将人工智能融入商学院课程：来自韩国商学院的课程变革模式与教学启示

《International Journal of Management Education》：Integrating AI into business school curricula: Patterns of curriculum change and pedagogical implications from Korean business schools

　　

通过六源文献三角验证方法对比十六所韩国商学院。
每种同构压力均与一种独特的脱耦形式相关联。
依据文献推断出资质与实践、先修课程及评估等方面的风险。
领域层面的序列：编码 → 分析 → 领域专业化 → 战略中心。
国家主导的压缩式同构命名的是一组条件配置，而非一个地区。

引言

人工智能（AI）的进步正在重塑商学院毕业生所需技能（Lim et al., 2023, Nithithanatchinnapat et al., 2024）。传统管理教育侧重于金融、营销、战略和运营等功能性知识。如今，毕业生还被期望理解数据驱动系统和机器学习模型如何与每一项职能相互作用（Cardon et al., 2023, Gupta and Jaiswal, 2024）。全球商学院正通过新专业方向、新学位和新教学法作出回应。这种回应模式——多快、通过哪些制度机制、以及包含何种教学学术内容——在不同国家体系中各不相同（AACSB International, 2024b）。

本研究探索了一种此类模式。2018年至2025年间，韩国商学院围绕人工智能重组了其课程体系，而且是在国家资金高度集中的背景下进行的。韩国的案例在此被用作一个制度性课程改革过程清晰可见且可日期标注的场域，而非作为一个本身值得关注的国家级案例。

本研究回应了关于管理教育中人工智能的学术张力。一类文献记录个别学校教授什么并倡导特定教学模型（Cardon et al., 2023, Gupta and Jaiswal, 2024, Lim et al., 2023, Nithithanatchinnapat et al., 2024）。另一类来自制度理论，认为大学教什么更少受教学法推理影响，而更多受合法性、资金和认证等外部压力塑造（Cardona Mejía et al., 2020, DiMaggio and Powell, 1983, Meyer and Rowan, 1977）。这两类文献极少交汇。本文通过将制度同构理论应用于单一国家体系中的人工智能课程改革，使之产生接触。

两个概念贯穿论证。制度同构（DiMaggio & Powell, 1983）认为，同一领域内的组织随时间变得结构相似，不是因为相似性效率高，而是因为从众赋予合法性。它通过三种压力运作：来自资源提供者和监管者的强制性压力；在目标或技术不确定时对被视为成功的机构进行的模仿性模仿；以及通过职业、认证和共享培训传播标准的规范性扩散。脱耦（Meyer & Rowan, 1977）命名了组织为显得合法而采纳的正式结构与其实际执行的实践之间的分离。一所大学可能设立数据分析方向，配置师资不足，实际教授的内容远窄于方向描述所暗示的范围；两者之间的距离就是脱耦。这些概念通常被分开调用。本文的理论工作在于将它们连接起来：明确预期哪种压力会产生哪种分离，以及为什么压缩会扩大这种分离（第2.3节）。

为在实践中考察这种联系，本研究使用韩国情境，该情境提供三个有利特征。第一，竞争性政府资助压缩了改革时间表：三个项目——BK21 FOUR（研究生科研单元）、LINC 3.0（产学合作）和SW中心大学项目（所有部门软件内容）——根据直接关乎课程的项目条件拨付了巨额资金（Ministry of Education, 2022, Ministry of Science and ICT, 2022），且各节均在第3.1节描述。第二，机构之间存在显著等级，且具有跨层级效仿的传统，使精英大学的创新得以迅速传播（Byun and Kim, 2011, Yoon et al., 2021）。第三，韩国的AI位置不均衡——在国际AI指数中排名较高，但人才排名较弱且AI人才持续净流出（Bank of Korea, 2025, The Korea Herald, 2025, Tortoise Media, 2024）——因此商学院的改革是防御性的，而非仅仅是现代化的。

三个研究问题组织分析：
RQ1. 2018至2025年间，AI相关课程通过哪些制度机制在韩国商学院间传播？
RQ2. 这些课程的内容和教学法随时间发生了怎样的变化？变化的序列对课程设计者所持的AI素养模型意味着什么？
RQ3. 观察到的变化模式伴随着哪些教学法和治理风险？这些风险对商学院的课程设计、师资发展和产业参与意味着什么？

选择制度同构理论符合IMPACT理论选择标准（Hollebeek et al., 2025）。趣味性源于将AI课程改革重新框架为对合法性压力的领域层面回应，而非纯粹的教学法选择。匹配性体现在研究问题涉及资金条件、制度模仿和职业标准——正是该理论指定的三种压力。简约性来自于使用这三个机制在一个连贯基础内解释观察到的压力。适用性源于对课程设计、师资能力和评估的直接启示。概念严谨性建立在强制性、模仿性和规范性压力之间已确立的区分之上，以及互补的脱耦概念。可检验性反映在可观察的跨案例模式和可日期标注的序列中，这些可通过理论引导的模式匹配而非统计假设检验来考察。

现有工作中的三个局限激励了本研究。关于整个国家商学院体系如何重组课程体系的实证记录仍然有限：先前研究考察特定教学法（Gupta and Jaiswal, 2024, Lim et al., 2023, Nithithanatchinnapat et al., 2024），或在韩国案例中考察其他教育部门（Lee & Kwon, 2024）、个体感知（Song & Lee, 2025）或职场结果（Lee & Jeon, 2025）。大多数叙述是横截面的，因此课程理念被采纳和放弃的顺序无法从中恢复。尽管脱耦在制度理论中已确立，但从特定同构压力到分离采取特定形式之间的联系受到相对较少明确关注，非预期后果总体上也较少被研究（Galleli & Amaral, 2026）。本研究以涵盖十六所商学院的比较案例设计、自2018年起三角验证重建变化序列、以及从压力到脱耦形式的明确映射来回应。

理论贡献最好定位为对制度同构的延伸而非新理论（Lim, 2026）。该延伸明确了强制性、模仿性和规范性压力如何与不同脱耦风险相关联，并识别时间压缩为可加剧这些差距的条件。该延伸的理论兴趣在于一个悖论：同一批国家主导压力在加速课程改革的同时，也可能增加正式结构超越师资能力、先修课程开发和能力本位评估的风险。这一框架澄清了现有理论中的改变是什么、为何这种改变重要、以及未来研究可在其他制度情境中考察什么。在实证方面，本研究贡献了关于国家领域采纳和放弃连续AI素养观念顺序的有据可查的叙述，这比当前供给的快照对其他地方课程设计者更实用。

本文其余部分回顾两类文献并提出分析性命题（第2节），描述韩国情境（第3节）和研究设计（第4节），呈现发现（第5节），发展国家主导的压缩式同构概念（第6节），并讨论发现对理论和企业管理教育意味着什么（第7-9节）。

Section snippets
高等教育中的制度同构
高等教育已被证明是同构研究富有成效的情境，因为绩效难以衡量、技术存在争议、且合法性至关重要（Cardona Mejía et al., 2020, Stensaker and Norg?rd, 2001）。DiMaggio and Powell (1983) 将组织领域定义为共同构成被认可制度生活领域的一组组织：资源提供者、消费者、监管者以及提供类似服务的其他组织。对于

研究情境：国家领导力、等级与压缩
韩国情境的三个特征直接关系到论证：国家提供了课程改革的直接触发因素，制度等级提供了扩散路径，而外部驱动的紧迫感提供了时间表。本节依次记录每个特征。然而，韩国高等教育中其他有趣特征则被搁置。

方法论
本研究采用定性比较案例设计（Yin, 2018），将十六所大学中的每一所视为一个案例，并在五个机构类别之间进行比较。该设计适合研究问题，因为所关注的过程在机构之间而非任何单一机构内部运作：资金条件由国家设定，模板在学校间流动，职业标准在整个领域共享。单点研究无法观察这些。分析

发现
本节报告文献记录所展示的内容。它以十六个案例的整合概述和按类别的比较观察开篇，然后考察三种同构机制、采纳时间线、课程重点的序列以及样本中的供给模式。贯穿全文，观察课程结构、日期和数量；对其教学实践含义的解读保留至第7节。

国家主导的压缩式同构
第5节的模式支持对制度同构理论的一个适度延伸。本节命名这一配置，将其表述为两种理想类型，并规定其适用条件。

讨论
本节阐述发现改变了什么，先是对管理教育实践，然后是对制度理论。它不重述发现本身。

对管理教育和政策的启示
分析指出三个张力：快速基础设施建设与脱耦风险之间、支持质量管理的标准化与消弭独特性的同质化之间、以及资助周期响应性与长期可持续性之间。四个优先事项应对这些张力。它们作为教育原则而非特定制度形式的处方提出，因为此处证据关乎课程结构，并未比较学习

结论
本研究通过制度同构理论考察了韩国商学院对人工智能融合课程体系的采纳，使用五个机构类别的十六所大学，以及跨课程文件、2014至2025年韩国新闻报道、政府资助公告、大学新闻档案、互联网档案馆存档和认证记录的三角验证证据。

关于RQ1，三种经典机制均可在记录中识别。强制性压力

伦理批准
本研究不涉及人类受试者研究，无需机构审查委员会批准。所有分析数据均为公开可用的文献来源。

声明：写作过程中使用生成式AI及AI辅助技术的情况
在本文撰写过程中，作者使用了Claude（Anthropic）以辅助语言编辑和稿件格式排版。使用该工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对已发表文章的内容负责。

资助
本研究未获得公共、商业或非营利部门资助机构的任何特定资助。

利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所述工作的已知竞争性财务利益或个人关系。

Insu Choi