哈乐群

　　摘要：针对传统市场营销教学与数智化产业需求脱节的核心问题，基于AI技术的大数据处理、虚拟仿真与自适应学习特性，重构“三维一体”教学模式。该模式包含智能课程体系、沉浸实践平台、动态评价机制。本研究以86名工商管理专业学习市场营销相应课程的本科生为研究对象，随机划分实验组与对照组，开展为期一学期的对比实验。实验组采用AI赋能教学模式，对照组沿用传统教学模式，通过知识测试、实践方案设计、企业满意度调研三维度验证教学效果。研究证实，AI赋能教学模式可有效提升学生数据处理能力与动态决策能力，为高等院校市场营销专业数智化人才培养提供可操作的实施路径，丰富教育技术学与市场营销学交叉领域的研究成果。
　　关键词：AI赋能；市场营销教学模式；数智化转型
　　一、研究背景
　　AI技术渗透教育多场景，涵盖智能备课、个性化学习、自动化评价等环节，形成自适应学习系统、虚拟仿真实验室、智能答疑平台等应用[1]。研究显示，AI教学使学生参与度及学习效率显著提升。但现有研究多集中于理工科和基础教育，商科应用有限，聚焦单一技能训练如数据分析工具教学、虚拟案例模拟等，缺乏教学模式系统性重构，未形成“课程—实践—评价”全链条AI赋能体系[2]。
　　市场营销教学模式创新围绕产业需求与人才培养目标展开，现有创新集中于案例教学优化、校企合作深化、翻转课堂等传统维度。黄庆斌提出“数字营销+实践”框架，强调数字营销技能，但未深度整合AI技术与教学[3]；陈立波等设计虚拟营销实验平台，通过模拟环境提升实践能力，但缺乏动态评价与产业对接[4]。现有研究存在两大缺口：一是未构建全链条AI赋能教学体系，覆盖知识传授、实践应用和能力评价；二是缺乏严格实验设计与数据支撑，教学模式有效性未科学验证。
　　二、AI赋能市场营销教学模式重构
　　（一）模式构建逻辑
　　基于建构主义学习理论与能力本位教育理念，遵循“技术适配—能力导向—产业对接”三大核心原则，构建“三维一体”AI赋能市场营销教学模式。模式核心逻辑为：以AI技术为支撑载体，围绕数智营销核心能力培养目标，实现“知识传授—实践应用—能力提升”的闭环教学流程。其中，技术适配原则强调AI技术与教学内容、教学方法的适配性，避免技术滥用；能力导向原则聚焦数智营销所需的数据分析、智能工具应用、动态决策等核心能力；产业对接原则要求教学过程与企业实际营销场景、岗位需求保持一致。
　　（二）模式核心模块
　　1.智能课程体系
　　重构课程结构，建立“基础理论—核心技能—前沿专题”三阶体系。基础理论模块保留市场营销学、消费者行为学等经典课程，新增AI营销伦理、数智化营销法律法规；核心技能模块包括大数据营销分析、智能营销工具应用、虚拟仿真营销策划；前沿专题模块采用“企业专家进课堂”模式，邀请企业营销总监和AI专家讲授直播电商运营、元宇宙营销、私域流量智能运营。同时引入AI自适应学习系统，根据学生数据生成个性化学习路径，推送适配学习资源与练习任务。
　　2.沉浸实践平台
　　构建“虚拟仿真+真实项目”双轨实践体系，实现实践能力的递进式提升。虚拟仿真平台运用AI技术高度还原市场环境，动态模拟消费者行为、竞争态势及政策变化等核心要素。学生通过智能决策系统设计营销方案，系统实时生成效果评估与优化建议，助力高效积累实战经验。真实项目环节依托校企合作机制，对接企业实际营销需求。学生组建项目团队，借助AI工具完成市场调研、用户画像构建、精准营销实施及效果监测优化等全流程实战，企业导师提供全程指导。
　　三、实验验证
　　（一）实验设计
　　实验对象选取某高校2023级工商管理专业两个自然班级共86名学生，通过随机抽样方式确定实验组与对照组，每组各43人。为确保实验的科学性，对两组学生的入学成绩、前期核心课程成绩、学习风格等基线数据进行独立性检验，结果显示两组数据无显著差异，P值大于0.05，具备对比实验的前提条件。
　　实验周期为2024年9月至2025年1月，共计一学期。实验组采用本文重构的AI赋能教学模式，对照组采用传统教学模式，两组教学内容、课时安排、授课教师保持一致，仅教学模式存在差异。
　　实验自变量为教学模式，因变量设定为三个维度：知识掌握度通过期末闭卷测试进行衡量，实践能力通过营销方案设计成果进行评估，企业满意度通过实习单位反馈进行测定。
　　（二）数据收集与分析
　　知识测试成绩来源于期末闭卷测试，试卷由校外同行专家命题，满分100分；实践方案评分由三名企业营销总监组成评审小组，从创新度、可行性、数据支撑三个维度进行打分，评分结果的Cronbach'sα系数为0.87，表明评分体系具有良好的信度；企业满意度数据通过结构化问卷收集，问卷采用5点李克特量表设计，经预调研检验，问卷信效度良好，累计发放问卷86份，回收有效问卷86份，有效回收率100%。数据处理采用SPSS 26.0统计软件，通过独立样本t检验对比两组在因变量上的差异，显著性水平设定为0.05。
　　（三）实验结果
　　1.知识掌握度对比
　　实验组期末闭卷测试平均成绩为82.6，标准差为5.3；对照组平均成绩为71.4，标准差为6.8。独立样本t检验结果显示，t值为7.92，P值小于0.001，表明两组成绩差异具有统计学意义，实验组知识掌握度显著优于对照组，验证了AI赋能教学模式在知识传授环节的有效性。
　　2.实践能力对比
　　实验组实践方案平均得分为78.3，标准差为6.2；对照组平均得分为55.0，标准差为7.5。t检验结果显示，t值为15.63，P值小于0.001，两组差异显著。进一步分析显示，实验组实践方案在AI工具应用、精准营销设计等创新维度表现突出，平均得分达8.2分（满分10分），较对照组提升42.3%，说明AI赋能教学模式可有效提升学生的实践创新能力。
　　3.企业满意度对比
　　实验组实习单位满意度平均得分为4.2，标准差为0.5；对照组平均得分为3.1，标准差为0.6。t检验结果显示，t值为9.85，P值小于0.001，两组差异具有统计学意义。企业反馈显示，实验组学生在数据分析能力、智能营销工具操作、市场动态响应等方面的表现更符合岗位需求，认可度显著高于对照组。
　　四、结论
　　本研究针对数智化时代市场营销人才培养，构建了含智能课程体系、沉浸实践平台和动态评价机制的“三维一体”AI赋能教学模式，并通过实验验证其有效性。结果表明，该模式显著提升学生知识掌握度、实践创新能力与企业认可度，为教学改革提供新思路。AI赋能是教学理念、课程体系、方法与评价的系统性变革。高校应推进改革，加强师资数字化培训，搭建校企育人平台，优化资源配置，培养复合型人才，支持产业转型。
　　基金项目：本文系陕西理工大学2024年校级本科教育教学改革研究项目（XJG2420）、陕西理工大学第三批“课程思政”示范课程建设项目的阶段性成果。

参考文献：

　　[1]张颖南,徐惠坚.数智化创新人才需求下的市场营销学课程教学改革探究[J].对外经贸,2025(9):128-131.
　　[2]张昱.人工智能赋能课堂教学：价值意蕴、现实挑战与实践路径[J].教育理论与实践,2025,45(18):51-55.
　　[3]黄庆斌.数字化赋能食品市场营销技术课程教学改革实践与探索[J].福建轻纺,2025,(10):92-94+98.
　　[4]陈立波,项西国.AIGC技术赋能市场营销课程建设研究——以“新媒体营销”课程为例[J].安徽电子信息职业技术学院学报,2025,24(2):102-105.

作者单位：陕西理工大学