（来源：中国改革报）

转自：中国改革报

作为国家创新驱动战略的重要抓手，高校创新创业教育正借力人工智能深度融合，破局诸多现实瓶颈。

□ 魏 航 苗耀祥 刘曼琳

高校创新创业教育是服务国家创新驱动发展战略的重要载体，人工智能与创新创业教育的深度融合，为破解当前创新创业教育领域的诸多现实困境提供了新方案。本文通过系统分析AI赋能创新创业教育的核心优势，提出AI赋能创新创业教育的实践路径，旨在为高校深化创新创业教育改革提供思路借鉴。

AI赋能创新创业教育的核心优势。精准定制个性化学习路径，破解同质化培养难题。高校可依托学习分析技术与多模态学情感知技术，多维度采集学生专业基础、创新思维、实践历程、兴趣偏好等数据，建立动态更新的创新能力画像。系统基于画像数据，自动生成分层递进、模块可选、节奏自适应的个性化学习方案：针对基础型学习者，强化商业认知启蒙和原型设计训练。针对进阶型学习者，侧重跨学科研创项目与产业真实命题。针对特长型学习者，则聚焦创投模拟和知识产权布局。因人定轨、因能配资、因趣立项的供给模式，可从根本上消除传统批量生产式培养的固化局限，推动创新创业教育实现个性化培养方案，切实提升人才培养的适配度与精准度。

智能融通跨学科资源平台，打破教育资源壁垒。高校可借助AI技术构建覆盖经济学、计算机科学、设计学、法学等多领域的知识图谱，当学生研究某一具体创业课题时，系统自动关联相关学科核心知识点。以智能硬件创业为例，平台可同步推送工业设计原理、供应链管理、专利法律、物联网技术等学习内容。AI算法可结合项目实际需求与学生技能标签进行智能匹配。如针对医疗健康类创业项目，自动搭配由临床医学、数据科学、市场营销专业学生组成的跨学科团队。此外，AI翻译与语义检索技术的成熟应用，助力学生便捷获取国际顶尖高校的前沿课程与创业案例，并自动对海量专利数据库与行业报告进行摘要提炼，帮助学生高效了解前沿技术、把握市场风口。

AI赋能创新创业教育的实践路径。智融教学场景，重构课践一体的育人体系。AI智能赋能创新创业教育的关键，是将技术深度嵌入创新产业教学理论研习与实践深化的全链条，促使创新创业教育范式由知识传授转向人机协同、虚实结合。

在理论学习端，高校应引导教师树立“AI+X”课程建设理念，结合不同专业人才培育目标，将通用创新方法论、AI工具应用能力与专业知识进行有机融合。例如，在机械工程专业嵌入AI辅助产品创新设计模块。在经济学、管理学专业增设AI商业数据分析、智能流量运营相关教学内容；在实践深化端，高校可依托AI技术搭建低试错成本的沉浸式虚拟实践平台。学生借助AI平台开展商业模式推演、目标用户画像描绘、融资方案运算等工作，在虚拟市场中模拟创业项目从构思到落地的全流程，快速验证创意的可行性。无需投入大量实体资源便能积累项目运作经验，还可通过反复模拟推演识别创意不足、优化项目方案。与此同时，AI平台可实时获取学生实践过程中的行为数据，对学生的市场判断、团队协作等表现进行综合分析研判，定向推送补充学习资源与改进意见，让实践训练更具指向性，真正实现理论学习和实践训练的深度联动。

智启师资建设，重塑跨界融合的能力图谱。师资队伍是高校开展创新创业教育的核心支撑，高校须加强校内创新创业师资队伍建设，充分释放AI赋能创新创业教育效能。

依托大模型教学平台及虚拟教研空间，常态化开展教师AI工具使用培训，培训内容不应仅停留在浅层工具操作，而要拓展至提示词工程、数据标注规范、模型微调策略、算法伦理风险等深层内容，帮助教师建立对AI技术原理的系统认知。在此基础上，引入TPACK框架，推动教师将AI技术、创新创业教学方法与学科专业知识进行有机融合，构建适配智能教育场景的新型教学知识结构。具体而言，文科背景的教师可通过技术工作坊与案例拆解相结合的方式，逐步掌握商业数据分析、用户画像建模、竞品情报挖掘等技术工具的应用逻辑；理工科背景的教师重点补齐商业模式、市场检验、融资规划等商业知识，实现技术认知与创业逻辑的双向贯通。此外，高校还可运用学习分析技术，创建数据循证导向的教师发展评价体系，动态监测教师AI技术应用、教学融合成果、学生反馈评价等数据，精准识别教师能力短板，定向推送个性化能力提升资源包，着力打造一支通晓AI技术逻辑、熟悉创业教育规律、善于整合跨界资源的复合型师资队伍，为智能化创新创业教育提供强有力的师资支撑。

面向未来，高校需持续破解技术落地难题，不断优化智能育人模式，推动人工智能与创新创业教育深度融合，为数字经济高质量发展培育更多高素质创新型人才。

（魏航系桂林医科大学人文与管理学院副研究员；苗耀祥系桂林医科大学人文与管理学院研究员；刘曼琳系桂林医科大学人文与管理学院讲师）