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1 人工智能背景下农林经济管理专业教育的现实挑战与改革需求 聚焦数智乡村与智慧农业两大时代背景下，深层次剖析传统农林经济管理专业教育在培养目标、课程体系、教学模式及实践环节四个维度所面临的现实挑战。结合开放教育学生在职在岗、学习时间碎片化、线上为主、地域分散导致实践资源不足的核心特点，针对新农科建设政策导向与产业需求，明确构建“融合智能技术、经济管理与乡村情境”的新型培养体系的必要性与紧迫性。 1.1 培养目标的脱节与融合困境当前，培养目标仍停留在传统的“农业经济”层面，缺乏“智能化”内在逻辑。传统教育模式倾向于培养具备基础经济学理论的管理者，但在数字化转型的产业现实中，这类人才难以胜任智能农机管理、农业数据分析等新兴岗位。《关于加快推进新农科建设推进高等农林教育创新发展的意见》强调要“强化学科交叉融合，构建数字化农林教育新模式，大力推进农林教育教学与现代信息技术的深度融合，深入开展线上线下混合式教学”，然而，现行培养方案仍未充分响应。开放教育的主要培养对象为基层涉农在职人员，传统目标既无法满足其岗位升级需求，也难以适配其碎片化学习特点。 1.2 课程内容的陈旧与前沿缺失课程体系上，传统模式依旧采用“经济学+管理学+农林学”的堆砌式结构，缺乏对前沿技术的有机嵌入。《全国智慧农业行动计划（2024—2028年）》提出“加快智慧农业技术装备推广应用、建设智慧农业”，市场迫切需要精通“精准灌溉”“智慧牧场”“数字植保”等新业态的复合型人才。然而，开放教育课程多以录播课为主，更新周期普遍长达2～3年，难以跟上人工智能技术的迭代速度，且现有课程多照搬全日制高校内容，缺乏针对在职学生岗位需求的定制化模块。教材更新滞后，缺乏针对乡村数字化转型案例的最新教学案例，学生难以将理论知识与数字乡村、乡村旅游数据运营的实际问题相对接。 1.3 教学模式的单一与互动匮乏传统教学模式依赖课堂讲授，缺乏“交互”和“实验”。《新农科人才培养引导性专业指南》指出，新农科建设逐步从“提档升级”到“交叉融合”。然而，从实际教学情况来看，农业科技复合型人才与农业管理领域专家之间仍缺乏有效的知识整合与沟通机制。当前，开放教育以线上异步教学为主，师生互动多局限于BBS和论坛留言，AI应用仅停留在作业批阅等层面，未能实现个性化辅导，在专业教学中的应用多集中于工具性操作的浅层维度，尚未形成适配学科特质的系统化教学设计与方法论体系，使学生对技术的认知局限于功能化操作界面。 1.4 实践环节的薄弱与场景脱离实践教学作为检验人才培养效能的核心环节，在当前农林经济管理专业中面临情境适配度不足的结构性困境。开放教育学生分散在全省13个地市，难以集中开展统一实践，现有资源多集中在南京本部，实践教学覆盖率不足30%。实践教学的匮乏与滞后，既加剧企业发展需求和行业人才培育的“技能错配”，也直接导致众多毕业生在“智慧农业”“数字乡村”等诸多项目领域的就业适岗能力不足，削弱了服务数字化转型的即时效应。同时，当前校企在“订单式”协作方面，缺乏师资双向交流和科研课题建设等深度耦合，实践教学仍停留在产业的中心位置，难以实现“学”“用”二者间的有效融合。
2 “技术赋能+经济管理+乡村情境”融合的模块化课程体系构建针对培养目标滞后、课程内容陈旧、教学模式单一、实践环节薄弱四大核心问题，需构建“技术赋能+经济管理+乡村情境”融合的模块化课程体系，模块化重组破解内容碎片化，技术嵌入补齐数智能力短板，乡村情境化解实践脱节难题，全程适配成人在职学习规律。重点引入生成式AI、机器学习、计算机视觉三项核心技术，分别用于个性化辅导、农业大数据分析、智慧农业场景监测。 2.1 核心能力模块长期以来，受学科屏障的限制，农林经济管理专业教学模式存在知识模块破碎、理论教学抽象等问题。数字乡村与智慧农业的发展需要从学科导向转变为能力导向，促进“大数据科学”“智能技术”与“经济管理”知识的有机结合。针对在职学生时间碎片化的特点，将每个能力模块拆解为15～20min的微课程单元，支持断点续学和移动端学习。新的能力谱系建设需从两方面深度拓展：一是农业大数据的分析能力。课程拟通过Python编程、数据清洗和机器学习等方法，解决传统教学中“宏观指标解释”和“微观机制透视”的结构断裂问题，指导学生通过图表等可视化手段将多维度、异质的农业数据转换成准确的决策信息。二是智能化的农业决策支援体系。关键在于促进农业决策由“经验主导”到“算法驱动”的转变，通过运用作物生长模型、病虫害预报模型等技术手段，让学生掌握以多维数据源为基础，以模型算法输出为指导的精确管理方法。 2.2 整合课程设计在模块化的课程架构中，整合课程是落实“技术赋能”思想的核心载体。课程以突破经济管理和农林科技领域的学科屏障为目标，以构建交叉学科的知识网络为基础，以技术和产业逻辑的深层次耦合为目的。采用“线上自主学习+线下集中研讨”模式，线上完成理论学习和AI辅助练习，线下每月集中1次开展案例研讨，每次不超过8h。首先，推进农业经济技术转型，引进技术经济分析范式，使学生熟练进行智能设备折旧、维护成本计算和技术收益评估，通过无人机植保、智慧温室等案例，探索科技投入的经济合理性；其次，助推农业生产经营的智慧提升，把农业生产的管理重点由传统的人力物力转移到物联网实时在线监测、算法预测维护和系统运行数据挖掘上来，提升学生学习利用大数据优化生产要素的技能本领。 2.3 情境化教学资源为克服理论教学与实践脱节的问题，情境化教学资源成为课程体系的核心支撑。针对在职学生时间碎片化特点，将每个知识能力模块拆解为15～20min的微课程单元，支持断点续学和移动端学习。结合病虫害监测、数字乡村电商交易等真实数据，让学生在具体实训中锻炼能力。构建虚拟仿真与实训平台，通过搭建农业大数据分析实验室、农场管理模拟系统及电商营销仿真平台，重点开发移动化虚拟仿真资源，支持学生通过手机端随时随地实训，解决分散学生的实践难题。建立产学研合作的实习基地，依托江苏开放大学体系与数字农企共建“双导师制”实践基地，通过项目制教学促使学生完成从学习者到实践者的角色转变。
3 “线上平台+线下基地+产业场景”协同育人模式的探索与实践在人工智能与新农科建设驱动下，探索形成“线上平台+线下基地+产业场景”协同育人模式，通过虚实资源联动与智能场景项目驱动，实现理论教学与实践场域的深度融合，有效提升学生的数字化素养与创新实践能力。 3.1 平台与基地建设基于江苏开放大学的办学理念，构建“线上平台+线下基地+产业场景”三位一体的协同育人体系，推动数字空间与实体场域的深度耦合。线上升级点石网平台，集成AI智能答疑、学习进度追踪等功能，上线专业微课程120余节；线下与江苏农垦集团、先正达集团中国、南京国家农创中心共建3个省级实践基地，覆盖智慧种植、数字畜牧、农产品电商三大领域；建设智慧农业虚拟仿真实训中心，包含3个核心模块。虚实融合层面，以“智慧农业虚拟仿真实训中心”为核心，集成农业大数据与智能决策模型，构建生产系统的数字化映射。 3.2 产教融合机制在深化产教融合层面，构建“企业冠名+导师领航+项目驱动”闭环育人机制，突破传统教学边界，实现知行合一。项目层面，实施“1+1+1”项目制教学模式，即1名校内导师+1名企业导师+1个真实产业项目，学生利用业余时间完成项目任务，项目周期为3个月。先后开展“江苏农垦黄海农场智慧种植运营数据分析”“南京农创中心农产品电商平台运营优化”等5个校企合作项目；导师层面，推行“双师型”产业导师制度，企业专家帮助学生在真实情境中体悟智慧农业的商业逻辑；平台层面，搭建“产业教研协同平台”，建立校企常态化对话机制，定期邀请企业专家参与课程共建与评估，确保教学内容与产业技术演进同步。 3.3 教学模式创新在校企共育模式中，教育方式方法创新是实现人才培养目标的重要支持。针对开放教育学生地域分散的特点，采用“线上集中授课+线下区域分组实践”模式，在全省13个地市设立实践联络点，由当地兼职教师负责日常指导，本部教师定期巡回督导。实行项目实习制，将线上案例教学和线下现场实习相结合，并利用翻转课堂，让学生在云平台上进行理论学习；建立多元融合的教学评价系统，充分将在线数据分析、实训技能考评和企业导师评估等指标相结合，对学分进行动态管理，实现全过程闭环反馈，赋能学生掌握扎实理论功底与解决复杂产业问题的能力。
4 结语围绕人工智能驱动的新农科建设，构建技术赋能与乡村情境融合的模块化课程体系，通过线上线下协同育人实现产教深度对接。为保障改革落地，建议加快双师型师资培养，深化教学评价改革，构建校企合作长效机制，联合共建实验室与项目，以期培养出懂管理、精数据的复合型高端农业人才。 参考文献：[1]王陶.人工智能背景下新农科教育创新与实践路径研究[J/OL]. 声明：本文所用图片、文字均为转载，如有涉及作品版权问题，请第一时间告知，我们将根据您提供的证明材料确认并立即删除内容。本文内容系作者个人观点，不代表物联网123观点或立场。
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发表于 2026-7-3 07:00:44