数智创业课程设计大揭秘

今年我们重新设计了《创业与风险投资》课程（现已更名为《数智创业：从0到1的资源动员与治理》）。

课程最大的变化不是内容，是组织方式：把AI从「课程的一个话题」变成了「课程的教学基础设施」。

今天把课程设计的底层逻辑分享出来。

课程围绕四个模块展开：

模块一：市场机会识别（4周）

• 核心内容：创业机会的来源、识别与评估
• AI角色：辅助学生做行业扫描、用户需求分析、竞争格局调研
• 关键工具：AI辅助搜索 + 结构化分析框架

模块二：资源动员（4周）

• 核心内容：创业资源类型、拼凑理论、网络动员、融资策略
• AI角色：辅助学生梳理资源清单、生成融资故事线
• 关键工具：资源拼凑画布 + AI辅助叙事

模块三：模拟实战（4周）

• 核心内容：创业决策模拟、风险投资模拟谈判
• AI角色：扮演投资人/客户/合作伙伴，提供多角色反馈
• 关键工具：AI角色扮演 + 实时决策分析

模块四：伦理与治理（4周）

• 核心内容：AI创业伦理、数据治理、责任边界
• AI角色：这个模块中AI从「工具」变成「分析对象」
• 关键工具：AI伦理评估框架

每个模块中，AI都不是「教学内容」——它是「教学媒介」。

第一轮试点后，学生的反馈中最高频的词不是「AI真厉害」，而是「我终于知道该怎么问问题了」。

以前学生对创业的理解是模糊的：「我想创业」。

现在在AI辅助下，他们必须先想清楚自己要问什么，才能获得有效回答。这个过程逼着他们把模糊的创业冲动转化为结构化的思考。

这正是EAT理论强调的「行动驱动的学习」——不是学了再干，而是边干边学，AI在中间加速了这个循环。

如果你正在学创业：用AI帮你把你最关心的创业问题分解成3-5个子问题。看看分解后的子问题是不是比原来的「大问题」更容易找到答案。