“AI技术四层级融入法”在人力资源管理课程教学育人实践

摘要：针对传统教学内容与模式难以适配数字时代对人力资源服务从业者的能力要求，本文提出“AI技术四层级融入法”，将AI全方位嵌入实践、资源、教学、评价四大维度，依托图谱搭建、资源关联、学情分析、数智化教学、数智化评价的AI赋能路径，覆盖人力资源管理课程教学全流程。该模式可有效提升教学效率与学习体验，为数字时代培养高素质人力资源管理技术技能人才。

　　关键词：AI技术；人力资源管理；课程教学；育人实践

　　党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》明确提出，“教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑”“着力培养造就卓越工程师、大国工匠、高技能人才，提高各类人才素质”[1-3]。这一要求对服务新时代人才强国战略的人力资源从业者的综合能力提出了更高标准。当前传统管理类课程教学仍存在诸多突出问题：课程内容更新滞后，难以适配数字时代岗位能力需求；智能技术与管理类专业教学场景融合深度不足；学情反馈存在明显滞后性，教师无法动态调整教学策略；教学设计缺乏分层支撑，仍以教师单向输出为主，学生处于被动接收知识的状态。因此，依托AI技术赋能课程教学改革、提升教学效能，为数字时代输送高素质人力资源管理技术技能人才，已成为高职院校专业建设的迫切任务。本文通过“AI技术四层级融入法”，将AI全方位融入人力资源管理课程教学，全面提升学生实践技能、教学运行效率与课堂学习体验，探索AI融入专业教学实践的新路径。

　　一、AI技术四层级融入法教学实践的重要价值

　　（一）AI融入实践，赋能教学内容创新

　　传统管理类课程教学内容主要按照人力资源管理岗位任务的逻辑顺序，向学生讲授人力资源事务的常规处理流程，但内容更新迭代缓慢，难以适配数字时代行业转型需求。将AI技术嵌入实践教学环节，可推动人力资源全流程工作场景的数智化转型。同时引入校企合作企业的真实工作任务，结合虚拟仿真实训平台，以产教融合、虚实结合的培养模式，帮助学生掌握行业前沿技能，最终实现实践能力的系统性提升。

　　（二）AI融入资源，丰富多模态多来源教学资源供给

　　传统管理类课程的教学资源供给渠道单一，主要由自制微课、文字材料、标准化测试题构成，存在更新周期长、呈现形式单一、互动性不足等问题，智能技术与管理类专业教学场景的融合程度较浅。通过AI技术融入资源建设环节，可构建校本供给、企业供给、AIGC供给三类协同的资源渠道，实现教学资源供给主体的多元化。汇聚多来源、多模态的学习资源，支撑学生开展个性化、碎片化学习，显著提升学习效率。

　　（三）AI融入教学，同步提升教学效率与学习体验

　　传统教学过程缺乏针对性设计，以单向知识输出为主，学生被动参与学习，课堂互动性不足，难以适配数字时代青年学生的学习行为习惯。将AI技术融入教学全流程，可依托智能化教学工具开展个性化学情分析，针对性设计教学互动环节，打造自主化、交互式课堂，全面优化学生的学习体验。

　　（四）AI融入考核，实现精准评价与针对性辅导

　　传统教学评价无法实现学习过程的实时反馈，难以精准刻画学生的知识掌握情况，进而无法为学生提供精准辅导。将AI技术融入考核评价环节，可推动评估考核向精准化转型，搭建多元智能评价体系，开展针对性学习辅导，全面提升人才培养质量。

　　二、AI技术四层级融入法教学实践具体路径

　　（一）图谱搭建

　　严格依据人力资源管理专员国家职业技能标准，对接企业人力资源管理师职业资格考核要求与世界职业院校技能大赛相关赛项规则，以人力资源管理领域“选才、育才、用才、留才”的职业活动逻辑为主线，同步嵌入服务人才强国战略、服务人的全面发展、坚守职业道德的思政主线，实现“双线并行”设计课程内容体系。依托多模态AI大模型技术，对接校企合作企业人力资源管理真实工作任务，融入AI面试官搭建、AI简历筛选智能体开发等数字化技术应用模块，构建完整的课程知识图谱。

　　重构课程内容体系，将课程划分为9大项目、28个工作任务，梳理明确核心知识点168个。依托知识图谱技术，系统梳理课程的素质目标、能力目标与知识目标，搭建图谱整体框架；进一步拆解细化课程相关的思政点、知识点、技能实践点等内容，将其填充至课程知识图谱中，完成属性编辑、关系设置与重难点标记，最终形成网状关联的课程知识图谱[2]。

　　（二）资源关联

　　依托已搭建的课程知识图谱，系统关联AIGC供给、校本供给和企业供给的微课、测试题库、虚拟仿真项目等多模态资源，构建“八大类”标准化教学资源体系。将微课、教学视频、在线测试、虚拟仿真资源、网络期刊、电子图书等多模态学习资源，与知识图谱中的对应知识点完成绑定关联，形成立体化、可视化的整体教学系统，既可为教师开展整体化、立体化教学提供支撑，也能对学生的学习成效进行精准测量，助力教师开展精准化教学，支持学生开展系统性、个性化学习，全面提升教与学的综合效果。

　　（三）学情分析

　　依托超星学习通平台、课程知识图谱、AI学情分析工具与调研问卷等智能化技术手段，从学习者的基本特征、学习行为样本等数据中提炼学习者特质，标记并构建精准的学习者画像，实现对学生学习状态的全流程实时监测，精准诊断学生的学业水平与个性化学习需求[3]。

　　教学过程中生成的学习者画像，可帮助教师精准分析学习者的学习特征，将其与预设的人才能力框架画像进行比对，为课程标准的动态更新提供数据支撑与验证素材。同时借助上述技术辅助教师完成精细化学情分析与过程性评价，将知识图谱与AI学情分析结果进行可视化呈现，全面展示学习者的学情信息，让数据分析结果更客观，适配不同学生的个性化学习特征。针对学生未按时完成的学习任务，AI学情分析工具可进一步定位问题成因，识别学生学习过程中的薄弱环节，为学生调整学习节奏、提升学习成效提供明确指引[4]。

　　（四）数智化教学

　　秉承“教师智慧化主导，学生个性化主体”的教学理念，采用AI赋能的“三阶六步三融三认”专业思政互融教学实施流程，将AI技术与课程思政贯穿课前、课中、课后全教学周期，实现教学过程的智能化管理与动态优化。

　　课前阶段，教师借助AI工具生成微课、案例等课前学习任务，供学生开展自主预习与自我检测；随后通过AI学情分析工具梳理学情数据，依托AI生成适配性试题与教案，动态调整教学重难点与授课方向。课中阶段，依托AI工具与虚拟仿真平台开展沉浸式教学与体验式学习。课后阶段，基于AI技术实现学情风险预警、个性化资源精准推送与针对性学习辅导，帮助学生高效完成知识巩固与能力拓展，全面提升教学智能化水平。

　　（五）数智化评价

　　构建多元智能评价体系，评价维度覆盖学生自评与互评、教师点评、企业评价、AI智能评价和虚拟仿真平台系统评价五大模块。依托知识图谱技术分析学生全周期学习轨迹，由AI助教生成个性化学习报告与针对性改进建议，实现以评促学与增值性评价。依据评价结果动态优化知识图谱结构与重难点标记，形成“教学—评价—反馈—优化”的闭环提升机制，持续迭代教学效果。

　　通过知识图谱技术系统分析学生的全流程学习轨迹，整合超星学习通任务点完成情况、线上互动数据、线上练习结果与AI智能评价等多源数据，精准掌握学生的学习参与度与知识点掌握程度，生成学生专属学习报告，帮助学生明确能力改进方向，助力个人职业发展。最终依托评价结果动态调整知识图谱的知识点设置、层级关系与重难点标注，推动教学效果实现闭环螺旋式提升。

　　三、AI融入教学过程具体实践

　　本文以“直播带岗”这一广受用人单位与求职者欢迎的新型招聘模式为典型教学场景，完整展示了AI技术四层级融入法的落地流程。

　　（一）课前导学阶段

　　环节1：明确目标。教师在超星学习通平台上传“直播带岗稳就业、拓宽就业新渠道”相关新闻报道，以及AIGC生成的直播带岗专题微课等资源，明确直播带岗模块的教学目标，帮助学生清晰把握学习方向与重难点。通过梳理招聘模式的创新演进路径，引导学生认知立足岗位提升技能、践行精益求精工匠精神的重要性，初步建立课程思政情感认知。

　　环节2：自主探究。引导学生借助AI助教工具深入了解直播带岗的运行逻辑，结合校企合作企业提供的公司概况与招聘需求看板数据，组织学生运用AI生成直播带岗脚本，完成AI实践体验任务并模拟开展直播带岗，在自主探究过程中同步提升数字素养。结合AI实践任务与HR情景模拟评价智能体完成学情分析，发现学生虽基本完成课前任务，但在直播带岗实施过程中普遍存在直播内容完整性不足、信息准确性不高、对直播软件功能操作不熟练等问题，据此将本次课程的教学重点确定为直播带岗的标准化实施步骤，教学难点确定为直播带岗场景的落地执行，动态调整教学策略，保障教学目标高效达成。

　　（二）课中研学阶段

　　环节3：合作学习。将班级划分为若干学习小组，组织学生以团队合作探究的方式参与课程学习。从学生熟知的“直播带货”热点场景切入，教师依托超星学习通的智能选人、抢答等互动功能，引导学生自主思考并提炼直播带岗的核心内涵，随后系统讲解直播带岗的明确定义。结合“百万网红直播带岗2小时收到近18万份简历”的行业热点案例，组织学生开展主题讨论，分析直播带岗的核心特征。随后组织学生观看企业真实直播带岗运营视频，帮助学生系统掌握直播带岗的全流程逻辑，引导小组自主梳理直播带岗的实施步骤并通过主题讨论模块分享成果，教师随后系统讲解直播带岗的标准化实施流程，突破本次课程的教学重点。最后结合AI实践任务与HR情景模拟评价智能体的结果，对课前学生运用AI撰写脚本、模拟直播带岗的小组任务进行集中点评，帮助学生查漏补缺，明确直播带岗技能的优化方向。

　　环节4：技能实践。坚持学生的课堂主体地位，贯彻“做中学、学中做、学做合一”的教学理念，组织各小组为校企合作企业的仓储管理员岗位设计完整的直播带岗方案并完成模拟实操，帮助学生既从理论层面掌握直播带岗相关知识，更在实践层面熟练掌握直播带岗的全流程技能，突破本次课程的教学难点。同时结合直播带岗的行业发展现状，引导学生立足岗位提升数字素养，践行工匠精神精益求精，创新工作方法，在平凡岗位创造价值，实现思政情感的深度认同。

　　环节5：综合评价。落实校企双主体育人模式，邀请企业导师全程参与教学过程。在实训任务完成后，综合小组互评、校内教师点评、企业导师点评，以及AI实践体与HR情景模拟智能体的评价结果，全面测评学生的学习成效与直播带岗任务完成质量，帮助学生清晰认知自身在知识掌握与技能应用层面的不足，明确后续改进方向。在点评过程中，针对学生直播带岗中可能出现的宣传信息不全面、不准确等问题，引导学生强化岗位责任意识，持续提升业务能力；针对直播过程中可能出现的虚假宣传等违规行为，着重强调法治意识培养，引导学生树立良好的人力资源从业者职业素养。

　　（三）课后拓学阶段

　　环节6：拓展延伸。上传《人力资源社会保障部关于加强企业招聘用工服务的通知》《公共职业介绍和职业指导服务规范》等政策文件，引导学生深入了解相关部门对直播带岗技能提出的新要求与新规范，帮助学生建立与时俱进的专业能力更新意识，实现思政情感的深度认同。同时安排学生完成“岗课赛证”专栏的拓展学习任务与配套练习，助力学生对接职业技能等级证书考核，实现课证融通、课赛融通。教师全过程跟踪记录学生的学习情况，依托飞书AI工具为不同层次的学生推送适配性学习资源，保障所有学生都能学有所获。

　　四、结语

　　数字时代的发展既对人力资源从业者的综合能力提出了更高要求，也为人力资源管理专业课程的教学改革提供了广阔空间与多元路径。通过AI技术全面赋能课程教学的实践、资源、教学、评价四大维度，可系统提升学生的实践技能、学习体验、教学质量与教学运行效率，为数字时代培养更多高素质人力资源管理专业技术技能人才。

文章来源：《重庆科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35273.html