“MBA+人工智能”师资队伍建设的强化路径研究

摘要：MBA教育在融入人工智能课程时面临师资队伍建设的挑战，主要包括“硬课”教师资源不足、教师质量待提升、师资配置不优化。本文旨在提出相应解决方案，涵盖引进业界教师、推动教研科研合作、运用AI技术优化教学。例如，清华大学、复旦大学、浙江大学的MBA项目通过国际合作、研究中心建设、主题活动等，有效改善师资力量，提高教学品质。

关键词：师资队伍建设；MBA教育；人工智能

引言

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到各行各业，成为推动社会进步和经济转型的重要引擎。根据Burstrom等（2021）[1]的研究，AI技术的应用不仅改变了企业的运营模式，还重塑了商业生态，对商业领袖和管理人才的需求提出了新的挑战。MBA（工商管理硕士）教育作为培养商业领袖的重要摇篮，其课程内容的更新与升级显得尤为关键。因此，将人工智能课程融入MBA教育已成为一种必然趋势。

1. 研究背景

MBA融入人工智能课程的必要性体现在多个方面。首先，如Cao等（2021）[2]指出，人工智能的应用已深刻影响企业的战略决策、市场营销、运营管理等多个环节。MBA学生作为未来的商业领袖，需要掌握这一前沿技术，以便更好地理解和应对市场变化。其次，人工智能为商业决策提供了强大的数据支持和分析工具，MBA学生通过学习相关课程，可以提升决策的科学性和准确性[3]。最后，人工智能也是创新的重要源泉。MBA学生掌握人工智能技术后，能够开发出更具创新性的商业模式和解决方案，从而为企业创造更大的价值[4]。

然而，MBA融入人工智能课程时，师资队伍面临诸多挑战和问题。一方面，人工智能是一门高度专业化的学科，需要具备深厚的理论基础和实践经验的教师来教授。Xu和Babaian（2021）[5]指出，目前MBA教育中的师资队伍在人工智能领域的知识储备和教学能力上可能存在不足，这成为制约MBA人工智能课程发展的一个重要因素。另一方面，由于人工智能技术的快速更新迭代，教师需要不断学习和更新知识，以保持教学内容的前沿性和时效性。这对教师的专业素养和学习能力提出了更高的要求。Sollosy和McInerney（2022）[6]指出，过去讲授MBA课程的教师专业背景和知识积累集中在人文社科领域，不具备编程和模型开发的理工科思维和能力。人工智能课程融入MBA教育后，这部分教师可能难以顺利完成教学任务。

综上所述，MBA融入人工智能课程不仅是时代发展的需要，也是提升MBA教育质量和培养学生综合素质的重要途径。然而，在实施过程中，师资队伍面临的挑战和问题也不容忽视。因此，需要深入研究MBA人工智能课程的教学模式、师资队伍建设等方面的问题，以期为MBA教育的改革和发展提供有益的参考和借鉴。

2. “MBA+人工智能”师资队伍建设的现状和问题

MBA教育正面临着前所未有的挑战与机遇。当前MBA师资队伍建设难以满足商业领域对人工智能技术的巨大教学需求。本文将从人工智能相关“硬课”的教师资源、教师质量、师资配置三个方面，探讨MBA融入人工智能课程时师资队伍建设的现状及其存在的问题。

2.1 “硬课”教师资源匮乏

现有研究表明，能教授人工智能商业应用、机器学习、生成式AI等“硬课”的教师数量严重不足。这些新兴领域的课程对于教师的跨学科知识和实践能力提出了较高的要求，但当前MBA师资队伍中具备相关背景和能力的教师较为稀缺。因此，即使高校尝试开设这些课程，也往往因缺乏合适的教师而难以实施。例如，根据任友群等（2019）[7]的研究，我国MBA教育中人工智能相关课程的开设率较低，其中一个重要原因便是缺乏具备相关知识和技能的教师。

2.2 教师质量有待提高

现有教师的学习能力和专业素养成为制约MBA师资队伍发展的关键因素。部分教师虽然具备丰富的教学经验，但在面对人工智能等新兴技术时，由于知识更新速度快、技术门槛高，难以迅速适应并胜任相关课程的教学工作。即便通过培训提升能力，由于学习能力和思维方式的限制，部分教师在短期内也难以达到教授人工智能课程的要求。汪涛等（2021）[8]指出，MBA教师在面对新技术时，普遍存在学习焦虑和能力短板的问题，这在一定程度上影响了MBA教育的质量。

2.3 师资配置不够优化

部分有能力承担人工智能相关课程的教师更倾向于讲授更轻松的传统课程。这主要是因为传统课程相对熟悉且教学压力较小，而人工智能等新兴领域的课程需要教师投入更多的时间和精力进行备课和教学。此外，高校在师资配置方面缺乏灵活性和创新性，未能根据课程需求和教师特长进行科学合理的配置，进一步加剧了MBA人工智能课程师资短缺的问题。孔祥维等（2022）[9]认为，优化师资配置是提升MBA教育质量的重要途径之一，高校应建立更为灵活和科学的师资配置机制。

3. “MBA+人工智能”师资队伍建设的强化路径和典型案例

为应对MBA师资队伍建设面临的问题，本文研究总结了强化路径。同时，为验证师资队伍建设路径的实施效果，本文选择了国内高校中几所具有代表性的MBA教育机构，进行案例分析，从而总结和提炼可复制、可推广的成功模式和做法。

3.1 从业界引进兼职教师

MBA专业可以通过与业界的合作和交流，招聘一批具有人工智能技术背景和实践经验的兼职教师，弥补现有师资力量的不足，丰富和拓展教学资源和内容。兼职教师可以通过案例分析、项目指导、讲座演讲等方式，将人工智能技术的最新发展和应用，以及业界的成功经验和挑战，传授给MBA研究生，增强实践能力和创新意识。

典型案例是清华大学MBA项目。清华大学是国内最早开展MBA教育的机构之一，也是国内最具影响力和声誉的MBA教育机构之一。清华大学MBA项目在师资队伍建设方面，采取了以下两个方面的措施。

一是引进国际化的人工智能专家。清华大学MBA项目与国际知名的人工智能机构和专家建立了合作关系，邀请了一批国际知名的人工智能专家作为客座教授或讲师，为MBA研究生提供国际视野和前沿知识的教学。

二是培养本土的人工智能教师。清华大学MBA项目也重视培养本土的人工智能教师，通过组织教师参与人工智能相关的教研和科研项目，提升教师的人工智能技术知识和能力，同时为MBA教学提供新的理论和方法。例如，清华大学MBA项目的教师参与了清华大学人工智能研究院的多个项目，如人工智能与金融、人工智能与医疗、人工智能与教育等，探索了人工智能技术在不同领域的应用和创新，为MBA教学提供了丰富的案例和素材。

3.2 推进教研和科研的交叉融合

MBA专业还需要加强与人工智能相关的其他学科和专业的合作和交流，促进教研和科研的交叉融合，形成具有MBA特色和人工智能特色的学术成果。MBA专业的教师可以参与或发起一些与人工智能技术相关的教研和科研项目，提升自身的学术能力和水平，同时为MBA教学提供新的理论和方法。MBA研究生也可以参与这些项目，增加科研训练和经验，拓宽学术视野和思维方式。

典型案例是复旦大学MBA项目。复旦大学是国内最具国际化和开放性的MBA教育机构之一，也是国内最具创新力和实践性的MBA教育机构之一。复旦大学MBA项目在师资队伍建设方面，采取了以下两个方面的措施。

一是建立人工智能教研中心。复旦大学MBA项目成立了人工智能教研中心，作为师资队伍建设的重要平台和载体，负责组织和协调人工智能相关的教学、科研和社会服务活动。人工智能教研中心汇集了复旦大学MBA项目的多位教师，以及来自其他学院和专业的人工智能专家，形成一个跨学科、跨领域的人工智能教研团队，为MBA教育提供了强有力的师资支持和学术支持。

二是举办人工智能主题活动。复旦大学MBA项目还定期举办了一系列的人工智能主题活动，为师资队伍建设提供了展示和交流的平台和窗口。复旦大学MBA项目举办了“人工智能与商业领袖论坛”“人工智能与商业创新大赛”“人工智能与商业案例分析”等活动，邀请了国内外的人工智能专家、企业家、学者、媒体等参与，为MBA研究生提供了了解和探讨人工智能技术的最新动态和前沿问题的机会，同时也为MBA教育提高了知名度和影响力。

3.3 利用人工智能技术提升教学质量

人工智能技术为MBA师资队伍质量的提升提供了有力支持。通过个性化学习推荐、智能导师辅导、实践模拟与案例分析等应用，教师可以更精准地满足学生的学习需求，提高教学效果。同时，在线学习与远程教育平台的开发，打破了时空限制，为师资队伍提供了更广阔的教学资源和合作机会。此外，人工智能的评估与反馈机制也有助于教师及时了解学生的学习情况，调整教学策略，不断提升自身的教学能力。因此，积极利用人工智能技术，有助于推动MBA师资队伍质量的持续提升。

典型案例是浙江大学MBA项目。浙江大学是国内最具实力和活力的MBA教育机构之一，也是国内最具特色和优势的MBA教育机构之一。浙江大学MBA项目在师资队伍建设方面，采取了以下两个方面的措施。

一是利用人工智能技术提升教学质量。浙江大学MBA项目充分利用了人工智能技术的教学辅助功能，提升了教学质量和效率。例如，浙江大学MBA项目使用了智能教学平台，实现了教学内容的智能推荐、教学过程的智能监控、教学效果的智能评估等功能，为教师和学生提供了个性化和智能化的教学服务。浙江大学MBA项目还使用了智能问答系统，实现了教学问题的智能识别、智能匹配、智能回答等功能，为教师和学生提供了及时和准确的教学答疑服务。

二是打造人工智能特色品牌。浙江大学MBA项目还致力于打造人工智能特色品牌，通过举办一系列的人工智能特色活动，展示和传播MBA教育的人工智能特色和优势，提升MBA教育的品牌影响力和社会价值。

结语

本文总结和提炼了以下几点可复制和推广的成功模式和做法。一是建立人工智能教研平台，汇集和整合人工智能相关的教学、科研和社会服务资源，为师资队伍建设提供强有力的支撑和保障。二是引进国际化和本土化的人工智能专家，形成一个具有多元化和高水平的人工智能教研团队，为MBA教育提供国际视野和本土经验的教学。三是开设与人工智能技术相关的课程，为MBA研究生提供系统的人工智能技术知识和技能的学习和培训，提升MBA研究生的人工智能技术素养和创新能力。四是利用人工智能技术提升教学质量，通过使用智能教学平台、智能问答系统等教学辅助工具，实现教学内容的智能推荐、教学过程的智能监控、教学效果的智能评估等功能，提高教学效果和效率。五是举办人工智能主题活动，通过举办人工智能与商业领导力论坛、人工智能与商业创新大赛、人工智能与商业案例分析等活动，为师资队伍建设提供展示和交流的平台和窗口，同时也为MBA教育提高了知名度和影响力。

同时，本文也发现了以下几点需要注意和避免的经验教训。一是避免人工智能技术的盲目追捧和过度依赖，要根据MBA教育的目标和定位，合理选择和使用人工智能技术，避免人工智能技术的滥用和误用，造成教学质量的下降和教学风险的增加。二是避免人工智能技术的封闭和保守，要形成商科和人工智能的有机结合，避免人工智能技术的封闭和保守，造成教学创新的缺乏和教学视野的狭窄。

参考文献：

[1]Burstrom T，Parida V，Lahti T，et al.AI-enabled business-model innovation and transformation in industrial ecosystems： A framework， model and outline for further research[J].Journal of Business Research，2021（127）：85-95.

[2]Cao G M，Duan Y Q，Edwards S.J，et al.Understanding managers’ attitudes and behavioral intentions towards using artificial intelligence for organizational decision-making[J].Technovation，2021（106）：1-15.

[3]Nieto Y，García-Díaz V，Montenegro C，et al.Usage of Machine Learning for Strategic Decision Making at Higher Educational Institutions[J].IEEE Access，2019（7）：75007-75017.

[4]Wamba-Taguimdje S-L，Fosso Wamba S，Kala Kamdjoug J R，et al.Influence of artificial intelligence （AI） on firm performance： the business value of AI-based transformation projects[J].Business Process Management Journal，2020，ahead-of-print（ahead-of-print）：1893-1924.

[5]Xu J J，Babaian T.Artificial intelligence in business curriculum： The pedagogy and learning outcomes[J].The International Journal of Management Education，2021，19（3）：1-18.

[6]Sollosy M，McInerney M.Artificial intelligence and business education：What should be taught[J].The International Journal of Management Education，2022，20（3）.

[7]任友群，万昆，冯仰存.促进人工智能教育的可持续发展——联合国《教育中的人工智能：可持续发展的挑战和机遇》解读与启示[J].现代远程教育研究，2019，31（5）：3-10.

[8]汪涛，孙羿凡，钟秀丽.行动学习视域下的MBA教育教学质量改进路径研究[J].济南大学学报（社会科学版），2021， 31（6）：159-165.

[9]孔祥维，王明征，陈熹.数字经济下“新商科”数智化本科课程建设的实践与探索[J].中国大学教学，2022（8）：31-36.

作者简介：王磊，博士研究生，副教授，研究方向：全球价值链、政治经济体制改革。

基金项目：2023年三峡大学研究生教学改革研究培育项目——“人工智能+MBA”教学改革路径研究（编号：SDYJ202318）。