摘要: 随着人工智能(AI)技术在企业管理领域的广泛应用，人力资源管理(Human Resource Management, HRM)课程面临着内容更新滞后、教学工具单一、理论与实践脱节等多重挑战。为适应数字经济时代的人才培养需求，亟需在高校层面探索基于AI赋能的教学创新模式。为适应AI时代的人才培养需求，亟需在高校层面探索基于AI赋能的教学创新模式。本文通过文献研究、课程调研与典型案例分析，总结了当前HRM教学的五项主要困境：教学工具传统化、课程内容老旧化、理论教学实践脱节、实践教学深度不足、启发式学习弱化。基于技术赋能、内容赋能与模式赋能三重逻辑，本文提出五条教学创新路径，包括：更新教学理念、构建智能化教学平台、强化师资数字素养、丰富数字化教学资源库、推进实践教学与案例教学融合。研究认为，AI技术能够提升教学互动性、真实情境性与职业适应性，是推动HRM教学改革的重要驱动力，为高校培养数字化时代复合型人力资源人才提供了有效路径。
Abstract: With the widespread application of artificial intelligence (AI) technologies in corporate management, Human Resource Management (HRM) courses are confronting multiple challenges, including lagging content updates, a limited repertoire of teaching tools, and a growing disconnect between theory and practice. To meet talent-development demands in the digital economy era, higher education institutions urgently need to explore AI-enabled models of teaching innovation. Drawing on a literature review, course investigations, and analyses of representative cases, this study identifies five major dilemmas in current HRM teaching: the persistence of traditional teaching tools, outdated course content, a disjunction between theoretical instruction and practice, insufficient depth in practical training, and the weakening of heuristic (inquiry-based) learning. Guided by a threefold logic of technological empowerment, content empowerment, and pedagogical-model empowerment, the paper proposes five pathways for teaching innovation: renewing teaching philosophies, building intelligent teaching platforms, strengthening faculty digital literacy, enriching digital teaching resource repositories, and promoting the integration of practical teaching with case-based instruction. The study concludes that AI can enhance instructional interactivity, situational authenticity, and occupational adaptability, serving as an important driver of HRM teaching reform and offering an effective pathway for cultivating digitally proficient, interdisciplinary HR talent in universities.
1. 引言
近年来，AI技术快速发展，并广泛渗入企业管理、组织决策与人力资源管理实践之中。与此同时，高校管理类专业的人力资源管理课程仍然普遍沿用传统教学模式，主要以理论授课为主，辅以有限的案例讨论与模拟练习，导致学生对现实企业HRM实践的感知薄弱、实用能力不足，难以满足新时期企业对复合型管理人才的需求[1]。类似于已有研究将“新质生产力”或“数智赋能”引入管理学、物流课程教学的做法。
因此，有必要对人力资源管理教学进行系统性改革，借助AI技术深化教学工具、丰富教学内容、创新教学模式，以期在高校层面培养更具实践能力与综合素养的HRM人才。本研究旨在分析当前人力资源管理教学的不足，并提出基于AI赋能的教学创新路径，为教育改革提供理论参考与实践框架。
2. 研究对象与研究资料来源
本研究的研究对象为江苏、湖北等21所高校的人力资源管理专业的大学生及授课教师。本研究共收集大学生样本410人、教师样本196人。这充分保证了样本的代表性和研究结论的可靠性。
综合采用问卷调查和结构式访谈，通过教师供给端和学生需求端的研究资料系统收集与分析，保证了本研究的顺利开展和研究结论的科学、可信。
3. 现存问题诊断：人力资源管理教学面临的挑战
结合课程调研、教师访谈与课堂观察，本研究总结出当前高校HRM教学存在以下五方面问题。
3.1. 教学工具单一，课堂互动性不足
当前高校人力资源管理课程普遍依赖传统教学工具，如PPT展示、板书推导和口头讲授，教学模式相对静态、缺乏技术革新[2]。在此情境下，课堂互动往往局限于提问或小规模讨论，难以形成高频、深度的学习参与。随着企业管理数字化转型，学生对动态数据展示、智能系统演示以及可操作的模拟环境产生了更高期待，但现有课程较少引入HR信息系统(HRIS)、AI招聘工具、绩效管理系统模拟界面等教学资源，使课堂学习与现实管理技术环境之间存在显著脱节。此外，缺乏技术支撑的课堂难以实现个性化学习路径与即时反馈，教师无法及时识别学生的学习薄弱环节，也无法通过数据追踪优化教学策略[3]。长此以往，学生容易出现学习兴趣下降、参与度不足等问题，影响理解深度与能力培养质量。因此，教学工具的单一性已成为制约HRM课程教学效果的重要因素，亟需引入智能化技术以增强课堂交互性与学习沉浸感。
3.2. 课程内容更新滞后，与数字化趋势脱节
虽然人力资源管理学科发展历史悠久，但许多高校仍沿用传统教材体系，主要围绕招聘、培训、绩效、薪酬等经典理论展开，内容偏重制度性概念讲解，忽视了AI时代HRM的新变化[4] [5]。现实中，企业已经普遍采用AI招聘算法、员工行为分析系统、大数据绩效考核工具、算法驱动的员工体验优化系统等现代技术，但这些内容在高校课堂中被较少涉及，导致教学内容与行业发展之间存在时间差和认知差[6]。学生在学习过程中往往无法理解AI在人才筛选、员工满意度预测、组织结构分析中的作用，也难以掌握人力资源分析(HR analytics)等新兴技能。此外，许多前沿议题如算法公平性、智能管理伦理、数据隐私等已成为HR领域的重要讨论主题，但课程体系中涉及甚少。由此造成学生对现代HRM场景的理解不足，理论知识难以与未来工作要求对接[7]。因此，课程内容体系亟待更新，以适应智能时代人才培养的新需求。
3.3. 理论知识与真实组织实践之间存在断层
人力资源管理课程虽拥有相对完备的理论体系，但教学过程中理论与实践的脱节十分明显[8]。许多课堂强调理论框架、概念定义和制度逻辑，而缺乏基于真实企业应用场景的讲解，使学生难以将理论与实际HR决策联系起来。企业中的招聘流程、绩效反馈机制、员工发展路径设计往往具有高度情境性，而课堂讲授的内容较为通用化、抽象化，导致学生无法全面理解真实管理情境中的复杂性。此外，课堂中通常缺少对真实HR数据、组织案例或问题诊断项目的深入分析，学生的学习体验更多停留在“知道概念”，而非“理解如何在复杂情境中做决策”[9]。当前企业广泛采用数据驱动的管理方法，但课堂却鲜少让学生接触HR数据集、算法推荐结果或自动化决策流程，从而进一步加剧了理论学习与实践应用之间的差距。总的来说，理论与实践不连贯的问题直接影响了学生的实际能力培养，必须通过实践型教学设计加以弥补。
3.4. 实践教学深度不够，案例教学形式单一
尽管许多高校在HRM课程中引入了案例教学，但多数案例局限于文字材料分析，缺乏情境演练、系统操作或真实数据的参与，使实践教学停留在浅层层面。学生通常通过阅读案例并回答简答题或讨论问题来理解管理情境，但这种方式难以让学生形成真实决策体验，也不足以提升实际解决问题的能力[10]。此外，课堂缺乏基于真实企业数据的分析任务，学生不能体验人才数据分析、绩效预测、员工流动预测等现代HRM技能，导致其对数字化HRM的理解不足。同时，课程实践常缺少系统化设计，如“招聘–绩效–晋升–激励”全流程任务、多角色扮演、多轮决策等深度内容，使学生难以形成完整的HRM认知结构[11]。由于实践教学工具有限，课堂也缺少过程性反馈与反思环节，不利于学生自主学习与能力内化。综上，实践教学和案例形式均需创新，以更真实、更深入、更情境化的方式提升学生学习效果。
3.5. 启发式、反思式学习不足，学生自主性不强
在人力资源管理课堂中，教师往往主导知识讲解，学生被动接受知识的情况普遍存在，导致课堂缺乏启发式、反思式和探究式学习活动。现有课堂较少引导学生主动提出问题、进行数据分析或制定管理方案，也缺乏反思环节，如对管理伦理、员工激励逻辑或组织文化影响等复杂问题的深入讨论[12]。此外，由于课堂没有构建开放性任务或自我调节学习机制，学生较少有机会自主选择学习资源、探索案例或制定个性化学习路径，学习动机难以持续激发。缺乏结构化的反思活动也使学生难以从错误中学习，无法有效提升批判性思维和自主决策能力[13]。长期来看，这会削弱学生面向未来职场的适应能力。因此，应通过AI自适应学习平台、反思日志、开放性任务设计等方式，提升学习的主动性和深度，使学生在持续反思与自主探索中建立专业能力。
4. AI赋能教学的理论逻辑与价值机制
4.1. 技术赋能：提升教学工具的智能化水平
AI、大数据分析、自然语言处理(NLP)、机器学习和虚拟仿真技术为课堂提供了前所未有的智能化支撑，使传统教学工具得以升级[14]。通过AI驱动的招聘系统模拟，学生可以体验算法筛选流程；通过虚拟公司HR仿真环境，学生能够在沉浸式情境中执行绩效反馈、人员调度等决策任务；利用机器学习模型，学生可以分析员工流失风险、绩效预测结果或工作匹配度评分。此外，AI支持的学习分析(learning analytics)能够实时追踪学生学习数据，为教师提供精确的教学干预参考，形成数据驱动的教学优化路径。智能工具不仅提升课堂互动性，还强化了决策模拟与管理技能训练，使教学更加贴近真实管理场景。本质上，技术赋能推动了教学工具从静态向动态、从展示向演练、从单向传递向双向互动的转变。
4.2. 内容赋能：推动课程内容与现实HRM实践接轨
AI的加入使人力资源管理课程内容得以拓展和重构。一方面，传统HRM理论可与现实中广泛使用的AI招聘算法、智能绩效评估系统、员工行为监测模型结合，为学生呈现更新、更贴近实践的管理逻辑[15]。另一方面，AI促进了人才数据分析(HR analytics)、组织网络分析(ONA)、员工体验算法等新兴内容纳入课程，使课堂讨论能够紧扣数字化管理趋势[16]。此外，AI也对课程伦理内容提出了新的挑战，如算法偏见、数据隐私、员工监控与组织公平问题，这些议题应成为现代HRM教学的重要组成部分[17]。总的来看，内容赋能不仅扩展了教学范围，也提升了课程前瞻性，使学生在学习过程中能够同步理解理论概念与智能技术的应用逻辑，从而增强职业竞争力。
4.3. 模式赋能：促进“教师–学生-AI-实践”协同教学体系形成
AI的介入使人力资源管理教学模式从传统“教师讲授–学生接收”的单向结构，转向“教师–学生-AI-实践”交互式结构。智能教学系统能够根据学生学习轨迹提供个性化任务推荐，自适应学习模块支持差异化教学，AI助教可自动生成练习、评估学习过程并提供即时反馈[18]。此外，基于AI的情境模拟系统可以构建复杂组织环境，使学生在动态变化的情境中做出HR决策，从而实现深度体验式学习。这种新模式促进教师从讲授者转向学习监护者、资源整合者和学习促进者，使学生从被动接受者转变为主动探索者、数据分析者和情境决策者[19]。因此，模式赋能有助于构建融合技术、内容与实践的协同教学体系，提升教学效能与人才培养深度。
5. AI赋能的人力资源管理教学创新路径
5.1. 更新教学理念：构建面向未来职场能力的人才培养目标
在AI深度介入人力资源管理实践的时代，传统强调理论掌握的教学理念已不能满足未来岗位需求。HRM教学需要以“未来职场能力培养”为核心目标，包括数字素养、数据驱动决策能力、算法意识、组织理解力、复杂情境判断力以及跨学科协作能力。教师应从单纯传授知识转向培养学生解决真实组织问题的能力，注重对学生进行开放性、探究式和任务驱动式学习的引导。同时，教学理念应强调伦理意识与社会责任，帮助学生认识算法决策背后的公平性与隐私风险。在新的教学理念框架下，课程目标不再局限于“让学生知道HRM理论是什么”，而是要帮助学生理解“如何在数字化组织中使用这些理论并做出合理决策”。这将为后续教学工具、内容和模式改革奠定总体方向。
5.2. 构建智能化教学平台：增强教学的交互性与仿真度
智能化教学平台是实现AI赋能人力资源管理教学的核心载体。虚拟公司仿真系统可让学生在“招聘–培训–绩效–激励–离职”全流程中进行动态决策，从而获得沉浸式体验。AI招聘模拟平台可展示算法筛选流程，使学生可比较人工筛选与智能筛选的差异[20]。基于机器学习的员工流失预测工具可让学生在课程中进行模型训练、变量解释与策略制定，理解算法驱动管理的逻辑。此外，自适应学习系统可根据学生基础和进度推送不同难度的学习资源，显著提升个性化学习体验。通过这些智能平台，课堂教学从静态讲解转向可操作、可探索、可验证的实践环境，极大提升了教学质量和学生动机。
5.3. 强化教师数字素养，提升实践教学设计能力
AI赋能教学的顺利实施依赖于教师的数字素养和技术应用能力。教师不仅需要理解AI在HRM实践中的应用逻辑，还需具备操作智能平台、大数据分析工具及自动评分系统的能力。此外，教师应能够设计基于真实数据的实践任务，如招聘数据分析、员工满意度预测、组织结构诊断等，使教学内容更贴近企业需求。高校可通过教师培训、产学研合作、实践基地建设等方式提高教师的数字化水平。与此同时，教师的角色应从“知识讲授者”转向“学习促进者”和“项目导师”，指导学生完成复杂任务、分析数据、反思决策过程。提升教师数字素养是整个教学改革的关键环节。
5.4. 丰富数字化教学资源，构建动态更新的资源库
构建高质量的数字化资源库是AI赋能HRM教学的重要基础。资源库内容包括真实企业HR数据(如员工流动、绩效评价、薪酬结构等)、智能HR系统界面展示、多媒体案例、AI决策模拟脚本、岗位行为分析视频及行业研究报告等。数字化资源库应具备动态更新机制，以适应企业环境快速变化。可引入年度招聘趋势数据、绩效考核算法更新案例、AI面试系统使用说明等，使学生能接触到最新实践。此外，资源库应支持开放共享与跨课程合作，使教师能灵活调用不同资源组合，从而构建多层次、多维度的教学模块。丰富的数字资源不仅增强课堂真实性，还能为学生提供更广泛的自学材料，提升学习自主性。
5.5. 推进实践教学与案例教学的深度融合
实践教学与案例教学的深度融合是提升学生能力的关键。课程可设计“角色扮演 + 智能系统操作 + 数据分析 + 团队决策”的综合实践任务，如模拟一个公司的HR部门，让学生分别扮演招聘官、绩效主管、员工关系专员等角色，利用AI工具完成招聘筛选、绩效预测分析、员工流失预警等任务。此外，通过团队协作处理动态情境，如绩效争议、人才离职潮、组织变革等，可培养学生在复杂情境中制定策略的能力。教学过程还应加入反思环节，让学生分析算法结果、评估决策影响、反思伦理风险。这样，案例教学不再停留在文本层面，而是通过AI和运营模拟实现深度体验式学习，使学生从“会分析”真正走向“能实践”。
6. 结语
AI技术为高校人力资源管理教学改革带来了新的机遇。通过理念更新、工具现代化、内容重构与模式创新，可以有效解决当前教学中的诸多现实困境，提升学生的学习投入、能力发展与未来职业竞争力。未来研究可进一步通过课堂实验、教学对照研究或校企联合实践，检验不同AI赋能路径的教学效果，以推动人力资源管理教学的持续优化。