杨颖：AI时代管理类专业学位研究生教育 如何“换剧本”？
管理员
2026年04月24日 01:55
《企业家日报》2026年04月22日
当前，人工智能正以前所未有的深度与广度，重塑管理对象、管理工具、管理场景，乃至管理的伦理基础与哲学根基。管理类专业学位研究生教育作为培养高层次、应用型管理人才的核心阵地，与侧重理论创新的学术型管理教育不同，它直面产业一线，其生命力在于与市场实践的紧密结合。作为管理知识再生产与管理人才再生产的核心场域——正站在历史性的范式转换点上。旧范式的惯性依然强大：学科壁垒、知识迟滞、评价异化;而技术革命、产业变革、人才需求升级，则催促我们向前。管理类专业学位研究生教育必须进行深刻的自我革命，不能再沿用旧剧本，而必须勇敢“换剧本”。
一、AI时代管理类专业学位研究生教育的使命跃迁与结构性困境
(一)使命的根本性跃迁：从“管理技能训练”到“人机共生智慧”
传统管理类专业学位教育的核心是训练学生掌握计划、组织、协调、控制等“管理技能”，强调对既有管理工具和流程的熟练应用。然而，AI的介入深刻改变了这一图景。深度学习技术不仅能够高效完成程序性管理任务，更开始介入非结构化决策，直接挑战了传统专业学位培养目标中“操作型管理者”的定位。
AI时代，面向专业学位的管理人才能力结构发生质变：元认知能力成为核心——管理者需超越算法答案，对问题本身进行定义、反思与重构，这是任何AI都无法替代的;人机协作能力成为基础——AI是“认知伙伴”，管理者需理解其能力边界与算法偏见，懂得何时信任、何时质疑;价值理性成为最终依据——当AI给出历史数据最优解时，管理者必须追问其服务何种价值、是否符合伦理。这三种能力的整合，标志着管理类专业学位研究生教育的使命，从培养“技能操作者”向培养“AI驾驭者”与“人机共生领导者”的根本性跃迁。
(二)四重结构性困境：范式转换的阻滞机制
然而，使命的清晰与现实的滞后形成了鲜明对比。面向专业学位的管理教育，面临着四重相互交织的结构性困境，形成了范式转换的阻滞机制。
第一重：供需错配——人才市场的信号失真。专业学位研究生教育的立身之本在于精准对接产业需求。但现实是，据人力资源和社会保障部数据，我国AI人才缺口超过500万人，供求比高达1:10。与此同时，2026年全国高校毕业生规模预计达1270万人。矛盾的核心并非简单的人才数量短缺，而是深刻的“能力—岗位”失配。大量管理类专硕毕业生空有文凭，却缺乏企业真正需要的“AI+管理”实操能力。诺贝尔经济学奖得主迈克尔·斯宾塞的“信号理论”指出，教育文凭本应是劳动力市场上个人能力的信号。然而当教育内容与技术发展脱节时，学历信号便趋于失效。头部企业纷纷绕过大学，直招有潜力的高中生进行自主培养，正是市场对失效信号的本能规避，也是对现行教育模式最尖锐的叩问。
第二重：知识迟滞——课程体系与技术迭代的时差。专业学位教育强调“知识快反”，但现实课程更新周期普遍为3—5年，而AI技术以月为单位迭代。据中国信通院报告，截至2025年底，全国规模以上工业企业数字化改造比例已达89.6%，企业端已深度应用AI于供应链优化、精准营销、智能风控等领域。然而，许多管理类专硕的课堂上，还在讲授没有数据支撑的陈旧案例。这种“课堂滞后于车间”的现象，使专业学位教育引以为傲的“实践性”沦为一句空话，学生陷入“学非所用、用非所学”的困境。
第三重：学科孤岛——单学科思维与复杂问题的断裂。AI时代的管理问题，本质上都是“棘手问题”(Wicked Problems)，例如算法歧视、数据垄断、人机责任归属等，它们同时涉及技术、法律、伦理、心理与管理等多个维度。专业学位研究生教育本应天然是跨学科的，但我国高校长期沿袭的院系设置与学科划分，形成了坚固的知识壁垒。管理学、计算科学、法学、伦理学之间各自为战。这种单学科范式训练出的学生，在面对复杂的真实管理场景时，如同“盲人摸象”，难以把握问题的全貌，难以进行系统性思考和综合决策，背离了专业学位培养复合型人才的初衷。
第四重：评价异化——考核指挥棒指向何处。专业学位研究生的评价应围绕“解决实际问题的能力”展开。但现实中，不少培养单位仍沿用学术学位的评价标准，高校目前仍以考试分数、期刊发文为核心评价指标，侧重对既有知识的记忆与复述，忽视了对“未知情境下问题解决能力”的考查。这与企业以“胜任力”为核心的用人标准形成鲜明对立。应届专硕毕业生入职后往往需要6—12个月的岗前再培训，企业为此承担高昂的沉没成本。评价体系的异化，使得专业学位教育偏离了培养实践能力的初心。
这四重困境相互强化，构成顽固的制度惯性系统。打破它，需要一场彻底的“范式转换”。
二、范式重构：AI时代管理类专业学位研究生教育的深层变革
借鉴库恩的范式理论，管理类专业学位研究生教育的重构，需从理念、内容、方法、评价四个维度同时推进。
(一)理念之变：从“适配岗位”到“引领未来”
“适配岗位”是专业学位教育的传统目标，但在技术加速变革的时代，这一理念需要升级。我们不能再满足于培养学生解决“当前”问题的能力，而应培养他们预见未来、定义新问题、创造新价值的能力——从“适应性学习”跃升为“生成性学习”。过去教学生如何“操作机器”，现在首先要教他们如何“设计人机协作的新流程”，如何“洞察AI无法识别的隐性需求”。教育重心应从“技能传授”转向“智慧启迪与主体性锻造”。
(二)内容之变：构建“AI+管理”融合型知识谱系
课程体系必须颠覆性重构。一是增设“基石性”前沿课程。将《人工智能与商业应用》《人机协作管理》《算法伦理与治理》等从选修提升为必修，这些是AI时代管理者的“新基本功”。二是推动传统核心课程的“数智化刷新”。在《战略管理》中融入AI竞争情报分析，在《市场营销》中剖析个性化推荐与隐私博弈，在《人力资源管理》中讨论算法管理的公平性纠偏。三是建立“动态案例库”。将企业真实的人机协作案例与失败教训，尤其是典型的“AI翻车”案例，转化为教学资源，让学生在课堂上触摸“正在发生的未来”。
(三)方法之变：从“单向灌输”到“人机共生”的项目式学习
专业学位教学应彻底摒弃“教师讲、学生听”的单向模式。可重点探索三种新型教学模式。一是引入“AI助教”实现个性化学习。利用大语言模型技术，构建24小时在线的智能答疑与学习路径推荐系统，将教师从繁重的重复性劳动中解放出来，将精力聚焦于高阶思维启迪与情感互动。二是设计“人机协作”的实战项目。让学生在模拟或真实的商业环境中，使用AI工具进行数据清洗、模型选择、方案生成与结果解读，重点考核学生在人机协作中的批判性思维与决策能力。三是组织“价值思辨”的案例研讨。就算法监控、AI伦理等议题进行深度辩论，在思想碰撞中生长伦理判断力。要引导学生理解算法偏见的来源与影响，掌握质疑AI输出结果的依据，并能在效率与伦理之间做出权衡。
(四)评价之变：建立基于能力本位的动态评估体系
评价是改革的“牛鼻子”，必须从“考记忆”彻底转向“考能力”。针对专业学位特点，应推行三维评价体系：过程性评价(占30%—40%)，关注学生在项目中的贡献度、团队协作与迭代反思;能力本位评价，设置基于真实企业问题的“关卡式”考核，要求学生完成从问题定义、AI模型选择、结果解读到商业方案的全流程;创新成果评价，鼓励学生将课程项目转化为商业计划书、咨询报告或专利，以实际产出证明其价值创造能力。这种评价转向，将释放明确信号：记忆与复述不再重要，解决复杂问题、创造新知的能力才是根本。
三、范式实现的路径：构筑面向AI时代的开放教育生态
范式转换需要组织制度与资源网络的配套变革，打破大学围墙，构筑开放、动态、多元主体协同的专业学位教育生态系统。
(一)构筑“政企学研”四螺旋协同生态
在埃茨科威兹“三螺旋”基础上加入科研机构，升级为“四螺旋”。管理类专业学位培养单位应主动“拆墙”，探索“学术导师+实务导师+AI导师”的联合指导模式：学术导师负责理论框架，实务导师提供真实问题，AI导师传授技术边界。三种知识交融产生“合金智慧”。同时鼓励政府设立专项基金，支持校企共建“AI+管理”联合实验室或产业学院，使人才培养过程本身成为知识创新过程。
(二)重塑“知行合一”的深度实践体系
将实践教学从“参观见习”升级为“沉浸式实战”。建设“AI+管理”虚拟仿真系统，让学生在可试错环境中体验AI辅助决策全流程。将企业真实项目嵌入课程，鼓励跨学科(管理、计算机、法学等)学生组成“项目攻坚团队”，利用AI解决乡村振兴、社区治理、中小企业数字化转型等真实问题。据招聘平台数据，掌握AI技能的管理类工作者薪资溢价高达56%，实践体系必须让学生在毕业时具备“即插即用”的胜任力。AI时代要求我们将实践教学从“参观见习”升级为“沉浸式实战”。
(三)构建“多元整合”的开放式资源网络
没有一所大学能够包揽所有前沿知识。开放、连接、共生，是唯一的出路。打破编制壁垒，设立“AI驻校企业家”与“实践教授”岗位，让企业CTO、CDO走进课堂。同时大学主动向产业界开放学术资源与实验设施，形成知识共享的双向流动。只有在互塑的开放网络中，管理类专业学位研究生教育才能保持生命力与前瞻性。
AI时代的管理类专业学位研究生教育，其终极目标不是培养更高效的“工具人”，而是锻造具有批判性思维、人文关怀与伦理勇气的“领导者”。他们深谙人机协作之道，却更懂得人之为人的价值所在;他们善用算法之力，却始终将价值理性置于技术理性之上。这份新“剧本”的核心，是将教育目标从“知识技能传授”彻底转向“智慧启迪与主体性锻造”。唯有如此，管理类专业学位研究生教育才能在智能时代完成凤凰涅槃，为中国企业转型升级和高质量发展提供坚实的高层次应用型人才支撑。
（四川省社科院院长、教授 杨颖）
- upload/images/2026/4/24/5a779cec-e50b-426a-9fe9-6c90b53af31f.jpg
- upload/attachments/2026/4/24/96cbdca8-2c92-43e0-b003-44139f30e418.pdf