1. 引言
1.1. 研究背景与问题提出
当前,以数字经济为代表的新经济形态蓬勃发展,产业边界日益模糊,复杂、多维、动态的商业场景成为新常态。这对商科人才的能力图谱进行了重新定义,要求其不仅精通管理学、经济学等本专业知识,还需具备数据思维、技术理解力、法律伦理意识及跨文化沟通能力。然而,传统商科教育存在明显的局限性:各专业课程体系壁垒森严,知识呈现“孤岛化”状态;教学内容滞后于商业实践,难以反映前沿交叉领域的真实挑战;教学模式以教师单向传授为主,学生高阶思维与解决跨领域复杂问题的能力培养不足。因此,如何打破学科壁垒,创新教学模式,培养契合时代需求的复合型商科人才,已成为一项亟待解决的重大课题。
1.2. 文献综述
近年来,跨学科教育与案例教学融合成为高等教育改革的重要方向。国内外的学者围绕这一主题展开了深入探讨,为本研究提供了丰富的理论依据和实践参考。
Kolb (2023) [1]在其经验学习理论的再版中进一步阐释了具体经验–反思观察–抽象概括–主动验证的学习循环,为全环节案例教学提供了最底层的理论支撑。该理论强调学习是一个连续的、体验式的过程,与案例教学从预习、分析到实践、反思的全流程高度契合。
宋浩楠等(2025) [2]基于CiteSpace的文献计量分析发现,国内新商科研究热点聚焦人才培养核心议题,但指出未来需加强理论框架与差异化培养研究。该研究很好地描绘了研究图景,恰恰反映出像本研究这样系统构建全环节教学模式的理论与实践框架,正是领域发展的迫切需求。
王牧华(2023) [3]在《跨学科课程的评价体系重构》中强调,需从知识导向转向能力本位,建立多元形成性评价体系。该观点是本研究设计多元积分制评价体系的重要理论来源,但本研究将其理念融入了一个更完整的“教学–评价”闭环之中。
李芒(2024) [4]在《跨学科学习的设计原则与实施路径》中提出,创设高挑战、高支持的学习情境是教学设计的关键。全环节案例教学通过模拟真实商业环境的复杂性,为学生提供了兼具挑战性和支持性的学习体验,有效促进了知识的意义建构。
尽管现有研究为跨学科案例教学[5]提供了多方面的理论支撑与实践探索,但多数成果仍聚焦于模式的局部环节或宏观理念,尚未形成系统化的全环节整合框架。在实践层面,现有探索多局限于特定课程或短期项目,未能提供可规模化推广的、包含持续迭代机制的完整解决方案;此外,如何通过系统设计有效促进教师角色转型与跨学科教学共同体形成,仍是现有研究中亟待深入探索的关键问题。本研究旨在填补这一空白,构建一个贯通全环节、自我优化的跨学科案例教学系统模型。
1.3. 研究意义与创新点
本研究的理论意义在于,将案例教学从一种教学方法提升为一种系统性的跨学科课程设计与实施框架,丰富了跨学科教学理论。实践意义在于,通过多专业试点,总结出一套行之有效的、可复制的跨学科案例教学模式与推广路径,为高校破解跨学科教学改革中面临的师资、课程、评价等现实难题提供解决方案。本研究的创新点体现在:一是提出了“全环节”案例驱动的跨学科融合理念,贯穿案例开发、教学实施与反思优化全过程;二是构建了“双师共建”、“跨专业学习共同体”等具体实施机制,确保了融合的深度与可行性。
1.4. 研究思路与方法
本研究采用质性研究与量化研究相结合的混合研究法。遵循“问题提出–理论构建–实践试点–效果评估–模式总结”的技术路线。通过文献分析构建理论框架;通过行动研究法,在设计–实施–反思–调整的迭代循环中开展教学试点;通过深度访谈、课堂观察等多种方式收集证据,对教学效果进行多维度评估,并据此凝练出普适性的模式与推广策略。
2. 核心概念与理论基础
2.1. 核心概念界定:跨学科融合教育、全环节案例教学
跨学科融合教育:指超越单一学科界限,整合两个及以上学科的概念、理论、方法,以形成一种综合性的知识框架和认知方式,旨在解决单一学科无法独立应对的复杂问题。其核心是知识的整合与创新,而非简单的知识拼凑。
全环节案例教学:指将案例作为核心教学资源,贯穿于“课前预习与问题识别–课中分析与协作探究–课后实践与反思升华”的完整教学闭环。案例本身亦需具备“背景–问题–方案–实施–评估”的全环节叙事结构,模拟真实管理情境的完整生命周期。
2.2. 理论基础
第一,建构主义学习理论认为,学习是学习者主动建构内部心理表征的过程。跨学科案例为学生创设了真实的、复杂的学习情境,学生通过解决案例中的非良构问题,主动整合新旧知识,建构起属于自己的、相互关联的知识体系。第二,情境学习理论强调学习发生在特定的文化和社会情境中。案例将学习嵌入到模拟的职业实践情境中,使学生在“合法的边缘性参与”中习得解决实际问题的知识和技能,并形成职业身份认同。
3. 研究设计与实施
3.1. 试点选择与概况
在试点实施过程中,本研究针对数字经济、大数据营销、人力资源管理三个专业采取了系统化的实践路径。具体做法包括:在表1中,首先组建由商科教师与信息技术教师构成的双师团队,共同开发涵盖背景–问题–方案–实施–评估完整链路的跨学科案例。例如,在数字经济专业,团队设计了“基于大数据的区域经济活力诊断”案例,要求学生运用Python进行数据采集与分析,同时完成经济学理论阐释;在大数据营销专业,智能推荐算法与消费者行为案例要求学生既掌握A/B测试等技术方法,又能够评估营销效果与伦理风险;在人力资源管理专业,员工离职预测与干预案例融合了心理学测评、数据分析与管理制度设计。教学实施采用双师同堂模式[6],课前通过在线平台发布案例资料与基础理论模块,课中由商科教师引导商业逻辑分析、技术教师辅助工具应用,课后学生以小组形式完成方案设计、模拟实施与联合答辩。
Table 1. Collaborative division of labor table for “dual-instructor co-construction” cross-disciplinary case teaching
表1. “双师共建”跨学科案例教学合作分工表
阶段 |
核心任务 |
商科教师主要职责 |
技术教师主要职责 |
协同方式与输出成果 |
选题与设计 |
确定案例目标、核心问题与知识融合点。 |
提出商业背景、核心管理问题、决策点;明确需培养的商业分析与管理决策能力。 |
评估技术可行性(数据获取、模型构建、工具应用);设计技术挑战点与分析路径。 |
联合备课会1:共同商定案例选题、教学目标、叙事逻辑与难度层级。 输出:《跨学科案例教学设计方案》。 |
内容开发与资源准备 |
完成案例材料包与教学资源开发。 |
撰写案例商业背景、问题描述、引导性问题;提供相关理论文献、商业分析框架。 |
准备数据集、提供技术工具教程(如Python/R代码示例)、技术原理说明文档。 |
《案例学生手册》《案例教学说明》《技术资源包》。 |
考核评价 |
对学生学习成果进行综合评估。 |
负责评价方案的商业逻辑、创新性、可行性及报告撰写质量。 |
负责评价数据处理的规范性、技术应用的准确性、模型构建的合理性。 |
独立评分 + 合议:双方依据各自标准独立评分,遇有明显分歧时进行合议,形成最终评价。 输出:学生的多元评价成绩单。 |
面临的困难主要体现在三个方面:其一,师资协作挑战,不同学科背景的教师需经历较长的磨合期,如在案例开发初期,商科教师侧重问题情境的完整性,而技术教师更关注数据与算法的可行性,需通过多次联合备课会才能达成共识;其二,学生学习适应性,学生普遍存在技术恐惧或商业认知浅表化问题,例如经济学专业学生对Python编程存在畏难情绪,而计算机专业学生常忽视商业场景的特殊性,需通过技术脚手架与商业情境模拟逐步引导;其三,资源与制度约束,跨学科案例开发耗时约为单学科案例的2~3倍,且需配套虚拟仿真实验室[7]、企业数据平台等技术支持,同时传统课程管理体系难以适配双师同堂的课时认定与绩效分配,需通过专项经费与柔性管理制度予以支持。
3.2. 跨学科案例库的建设机制与路径
案例库建设是本研究的基础工程。我们确立了“双师驱动、校企协同、动态更新”的建设机制。每个案例均由一名商科专业教师与一名信息技术或数据分析领域的教师组成“双师团队”共同开发。开发路径遵循“选题–调研–设计–测试–迭代”的流程:选题聚焦于各专业领域的真实跨界问题;深入企业进行调研,确保案例的真实性与前瞻性;设计时注重案例的挑战度和讨论空间;在小范围内进行教学测试,并根据反馈进行迭代优化,最终形成涵盖不同难度层级的案例系列。
3.3. 教学实施过程:课前–课中–课后的全环节设计
教学实施构成了一个紧密衔接的闭环系统。课前,教师通过在线平台发布案例材料与引导性问题,学生进行个体学习与初步思考,并完成基础知识储备。课中是核心环节,采用“双师同堂”模式,一位教师引导商业逻辑分析,另一位教师技术支持与验证,组织学生进行小组讨论、角色扮演、方案设计与辩论,重点培养学生的协作探究与知识整合能力。课后,学生需完成方案修订、实践报告或进行模拟实施,将课上形成的方案进一步深化、应用与反思,完成从知识内化到能力转化的最后一公里。
3.4. 数据收集与方法
为全面评估效果,本研究采用了三角互证的数据收集策略:收集学生的课程成绩、项目报告等成果性材料;对试点班级学生进行关于能力自评的问卷调查;对参与教师、部分学生及行业专家进行半结构化访谈,深入了解其体验与观点;通过对教学过程的直接观察,记录师生互动、小组协作等行为表现。多种来源的数据相互补充、相互验证,保证了研究结论的可靠性与有效性。
4. 研究发现
4.1. 学生学习成效分析
试点结果表明,学生的综合能力得到了显著提升。在知识整合能力方面,学生从最初只能看到表面业务问题,逐渐学会运用技术工具进行数据分析,并从管理学、经济学、伦理学的多重角度进行综合研判。在实践应用能力方面,通过完成一个个完整的跨学科项目,学生系统经历了从问题定义、数据获取、模型构建到商业决策的全过程,其项目成果的完整性和专业性远超传统课程作业。在创新思维方面,跨界知识的碰撞有效激发了学生的创新意识,提出了许多融合业务洞察与技术可行性的新颖解决方案。
4.2. 教师教学能力与团队协作的转变
跨学科教学对教师提出了前所未有的挑战,也带来了宝贵的成长机遇。教师们自发形成了“跨学科教学共同体”,从过去的“单兵作战”转变为“协同作战”。在表2中,通过定期集体备课、互相听课、联合授课,商科教师补充了技术视野,技术类教师加深了对商业逻辑的理解,实现了教学相长。他们的角色也从知识的权威传授者,转变为学习情境的设计者、小组讨论的引导者和跨界思维的激发者。
Table 2. Multidimensional evaluation scale
表2. 多元评价量表
评价维度 |
具体描述 |
权重 |
1. 知识整合与应用 |
能否准确识别并有机融合案例所涉的各学科核心知识点(如管理、技术、伦理)。能否运用跨学科知识对问题进行系统性分析,论证逻辑清晰。 |
30% |
2. 团队协作与领导力 |
在小组中扮演积极角色,主动承担任务,与不同专业背景组员有效沟通。能倾听、尊重他人观点,善于化解分歧,共同推动项目进展。 |
20% |
3. 实践与创新能力 |
提出的解决方案兼具技术可行性与商业价值,并考虑了实施条件。体现一定的创新思维,能提出新颖的见解或独特的解决路径。 |
25% |
4. 专业素养与态度 |
全过程参与度:按时保质完成个人及小组任务,积极参与课前准备、课堂讨论和课后实践。
反思深度:能深刻总结项目中的得失,并提出有价值的未来改进方向。 |
25% |
4.3. 跨学科案例教学实施中的主要挑战与应对策略
实施过程主要面临三大挑战:其一,师资挑战,即精通多学科的“全能型”教师稀缺。应对策略是组建“双师”甚至“多师”团队,通过知识互补实现能力共建。其二,评价挑战,即如何科学评价学生在跨学科项目中的综合表现。应对策略是设计多元评价体系,融合教师评价、同行评价、企业导师评价,并注重对过程的考核。其三,管理挑战,即现有院系和专业管理体制对跨学科教学形成制约。应对策略是争取学校层面支持,设立跨学科项目基金,并在教学工作量认定、绩效考核上予以政策倾斜。
5. 跨学科案例教学模式的构建与推广路径
5.1. 模式构建
基于试点经验,我们构建了一个四维螺旋上升的闭环模式。第一,学科融合是目标:始终以培养复合型能力为核心目标,指导后续所有环节。第二,案例共建是基础:通过“双师”机制开发反映学科融合的高质量案例,形成核心教学资源。第三,教学实施是核心:通过“课前–课中–课后”全环节设计,确保跨学科学习真实发生。第四,反馈优化是保障:通过持续收集学生、教师和业界的反馈,动态调整案例库和教学方式,推动模式自我迭代进化。
5.1.1. 学科融合
学科融合维度是整个模式的起点与归宿,其核心在于打破传统学科壁垒,以解决复杂现实问题为导向,进行教学目标的顶层设计与重构。该维度并非简单地将多学科知识并置,而是致力于实现知识体系的化学融合与能力素养的协同培养。以“智能供应链优化”案例为例,其顶层设计目标深刻体现了这一点:首先,在运营管理(商科)层面,要求学生能够诊断供应链中的典型问题,并理解精益管理、需求预测等核心理论的实际价值;其次,在数据分析层面,学生需掌握数据清洗、特征工程、机器学习算法的应用,能将数据转化为有价值的决策洞察;最后,在可持续发展层面,引导学生审视技术解决方案的外部性,例如算法决策可能带来的就业影响、能源消耗、本地社区关系以及数据隐私等伦理困境。这三个维度的目标被精心编织为一个整体,贯穿于案例设计、教学实施与评价的全过程。这意味着,任何一个单一的学科视角都无法完美解决该案例提出的挑战,从而迫使学生在学习之初就建立起跨学科思维框架,明确认识到未来管理者需要具备整合技术效率与商业人文价值的综合能力。此目标如同一个导航罗盘,为后续的案例开发、教学活动和评价标准提供了清晰的导向和边界,确保了所有教学行为都始终对准培养复合型人才这一终极目的。
5.1.2. 案例共建
案例共建维度是将抽象的融合目标转化为具体教学资源的中心环节,其成功高度依赖于双师团队的深度协作与知识互补。该过程遵循“选题–调研–设计–测试–迭代”的严谨流程,确保案例既具备学术深度又保持实践鲜活性。
在智能供应链优化案例中,运营管理教师(商科)的角色是贡献真实的商业洞察:他们负责从合作企业或行业研究中提炼出核心业务场景,例如“某零售企业因预测不准导致年度库存成本激增20%”的真实困境,并设计出关键决策点——是否应投资于智能预测系统?如何平衡短期成本与长期效益?
与此同时,数据分析教师(技术)则负责将商业问题“翻译”为可计算、可验证的技术任务:他们需要构建相匹配的数据集,筛选合适的分析工具与算法,并设计技术挑战的梯度。真正的“共建”发生在双方的交叉协作区:商科教师需要理解技术的基本逻辑以提出合理需求,技术教师则需洞悉商业本质以确保分析结果具有决策价值。双方共同打磨案例叙述,确保技术细节不影响故事流畅性,同时商业问题又能精准引导出技术应用。最终产出的案例包是一个包含《案例正文》《教学说明》《技术附录》和《数据集》的综合性教学资源[8],它既是一个待解决的商业问题,也是一个可供探索的技术项目,为一个融合式的学习体验奠定了坚实的基础。
5.1.3. 教学实施
在课堂上,“双师”协同授课。商科教师引导学生分析优化供应链的商业价值与潜在风险;技术教师则指导学生利用工具进行数据清洗、特征工程和模型训练,并将预测结果可视化。学生小组需要同时提交一份包含商业决策建议、技术实现报告和伦理影响评估的综合性方案。这个过程确保了跨学科学习真实发生。
5.1.4. 反馈优化
案例实施后,通过学生问卷、访谈和项目成果分析,收集反馈。发现多数学生在伦理影响评估部分表现薄弱。这一反馈被立刻输送回第一维,促使团队在下一轮迭代中,强化该维度的教学目标;同时输送至第二维,提示在下一个版本的案例中,增加关于算法偏见、员工安置等更具体的伦理困境描述。如此循环,形成了一个以反馈驱动目标优化、案例升级和教学改进的螺旋式上升闭环,确保了模式的自我进化能力。
5.2. 推广的可行性分析:资源需求、政策支持、技术平台
该模式具备推广的可行性。资源需求上,核心是激发现有教师的潜能并创新组织方式,而非完全依赖新增巨额投入。政策支持上,国家积极倡导新工科、新文科、新商科建设,为跨学科改革提供了良好的顶层设计氛围。技术平台上,现有的在线课程平台、虚拟仿真实验等智慧教学工具,为跨学科案例的呈现、协作与实施提供了有力支撑。
5.3. 推广的关键步骤与建议
推广应采取“由点及面、稳步推进”策略。首先,在校内层面,可选择其他具有交叉潜力专业进行第二轮试点,扩大改革范围。其次,总结形成一套标准的操作手册(SOP)。最后,加强校际交流与社会合作,通过举办教学研讨会、共建跨校案例库、引入更多企业真实项目等方式,将改革成果[9]向社会辐射,形成更大的影响力。
5.3.1. 学生课前预习任务清单
学生课前预习是确保案例教学高效开展的重要基础环节。以“智能供应链优化”案例为例,预习清单需明确引导学生完成知识储备、情境熟悉和初步思考三项核心任务。首先在知识储备方面,学生需要复习运营管理中需求预测、库存控制和牛鞭效应等核心概念,同时技术背景较弱的学生需完成Python编程环境和Pandas库的基本操作练习,为课堂数据分析做好技术准备。其次在情境熟悉环节,要求学生精读案例正文,重点把握瑞驰零售公司的业务模式、当前供应链面临的具体困境以及管理层考虑的解决方案方向。最后在初步思考层面,学生需要基于已有知识对案例中的关键问题形成自己的初步见解,包括识别影响供应链绩效的关键因素、思考数据驱动决策的可能路径以及考虑技术方案实施可能带来的组织变革影响。整个预习过程预计需要120分钟,通过在线学习平台提供结构化资源包和明确的任务指引,确保每位学生都能在课前达到必要的认知准备状态,为课堂深度讨论奠定坚实基础。
5.3.2. 课堂详细活动设计参考
课堂实施是案例教学的核心环节,采用双师协同模式开展90分钟的深度互动学习。第一阶段(0~15分钟)由商科教师引导学生快速回顾案例要点,通过提出“瑞驰零售面临的核心矛盾是什么”等启发性问题,激活学生前期预习形成的认知框架,同时技术教师简要说明本节课将使用的分析工具和数据资源。第二阶段(15~60分钟)进入小组探究与协作分析环节,各小组在双师巡回指导下开展深入讨论和数据验证:商科教师侧重引导学生分析不同决策方案的战略意义和商业影响,技术教师则指导学生运用Python进行实际数据分析,包括数据清洗、可视化探索和简单预测模型的构建。第三阶段(60~85分钟)安排小组展示与交叉质疑,每个小组用5分钟时间汇报其解决方案的核心思路、数据分析支撑和预期效果,其他小组和双师团队从商业合理性和技术可行性角度进行提问和补充。最后阶段(85~90分钟)由双师进行总结提升,重点强调本节课体现的跨学科思维方法,解析供应链优化中商业洞察与技术能力的辩证关系,并布置课后延伸任务。整个课堂设计强调学生主体、双师协同、知行合一,确保跨学科学习真实发生。
5.3.3. 课后任务
课后项目是巩固学习成果、促进知识迁移的关键环节,任务书需明确项目的目标、要求、产出和评价标准。“智能供应链优化”案例的课后项目要求各学生小组在两周内完成一份完整的供应链优化方案,具体包括三个维度:一是商业决策方案,需详细阐述建议采取的具体措施、预期达成的业务指标改善、实施路径和风险应对策略;二是技术分析报告,要求提供完整的数据处理流程、采用的算法模型、可视化结果及其对决策的支持证据,并附上可运行的代码;三是综合评估部分,需要从经济效益、组织影响和社会责任角度对方案进行全面评估。任务书明确要求报告内容必须体现多学科知识的有机整合,避免商业分析和技术实现“两张皮”现象。评价标准将采用多元维度,包括方案创新性(30%)、技术严谨性(30%)、商业可行性(25%)和报告质量(15%),由商科教师、技术教师和企业导师共同评分。通过这样的综合项目任务,推动学生将课堂所学转化为解决复杂问题的综合能力。
6. 结论与反思
6.1. 研究主要结论
本研究证实,以全环节案例教学为载体,推动商科教育的跨学科融合,是应对新经济人才需求的有效路径。从建构主义学习理论视角来看,这一模式的有效性源于其完美创设了能够激发学生主动建构知识的意义情境。跨学科案例中蕴含的“非良构问题”——如同时包含商业决策、技术实现与伦理考量的供应链优化难题,迫使学生无法依赖单一学科的既定知识框架,必须通过同化与顺应的认知过程,主动整合来自管理学、信息科学、伦理学等多领域的知识要素,在新旧知识的碰撞与重组中建构起属于自己的、可迁移的跨学科认知图式。
情境学习理论进一步揭示了学生能力提升的内在机理。本模式通过“双师同堂”模拟真实商业世界中技术专家与业务经理协同工作的“实践共同体”,使学生在“合法的边缘性参与”中,逐步从新手成长为能够熟练运用跨界语言和工具解决实际问题的准专业人士。课后要求学生完成包含商业方案、技术报告和伦理评估的综合性项目,正是为其提供了“完整性实践”的机会,使其在近似真实的工作流程中,不仅学习了“关于实践的知识”,更掌握了“实践中的知识”,从而实现了从“概念理解”到“实践智慧”的深刻转化。
此外,本研究观察到的教师教学共同体形成与专业发展现象,同样可从社会建构主义理论得到解释。来自不同学科的教师通过共同开发案例、协同授课、联合评价,形成了一个持续的“协作意义建构”社群。在这一社群中,商科教师与技术教师通过持续的社会性协商,不断打破自身的学科话语体系壁垒,共同建构起一套适用于跨学科教学的新教学法知识(Pedagogical Content Knowledge, PCK),实现了教师专业身份的重构与能力的迭代升级。
因此,本研究所构建的“四维”模式之所以具有系统性、实践性和可推广性,正是因为它并非简单的教学法叠加,而是在深刻的学习理论指导下,系统性地重构了“学习情境”、“社会互动”与“实践参与”三大核心要素,为高校开展跨学科教学改革提供了既理论自洽又实践可行的清晰路线图。
6.2. 研究的局限性
本研究仍存在一定局限性。首先,试点主要在一所高校内进行,研究结论在不同类型、不同层次高校中的普适性有待进一步验证。其次,研究的长期效果,即对学生职业发展的长远影响,需要更长时间的跟踪研究。最后,跨学科教学的深层激励机制和可持续发展的政策保障,仍需在更大范围的制度层面进行探索。
6.3. 未来研究方向
未来研究可在以下方向深入:一是探索人工智能技术在跨学科案例开发、个性化学习路径推荐中的应用;二是研究如何构建更加科学、高效的跨学科教学质量评价指标体系;三是深入探讨如何打破高校内部的学科组织壁垒,建立更加适应跨学科教学的管理体制与运行机制。
致 谢
衷心感谢参与跨学科案例教学试点的师生团队。你们在课程实施中的积极投入与建设性反馈,为研究提供了真实、生动的实践数据,是本研究得以深化的重要基石。诚挚感谢审稿专家对论文提出的修改建议。你们的严谨把关与专业指导,帮助本人进一步完善了研究框架与方法论,提升了成果的学术价值与实践意义。最后,特别感谢家人与朋友在研究期间给予的理解与包容。你们的默默支持与精神鼓励,是本人能够持续专注研究、克服困难的动力源泉。
谨此向所有支持者致以最真诚的感谢!