图3-3受访院校AI相关课程主要内容分布（基于院校问卷Q4数据）
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重点在于让学生理解AI能做什么以及如何使用现有工具去实现，而非深入到底 层算法的数学原理与编程实现。这一应用导向的定位本身是符合商科人才培养目 标的，但问题在于，当前所侧重的应用，其广度与深度仍显不足。这种课程内容 设置上的软硬不均，即偏重前端的数据分析与内容生成，而忽视了中后台的流程 自动化，可能在一定程度上造成了学生技能栈与企业多元化需求的结构性错配。 师资是人才培养质量的根本保障。调研显示，师资力量已成为当前商科AI 数字化人才培养中最突出、最普遍的短板，呈现出结构性短缺的普遍性危机。AI 数字化人才的培养，本质上是商科领域知识与信息技术应用的深度融合，这对教 师的能力结构提出了跨学科的全新要求。 足，这是当前师资现状最真实的写照。这意味着，多数院校虽有能够开展AI教 学的先行者，这些教师可能通过个人进修、短期培训或参与科研项目，掌握了部 分AI知识与技能，但远未形成能够支撑起体系化课程教学的专业团队。这种单 点突破式的师资储备，直接决定了相关课程只能以少量选修课的形式存在，无法 作为专业核心能力进行规模化、系统化的开展。在院校管理者对教学主要问题的
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