【上财研究生AI+课程巡礼】| 这门课的教案,来自四家企业的真难题

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。

第十期：《质量管理与可靠性》

翻开传统质量管理的教科书，六西格玛、控制图、可靠性模型条分缕析；可在AI时代走进传统的矿山安全质量、会计师事务所数据质量问题碰到了新的问题——多模态数据如何检测作业隐患？海量凭证里的异常数据如何被算法揪出？

吴继兰老师的《质量管理与可靠性》索性把这些真问题原样搬进了课堂：宝武钢铁的矿山安全生产质量多模态检测、容诚会计的大数据质量异常检测、华院计算的质量算法赋能实践、西贝餐饮的服务质量，四家企业的真实场景成为学生动手的素材，华院计算的 AI 算法工程师更直接走上讲台，把工业 4.0 一线的经验带到学生面前。

更耐人寻味的是，这门课不只"用 AI 教"，还"用 AI 评"——它借助课堂弹幕与讨论数据分析学生的认知行为，让教学评价本身也智能起来，突破了"一考定成绩"的老办法。

当质量管理这门讲求实证的学科遇上人工智能，它给出的答案格外朴素：最好的教材，是产业里正在发生的真问题。

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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

课程围绕质量管理与可靠性的核心方法体系，构建起 8 个核心模块、6 级结构的知识图谱，涵盖 40 个知识点与 30 个学习单元，实现了 AI 元素在教学模块中的全覆盖，让人工智能系统地织入每一个知识单元，而非孤立地附着于某一讲：

实现了传统质量管理问题的AI转型

课程所有案例均来源于真实企业AI应用场景，打通了理论与实践的壁垒，让学生在真实的工业应用场景中习得AI质量管理能力，有效克服了财经院校工科学生工业场景认知薄弱的痛点。

大数据驱动的全过程性评价创新

利用AI工具对学生课堂弹幕数据进行认知能力分析、对讨论数据进行文本挖掘，从知识掌握度、课堂投入度、作业完成质量三个维度形成客观、多维、动态的学习效果评价。此举不仅解决了传统考核的主观性问题，更将AI技术本身转化为评价工具，体现"以AI评AI教学"的内在一致性。

专业AI工具集与数据集的自主建设

课程率先构建了质量管理专用AI工具集与数据集代码质量分析工具、AI情感分析工具、工业质量数据联动AI预测模型，以及基于智慧课程平台的专业知识库。这批工具和数据资源具有专业针对性强、学生上手门槛低的特点，可直接复用于课程作业和毕业论文研究，有效提升学生的AI实战能力。

思政元素与AI教学的有机融合

课程将"质量强国"战略、中国制造发展史、宝武钢铁等国企数字化转型案例、上市公司质量与财务绩效联动分析等思政元素自然嵌入各教学模块，引导学生在AI赋能的专业学习中树立服务实体经济的使命感与责任感。这一"专业内容+AI手段+家国情怀"三位一体的融合路径，有效落实了立德树人根本任务，为同类课程的课程思政建设提供了可资借鉴的实践范本。

词云&AI点评

AI融合路径

课程设计以“深度AI融合、训练思维优先、赋能实践为本”为导向，从理论深化、内容拓宽、方法智能三个维度系统推进教学设计变革，全面打破传统课堂“以教为主，照本宣科”的局限，构建智能化、互动化、实战化的新型教学模式：

课程知识的AI设计

融合课程讲义、案例、参考文献资料，依托智慧教学平台，构建垂直于质量管理领域的知识图谱与知识库，支持学生精准检索与拓展学习。

教学AI案例设计

在教学中，形成了多项AI融合案例，其中理论案例8篇，撰写新的实践教学案例2项。案例涉及传统企业安全质量生产问题的AI转型以及知识型企业的大数据挖掘算法赋能企业工作质量的提升，具有多行业代表性，对于工业工程学生的培养具有针对性和指导意义。

教学过程AI元素设计

AI 贯穿讲授、研讨、作业三环节：课上以弹幕即时问疑、教师汇总答疑，讨论区由大模型实时点评，作业则要求学生调用大数据与 AI 模型求解质量管理难题。

AI算法工程师进课堂

让学生了解当下智能制造中质量管理的AI落地方案，为学习和找工作提供铺垫，华院计算公司的AI质量安全生产算法工程师走进课堂，为学生带来最前沿的AI实践应用。

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课程建设成效

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课程内容可跨专业迁移至运营管理、项目管理、企业资源计划、数据治理等多个方向，形成了"产教融合"的良性生态，相关成果已在教研室内部共享。它示范了 AI+ 专业课如何借助真实产业场景与企业合作，把"质量"二字讲深、讲透、讲活，也为同类应用型课程提供了一条"引企入教、以真题育真才"的可行路径：

建设模式可复制推广

课程形成的基于智慧课程平台的“AI赋能专业内容重构+弹幕大数据过程性评价+产教融合企业进课堂"教学框架，具有较强的跨专业适用性，可移植至多学科研究生课程的AI化改造，助力学校研究生课程整体智能化水平的系统性提升。

优质教学资源开放共享

课程教学案例已完成标准化撰写，可直接用于其他高校同类课程教学，促进优质AI+专业融合教学资源的社会化传播与应用。

校内示范引领突出

课程形成了可观察、可测量的创新实践，获得2025-2026学年督导组的积极评价，对全校工科类研究生课程AI化改造具有较强示范引领价值。

产教融合生态构建的实践参照

课程探索了一套"高校-企业-学生"三方协同的AI产教融合教学路径。这一实践为高校在人工智能背景下深化产教融合、构建企业资源进课堂的制度安排提供了可参照的实施方案，具有较好的政策示范意义。