习得的理论知识与技能有效地转化为解决实际管理问题的综合能力与核心竞争力。
本模块的课程与活动应与企业、行业紧密结合。具体可考虑引入AI赋能的商业模拟与竞赛，让学生在动态竞争环境中体验AI决策；开展基于真实数据的AI管理项目实战，组织学生团队运用AI技术解决企业实际问题；推动校企共建AI创新实验室或工作坊，指导学生开展探索性、创新性的AI小项目。
3.4. AI伦理与人文领导力塑造模块
AI伦理与人文领导力塑造模块强调在人工智能时代对管理者价值塑造与人文素养的培育。面对AI技术广泛应用所带来的伦理困境和社会影响，以及对管理者领导力提出的新要求，本模块旨在深化学生对相关议题的认知与思辨，系统培养其负责任的创新精神、卓越的人文领导力以及在复杂AI情境下的价值判断与伦理决策能力。
本模块的核心内容与形式包括开设《人工智能伦理、法律与社会》专题研讨课，引导学生深入探讨AI算法偏见、数据隐私、责任归属等前沿议题。此外，还可以通过文献阅读和国际交流项目，进行跨文化AI伦理与实践比较研究，并鼓励学生在AI相关项目设计中，主动进行伦理风险评估与社会影响分析，将伦理考量内化为行动自觉。本模块的建设对于培养既懂技术、又通管理，更兼具人文情怀和社会责任感的未来领导者至关重要。
4. 管理类专业AI融合课程改革的关键策略
4.1. 教学内容更新策略
将前沿的人工智能技术及其在管理领域的应用有机融入教学内容，是提升学生运用AI解决实际管理问题能力的核心环节。教学内容更新策略主要包括以下两个方面。
(1) 构建动态化的教学内容更新机制。必须密切追踪人工智能核心理论与关键技术的最新进展，及其在市场营销、供应链优化、智能人力资源等具体管理场景中的应用范式，并将这些最新进展系统性地、及时地纳入课程体系与教学大纲，确保教学内容始终保持前沿性与时代感。同时，教学内容需高度关注AI伦理、数据治理、算法偏见及可解释性等新兴议题，以培育学生的AI伦理素养与社会责任感。
(2) 推进AI融合型教学资源的协同开发与开放共享。鼓励并支持具有计算机科学与管理学交叉学科背景的教师组建教学团队，共同编写体现“AI+管理”深度融合理念的新形态、高质量教材。同时，建设内容丰富、易于访问的共享教学资源平台，涵盖AI管理应用案例库、标准化的教学演示视频库、以及针对主流开源AI工具和开发框架的实操教程与代码示例等，为师生开展AI融合教学与自主学习提供坚实的资源保障。
4.2. 师资队伍AI素养提升策略
高素质的师资队伍是AI融合课程改革成功实施与人才培养质量提升的根本保障。为此，必须系统性地提升教师的AI素养及AI赋能的教学能力。师资队伍AI素养提升策略包括下面三个方面。
(1) 强化现有教师的AI理论知识储备与技术应用技能。应常态化、多层次地组织针对管理类专业教师的AI专题培训与研修项目，或与AI领先企业合作开展定制化研修项目，内容不仅应涵盖机器学习、数据挖掘、深度学习等人工智能核心理论与方法，还需包括Python等主流编程语言、常用AI开发框架及数据分析与可视化工具的实践操作训练。
(2) 提升教师AI赋能教学的设计与实施能力。通过举办专题教学工作坊、优秀教学案例分享会、跨学科教学研讨等形式，系统培养教师将AI技术与思维有效融入管理学课程的教学当中。同时，支持教师开展AI融合课程的教学改革研究与实践探索，并鼓励其开发具有学科特色和创新性的AI教学案例、项目式学习模块及实践教学资源，探索建立校内AI教学资源共享平台，促进优质教学成果的沉淀与复用。
(3) 持续优化师资队伍结构，坚持引进与内培并重。一方面，应积极从海内外引进在人工智能领域具有深厚学术造诣，或在AI产业界拥有丰富实践经验，且对管理教育有深刻理解的高层次复合型人才。另一方面，应建立长效机制，鼓励并支持现有管理类专业教师通过赴国内外知名高校或AI领先企业进行访学研修、与企业联合开展师资培训、深度参与企业AI项目研发等，系统提升其跨学科技能与产业认知，培育一批能够引领“AI+管理”教学改革方向的骨干教师。
4.3. 产教深度融合与协同育人机制构建策略
构建紧密、高效的产教融合生态系统，是提升AI时代管理人才培养与产业需求契合度的战略举措。产教深度融合与协同育人机制构建策略包括以下三个方面。
(1) 以产业真实需求为牵引，共建共享项目式实践教学资源库。积极引导和鼓励企业将其在数字化转型、智能化运营及AI创新应用过程中面临的真实业务挑战、技术瓶颈或前瞻性探索需求，转化为结构化、模块化的实践教学项目。由校企双方专家组成联合导师团队，共同指导学生团队承接并合作完成这些项目，确保学生在解决源于产业一线的复杂问题中，有效提升AI技术应用能力、跨学科协作能力和职业综合素养，从而实现教学内容与产业发展前沿的动态精准对接。
(2) 深化校企合作平台建设，打造高水平、实体化的协同育人载体。大力推动与人工智能领域的技术领先企业、代表性行业协会或地方政府相关部门进行战略合作，共同投资、建设、运营“AI+管理”现代产业学院、行业特色重点实验室、前沿技术创新中心或产学研联合研究院等实体化平台。依托这些平台，充分整合并共享企业优质的数据资源、先进的技术研发平台、以及真实的商业场景，共同开展定制化人才培养、应用型科学研究以及高水平社会服务。
(3) 拓展并优化高质量实习实训基地网络，强化AI岗位核心胜任力的实境培养。精心选择并与人工智能技术应用广泛、管理规范、具有行业代表性的企业建立长期、稳定、互惠的实习实训战略合作关系。校企双方应共同参与实习实训目标的确立、培养计划的设计、过程管理与指导以及成效考核与反馈，确保为学生提供能够深度接触真实AI工作流程、完整体验AI岗位核心职责、充分锻炼人机协作与复杂问题解决能力的高质量实践机会，有效缩短学生从校园到职场的适应期。
5. 结论
本文针对人工智能时代管理类专业人才培养所面临的挑战与变革需求，在深入剖析AI对管理模式的重塑及现有课程体系局限性的基础上，系统构建了以“AI素养与计算思维培养”、“AI与管理学科深度融合”、“AI驱动的创新实践与能力提升”以及“AI伦理与人文领导力塑造”为核心模块的课程体系重构框架。为支撑此框架的有效实施，研究进一步提出了涵盖教学内容与方法创新、师资队伍AI素养与教学能力提升，以及产教深度融合与协同育人机制构建的关键性改革策略。本研究在理论层面深化了对AI时代管理人才核心素养内涵的认知，并探索了多模块协同的课程建构新范式；在实践层面，则为高等院校管理类专业实施面向人工智能的课程改革、优化人才培养体系、提升教育教学质量，提供了系统性的解决方案与富有建设性的实施路径。
基金项目
2024年广东省高校教学质量与教学改革工程立项建设项目(粤高教函[2024] 30号)。