【上财研究生AI+课程巡礼】| 405 条 AI 心得里,藏着这门课的真功夫

编者按

人工智能正在重塑高等教育的形态，也重塑着财经人才培养的逻辑。围绕"数智新财经"研究生人才培养的总体布局，上海财经大学系统推进 AI+ 课程体系建设，以"1+10+100+N"为整体架构——从核心课程的引领带动，到重点课程的示范打造，再到专业融合的广泛覆盖与持续拓展，分层递进、梯次推进，让人工智能真正融入研究生培养的每一个环节。

作为这一体系建设的阶段性成果，首批提前结项的 12 门课程率先交出了答卷。它们分布于多个学科，既有重构课堂的深度探索，也有轻装上阵的普惠实践，共同勾勒出 AI 与专业教育融合的多元图景。

"上财 AI+ 课程巡礼"系列，将逐一走进这 12 门课程，从课程内容、课程特色、AI 融合路径、建设成效、学生成果到可复制经验，全方位呈现每一门课的探索与收获。

我们希望，这不仅是一次成果的集中展示，更是一份可供借鉴、可被复制的实践参考——让先行者的经验，照亮更多课程的 AI+ 之路。

第一期：《人工智能环境下的商务数据分析》

当 AI 已经能一键写出代码，我们到底还该教学生什么？陶学臻老师的《人工智能环境下的商务数据分析》这门课程，给出的答案朴素而清醒：教他们驾驭 AI，而不是依赖 AI。

这门面向 117 名研究生的核心课，以"理论讲授 + 编程实操 + AI 工具规范使用"三条线索并行展开，每周同步推进。理论课厘清计量方法的来龙去脉，编程课把方法落到可运行的代码，AI 工具课则训练学生在真实分析任务中规范地调用人工智能——三者互为支撑、彼此印证，让抽象的统计原理始终扎根于动手实践，也让学生在同一周内同时完成"懂原理、会编程、善用 AI"三件事。

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以及用于模板制作。

课程建设特色

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课程内容

理论讲授、编程实践与 AI 工具三线并行

理论讲授阐释商务数据分析中的模型选择和识别逻辑；编程实践训练学生使用 STATA 完成数据处理、回归估计、诊断检验和结果整理；AI 工具训练嵌入具体分析任务，要求学生通过提示、上下文材料和规则文件约束模型输出，并对代码与结论进行人工复核。三条线索按周同步推进，使 AI 训练始终发生在真实分析场景中。

基础方法与工具入门、进阶方法与 AI 深化、综合应用、独立研究四阶递进

学生在学习过程中须提交分析报告、可运行代码与 AI 使用说明，以同一学习任务串联方法学习、代码实现、AI 辅助和结果复核，形成"提出问题—建模估计—诊断修正—因果识别—AI 辅助执行—质量验证—可复现成果"的能力链条。

课程同步强化 AI 辅助分析的风险控制与可迁移规范

学生须保留关键代码与分析过程，对 AI 生成的命令、模型解释和文字表述进行人工复核，避免数据编造、逻辑跳跃与结果不可复现等问题。课程持续收集学生的月度 AI 心得，将使用问题与解决方法转化为后续课堂内容和教学材料的修订依据，形成"教学—使用—反馈—迭代"的建设闭环。

AI融合路径

这门课最与众不同之处，在于AI 没有停留在问答助手的浅层，而是被嵌进变量构造、模型设定、代码调试、结果解释、报告写作的每一个真实环节。

课程系统讲授提示词工程、上下文工程、AI 工作流、规则工程与外部工具调用，构建起一套完整的人机协作方法论。

更可贵的是它立起的底线——"AI 辅助而非替代"：所有 AI 产出都必须经过人工复核，严防数据编造与结果不可复现。在一个人人都能让 AI"编"出漂亮数字、却未必经得起检验的时代，这份对"可信"与"可复现"的执着，恰恰击中了 AI 时代学术训练最容易失守、也最该坚守的内核，把对学术诚信与方法严谨的要求，悄悄织进了日常作业。

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课程建设成效

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完成从《商务数据分析》到《人工智能环境下的商务数据分析》的内容更新，并形成完整的课程内容体系。

课程期末评价问卷给出了扎实的实证。有学生直言"这门课确实教了真东西"，也有人记录自己"从对 AI 几乎没有基础，到循序渐进地学会用它做实证分析"。课程累计选课117人，已逐渐形成稳定的课程训练范式，和可复现、可规模化推广的成熟方案。

更难得的是 405 条月度 AI 心得，清晰地勾勒出学生行为的转变轨迹：从最初一味"向 AI 索取答案"，逐步走向主动"组织任务、调试代码、检查结果"。这种从被动到主导的跃迁，正是 AI 素养真正落地的标志。