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人工智能背景下高职商贸类专业人才培养对策
文章字数：3713
摘要：人工智能技术的快速发展正以颠覆性力量重塑全球经济格局，商贸行业作为连接生产与消费的核心环节，首当其冲经历智能化转型。从智能客服、无人零售到大数据精准营销、区块链跨境结算，AI技术已深度渗透商贸全链条，推动行业对人才能力需求发生根本性转变，“精技术、通数据、善创新”的复合型数字商贸人才成为新刚需。本文基于对人工智能技术发展趋势与商贸行业人才需求的分析，系统梳理当前高职商贸类专业人才培养的痛点，并提出针对性改进策略，以期为同类院校提供参考。
一、人工智能背景下高职商贸类专业人才培养中存在的问题
（一）课程体系滞后，AI技术与商贸知识融合不足。当前高职商贸类专业课程体系仍以传统商贸核心课程为主，如《市场营销》《国际贸易实务》《电子商务》等，AI技术相关内容普遍缺失或仅作为点缀。部分院校虽尝试开设《大数据基础》《智能商务》等课程，但多停留在概念讲解层面，未深入融入AI工具在商贸场景中的具体应用。例如，智能客户画像分析、机器学习销售预测、自动化跨境支付等核心技术未纳入课程，学生既缺少AI系统认知，也掌握不了其在客户管理、营销决策、供应链优化中的实操能力。同时课程滞后于行业发展，智能客服、智慧仓储等企业在用系统未融入教学，课程更新跟不上技术迭代，难以培养企业所需的即用型人才。
（二）教师AI素养不足，双师型教学团队建设滞后。教师是人才培养的核心力量，但高职商贸类专业教师普遍存在AI技术能力薄弱的短板。多数教师毕业于商贸管理类专业，缺乏计算机、数据科学等交叉学科背景，对机器学习、自然语言处理等技术原理理解有限，更难以将其与商贸场景结合设计教学案例。部分院校虽通过短期培训提升教师信息化能力，但培训内容多集中于PPT制作、在线教学平台使用等技术层面，未触及AI与商贸融合的深度应用。此外，“双师型”教师队伍建设滞后，企业兼职教师占比低且多为传统商贸从业者，缺乏AI技术在商贸企业落地的实践经验，无法为学生提供前沿的行业视角与实操指导。教师能力的不足直接导致教学中“重理论、轻实践”“重传统、轻智能”的倾向难以扭转。
（三）实践平台智能化水平低，产教融合深度不足。实践教学是高职教育的核心思想，但目前商贸专业实践性实训基地多采用传统的模拟软件形式，仅能完成一般的工作过程的操作，缺少对人工智能技术的支撑；以电子商贸专业的电子商贸虚拟实训环境为例，只能完成类似网上发布商品、接受订单等简单的业务操作而无法完成类似人工智能挑选产品、自动标价等较高级的智能情景。企业教育结合只是做到“公司参观+短时间实习”，鲜有以企业为主体和以学校为主体联合开发智能商贸实训课程。有的企业认为把AI商贸系统真正运行起来的权限给学生，会造成技术流失或者费用昂贵，最终导致学生无法体验到完整的智能商贸过程，实践技能与工作素养严重脱节。
（四）学生数字素养薄弱，AI技术应用能力不足。“会操作，不会编程”构成了多数高职学生数字技能的现实，他们掌握了各种办公软件和电子商贸软件，但缺乏最基础的数据处理和算法运算的知识。在人工智能的时代，商贸贸易学科对学生数字化技能的技能需求势必提升，需要学生不仅掌握智能工具的基础操作，还要具有数据思维能力，能够分析、解决问题，同时也可以自适应和自修正问题，并且创造性地分析AI工具，让AI工具为商贸环境的经营创造新的方法与形式。例如在新媒体直播购物的大环境下，部分学生一味依赖平台给定的一套简单且机械的营销机制，无法利用人工智能工具分析客户的群体特点从而制定不同的营销策略，难以培养能够为企业发展出具有“智能+创造”能力的高素质复合型人才。
二、人工智能背景下高职商贸类专业人才培养对策
（一）重构“AI+商贸”融合课程体系，强化技术赋能。教育形式改革是一种培养人的基本途径，高职院校应将“以人工智能技术为手段，以商贸科学为理念”作为“基本知识+核心概念+拓展范畴”的三级结构布局标准。基础知识应该包含微积分、概率论、PYTHON语言等作为数据科学的入门级学习，这些都是学生学习和使用人工智能技术的原理。只有基础夯实之后，学生才有机会在后续学习过程中游刃有余地应用人工智能技术，例如，在《市场营销》中引入“智能消费者画像和精准营销”模块，解释了机器学习算法是如何对消费者行为做深入分析，根据对消费者购买记录、阅读记录等信息的分析，构建出消费者画像，从而实现精准推销。利用SPSS Modeler或PYTHON对消费者行为数据进行分析，能够使学生掌握如何利用数据分析软件对消费者行为进行市场调查、消费者分析等。例如，通过对市场和客户需求的分析，智能选品能够为客户提供热销品；通过对市场变动、竞价市场等信息进行分析，动态定价则可以智能调整产品的价格；
增强教师队伍能力，培养优秀人才，是落实“AI+商贸”的第一步：一是鼓励教师参加“AI+商贸”专业培训或企业实战。例如，可以挑选部分教师到阿里实验室或京东大数据实验室进行阶段性挂职锻炼，通过工作和实践了解智能商贸项目研发，为“AI+商贸”注入第一手的实践样本，这样教师在企业环境中能学到最先进最适用的技术，然后传授给学生，在教学中注入新元素，丰富课堂。也可以定期进行以“AI+商贸”为主题的教学论坛，请有关院校、商界的大数据学者、数据应用工程师就“AI+商贸”中的机器学习、大数据分析工具、模型建构、信息数据分析挖掘、相关工程咨询、实践开发等进行讲解和示范，有助于提升教师业务素质和课堂教学能力，更好地引导学生健康成长。二是引进具有丰富实践经验的AI应用型人才到学校任教，作为兼职教授承担《智能客服机器人系统实战培训》《大数据营销》等课程的教学任务，与学校携手开设课程及实践教学的指导工作。可以为学校带来真正在企业应用的技术和知识体系，让学生在未来的工作中更具竞争优势。其次，建立“双师”考核体系，将人工智能技术的应用能力与企业项目的指导情况纳入教师考核中，倒逼其主动提升交叉领域教学水平。通过这种方式可以促进教师不断修炼自身的“内功”，提升教学能力，给学生获得更多优质教学体验。
（二）搭建智能化实践平台，深化产教融合。人工智能实践平台是帮助学生学习和掌握人工智能商业技能的重要构成，应当与企业共同构建“实体+教育”人工智能实践平台：一是建设校园人工智能商业实训中心，引入企业真实的AI商业应用系统，如智能化客服机器人、智能化供应链决策平台等，搭建包括顾客提问、销售方案、物流调度在内的完整情境，学生可以在模拟的情境中熟练运用人工智能工具进行操作和优化。二是构建虚拟仿真实训任务，以VR/AR技术创造包括“智能化跨国广播”“智能化销售决策”等虚拟情境，突破时空限制，提升实践教学的沉浸感受。虚拟仿真活动可以让学生在虚拟的情境中完成现实行为，并且体验真实职业。例如“智能化跨国广播”，可以让学生在仿真情境中模拟跨国广播全过程，包括产品选择、广播方案设计、互动式销售等。三是深入企业深度对接，共同建设“工业学院”或“现代学徒制班”，为企业提供真实业务数据和人工智能系统的访问权限，学生可以在企业指导教师的指导下，参与真实项目，如根据顾客评价分析优化产品、运用人工智能辅助做出推广决策等，实现“边教边做”。
（三）实施“数字素养+创新能力”提升计划，培育复合型人才。学生的数据化素养和创新能力应贯穿于整个培养过程。学校可以增加课程中数据化思维的内容，比如在课程中引入如“客户数据分析可视化”“销售收入的预测模型建立”等实践，让其学习利用数据发现问题解决问题的能力。通过这些实践，学生能够学会运用数据化可视化工具进行数据分析，并搭建销售收入的预测模型，为公司决策提供支持。可以开设《AI伦理与商贸应用》课程，指导学生思考AI的技术经济收益和社会效益，正确树立科学观。通过修读该课程，能够让学生了解AI在商贸中的应用和带来的经济效益，AI带来的一些社会问题和伦理问题，增强学生社会责任感和人文素养。另外，可以通过举办“AI+商贸”创意大赛，鼓励学生提出基于智能化的服务优化、精确市场策略计划等内容的创意，由企业专家作为比赛评委，优秀的创意作品有机会在实践中落地执行。通过比赛能让学生运用所学理论知识解决实际问题，增强创新和动手能力。有企业资深专业人士的参与，可以为学生从深层次上提供专业的指导和反馈意见，更好地优化项目实施。并且实施“学生发展纪录册”，跟踪记录学生数字化素养与人工智能应用能力的成长轨迹，根据成长情况给学生个别辅导。通过此系统教师可以了解每一位学生学习的过程及学习的能力，可以据此为学生量身定做个性化教学规划和导引方法。
三、结语
人工智能技术的快速发展对高职商贸类专业人才培养提出了前所未有的挑战，也带来了转型升级的历史机遇。破解当前人才培养困境，需以“AI+商贸”深度融合为核心，从课程体系、师资队伍、实践平台、学生能力四个维度系统推进改革。通过重构融合型课程、打造双师团队、搭建智能实践平台、提升学生数字素养，高职院校能够培养出既懂商贸业务、又擅AI应用的复合型数字商贸人才，为商贸行业智能化转型提供有力的人才支撑。未来，随着AI技术的进一步演进，高职商贸类专业需持续关注技术动态，动态调整人才培养策略，始终保持与产业需求的同频共振，为区域经济高质量发展贡献职教力量。
作者单位：江苏省吴中中等专业学校
一、人工智能背景下高职商贸类专业人才培养中存在的问题
（一）课程体系滞后，AI技术与商贸知识融合不足。当前高职商贸类专业课程体系仍以传统商贸核心课程为主，如《市场营销》《国际贸易实务》《电子商务》等，AI技术相关内容普遍缺失或仅作为点缀。部分院校虽尝试开设《大数据基础》《智能商务》等课程，但多停留在概念讲解层面，未深入融入AI工具在商贸场景中的具体应用。例如，智能客户画像分析、机器学习销售预测、自动化跨境支付等核心技术未纳入课程，学生既缺少AI系统认知，也掌握不了其在客户管理、营销决策、供应链优化中的实操能力。同时课程滞后于行业发展，智能客服、智慧仓储等企业在用系统未融入教学，课程更新跟不上技术迭代，难以培养企业所需的即用型人才。
（二）教师AI素养不足，双师型教学团队建设滞后。教师是人才培养的核心力量，但高职商贸类专业教师普遍存在AI技术能力薄弱的短板。多数教师毕业于商贸管理类专业，缺乏计算机、数据科学等交叉学科背景，对机器学习、自然语言处理等技术原理理解有限，更难以将其与商贸场景结合设计教学案例。部分院校虽通过短期培训提升教师信息化能力，但培训内容多集中于PPT制作、在线教学平台使用等技术层面，未触及AI与商贸融合的深度应用。此外，“双师型”教师队伍建设滞后，企业兼职教师占比低且多为传统商贸从业者，缺乏AI技术在商贸企业落地的实践经验，无法为学生提供前沿的行业视角与实操指导。教师能力的不足直接导致教学中“重理论、轻实践”“重传统、轻智能”的倾向难以扭转。
（三）实践平台智能化水平低，产教融合深度不足。实践教学是高职教育的核心思想，但目前商贸专业实践性实训基地多采用传统的模拟软件形式，仅能完成一般的工作过程的操作，缺少对人工智能技术的支撑；以电子商贸专业的电子商贸虚拟实训环境为例，只能完成类似网上发布商品、接受订单等简单的业务操作而无法完成类似人工智能挑选产品、自动标价等较高级的智能情景。企业教育结合只是做到“公司参观+短时间实习”，鲜有以企业为主体和以学校为主体联合开发智能商贸实训课程。有的企业认为把AI商贸系统真正运行起来的权限给学生，会造成技术流失或者费用昂贵，最终导致学生无法体验到完整的智能商贸过程，实践技能与工作素养严重脱节。
（四）学生数字素养薄弱，AI技术应用能力不足。“会操作，不会编程”构成了多数高职学生数字技能的现实，他们掌握了各种办公软件和电子商贸软件，但缺乏最基础的数据处理和算法运算的知识。在人工智能的时代，商贸贸易学科对学生数字化技能的技能需求势必提升，需要学生不仅掌握智能工具的基础操作，还要具有数据思维能力，能够分析、解决问题，同时也可以自适应和自修正问题，并且创造性地分析AI工具，让AI工具为商贸环境的经营创造新的方法与形式。例如在新媒体直播购物的大环境下，部分学生一味依赖平台给定的一套简单且机械的营销机制，无法利用人工智能工具分析客户的群体特点从而制定不同的营销策略，难以培养能够为企业发展出具有“智能+创造”能力的高素质复合型人才。
二、人工智能背景下高职商贸类专业人才培养对策
（一）重构“AI+商贸”融合课程体系，强化技术赋能。教育形式改革是一种培养人的基本途径，高职院校应将“以人工智能技术为手段，以商贸科学为理念”作为“基本知识+核心概念+拓展范畴”的三级结构布局标准。基础知识应该包含微积分、概率论、PYTHON语言等作为数据科学的入门级学习，这些都是学生学习和使用人工智能技术的原理。只有基础夯实之后，学生才有机会在后续学习过程中游刃有余地应用人工智能技术，例如，在《市场营销》中引入“智能消费者画像和精准营销”模块，解释了机器学习算法是如何对消费者行为做深入分析，根据对消费者购买记录、阅读记录等信息的分析，构建出消费者画像，从而实现精准推销。利用SPSS Modeler或PYTHON对消费者行为数据进行分析，能够使学生掌握如何利用数据分析软件对消费者行为进行市场调查、消费者分析等。例如，通过对市场和客户需求的分析，智能选品能够为客户提供热销品；通过对市场变动、竞价市场等信息进行分析，动态定价则可以智能调整产品的价格；
增强教师队伍能力，培养优秀人才，是落实“AI+商贸”的第一步：一是鼓励教师参加“AI+商贸”专业培训或企业实战。例如，可以挑选部分教师到阿里实验室或京东大数据实验室进行阶段性挂职锻炼，通过工作和实践了解智能商贸项目研发，为“AI+商贸”注入第一手的实践样本，这样教师在企业环境中能学到最先进最适用的技术，然后传授给学生，在教学中注入新元素，丰富课堂。也可以定期进行以“AI+商贸”为主题的教学论坛，请有关院校、商界的大数据学者、数据应用工程师就“AI+商贸”中的机器学习、大数据分析工具、模型建构、信息数据分析挖掘、相关工程咨询、实践开发等进行讲解和示范，有助于提升教师业务素质和课堂教学能力，更好地引导学生健康成长。二是引进具有丰富实践经验的AI应用型人才到学校任教，作为兼职教授承担《智能客服机器人系统实战培训》《大数据营销》等课程的教学任务，与学校携手开设课程及实践教学的指导工作。可以为学校带来真正在企业应用的技术和知识体系，让学生在未来的工作中更具竞争优势。其次，建立“双师”考核体系，将人工智能技术的应用能力与企业项目的指导情况纳入教师考核中，倒逼其主动提升交叉领域教学水平。通过这种方式可以促进教师不断修炼自身的“内功”，提升教学能力，给学生获得更多优质教学体验。
（二）搭建智能化实践平台，深化产教融合。人工智能实践平台是帮助学生学习和掌握人工智能商业技能的重要构成，应当与企业共同构建“实体+教育”人工智能实践平台：一是建设校园人工智能商业实训中心，引入企业真实的AI商业应用系统，如智能化客服机器人、智能化供应链决策平台等，搭建包括顾客提问、销售方案、物流调度在内的完整情境，学生可以在模拟的情境中熟练运用人工智能工具进行操作和优化。二是构建虚拟仿真实训任务，以VR/AR技术创造包括“智能化跨国广播”“智能化销售决策”等虚拟情境，突破时空限制，提升实践教学的沉浸感受。虚拟仿真活动可以让学生在虚拟的情境中完成现实行为，并且体验真实职业。例如“智能化跨国广播”，可以让学生在仿真情境中模拟跨国广播全过程，包括产品选择、广播方案设计、互动式销售等。三是深入企业深度对接，共同建设“工业学院”或“现代学徒制班”，为企业提供真实业务数据和人工智能系统的访问权限，学生可以在企业指导教师的指导下，参与真实项目，如根据顾客评价分析优化产品、运用人工智能辅助做出推广决策等，实现“边教边做”。
（三）实施“数字素养+创新能力”提升计划，培育复合型人才。学生的数据化素养和创新能力应贯穿于整个培养过程。学校可以增加课程中数据化思维的内容，比如在课程中引入如“客户数据分析可视化”“销售收入的预测模型建立”等实践，让其学习利用数据发现问题解决问题的能力。通过这些实践，学生能够学会运用数据化可视化工具进行数据分析，并搭建销售收入的预测模型，为公司决策提供支持。可以开设《AI伦理与商贸应用》课程，指导学生思考AI的技术经济收益和社会效益，正确树立科学观。通过修读该课程，能够让学生了解AI在商贸中的应用和带来的经济效益，AI带来的一些社会问题和伦理问题，增强学生社会责任感和人文素养。另外，可以通过举办“AI+商贸”创意大赛，鼓励学生提出基于智能化的服务优化、精确市场策略计划等内容的创意，由企业专家作为比赛评委，优秀的创意作品有机会在实践中落地执行。通过比赛能让学生运用所学理论知识解决实际问题，增强创新和动手能力。有企业资深专业人士的参与，可以为学生从深层次上提供专业的指导和反馈意见，更好地优化项目实施。并且实施“学生发展纪录册”，跟踪记录学生数字化素养与人工智能应用能力的成长轨迹，根据成长情况给学生个别辅导。通过此系统教师可以了解每一位学生学习的过程及学习的能力，可以据此为学生量身定做个性化教学规划和导引方法。
三、结语
人工智能技术的快速发展对高职商贸类专业人才培养提出了前所未有的挑战，也带来了转型升级的历史机遇。破解当前人才培养困境，需以“AI+商贸”深度融合为核心，从课程体系、师资队伍、实践平台、学生能力四个维度系统推进改革。通过重构融合型课程、打造双师团队、搭建智能实践平台、提升学生数字素养，高职院校能够培养出既懂商贸业务、又擅AI应用的复合型数字商贸人才，为商贸行业智能化转型提供有力的人才支撑。未来，随着AI技术的进一步演进，高职商贸类专业需持续关注技术动态，动态调整人才培养策略，始终保持与产业需求的同频共振，为区域经济高质量发展贡献职教力量。
作者单位：江苏省吴中中等专业学校