摘要:生成式AI(Generative AI)技术的应用对财经教育与实践影响前所未有,显著提升了教学效率,为AI赋能财经专业“五金”新基建和课堂革命开辟新路径、新方法。该研究基于社会心理学方面的社会认知理论和考虑认知活动全貌的分布式认知理论作为基础,结合教学研究与探索,运用案例研究、行动研究等方法,以产教融合、专创融合为教学理念引领,围绕《财务大数据分析》课程产教改革与重构演化规律,用生成式AI赋能财经教学改革与研究、探索不同教学环节上生成式AI在财经教育教学中实践场景,转变教师角色从“知识传授者”到“协作引导者”,构建“教师—AI财经智能体—学生”人机协同交互教学模式,为推动生成式AI赋能财经教育人机协同新模式持续改进和发展提出了可参考建议,未来将助力财经教育产教融合改革提速增效。

　　关键词:生成式AI;财务大数据分析;人机协同模式;产教融合

　　0引言

　　以DeepSeek为代表的人工智能技术开源共享,使得人们对生成式人工智能的影响发生了深刻性认识。随着教育数字化转型战略的不断推进,国家实施的“人工智能+”行动正在成为教育领域改革的重要推力,深刻影响着教育教学的不同方面和场景应用,多维度探索生产式AI在财经教育行业的多元化应用。本文旨在探讨如何通过生成式AI构建有效的人机协同教学模式以解决财经教学中的个性化学习难题,重塑财经教育教学新生态。

　　目前,已有部分省份出台了人工智能赋能专业课程建设的政策文件,助力生成式AI在财经教育教学中的应用探索和研究,不断丰富财经教育的技术迭代和高质量发展。而当下财经专业教育教学模式深受人工智能的影响,悄然之间发生着变革。鉴于上述背景,该研究通过梳理已有教学模式的变化,从传统的传授式、四阶段五阶段教学模式、“做中学”实用主义教学模式,到当代的混合式教学模式,进阶到AI辅助的智慧教学模式,这些变化都与技术迭代和教学理念创新及教学目标的要求调整密切相关,反映了当前职业教育改革过程中面临的挑战和机遇,如专创融合教学理念、新质生产力等。为此,基于财经教育教学过程中存在的问题,以《财务大数据分析》课程为改革切入点,引入生成式AI新技术和专创融合教学新理念,探索个性化、互动化的财经教学人机协同智慧教学新模式研究与应用,使其发挥这种人机协同新模式对财经教学的重要指导价值。

　　1文献综述

　　教学模式是教学活动的基本结构,是教学理论的具体化和教学实践的概括化,具有多样性和操作性。作为教师实践者,在工作中往往会按照一定的教学模式进行教育教学相关工作。因此,关于教学模式的现状和应用,国内外学者已有不少研究。通过梳理已有研究文献,主要涵盖以下几个方面。

　　1.1经管类专业专创融合教学模式研究

　　创新是社会经济高质量发展的重要动力,培养创新高技能人才是数字经济时代赋予高职教育的重要使命。2019年,国家明确将“专创融合”特色课程作为双创教育工作重点,该种教学模式和理念经过多年的探索和发展。数据统计显示:专创融合领域学科大类以教育和经管为主,颇受社会各界广泛关注[1],还有研究聚焦于大数据与财务管理专业,进行专创融合教学模式探索[2],虽取得了一定成绩,但仍然面临着诸多问题,如专创融合理念与认知存在差距、课程设置融合度低、专创融合实践平台不健全、师资队伍薄弱和制度需完善等[3],罗琪[4]基于应用型高校财经类专业专创融合教育存在的问题,指出了可以参考和学习芬兰同类型大学专创融合教育模式,如在学习方式上采取灵活化、多样化、情境化、重实践的原则,构造适应性路径推动我国专业融合教学模式发展。张永旺[5]对这种专创融合教育理念比较认可,认为通过财经大数据技能素质培养以实现终身素质教育。可见,技术融入课程和实践应用对单一专业背景的学生创新创业拓展具有限制性。如果融入更多先进教学方法和实践技术,如人工智能、大数据和物联网等,学生源于不同的兴趣动机,基于不同的创业项目挑战,能促使更多创新创业项目落地成功可能性。

　　1.2人工智能赋能个性化教育教学研究

　　生成式AI具有自然语言处理与知识生成力之优势,它能有效支持教学的个性化和适应性,既能够提高教学效率,又能促进师生互动性和学生之间学习协作。正因为人工智能对教学改革具有重要影响,很多人开始进行研究和探索。有研究从生成式教学模式和人工智能技术相结合视角,探索了人工智能在现代生成式教学模式中的应用与作用,指出通过个性化学习路径、实时反馈和支持、数据驱动的决策支持三种途经,促进教与学的结构性对齐,同时也需关注教育的核心价值[6]。此外,有研究是以本科生英语写作为切入点,基于人机协同教育理念和过程写作法,将教师评价、同伴互评和生成式AI评价相融合,把评价过程进行阶段划分,构建基于生成式AI的本科生英语写作人机协同评价模型,为不断优化高校英语教学评价方式和手段提供了借鉴和参考[7]。更进一步,有研究探讨生成式AI在分析化学教学中的应用,剖析其多重角色,对其实施过程进行探索,一定程度上提升了学生和教师的学习体验与教学效率,促进了教学模式现代化发展[8]。并且田园和沈旺[9]还指出生成式AI具有强大的内容生成与实时分析能力,为个性化教育提供新契机,通过剖析生成式AI在个性化教育领域的应用优势,从多个维度提出切实可行的策略,为构建基于生成式AI的个性化教育模式提供有益参考。这一系列研究足见:人工智能赋能个性化教育教学具有显著效果,其推广价值很大。

　　1.3财经教育实践人机协同研究

　　个性化教育教学研究更进一步是人机协同探索。为此,不同学者根据不同的领域开展研究探索。吴凤菊等[10]根据企业财务人员与类ChatGPT人机协同共生趋势,探索了七大管理会计领域的必要性,并构建了管理会计七大领域下财务人员与类ChatGPT人机协同的机制及保障体系,推动了人机协同应用研究。还有学者从财务共享视角研究,如李闻一和汤华川[11]主张人机协同场景下双向辅助和双向监督工作模式,结合具体应用场景深入分析,他从人机比例配置、人机相互赋能、人机工作方式和人机管理控制机制四个维度总结其发展趋势,使人机协同理论指导和实践经验不断丰富。张蔚虹等[12]对资金管理决策中的人机协同模式应用进行探索,推进了智能财务方案全面落地实施。陆兴凤[13]从人机物多元协同视角,构建新型财务管理模式,探讨“人机物”在不同工作场景中的协同交互关系,推动了生产式AI人机协同财经实践的发展。这些财经实践的探索应用与教学反哺将助力财经人机协同智慧教学研究,提升应用型技能人才培养水平。

　　2生成式AI人机协同新模式在财经教学中的应用

　　2.1技术驱动式的教学模式在教育教学过程中演变

　　人工智能自1956年达特茅斯会议诞生以来,技术迭代从模拟人类计算智能,到感知智能,再到以Chat-GPT为代表的认知智能演进,以生成式AI为代表的技术创新对教育领域的影响越来越广,使课堂教学手段、课程建设方法面临着巨大挑战,随之而来的是教学模式在不同专业教育教学中逐步演变。

　　先前是所熟知的典型教学模式,即传授式,其结构概括为“讲—听—读—记—练”,特征主要为老师灌输知识,学生不加思索地被动接受,这种教学模式培养出来的学生缺乏主观能动性和创新性。随后自然科学引入课堂,教学模式突显“感知—记忆—理解—判断”,并不断演化为四阶段、五阶段,而这些模式往往缺乏学生的学习主体性。伴随科技的快速发展,发生认识论对教学实践产生了深刻影响,探究式教学模式逐渐应用于人才培养,倾向于高等教育,着眼于人的思维能力提升,长期才能体现教学效果。对于高职教育,侧重的是学生“做中学”,即情景或项目案例式教学,其环节主要为“创设情境—确定问题—自主学习—协作学习—效果评价”,可采用翻转课堂、小组讨论等多种手段,培养学生的创新能力、解决问题能力、独立思考能力和合作能力。当下,生成式人工智能(AI)引入课堂教学,AI既可以作为助教,又可以成为学生的学习伙伴,经过系统化专业训练,能够成为某一专业课程的AI智能体,使教师、学生、教学内容创新性人机交互,增强课程学习趣味性和专业教学灵活性,呈现一种生成式人机协同教学新模式,强调教师、人工智能和学生三方在教学过程中深层合作与互动,强化培养学生的思维方式、价值观和品格,注重培养学生的终身学习能力、批判性思维等核心素养。这种教学模式可以使学生具有个性化和互动性的学习体验,依据布鲁姆认知层次理论,能够助力学生的认知由低到高进阶,即“记忆—理解—应用—分析—评价—创造”,教学效果也会越来越明显。

　　2.2生成式AI在财经教育教学中实践场景

　　2024年中国科学院院士丁奎岭在人工智能与教育论坛上报告:调研发现80%老师认为人工智能应用上,约100%学生尝试使用人工智能辅助资料检索、文档生成等工作,近60%老师尝试使用人工智能改进课堂教学方式[14]。这种变化随着人工智能大模型的快速发展,生成式AI财经教育教学实践呈现场景多样化、主体多元化。根据教学的课前、课中、课后和拓展四大环节,生成式AI在不同细化环节中发挥着不同的作用。

　　2.2.1课前:面向财经授课对象的AI个性化教学资源生成

　　财经教学课前环节是全过程周期闭环教学的重要部分,前期基础工作做的充分是否直接影响着教学效果和质量高低。这就需要了解财经课程的授课对象不同需求点,如学生原有知识层次、课程期望值、预期达标值等,这个过程中可以设置不同的需求维度,如学习时间、测评题类型、视频观看偏好、学习成绩等,运用生成式AI进行授课对象画像,有效识别授课对象的学习需求,进行相对准确的学情分析,找到教学过程中可挖掘的学生兴趣、动机和困惑,从而借助生成式AI生产更多的个性化教学资源,满足不同授课对象的需要,为授课教师提供相对合理的辅助教学建议,在后续教学过程中有的放矢地提高教学效果。

　　具体而言,一方面AI教案辅助生产,支持教师根据授课对象选择不同的财经教学内容,运用AI生成思维导图和教案,根据相关提示词对输出教案内容优化、润色完善、专业精简,辅助授课教师形成不同的教学风格,满足不同层次学生对财经相关知识的学习诉求或意愿,以便教师备课时直接调用或加工改进,融入思政元素,结合课程相关实际知识点,补充完善使教案内容更加丰富化。另一方面AI智能生成教学课件,支持教师根据财经教学相关知识输入对应主题,系统化搭建教学PPT结构框架,明晰财经教学内容,进一步可选择不同授课风格模版,美化PPT课件色彩和内容完整性,使教学内容具有观赏性、可读性和理解性。

　　2.2.2课中:“教师—AI智能体—学生”共建共享AI导师和学伴

　　首先是“教师—AI智能体”形成AI导师。生成式AI具有自生成的学习能力,经过一定的人为训练,在没有教师情况下,可以帮助授课对象智能答疑,有效识别学生7天/周、24小时/天不间断相关提问,生成相关的参考答案。AI智能体为授课对象提供不同的财经专业知识点,形成学习资源库,为其提供可供参考的知识图谱,授课对象可以根据自己的兴趣,检索不同的财经知识应用案例,更好地理解使抽象财经知识具体应用,真实还原场景案例化,激发学习的原动力,同时,也能记录学习的过程,让学习者有迹可循,实现人机协同交互,更加让学生觉得有趣、有料,帮助其实现终身学习的价值观。其次是“AI智能体—学生”形成AI学伴。生成式AI具有个性化资源推荐的功能,每个授课对象有不同的学习需求,基于此可以进行个性化学习路径设计,找到授课对象需求点和薄弱处,寻找相关课程资源和文献资料,运用AI进行生成式分析,构建适应性财经教育的学习模型,以此来检验授课对象对不同财经教学内容的掌握程度和学习进度,从而为每个授课对象量身定制不同的学习路径,包括内容的难易程度、先后顺序、时间分配、方式选择、问题答疑等等。如果是教学内容重点和难点部分,可以设置智能调整机制,增加该部分内容的强化训练,推荐个性化练习题,逐步提升不同难度的学习资源,帮助授课对象提高逻辑思维能力,进而培养适合教学目标和能力要求的社会所需技能型财经人才。

　　2.2.3课后:检验教学效果的AI智评和课程反馈

　　传统教学模式随着技术的发展和迭代已被智能化手段部分替代,正逐渐呈现生成式AI智评和课程反馈模式,如AI出题和批改作业、AI全过程课堂评价和教学反馈等,这些教学手段能够更直接、有效地检测教学质量和效果。以AI出题和批改作业为例,教师在时间有限情况下,根据财经课程相关知识点、拓展文档等资料,上传生成式AI模型如DeepSeek,可自动生成测验试题,根据需要筛选适宜不同学生的个性化自测训练,形式多样,包括开放性解决方案问题,有针对性地提高学习者自身能力。与之匹配的是采用AI智能化批改系统,教师可以把个性化的自测训练题输入系统,自动识别模版并分发学习者,预设评分参考标准,模拟多个数字评价师自动评分,并给出有效的解题思路指示,以帮助学习者解读题干和形成答案的结构化大纲,锻炼学习者的逻辑思维能力。当然,还有AI辅助问答助手,遇到不太明白的问题,输入对问题的描述提示词以交互式解答学习者的提问或疑惑,使其逐渐明晰问题关联的知识点或方法,根据要求的文字、图片、视频等提示词需要,为学习者提供个性化的辅导答疑。

　　此外,财经课程的效果不仅局限于课后,还有整体过程性不同维度评价,全方位诠释财经课程的授课过程,这就需要借助生成式AI人机交互式了解学生的期望课堂、教师自我行为满意度、教学目标达成度、能力培养水平,从而智能化生成课堂分析报告,系统评估并即时反馈老师教与学生学的效果,以帮助教师调整适宜学习者接收的学习策略,增强财经职业教育的适应性,助力教师课后高质量反思绘制职业画像,以提升自我专业发展,并使学习者终身学习教育。

　　2.2.4拓展:打通“产、教、学、研、用”一体的AI智研

　　面对产业发展现实需要和行业企业问题瓶颈,衔接财经教学研究供给端,对接解决问题的应用端或需求端,形成“产、教、学、研、用”一体的AI智研,驱动河南“7+28+N”以产聚才、产教融合、以教兴产的双向发展。如依托2021—2024年大学生创新创业大赛产教命题赛道项目,梳理产业链对应的新工科、新农科、新文科、新医科教育链,适应行业企业创新发展需求,引领产业教育与财经科技、人才培养与增强创新相结合,推动更多人应用AI智能技术实现高质量创业就业。

　　2.3构建生成式AI赋能财经教育人机协同新模式

　　生成式人工智能的到来,使财经教育面临着科技驱动价值、实践问题导向与创新人才培养的迫切需求和未来挑战。本研究以“产教融合、专创融合”教学新理念进行探索,梳理2021—2024年大学生创新创业大赛产教命题赛道项目,融入到财经大数据分析教学中,依托《财经大数据分析》产教虚拟教研室平台资源,以《财务大数据分析》课程为例,用生成式AI技术搭建教师与学生的AI财经智能体,使教师角色从“知识传授者”到“协作引导者”转变,整合标准化的智能备课、真问题的虚拟仿真、有效的个性化反馈等不同教学场景,构建“教师—AI财经智能体—学生”人机协同交互教学模式(见图1),充分发挥生成式AI技术在提升学生数据分析能力、创业实践素养和人才创新能力培养方面的作用,增强学生的知识应用感知和沉浸式创新实践体验。

　　2.4探究生成式AI人机协同新模式在财经教学中的应用

　　AI赋能财经教育教学,是面向新文科领域更多创新人才培养的重要途经之一。当下,“人工智能+财会”是教育部正在推动的专业建设方向和新兴交叉学科领域。在培养应用复合技能型财会人才过程中,财经教学可能面临着基础硬件设施滞后和软件资源不足、真实案例匮乏和实践教学环节受限等教学资源紧缺的难题,财经专业建设和改革需要跨界,生成式AI人机协同新模式应用于财经教学很有必要,将致力于教学内容和教学方法上满足不同层侧学生的个性化需求,助力财经人才培养质量提升。基于此,本人选择财经类专业核心课程《财务大数据分析》为例,运用业财融合实践意识和产教融合创新理念,对接产业岗位技能需求,重构课程内容体系并形成《业财税大数据分析》,在教学过程中嵌入生成式AI技术,探究并应用生成式AI赋能财经教育人机协同新模式。

　　2.4.1课前:生成式AI技术支撑《业财税大数据分析》课程教学资源多元化

　　1.生成式AI深入课程分析学情

　　运用生成式AI对学生的知识基础与技能水平、学习能力与认知特点、学习态度与动机等维度进行问卷调查设计,课前智能收集问卷并分析学情,以了解学生在知识掌握上的薄弱环节、学习过程中的困惑和对课程内容的期望。通过学情信息反馈,为每个学生制定个性化学习计划,明确学习进度、重点难点攻克策略和可拓展的学习方向。

　　2.生成式AI制作课程题库、教案和PPT课件

　　运用DeepSeek+Kimi组合、AI办公(Office)、AiPPT等生成式AI制作课程相关PPT课件,运用文心一格、剪映AI等呈现不同的文字资料、图片等多种形式,形成图文并茂的个性化教案,能够满足不同学生的学习需求和风格,老师从教学经验和学生兴趣出发,对丰富的教学资源进行筛选、优化和整合,让这些学习资源更加契合教学目标和学生实际。运用DeepSeek+Notion组合生成课程知识题库,根据教学目标和能力要求,优选知识点的训练题,加以改进侧重学生知识的掌握和能力的考查,对知识能力训练题的不同类型(单选题、多选题、简单题、计算题、综合题)按难易程度、分值大小、题量多少进行优化组合测验,并形成期中、期末测试,以全面、全过程考查学习不同阶段学习状态,为AI智能化测评做好前期准备工作。

　　3.生成式AI推送课程知识图谱

　　运用DeepSeek+XMind或MindMaster组合生成知识图谱、岗位能力图谱,可以列举具体案例,分析案例相关知识点和能力要求,对接实践工作岗位具体知识能力要求,使学习更具针对性和有效性。

　　4.生成式AI制作课程相关视频、动画微课

　　根据案例或项目要求,预设课程相关性知识点对应的提示词,输入相关的知识点内容,运用生成式AI技术如讯飞智作、万彩AI、PixVerse、DeepSeek等制作不同需求的课程视频、音频、动画微课,当然部分质量有待美化和完善。但是,能够有效降低建课成本和减少技术影响专业发展的瓶颈,至少使课程相关教学资源趋于丰富化、智能化。

　　5.生成式AI创设课程思政情境问题或故事

　　思政引领是课程建设和发展的正确价值导向,该研究可以运用生成式AI技术,输入人为挖掘的课程思政元素提示词和案例主题,形成具有思政味道的课程情境导入案例,引领学生循循渐进地深入课程学习并探究,找到自己的价值观趋同于案例的研究和探析,这样才能上好一堂生动、有趣、内涵的财经课程。同时,运用生成式AI数字人进行课前相关知识回顾,把上节所学内容上传DeepSeek,形成相关知识内容的思维导图,遵循简单思维路线让学生先系统化学习,后与新内容做好有效衔接,使学生更易接受和理解。

　　2.4.2课中:“产教和专创”双融合驱动《业财税大数据分析》课程翻转课堂

　　1.生成式AI项目案例分析供学生参考开阔思路

　　学生在掌握一定财经分析基本理论之上,要学以致用,运用所学知识锻炼自己的数据分析和逻辑判断能力。以大学生创新创业大赛产教命题赛道项目或上市公司财务数据为载体,依据教学预设目标涵盖知识技能、过程方法、职业素养等维度,人为给出相应案例或项目提示词并生成式AI财经案例的分析思路,使学生对照自己的判断分析思路对照人机交互后方案,有的放矢地将真实场景问题引入课堂,让学生在解决实际问题中,综合运用财经科技交叉学科专业知识,培养创新思维和团队协作能力。

　　2.生成式AI多利益主体角色互换探讨

　　每个项目或案例问题的解决是不同利益主体博弈的结果。因此,破解问题需要运用生成式AI预设身份提示词,换位思考,如产业驱动需求者、方案整体设计者、项目管理协调者、技术指导者、教师案例讲授者、学生团队应用者、专家评估反馈者等,使生成式AI以不同身份逻辑推演分析案例,真实还原商业创造价值与财经教育技能价值的对接,从而提高学生的提问能力、思考能力、表达能力,增强学生的勇气和自信心。

　　同时,学生运用生成式AI技术,如DeepSeek+Mermaid组合,根据项目或案例主题可视化展示相关的专业图表、数据或相关案例,为学生提供直观的案例或项目信息,以帮助学生更好地理解案例问题的解决方案可行性,还可以快速链接到财经科技交叉知识领域,拓宽学生的知识视野,有助于培养学生的复合型技能。

　　3.生成式AI记录分析过程和整理讨论成果

　　借助生成式AI技术,如DeepSeek+Otter组合,对课程案例或项目分析进行过程化归纳、系统化总结、完整性评分、多角度反思和延伸性启发。同时,也为课程案例或项目研讨小组提供个性化的学习资源和技术工具支持,可以根据研讨小组的研究思路和进度,推送相关的文献资料、数据图表、案例分析等,帮助学生拓宽思路、深入研究。

　　2.4.3课后:生成式AI人机协同智评教学效果和智研教学成果

　　1.生成式AI人机协同智能化批量批阅个性化作业

　　教学信息化的发展使得学生课程教学资源越来越丰富、个性化开放性技能训练越来越多,部分训练没有统一标准答案,仅有参考要点。面对大量的批阅作业量,标准化训练采用预设答案可以自动批阅,没有统一标准的训练则采用人机协同智能化批阅,运用生成式AI模拟多个智评师,参考训练题要点指南,对同一个作业给出多个测评分值进行加权计算,减少差异从给出相对客观的分值。如根据教学目标和学生学习情况,设计多样化的作业形式,包括书面作业,还应涵盖实训操作、案例解析、调查研究等类型,以培养学生的综合能力,多方面为学生提供个性化的作业辅导,且可以针对每个学生的作业内容和难点,提供详细的解题思路、方法指导和知识点讲解。例如当学生在财务指标计算时遇到指标公式不懂时,运用生成式AI技术如DeepSeek、文心一言等根据提供的逐步解题提示,引导学生独立思考解决问题,对于学生答案智能化、个性化批阅,给出错误修订建议并提供参考答案及解析。在个性化作业检验教学效果的过程中,生成式AI人机协同大大减少教师人为工作量,还帮助学生学习更快,使得他们的自我创新能力得到有效释放,助力他们目标达成度的实现。

　　2.生成式AI智研财经课程、竞赛和教改项目以形成教学成果

　　当下财经课程体系在人工智能+、大数据驱动下已悄然发生很大变化,并受到很大冲击且影响深刻。

　　单从课程名称中很多都已经添加“智能化、智慧化、大数据”等字样,形式上虽有改变,但课程内容上与产业链接上融合度有待加强,教学手段上还有很多需要创新与产业财经课程内容配套实训,这些都需要借助生成式AI技术根据产业企业财经岗位和生产流程核算要求,进行AI智研财经新课程内容,并把这些新技术运用到财经课程竞赛中,增强财经教学的综合改革,逐步形成课程点滴改进,技术创新教学手段,积累不同方面的AI赋能的财经教学成果,如《智能化税费申报与管理》课程配套实训系统嵌入生成式AI技术;《智能化成本核算与管理》课程运用数字孪生搭建智慧工厂,运用生成式AI穿透“供、产、销、研”全链条成本核算与管理指南等。立足产教融合发力点,围绕课程改革创新点,嵌入生成式AI技术智研财经教育教学;生成式人工智能在企业财务中的应用创新、生成式人工智能助力企业税务管理优化、生成式人工智能在ESG信息披露中的风险治理等科学项目研究与实践探索。

　　3生成式AI财经教育人机协同新模式实施面临的问题和对策

　　未来教育的趋势将是人机协同。生成式AI对财经教育的影响很大,自2022年11月30日美国ChatGPT发布以来,在财经领域引起了诸多人们的热议,2025年1月20日中国DeepSeek横空出世,更加点燃人们对生成式AI应用的关注。随之而来的是不断推出各种AI智能体、垂直行业大模型,似乎各行各业都面临着极大的挑战和前所未有的机遇。国家层面,中国工程院院士孙凝晖在2024年4月十四届全国*大常委会第十讲专题讲座上汇报了《人工智能与智能计算的发展》[15],影响广泛且重大。接踵而来的是生成式AI在不同领域的应用并发挥着重要作用,也产生了巨大的潜在价值,就教育作用而言,可能在于让学习更直接有效、协助教师释放更多时间聚焦于创造性工作、有效推动个性化终身化教育发展。但同时它的应用表现也存在诸多争议,需警惕人工智能治理和伦理道德。自然,在生成式AI赋能财经教育应用过程中,尝试采用生成式AI人机协同新教学模式进行课程教学将面临着诸多困难和问题。为此,我们要正视生成式AI财经教育教学改革过程中问题,概括起来有4个方面。

　　3.1制度层面上AI技术应用于财经教学改革缺乏制度机制保障

　　目前,教育的管理制度机制仍是传统教学模式的基本保障,尽管部分教育管理者关于新时代教育观念有所转变和更新,但制度机制稍显缓慢或滞后,在新技术驱动的教育教学过程中,大部分仅停留在课程形式上,实质上人们不敢创新应用,耗费时间太多,风险较高,不符合教学标准和考核要求,打破常规是违规或学生传统认知上的考试不过关。并且这方面的应用没有教学指南,即便有应用,竞赛的教学过程中可能要求体现新技术、新工艺、新产品、新设备等,能够有效引领参赛教学作品创新。诚然,这也需要考虑到教学管理的实际情况、AI技术应用的伦理道德和法治约束等因素,但这种情况会在某种程度上制约着生成式AI财经教育人机协同新模式发展和应用。

　　3.2队伍层面上教师AI技术赋能财经数字化素养有待提升

　　近年来国家一直在推动教育数字化转型战略的落实工作,收效很大,但新技术迭代发展也很快,教师应用新技术的能力一直处于奔跑之中。面对教育信息化向AI智能化的发展趋势,教师感觉身心疲惫,没有常规化、系统化地接受教师AI技能应用素养培训,且专业跨界有些较大,自然老师们接受新事物需要一定的消化新技术过程,并且老师层次不一,一定程度上对AI技术赋能财经数字化素养的养成有强烈的需求,不然会形成排斥新技术的氛围,进而制约生成式AI赋能财经教育人机协同新模式应用,并被师生所接受。

　　3.3应用层面上财经教育AI应用场景挖掘较为零散且不够系统

　　AI技术应用于教育领域是国家重点关注的一个方向,还是教学信息化进阶发展的新阶段。但是教育领域学科专业门类较多,涉及不同层级并对接产业企业岗位场景,均处于探索阶段。目前,教育部已经公布了二批“人工智能+高等教育”应用场景典型案例共50个,未来将会持续跟新,生成式AI财经教育场景挖掘呈现零散状态,财经课程体系应用生成式AI技术较为谨慎,也不够系统,且对AI技术的应用不够熟练,很大程度上影响着生成式AI赋能财经教育人机协同新模式教育场景开发。

　　3.4对象层面上学生接受AI新技术与财经教育融合适应性有待增强

　　职业教育适应性是科技创新发展与职业教育产教融合改革助推职业教育高质量的关键环节,作为职业教育的受众对象,既要能够易于接受新一代信息技术的应用,还要扎实夯筑财经教育的专业知识。实际上,对于高职财经学生或学习者,专业知识基础程度较为薄弱,然而善于技能实操,进而辅助专业知识的强化和巩固,同时,对于AI新技术虽然好奇,可缺乏对新技术的应用能力,需要老师引导AI技术的应用,两者没有有效的融合于学生的课程应用上,这会不利于生成式AI赋能财经教育人机协同新模式的推动。

　　诸如上述生成式AI赋能财经教育人机协同新模式实施过程中存在的问题,结合生成式AI在财经教育教学中实践场景、先进教学新理念及应用探究,调研学生们对于成式AI财经教学的期待和老师们认为财经教育产教融合改革的可能性,为推动生成式AI赋能财经教育人机协同新模式持续改进和发展提出了4个参考性建议:

　　(1)加强AI技术应用于财经教学的顶层设计。

　　深入推动国家层面教育数字化转型战略牵引,落实人工智能赋能专业建设行动方案,细化财经教育课程体系,着手应用人工智能技术融入教育教学全要素、全过程,并在教学考核体系中增设“AI教学融合度”以保障教学改革创新的成效,允许教学过程中运用AI技术赋能财经课程改革,试用一门完善一门,建立一门AI赋能财经课程的教学标准,使AI赋能财经教学有所依据,进而制定财经教学AI应用的伦理约束规范,强化生成式AI财经教学系统性保障体系建设,实现教师和学生应用生成式AI财经教与学、用与创的合规性发展。

　　(2)强化生成式AI财经技能数字化素养培训。

　　财经素养是人才培养的重要衡量依据,当下理应与时俱进。人社部发布的《人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,2023年人工智能训练师、智能设备运维员等新职业岗位需求同比增长217%,其中职业教育毕业生占比不足23%,可见就业市场对新财经素养需求越来越重要,从而倒逼财经职业教育体系要加速AI技术应用进程,这就要强化生成式AI财经师生的技能数字化素养培训,针对不同层次财经素养的学生,进行分层进阶式AI财经能力培训体系建设,如财经专业基础知识篇、财经技术工具应用篇、财经案例AI实践篇,以适应数字经济时代社会发展对数字人才的迫切需求,也能促进学生适应社会发展的有效就业,如数据分析师、财务BP等岗位应聘。

　　3.4.3用《财经大数据分析》产教虚拟平台开发AI智研财经教学

　　河南应用技术职业学院从2021年对《财务大数据分析》课程建设以来,经过不断课程改造的探索和完善,在学校领导支持下联合兄弟院校和企业单位,2022年搭建《财经大数据分析》虚拟教研室并演化为云教研室,到现在的产教虚拟教研室平台,积累了丰富的财经教学相关资源和师资人员。可以运用这个共享共建的平台,进行财经教学资源的配置和经费保障支持,开发AI智研财经课程教学的应用指南和财经教育数字化新基建,如财经动态知识图谱库、AI开源工具箱如表1所示等,以破解财经教育AI应用场景挖掘系统性的缺乏之问题,可开展每年评选“AI+财经教学十大创新案例”,使其有效引领财经教育的高质量建设和发展。

　　3.4.4优化财经课程体系以分层递进式融合AI技术于学习者主体

　　针对当下财经课程体系滞后于社会产业发展现状,不能满足企业发展对急需财经人才的诉求,要敢于打破财经教学课程传统化,如设置《财经AI职业技能通识课》《财经科技交叉课》《产业链财经分析课》等,可以借助于生成式AI技术辅助学习者的个性化教育资源建设和推送学生,根据自己的学习进度和理解程度,选择适宜本层次的递进式财经教育教学,可用AI学伴,增强持续学习财经的信心和耐心,并配备虚拟的AI财经智能体作为AI导师,在学习者遇到困难时能够随时随地帮助其答疑解惑。总而言之,让财经学习者在如沐春风式的氛围中汲取知识的营养和技能的锻练,成为社会真正需要的有一技之长的人才,找到学习者在社会上有用之地,发挥自己的才能并干一行爱一行,用财经知识和技能点亮自己,为社会做出应有之贡献。

　　4结语

　　传统教学模式上,财经教育教学研究更关注教师如何教好书,学生如何更容易接受。时过境迁,AI技术的快速发展和社会经济发展对创新人才的迫切需求,倒逼教学模式正朝着“教师—AI财经智能体—学生”人机协同新模式成为一种必然趋势,加速重塑职业教育发展的新格局。本文基于人机协同的教育教学研究,结合对《财务大数据分析》课程三年多来的技术变革和赋能应用探索,系统总结了人机协同教学新模式在不同环节的应用,以及可能存在的问题解决方案,构建人机协同教学模式的理论框架,为财经教育教学实践提供了应用指导。不仅丰富了理论贡献,而且也给众多学习者以深刻的实践启发:财经职业教育改革,应立足产业发展过程真问题,把新教育理念、课程教学实践、新技术应用深度融合,为财经课程改革提供解决方案,以解决财经人才供给与需求的结构性矛盾,从而以专业的知识、技能和应用型技术融合服务并助力社会经济的高质量发展。

　　尽管本文研究比较全面、系统地诠释了财经教育教学人机协同新模式的探索应用,以及呈现的教学效果,但限于研究样本不够广泛,长期效果仍待继续检验。立足当下教育改革的机遇与挑战,展望未来。后续还有很大研究空间,如专业交叉融合创新应用、人机协同赋能创新就业应用等,这也正是国家教育部“双千”计划(1 000个“微专业”(或专业课程群)和1 000个职业能力培训课程)推动的战略方向。

　　作为财经教育教学的实践者,理应抓着人工智能这一时代赋予老师们教育教学创新改革和创新人才培养的机遇,有所为,有所不为,顺势而为,做生成式AI赋能财经职业教育的践行者和技术应用的伦理道德引领者。

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