📋 教育改革方案
电子商务专业课程优化建议书
基于四门课程的说明
随着人工智能技术的飞速发展与产业数字化转型的深入，原有人才培养方案中的部分课程名称与内容已显滞后。为确保教学体系与时俱进，提升毕业生的就业竞争力，特对本专业的 WEB 前端及电子商务类课程提出优化建议。本次调整旨在更新课程命名、重构 AI 课程体系、厘清通用 AI 素养与专业 AI 应用的界限，形成由浅入深的学习路径，并优化开课时序，遵循认知规律，构建"思维-基础-综合-高阶"的递进式课程链。
一
背景与目的
💡 核心目标
本次调整旨在解决课程名称陈旧、AI课程边界模糊、开课时序不合理等问题，重塑专业的知识图谱结构。
更新课程命名
使课程名称更贴合当前行业技术栈与招聘需求
重构AI课程体系
厘清通用AI素养与专业AI应用的界限
优化开课时序
构建"思维-基础-综合-高阶"的递进式课程链
二
课程名称修订建议
原名称
《WEB 前端设计》
原课程名"设计"一词易使学生及用人单位偏视觉表现层面，而现代前端岗位的核心要求已转向组件化开发、工程化协作及数据交互能力。
↓ 调整为 ↓
新名称
《Web开发与AI辅助设计》
结合AI辅助设计工具（如Figma AI、Claude Code等）进行实践教学，引入深度项目式改革与实践，提升学生使用AI工具进行前端开发的综合能力。
原名称
《电子商务网站建设》
"网站建设"概念多指向静态页面搭建，难以承载当前动态电商平台所需的后端接口联调、支付安全、性能优化等技术内涵。
↓ 调整为 ↓
新名称
《智能电商系统开发》
前缀加入"智能"，将课程内容从传统 CMS 搭建升级为包含个性化推荐、数据埋点分析等智能化元素的现代电商架构。
三
AI类课程差异化定位
🎯 定位说明
为避免课程内容重复，明确界定两门AI相关课程的边界。两门课程在教学目标、内容深度、适用对象三个维度上形成差异化：
• 《学习方法论与AI协同》侧重AI工具的通用应用，解决"怎么用AI高效学习"的问题；
• 《电商人工智能》聚焦AI技术的专业深度，解决"怎么用AI解决业务问题"的问题。
通识/基础课
《学习方法论与AI协同》
面向全体学生的AI工具素养课。重点在于改变学习思维，教授如何利用AI进行高效检索、资料批判、任务拆解与内容生成。
专业方向课
《电商人工智能》
面向电子商务专业的技术应用课。深度聚焦电商垂直领域的AI解决方案，如推荐算法原理、用户画像构建、智能客服机器人及销量预测模型。
四
推荐排课方案
📌 排课原则
基于"先思维后技术、先基础后应用"的原则，建议按如下学年序列设置课程：
| 学年 | 学期 | 推荐课程 | 课时 | 核心教学目标 |
|---|---|---|---|---|
| 第一学年 | 秋/春 | 《学习方法论与AI协同》 | 8+24=32课时 | 建立AI辅助学习的思维框架，解决"怎么学"的问题（无硬性前置要求） |
| 第二学年 | 秋/春 | 《Web开发与AI辅助设计》 | 16+16=32课时 | 掌握Web开发与AI辅助设计工具（如Figma AI、Claude Code等），引入深度项目式教学（前置：计算机基础） |
| 第三学年 | 秋 | 《智能电商系统开发》 | 32+32=64课时 | 综合运用前后端知识完成电商项目实战（前置：前端+后端+数据库） |
| 第三学年 | 春 | 《电商人工智能》 | 16+16=32课时 | 深化大数据与AI在电商业务中的应用（前置：数学基础+Python/Java） |
五
实施要点与风险控制
内容同步更新
课程更名必须伴随教学大纲的实质性迭代。《Web开发与AI辅助设计》需增设AI辅助设计模块（如Figma AI、Claude Code等）及深度项目式实践环节。
师资储备
《电商人工智能》对教师算法功底要求较高，建议安排具有机器学习项目经验的教师授课。
实训配套
两门核心专业课均需配置不低于总学时40%的实验或项目制环节。
📌 结语
上述调整方案不仅解决了名称陈旧问题，更重塑了专业的知识图谱结构。通过将AI分为"通用方法论"与"专业技术"两个层级，并合理安排时序，能够有效降低学生学习曲线陡度，切实培养出懂技术、善思考、能落地的复合型数字商务人才。