AI技术在高校公共管理专业案例教学中的应用研究

苏琳 

广西职业师范学院 广西南宁 530007

摘要：随着生成式人工智能（Generative AI）与大模型技术的快速发展，高校公共管理专业的传统案例教学模式面临深刻变革。传统案例教学存在案例更新滞后、情境单一、学生参与度低及多元利益博弈难以还原等痛点。AI技术通过动态案例生成、虚拟角色模拟、政策效果可视化推演及个性化学习诊断，为公共管理案例教学提供了新的赋能路径。本文在分析公共管理案例教学现实困境的基础上，系统阐述AI技术在案例教学资源建设、课堂组织实施、课后评价反馈各环节的具体应用模式。对技术应用中的数据偏见、学术诚信、教师角色转型及伦理规制等问题进行反思，提出”技术—内容—教学—伦理”四位一体的优化策略，以期为新文科背景下公共管理专业数字化教学改革提供参考。

关键词：人工智能；公共管理；案例教学；生成式AI；教学改革

引言

在数字治理浪潮与”新文科”建设双重驱动下，公共管理学科正从传统的经验型、规范型教学向数据驱动、情境沉浸、人机协同的新型教学模式转型。案例教学法自哈佛肯尼迪学院引入中国以来，已成为《公共政策分析》《行政管理学》《公共危机管理》等核心课程的主流教学方法，但其在实际运行中仍普遍存在”案例陈旧静态、角色博弈简化、分析工具匮乏、评价主观随意”等问题。近年来，以大语言模型（LLM）为代表的AI技术展现出强大的自然语言理解、情景生成和多轮对话能力，可使静态文字案例”活化”为动态交互场景，让学生以不同利益相关者身份与AI模拟的”市民””官员””媒体”展开辩论与协商。教育部《教育数字化转型战略行动》也明确提出推动人工智能等新技术与教育教学深度融合。因此，系统研究AI技术在高校公共管理专业案例教学中的应用价值、路径与边界，具有重要的理论意义与实践价值。

• 高校公共管理专业案例教学的传统困境

高校公共管理专业案例教学虽历经多年发展，却在实践层面遭遇多重结构性困境，严重制约了复合型治理人才的培养效能。其一，案例资源更新严重滞后，教材案例往往历经数年编写出版周期，多聚焦“经典旧案”，难以同步反映“接诉即办”“数字政府”“双碳治理”等瞬息万变的现实议题，导致教学内容与社会治理前沿脱节。其二，多元利益博弈难以真实还原，传统课堂受限于时空与技术手段，常以教师讲述或简单小组讨论替代复杂的政策场域，学生难以深度代入政府、市场、社会等多方主体的差异化立场，“讨价还价”“议程设置”等关键互动环节被大幅简化，削弱了对治理复杂性的认知。其三，教学评价陷入“过程黑箱”与“结果粗放”的双重窘境，大班教学中教师难以实时追踪每位学生的参与度与分析逻辑，评价多依赖期末论文或小组汇报，缺乏对个体信息甄别、逻辑推理及价值权衡能力的细粒度诊断，易滋生“搭便车”现象。其四，跨学科分析工具训练缺位，面对海量政策文本、舆情数据与财政报表，传统教学仍停留于定性描述，未能有效引入文本挖掘、数据可视化等量化工具，致使学生陷入“懂理论却不会分析数据”的能力断层。这些困境共同指向传统模式在动态性、沉浸感、精准度与复合性上的根本短板，亟待技术赋能的系统性革新。

• AI技术赋能公共管理案例教学的价值意蕴

AI技术为深陷困顿的公共管理案例教学提供了系统性破局路径，其价值意蕴集中体现为四大维度的深层变革。首先，在案例资源供给上，生成式AI通过实时抓取新闻动态、政策公文与学术前沿，能够即时生成结构完整、要素齐备的教学案例，将原本滞后的“静态档案”转化为持续进化的“活页教材”，彻底解决了传统案例老化过时、脱离治理现实的痛点，使学生得以在“接诉即办”“平台经济规制”等最鲜活的场景中展开学习。其次，在教学情境构建上，依托大模型的角色模拟能力，可精准复现政府、企业、公众、媒体等多元主体的差异化立场与利益诉求，学生通过与AI生成的虚拟角色展开多轮博弈与协商，能够沉浸式体验政策议程设置的复杂性，有效弥补了传统课堂难以还原利益冲突与权力互动的缺陷。再次，在思维深度拓展上，AI结合系统动力学与数据可视化技术，可将抽象的政策干预转化为直观的动态推演，学生调整参数即可观测财政投入、公众满意度及社会公平等指标的连锁反应，这种“政策实验室”模式有力培养了学生预见非预期后果、统筹多方价值的系统思维能力。最后，在教学评价体系上，AI助教通过全过程捕捉学生的发言内容、逻辑链条与证据引用，能够生成个性化的能力诊断图谱与反馈报告，将以往模糊的“印象分”转变为精准的“数据分”，既减轻了教师的评价负担，又实现了从“一刀切”教学向因材施教的根本转变。综上所述，AI技术并非简单的工具叠加，而是通过重构案例生态、交互模式、认知图式与评价机制，全方位重塑了公共管理案例教学的价值链，为培养兼具技术理性与公共价值的治理人才提供了全新可能。

• AI技术在公共管理案例教学各环节的具体应用路径

AI技术在公共管理案例教学中的应用，已贯穿课前、课中、课后全流程，形成全链条赋能路径。课前阶段，AI通过智能生成与分层适配实现资源精准供给。教师输入政策关键词（如“老旧小区改造”“网约车监管”），AI即可基于最新政策文本与舆情数据自动生成包含背景脉络、利益冲突点及争议焦点的结构化案例初稿，经教师脱敏校验后形成教学基底；同时，AI根据案例复杂度与学生能力画像，自动生成基础版（事实梳理）、进阶版（利益识别）、挑战版（方案设计）三级预习任务单，定向推送至不同学生端，实现差异化准备。课中环节，AI构建沉浸式交互场域激活深度研讨。依托大语言模型创设的多智能体系统，可精准模拟政府职能部门、利益相关企业、社区群众及网络媒体等角色，在学生提出政策方案后，AI从预设立场出发进行质询、反驳或协作，倒逼学生完善论证逻辑；教师则借助AI实时记录的发言频次、关键词覆盖度及逻辑连贯性数据，动态调整引导策略，针对性点醒沉默者或深化争议点。课后阶段，AI驱动智能复盘与动态迭代。学生提交的反思报告由AI进行初评，自动标注逻辑断层与证据缺口，辅助教师精准确认成绩；经审核的优秀分析方案经AI润色后回流至校本案例库，形成“教学—实践—沉淀”闭环；同时，AI汇总全周期学习数据，生成学生在事实辨析、系统思维、价值权衡等维度的能力雷达图，为个性化成长提供可视化指引。这一路径将AI从辅助工具升级为教学过程的“共同建构者”，推动案例教学向动态化、精准化、智能化转型。

• AI应用于公共管理案例教学的风险与限度

尽管AI技术为公共管理案例教学带来了革命性机遇，但其技术特性与教育逻辑的深层冲突也衍生出不容忽视的风险与限度，亟需审慎应对。首先，技术可靠性风险首当其冲，大语言模型的“幻觉”特质可能虚构政策条文、篡改统计数据或编造虚假案例细节，若未经严格事实核查直接用于教学，将误导学生对真实治理情境的认知；同时，算法训练中隐含的西方中心主义、性别偏见或地域刻板印象，可能悄然植入案例分析过程，消解公共管理必须坚守的公共价值导向。其次，教学异化风险日益凸显，过度依赖AI生成分析框架易导致学生陷入“认知外包”陷阱，弱化独立文献梳理、批判性思辨与原创观点建构能力，甚至出现直接抄袭AI输出的学术不端行为，动摇“以学生为中心”的教育根基。第三，伦理与安全风险贯穿全程，涉及未公开政府文件、涉密调研数据或居民隐私信息的真实案例，一旦上传至商业大模型云端，可能引发敏感信息泄露，触碰国家安全与数据合规红线；而AI模拟多元主体时的价值立场预设（如过度偏向效率而忽视公平），亦可能隐性传递不当价值观。最后，教育公平风险加剧分化，不同院校间AI基础设施、师资数字素养的差异可能拉大教学鸿沟，而学生因家庭背景导致的技术接入能力、提示词工程能力差异，亦可能造成新的“数字鸿沟”，使技术赋能异化为阶层固化的推手。这些风险警示我们：AI绝非万能解药，唯有厘清技术应用的边界与禁区，构建“人类教师主导—AI工具辅助—制度规范护航”的协同机制，方能规避工具理性对教育本真的侵蚀，确保技术真正服务于公共治理人才的品格与能力塑造。

• 优化策略与建议

针对上述风险与挑战，必须构建“技术筑基—内容提质—教学赋能—伦理护航”的四维协同优化策略，以确保AI技术在公共管理案例教学中的健康、可持续应用。首先，在技术底座层面，高校应联合科研机构与企业共建本地化部署的“公共管理垂直领域大模型”或私有云平台，在保障核心教学数据与涉密案例物理隔离的前提下，为师生提供安全可控的AI工具集，从源头规避数据泄露风险。其次，在教学内容层面，建立“教师主导+AI辅助”的动态案例编撰机制，由教师把控案例的价值导向与事实准确性，仅利用AI进行素材搜集与初稿生成，重点开发体现中国本土治理智慧与新时代改革实践的“活案例”，防止西方算法偏见渗透。再次，在教学模式层面，推行“过程留痕+人机互证”的教学法，明确要求学生在提交作业时标注AI辅助的具体环节与提示词，并保留独立思考的原始草稿，将考核重心从单纯的结果正确性转向“提问质量—批判反思—价值权衡”等高阶思维能力评估，防止认知惰性。最后，在伦理规制层面，高校需尽快出台《AI辅助教学应用规范》，明确禁止将未脱敏的涉密数据上传外部模型，界定AI生成内容的引用边界，并将“算法伦理”与“数据素养”设为必修模块，引导学生辩证看待技术局限。通过上述策略的系统实施，旨在实现工具理性与价值理性的平衡，让AI真正成为塑造具有公共精神与数字治理能力人才的助推器，而非消解教育本质的替代品。

结束语

AI技术是生成式人工智能——为高校公共管理专业案例教学突破静态化、平面化困局提供了切实可行的新路径。通过动态案例生成、多元主体AI模拟、政策效果推演及智能诊断反馈，可显著提升学生的系统思维、循证决策能力与公共价值判断力。但同时须警惕技术依赖、算法偏见与数据伦理风险，坚持”教师主导、学生主体、AI辅助”原则，通过制度规范与平台建设的同步推进，实现人工智能与公共管理案例教学的有机融合。未来研究可进一步跟踪不同层次院校（双一流/MPA/应用型本科）的应用差异，并开展对照实验以量化AI赋能对学生高阶思维发展的实际影响。

参考文献：

[1] 徐龙顺,于佳苇,王丹. 生成式人工智能赋能公共管理案例教学的价值意蕴、多维风险与纾解策略[J]. 西华师范大学学报(哲学社会科学版), 2026(2):101-112.
[2] 黄建红,叶思. 人工智能驱动的公共管理案例教学“四维融合”研究[J]. 中国轻工教育, 2025(5).
[3] 陈令军,史振厚. “即时案例”：一种生成式AI驱动的情境化教学模型及其治理框架[J]. 高等工程教育研究, 2026(1):168-173.
[4] 郝志远. 人工智能驱动下的人智交互教学模式研究——以“公共管理研究方法”课程为例[J]. 教育教学论坛, 2025(53).
[5] 王小增. 一体五翼：人工智能背景下公共管理专业人才培养模式改革与实践[J]. 福建开放大学学报, 2024(6):33-36.
[6] 唐江桥. 教育数字化转型背景下公共管理专业教师数字素养及发展策略[J]. 牡丹江教育学院学报, 2024(7):75-79.
[7] 沈鲸,李铁宁. 新文科背景下公共管理专业跨学科课程教学改革——以“管理沟通”课程为例[J]. 长沙大学学报, 2024,38(1):99-103.

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