人工智能應用背景下經濟學課程教學改革探索

摘 ?要：當前人工智能技術創新取得了突破性進展，加速向經濟社會滲透融合，影響著社會生產生活的方方面面。人工智能對經濟社會的影響和與教育業的滲透融合帶來了經濟學課程內容、學習方式以及教學工具等方面的巨大變化。文章立足人工智能應用對經濟學課程教學帶來的機遇和挑戰，結合傳統經濟學課程的教學內容、教學方式和教學手段等，充分考慮人工智能應用背景下社會崗位對經濟學人才的新要求，分析目前經濟學課程需要改革的問題，提出多層次設置經濟學課程內容、加強實踐能力培養、推進跨學科課程建設和采取多樣化教學方法等課程改革路徑，旨在培養適應人工智能時代發展且創新性、實踐性強的經濟學人才。

關鍵詞：人工智能；經濟學；課程教學改革

中圖分類號：G420 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1673-7164（2024）11-0078-04

人工智能在世界范圍內取得了突破性進展，并正加速向經濟社會滲透融合。人工智能對經濟社會的影響帶來了經濟學教學內容的巨大拓展，而人工智能與教育業的滲透融合帶來了教學方式和教學手段的多樣化，也改變著學生獲取知識信息的方式。此外，人工智能技術創新與行業的滲透融合，帶來了社會對經濟學人才需求的變化。一方面，人工智能在驅動傳統產業轉型升級的過程中，不斷擠出就業尤其是低技能就業，減少就業需求；另一方面，人工智能技術發展催生的新業態、新模式、新產業對就業者的技能要求更高。作為研究人類社會各種經濟活動和相應經濟關系及其運行、發展規律的學科，經濟學課程受到人工智能技術的影響深刻而廣泛。人工智能對經濟學課程教學提出了更高要求，為經濟學人才培養和課程教學創新與變革帶來了機遇和挑戰。

一、人工智能應用對經濟學課程教學帶來的機遇和挑戰

（一）人工智能應用對經濟學課程教學帶來的機遇

人工智能與教育業的加速滲透融合，為經濟學課程教學改革帶來了機遇，不斷拓展經濟學的外延和內涵、打破了學習的地域和時間限制、為經濟學教學提供了新方法和新工具。

1. 拓展經濟學的外延和內涵

人工智能拓展了技術進步理論和經濟增長理論等經濟理論，還為經濟學研究提供了新的工具和方法。就技術進步理論而言，人工智能區別于傳統技術進步，是新一輪技術革命最具代表性的技術創新，具有產業滲透范圍廣、知識生產性強、就業替代性強以及增長效應強等“新穎”之處。從經濟增長理論而言，人工智能不僅能夠提高全要素生產率，更可成為一種兼具資本和勞動力特征的新生產要素。［1］一旦機器智能超過人類，智能機器將帶來經濟指數級增長。人工智能的機器學習技術可以擴展數據可得性、進行預測和因果識別，與傳統經濟學方法相比存在顯著優勢，將經濟學研究方式和效率提升到了一個新高度。［2］

2. 打破學習的地域和時間限制

傳統經濟學課程主要的教學方式是課堂講授，教學內容由教師進行選擇，教材內容比較陳舊且枯燥。隨著人工智能技術與教育行業的滲透融合，基于人工智能技術研發的在線教育平臺，能夠為學生提供更有針對性的學習方式和更豐富、更適合的經濟學學習資源。通過大數據分析和智能算法，人工智能可以根據學生的學習情況和學習興趣，為不同個體推薦差別化且合適的學習資料和課程。這不僅幫助學生更好地掌握知識，而且還能夠激發學生的學習興趣。此外，人工智能還能為教師提供網絡課程資源，教師通過分享課程資源，可延伸課堂教學，打破課堂教學和學生知識學習在時間和空間上的限制。

3. 為經濟學教學提供新方法和新工具

人工智能不斷為經濟學課程教學提供新的教學方法和新的教學工具。一方面，人工智能技術能夠為經濟學課堂教學提供新的教學方法。教師可通過運用虛擬現實技術模擬經濟現象，幫助學生更好地理解和掌握經濟學理論知識。教師可將Python等數據挖掘工具和機器學習等數據分析和預測工具引入經濟學教學過程，讓學生更直觀地了解和學習經濟學最前沿的研究方法和手段。

另一方面，人工智能還能夠為教師提供信息進行教學分析和教學管理。人工智能技術能夠對學生數據信息進行分析并提供即時性反饋，教師可以在依賴自己的實際經驗基礎上，以此為重要參考對課程教學進行設計、調整和教學管理，有助于在關注學生學習過程的基礎上更好地因材施教。

（二）人工智能應用對經濟學課程教學帶來的挑戰

隨著人工智能的快速發展和廣泛應用，經濟學課程的教學面臨著新的挑戰，主要體現在四個方面：一是授課的內容難度加大；二是授課的技術要求提高；三是知識的應用性要求提高；四是對學生自我監督要求高。

1. 授課的內容難度加大

傳統經濟學課程往往只涉及一些基本的經濟理論和模型，而人工智能的發展帶來了經濟學研究內容的拓展。在人工智能應用背景下，需要更加深入地理解和分析人工智能對經濟發展的影響，在講授勞動力就業、收入分配和收入差距、技術進步以及經濟增長等知識的過程中需要在傳統理論基礎上，結合現實經濟發展進行分析。這就要求教師在具備扎實的傳統經濟學理論基礎上，對人工智能的經濟影響也掌握一定的研究基礎，將人工智能與經濟學理論相結合，深入剖析人工智能背后的經濟原理和規律。這對于教師的專業素養和知識儲備提出了更高的要求。

2. 授課的技術要求提高

人工智能技術為經濟學課程教學和經濟學研究提供了新的方法。一方面，在人工智能應用的沖擊下，傳統的授課講解方式已經很難滿足學生的需求，因此，教師需要掌握人工智能技術輔助教學的方法和工具。如利用虛擬實驗平臺，可以更加生動地展示經濟學原理和模型的應用，提高學生的參與度和學習效果。需要培養利用人工智能工具分析學生學習信息的能力，學會利用反饋的分析信息輔助課程設計和調整。

另一方面，授課教師需要掌握相關的人工智能技術分析方法，學會利用Python、機器學習等數據分析技術，對經濟數據進行深入挖掘、分析和預測，讓學生更好地理解經濟現象和規律。因此，在人工智能技術的應用背景下，教師需要不斷學習和更新自己的教學技能和研究技術，掌握經濟分析相關的人工智能工具使用方法，以更好地運用于課堂教學中。

3. 知識的應用性要求提高

人工智能應用對經濟學課程教學還帶來了一個重要的挑戰，即如何在傳授經濟學理論的同時培養學生的就業能力。傳統的經濟學課程注重理論的學習和模型的應用，而人工智能的發展對就業者提出了更高的要求，使學生在實踐中需要應用復雜的技術和工具。因此，培養學生的數據分析能力、創新能力和解決實際問題的能力變得尤為重要。此外，學生還需要具備團隊合作、溝通和領導能力，以適應日益多樣化的經濟環境。

4. 對學生自我監督要求提高

經濟學是一門分析人類社會經濟活動和相應的經濟關系及其運行、發展規律的學科，課程論文成為課程作業的一種重要形式。隨著ChatGPT等聊天軟件的出現，在完成經濟學課程作業過程中，存在利用軟件代寫的問題，且這一問題很難識別。盡管這些人工智能的應用能夠在保證作業質量的基礎上極大地提升效率，但不利于學生提升自身獨立思考問題和分析問題的能力。因此，人工智能輔助工具的出現需要學生有較強的自我監督意識和能力。

二、人工智能背景下傳統經濟學課程教學存在的問題

（一）教學內容待更新，教學過程重理論輕實踐

第一，傳統經濟學課程的教學內容忽視了與現實經濟環境的融合更新。這種內容單一的教學問題導致他們對經濟學的興趣和學習動力降低，限制了學生對現實經濟現象的綜合性理解，影響了其運用經濟學思維解決實際問題的能力。

第二，傳統經濟學課程缺乏對實踐操作的重視和培養，也缺乏對具體經濟現象和案例的深入了解。課程結束后，學生對經濟學的理解往往停留在書本知識層面，難以將所學的理論知識應用于實際問題的解決上，影響了其應用能力的培養。

第三，經濟社會環境變化快，對人才的需求變化較大，而課程設計并未根據社會崗位需求進行調整，導致所講授的知識與社會需求脫節，不利于學生就業和職業發展。

（二）教學方法待調整，教學目的重應試輕應用

第一，經濟學課程理論性強、比較抽象，概念、公式和圖像較多，且部分內容晦澀難懂。而傳統經濟學課程教師又以課堂灌輸式講授為主，學生被動接受。這種教學方法存在信息傳輸不暢、學生參與度、積極性不高的問題，容易使學生失去對經濟學課程的學習興趣。而經濟學課程是經濟管理類專業的重要基礎課程，對經濟學相關概念和理論知識掌握不足會影響后續課程的有效學習，甚至不利于學生的未來職業發展。

第二，單向的講授式傳授知識，不利于培養學生的獨立思考能力及創新性解決復雜問題的能力，［3］影響其對經濟學知識的理解和應用。

經濟環境瞬息萬變，新興技術快速更新迭代，而課堂教學受時空限制，無法面面俱到，只有掌握學習能力和獨立思考能力，才能在工作中隨機應變，適應社會快速發展的需要。

第三，每個學生的學習能力和學習方式各異，但傳統經濟學課程未能充分考慮個體差異，對學生的發展和需求缺乏個性化的關注和指導，導致學生的學習興趣和積極性降低。

三、人工智能應用背景下經濟學課程教學改革的路徑

在人工智能應用背景下，經濟學課程教學需要進行適應性改革，以培養更符合企業和社會需求的經濟學人才。

（一）多層次設置課程內容

在人工智能應用背景下，經濟學課程的教學內容應注重多層次的設置。［4］首先，做好經濟學基礎理論知識的傳授；其次，加強與其他非經濟課程的銜接。隨著人工智能迅速滲透融合，智能機器、算法和機器人的應用將人類勞動力從繁瑣的工作中解放出來，對勞動力提出了更高要求，這要求經濟人員除了掌握傳統的經濟專業知識，還要具備一定的綜合運用金融學、運營管理、會計學等基礎知識的能力。但目前，學生難以將經濟知識和其他金融、管理知識進行綜合運用，因此，一定要做好跨學科橫向銜接，在講授經濟學課程的基礎上，介紹跨學科綜合運用的必要性和具體方法，讓學生在學習其他課程時目的性和方向性更強。最后，加強與信息技術學科銜接。人工智能對經濟社會的影響深入而廣泛，不僅影響勞動力就業、收入分配、經濟增長等現實問題，還深刻影響著研究方法。因此，要加強經濟學課程與信息技術課程銜接，增加對人工智能與經濟學的交叉領域內容講解，幫助學生更好地利用信息技術進行經濟學分析。

（二）加強專業實踐能力培養

除了理論知識的講授，經濟學課程的教學應更注重實踐能力的培養，幫助學生構建理論與實踐的橋梁。人工智能在經濟學領域日益普及，應結合經濟領域的崗位需求，有針對性地培養學生運用人工智能技術解決實際經濟問題的能力。可以引入實踐性的經濟學案例，讓學生通過分析解決實際問題，鍛煉他們的實踐操作能力和創新思維。一是提升數據分析能力。經濟學領域需要大量的經濟數據來支持決策，而數據挖掘和機器學習等人工智能知識和技術可以幫助學生更加高效地獲取和處理這些數據，提取重要信息，提升實踐能力。二是加強經濟預測能力。人工智能可以通過數據分析和模型來預測經濟走向、市場需求等重要指標。學生可以通過學習人工智能的基本原理和相關算法，進行更準確的經濟預測。三是拓展決策視野。人工智能可以進行風險評估、市場預測、策略制訂等方面的決策分析，學生可以通過了解不同的人工智能決策算法和模型，能為經濟決策提供更多的思路和方法，提高自己的實踐能力。

（三）推進跨學科課程建設

隨著人工智能快速發展，經濟學與人工智能的交叉研究日益受到關注。經濟學研究經濟系統的運行規律，而人工智能則致力于開發智能系統以模擬人的智能。因此，為了更好地適應人工智能應用背景下的經濟學教學需求，可以考慮將兩者結合起來，探索人工智能與經濟學如何融合發展，以及人工智能如何改變經濟社會發展和經濟學的研究方法。

經濟學和人工智能的跨學科課程建設，需要在經濟學課程中引入相關的計算機科學和數據分析理論，將經濟學理論知識和人工智能技術相結合，通過課堂講授人工智能在經濟領域的應用案例，幫助學生更好地理解人工智能應用對經濟社會的影響以及人工智能技術在經濟學中的實際應用。其中，人工智能在經濟學中的應用主要包括三個方面：一是市場調研和銷售預測。人工智能可通過數據挖掘和機器學習等技術，分析市場數據和消費者行為，為企業決策提供準確的信息和預測。二是模擬評估公共政策。人工智能可以通過模擬和預測評估政策效果，在公共政策制定中發揮重要作用。三是提高市場效率。人工智能可通過風險管理等技術，提高市場的效率和穩定性。

（四）采取多樣化教學方法

人工智能技術在教學過程中的應用帶來了教學方法的多樣化，突破了傳統的灌輸式課堂講授方式。因此，探索更高效、更多樣的教學方法成為經濟學課程教學改革過程的重要一環。［5］人工智能帶來的經濟學課程新教學方法主要包括三個：一是智能輔助教學。人工智能技術能夠通過分析學生的學習記錄和課堂表現，為教師提供課程設計和課程調整方案，還可以為教師提供學習資源推薦等功能，幫助教師更好地了解學生的學習情況和需求，更有效地進行教學。二是虛擬現實教學。通過虛擬現實技術，學生可以在虛擬實境中扮演經濟學家，身臨其境地感受經濟學案例的場景，模擬不同政策對經濟發展的影響，通過實際操作和觀察，深入理解相關概念和理論。三是經濟分析實操。經濟學是一個以數據為基礎的學科領域，而人工智能在數據分析和預測方面有著強大的能力。學生可以在教師的指導下通過應用人工智能的數據分析和預測技術，分析經濟數據，掌握經濟變量之間的關聯，預測經濟走勢和發展趨勢，從而提高決策能力和經濟分析的水平。

四、結語

人工智能迅速發展給經濟學課程教學改革帶來了前所未有的機遇和挑戰，不斷拓展經濟學的外延和內涵、打破了學習的地域和時間限制、為經濟學教學提供了新方法和新工具。但授課內容難度加大，對授課技術要求、知識應用性要求和學生自我監督要求有所提高。基于此，立足傳統經濟學課程教學存在的問題，文章提出多層次設置課程內容、加強專業實踐能力培養、推進跨學科課程建設、采取多樣化教學方法等路徑，為培養更符合社會需求的經濟學人才提供新的可能性。

參考文獻：

［1］ 馬克·珀迪，邱靜，陳笑冰. 埃森哲：人工智能助力中國經濟增長［J］. 機器人產業，2017（04）：80-91.

［2］ 王國成. 人工智能、機器學習對傳統計量實證的影響［J］. 經濟與管理研究，2018，39（11）：29-35.

［3］ 呂樂，錢莉. 人工智能時代財會專業《會計學基礎》課程教學改革探索［J］. 現代商貿工業，2021，42（02）：134-135.

［4］ 高佳薇，姚娟. 大數據背景下金融工程專業《計量經濟學》課程改革創新探討［J］. 經濟師，2022（11）：221-222.

［5］ 劉麗君，穆靜靜，周樹克. 應用型本科院校計量經濟學課程改革［J］. 西部素質教育，2022，8（17）：144-147.

（薦稿人：曾珠，成都大學商學院教授）

（責任編輯：黃文波）

基金項目：成都大學高級別項目培育基金“數字經濟對城鄉消費差距的影響：機制、效應與對策”（項目編號：2022GJBKYXM PYJJ03）。

作者簡介：黃志（1990—），女，博士，成都大學商學院講師，成渝地區雙城經濟圈與成都都市圈建設研究中心研究員，研究方向為人工智能與經濟增長。