生成式人工智能背景下電子商務專業課程建設研究

一、引言

當前，人類社會進人了互聯網、大數據與人工智能相互聯系又有所區別的創新與應用的嶄新時代[]。其中，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，GenAI）的發展最為迅速，尤其體現在自然語言處理領域。該項技術使機器能夠理解、解釋并生成人類語言，從而催生出強大的計算機應用系統，使機器能夠針對人類的各種詢問及任務做出與人類相似的反應[2。與此同時，生成式人工智能在教育中的應用日益受到關注。為加速培養適應未來社會的創新型人才，國務院早在2017年發布的《新一代人工智能發展規劃》中就明確指出，要“推動人工智能在教學、管理、資源建設等領域的全流程應用”（中華人民共和國中央人民政府，2017），探索人工智能在促進學生個性化發展和創新能力提升方面的巨大潛力。在此背景下，電子商務專業人才培養面臨新的要求，傳統的課程體系與教學模式已難以滿足行業發展的需求。因此，深入研究生成式人工智能背景下電子商務專業課程建設，對于提升人才培養質量、推動電子商務行業的可持續發展具有重要的現實意義。

二、生成式人工智能對電子商務的核心影響

生成式人工智能（AI）給電子商務帶來了極為深遠的影響，主要體現在提升個性化體驗、優化供應鏈管理和增強客戶互動這三個方面[。在個性化體驗上，生成式AI借助分析海量用戶數據，能夠精準預測消費者的偏好和需求，進而為其提供定制化的產品推薦與服務，極大地提高了用戶購物體驗和滿意度；在供應鏈管理方面，AI的應用可實現對庫存、物流等環節的智能優化，在減少成本的同時提高效率，讓商品更快更準確地到達消費者手中；借助自然語言處理和機器學習技術，生成式AI能創建更智能的客服系統，不僅可24小時不間斷服務，還能以更自然的方式與顧客交流并解決問題，進一步增強客戶的購物體驗。綜合來看，生成式AI正逐步成為推動電子商務創新發展的重要力量。

三、電子商務專業課程體系現存挑戰分析

（一）教學內容滯后于技術發展

當前，電子商務領域的課程體系普遍呈現出教學內容與信息技術發展步伐不匹配的問題。鑒于電子商務行業對信息技術的高度依賴，其技術進步呈現出快速發展的態勢，特別是在生成式人工智能、大數據處理、智能推薦系統等前沿技術廣泛應用的當下，現有的教材與課程內容更新速度未能與行業動態需求同步[4。眾多高等教育機構依然以傳統電商平臺運營和網絡營銷策略作為教學核心，忽視了對基于AI的商業模式創新、智能化供應鏈管理、自動化營銷策略等前沿知識的深入探討。這一現象使學生在校期間所掌握的知識與職場實際需求之間存在顯著差距，進而影響了畢業生的就業競爭力及適應職場的能力。

（二）AI應用與數據處理能力培養不足

隨著人工智能技術在電子商務領域的逐步普及，具備人工智能基礎知識與數據分析能力已成為電商專業人才的核心競爭力之一。然而，由于當前多數電子商務相關專業缺乏系統性覆蓋AI技術與大數據處理的課程內容，致使學生在機器學習、自然語言處理、圖像識別等關鍵技術領域的知識儲備不足。同時，即使部分院校存在相關課程，也只停留在理論講授層面，缺乏實踐操作環節，難以培養學生的實際應用能力，無法滿足企業對具有跨學科背景和實際操作能力的復合型人才的要求。

（三）實踐教學缺乏AI場景深度融合

電子商務是一門注重實踐能力培養的學科。當前的教學實踐環節普遍未能充分結合人工智能技術的應用場景。大部分高校的電商實訓課程仍以傳統電商平臺的操作、網頁設計，以及市場調研為核心，未能有效引入生成式AI、智能客服、個性化推薦系統，以及自動化廣告投放等具有代表性的實際商業應用場景，致使學生難以在模擬環境或實際項目中獲得AI驅動的電商運營經驗。此種情況加劇了學生畢業后職業進入的適應障礙，增加了企業用人單位的培訓負擔。同時，由于高校缺乏與行業企業合作共建的AI實訓平臺，在一定程上制約了學生對前沿技術和行業趨勢的深度理解與掌握，不利于培養具有創新能力和實戰經驗的專業人才。

（四）評價體系難以衡量學生的AI應用能力

當前，電子商務專業的教學評估機制仍主要依托于筆試考核、學術論文撰寫，以及傳統實踐操作等單一形式，無法系統、客觀地衡量學生在人工智能時代背景下所應具備的復合型能力。人工智能應用素養涵蓋技術認知、編程實踐、問題抽象、算法優化、數據分析及商業應用等多重維度。上述核心能力難以通過常規考試形式得以準確評估。同時，由于缺乏規范化的AI能力測評標準與專業評估工具，教師在評價過程中容易產生主觀偏差，難以有效促進學生實踐能力的提升。此種滯后的評價體系既無法激發學生主動掌握AI技術的積極性，也難以為企業甄別具有人工智能應用潛力的電子商務專業人才提供科學依據。

四、基于生成式人工智能的電子商務專業課程建設路徑

（一）課程內容重構：融入AI工具應用與倫理規范

為適應電子商務行業的快速技術變革，相關院校在電子商務課程中應不斷調整和優化內容結構，將生成式人工智能的核心知識融入教學體系，涵蓋其基本原理、操作工具及其在電商環節中的具體應用[5。同時，加強對人工智能倫理原則、數據安全與隱私保護、算法偏差等相關倫理與法律問題的教育，以培養具有社會責任感和法律意識的復合型電商人才，滿足行業發展對高素質專業人才的需求。例如，在“電商營銷策劃”課程中，院校可構建“AI工具應用 + 倫理法律”的雙軌教學模塊。

課程以ChatGPT、文心一言等主流生成式AI工具為載體，設計遞進式教學環節。教學實施路徑如圖1所示。

圖1基于“技術應用 + 倫理規范”的雙軌教學核心框架

首先，學生基于某運動品牌新款跑鞋的產品參數（如材質科技、功能特性），通過結構化指令（用戶畫像、營銷場景、文案風格）生成10組不同類型的營銷文案（社交媒體推文、郵件廣告、短視頻腳本）。其次，課程引入典型法律糾紛案例庫，選取某美妝品牌因AI生成“七天見效”虛假宣傳文案被市場監管部門處罰的真實案例，組織學生運用《中華人民共和國廣告法》《中華人民共和國數據安全法》等法規，從“表述真實性”“數據來源合規性”“算法透明度”等三個維度進行法律合規性審查。通過構建“指令設計一文案生成—倫理審查一合規優化”的完整教學鏈條，學生不僅能夠掌握AI工具的精準應用技巧，還能建立起“技術應用需受法律與倫理約束”的職業認知。

（二）教學模式創新：推廣項自式學習與智能輔導

為提升電子商務專業教學效果及學生的主動參與水平，院校應積極推動教學方案由傳統的講授方式向項目導向學習模式轉變，借助真實或模擬的人工智能應用場景，通過任務驅動的教學方法，著重培養學生的實踐操作能力與創新性問題解決能力。同時，結合先進的智能輔導平臺，充分利用生成式人工智能技術，為學生量身定制個性化的學習方案，提供及時的反饋與疑難解答，從而增強教學的針對性與靈活性。

例如，在“電商直播運營”課程中，教師可基于“AI虛擬主播帶貨”項目開展沉浸式教學，深度融合智能輔導系統，打造“設計-生成-演練-優化”的閉環學習體驗。項目以贛南臍橙等特色農產品為實踐載體，要求學生分階段完成三項核心任務。首先，學生可以運用Midjourney設計虛擬主播形象。學生需利用生成式人工智能輸出包含12組差異化表情（如驚喜、疑惑等）及配套動作（如展示產品、手勢引導）的參數化方案；其次，通過ChatGPT生成結構化直播腳本，要求話術嚴格遵循《網絡直播營銷管理辦法》，單場時長精準控制在15分鐘～20分鐘區間；最后，借助虛擬人驅動平臺進行多輪模擬直播。系統將自動記錄觀眾停留時長、互動率等關鍵指標。智能輔導系統作為教學中樞，依托百萬級直播案例構建的知識圖譜，對學生作品實施三維度智能診斷。在內容層面，通過BERT模型分析腳本結構，確保核心賣點（如臍橙的糖度、產地溯源）提及率?70% ，并自動標注話術中的低效段落；在視覺層面，采用 ResNet50 算法評估虛擬人形象與農產品的視覺契合度（如橙色調服飾與產品的色彩協調性）；在合規層面，實時比對市場監管總局的違禁詞庫，對“特效”“根治”等高風險詞匯進行攔截。系統基于診斷結果生成個性化學習方案，如為賣點薄弱的學生推送某主播直播間黃金話術拆解視頻，為形象匹配度低的小組提供農產品直播視覺設計模板庫等。通過采取深度融合項目實踐與智能輔導的教學模式，學生不僅能夠掌握電商直播運營的核心技能，還能在模擬的真實商業挑戰中快速成長，夯實自身能力。

（三）實踐平臺搭建：建設AI驅動的仿真實訓環境

為滿足學生的項目實踐需求，院校應建立以人工智能技術為核心的電子商務仿真操作平臺，模擬諸如智能推薦系統、自動化營銷方案，以及智能客服等關鍵應用場景，為學生提供接近實際商業環境的操作體驗。虛擬企業管理、數據分析與決策演練等多維度實踐活動，不僅能夠有效增強學生的實戰能力，還能提升其技術適應性，從而彌補傳統培訓方式在實踐操作方面的局限性。

例如，院校可與頭部電商企業合作，共同開發AI電商實訓平臺，重點打造“智能客服系統優化”這一核心實訓模塊，并構建高度仿真的企業級業務場景。該平臺具備三大特色功能。首先，平臺提供某大型電商平臺脫敏后的10萬條歷史客服對話數據。這些數據覆蓋售前咨詢、售后投訴等六大典型業務場景，時間跨度達三年，完整呈現了電商客服的周期性特征。在實訓過程中，學生需運用Python編程語言，結合主流AI工具庫，完成對智能客服系統的全流程開發。具體任務包括數據清洗（去除無效對話、標準化格式）、意圖識別（構建包含200個關鍵詞的分類模型），以及答案生成（基于檢索式與生成式混合算法）。平臺內置的模擬引擎能夠實時生成虛擬用戶咨詢，并從響應速度（要求 ?8 秒）、答案準確率（設定 85% 及格線）和用戶滿意度（基于情感分析模型）三個維度，對學生的系統進行動態評估。學生需要分析評估報告，進而迭代優化模型參數。通過這種深度融合真實數據與智能評估的實訓模式，學生能夠掌握構建和優化智能客服系統的核心技術，并在模擬的商業實戰中錘煉數據驅動決策和持續迭代優化的能力。

（四）評價體系優化：建立AI應用能力導向的考核標準

針對當前評價體系難以反映AI應用能力的問題，院校應構建以能力為導向的多元化考核機制，將項目成果、實操表現、AI工具運用能力等納人評價維度，并探索基于AI輔助的自動評估系統，實現對學生綜合能力的客觀、動態評估。通過科學的評價體系引導教學改革，提升人才培養質量。例如，在“電商智能技術應用”課程中，院校可構建“三維度 + 雙評價”的考核體系。以“AI驅動的個性化商品推薦系統”項目為例，學生需基于某電商平臺提供的用戶行為數據（包含10萬用戶、50萬條交易記錄），運用SparkMLlib完成數據預處理、特征工程，以及協同過濾模型的構建，且模型評估的RMSE值需控制在0.8或以下。考核維度如表1所示。

表1“電商智能技術應用”課程考核體系表

評價機制則采用AI自動評估與人工評審相結合的方式。AI系統對代碼進行靜態分析（如代碼復雜度、算法效率）和性能測試（在Hadoop集群環境下進行壓力測試），生成基礎評分；同時，由教師與企業工程師組成的評審團，從商業邏輯、行業適配性等角度進行綜合評價。此種“三維度 + 雙評價”的考核模式，不僅能夠全面、客觀地衡量學生的AI應用能力，也能為高校培養適應未來數字化需求的復合型人才提供有效的實踐路徑。

五、結束語

生成式人工智能與電子商務的深度融合已成為行業發展的必然趨勢。傳統課程體系向智能化、實踐化轉型刻不容緩。課程內容重構、教學模式創新、實踐平臺搭建，以及評價體系優化等方式，能夠有效彌合人才培養與行業需求的差距，培養具備AI技術應用能力、商業思維與倫理意識的復合型電商人才。未來，高校需持續跟蹤技術迭代，深化校企合作，將生成式AI的前沿應用動態融入教學體系，為電子商務行業的可持續發展提供人才支撐，推動數字經濟背景下教育與產業的協同創新。

作者單位：高健西安交通工程學院

參考文獻

[1]曾艷英，黃琦琪.高職跨境電商專創融合課程體系建設的現實困境與發展對策研究[J].現代職業教育，2024，（2）：81-84.

[2]孫榕，李白楊.生成式人工智能（GAI）背景下的新型數字鴻溝識別框架研究[J].圖書情報知識，2024，42（03）：19-30.

[3]楊娟.生成式人工智能背景下“傳統文化IP"^?+ 電商”發展研究[J].電子商務評論，2025，14（05）：819-925.

[4]劉豫章.生成式人工智能技術賦能高職課程教學的應用場景與可行性分析[J].信息系統工程，2024，（10）：128-131.

[5]俞伯陽.生成式人工智能助推高職電子商務專業人才培養范式轉型探析[J].黃河水利職業技術學院學報，2024，36（04）：75-80.