PHD SEMINAR · GRADUATE TEACHING
博士课程《创业管理》：在学科森林里，与人+AI 共同做研究
Doctoral Seminar in Entrepreneurship Management — Seeing the Forest, Thinking with AI
一门由创业管理方向教师团队集体开设的博士生必修课。14 个专题构成一座完整的「创业管理学科森林」；其中「创业过程」模块共 7 讲，负责这座森林的树干——创业者如何思考、行动、结伴与动员资源；这一模块也是全课的学术训练主线：这一代研究者如何做研究，如何与 AI 共同思考。
一座森林，三段旅程
课程设计遵循「先见森林，再见树木」：每一讲开场都在同一张学科地图上定位，先给结构，再入细节，最后回到整合。
土壤与树种 · 学科地基（第一模块）领域版图 · 创业认知 · 数字创业
——创业研究是什么，从哪里来，正被什么改变。
树干与生长 · 创业过程（核心 7 讲）哲学立场 → 思维决策 → 行动 → 团队 → 网络 → 资源动员 → 整合前瞻
——创业如何真实发生；以学术训练贯穿，我们如何研究它。
森林与生态 · 情境与规模（第三模块）规模化 · 制度环境 · 在位企业 · 技术创业
——创业如何长大，被什么塑造。
七讲旅程：创业过程的树干
01
创业研究的哲学与图像机会与行动之争的地层之下，你站在哪里？——建立研究者自身的本体论与认识论立场。
02
创业思维与决策逻辑因果逻辑与效果逻辑的分野；创业思维与战略思维是不是同一种思维。
03
不确定性中的创业行动从「想清楚再做」到「做起来再想」：行动理论的正源与前沿。
04
创业团队、愿景与集体行动团队如何形成，愿景如何生长，公事与友情如何混合。
05
创业网络、制度与关系动员联结如何建立，制度真空由谁填补，网络与效果逻辑如何编织。
06
从融资到资源动员把「谁给了钱」放回「0→1 资源动员」的完整图景：众筹、社区动员、影响力投资与投资者价值。
07
整合工作坊：人+AI 共创的创业研究画出整座森林，孵化自己的研究问题，对「人与 AI 如何共同做研究」形成有证据的立场。
各内容模块由创业管理方向教师团队分工协作、共同维护；教师团队的结构随学科发展持续生长，而课程的内容逻辑与整合机制保持稳定。
人+AI 共创：一种面向智能时代的博士训练
课程中，AI 不是工具演示，而是研究伙伴与批判对象。每讲固定「课前 AI 共读 → 课中 AI 共创工作坊 → 课后反思」三段，七个共创任务构成一条逐级进阶的能力阶梯。
镜像实验AI 概括 vs 自己理解：它说对了什么，漏掉了什么，歪曲了什么。
反方代理人让 AI 站在对面立场发起理论攻击，学生组织辩护并现场辩论。
谱系重构与 AI 共同重建一条理论演化谱系，并检验它的版本错在哪里。
观察员实验请 AI 观察小组自身的协作过程并诊断——同时讨论这样做的研究伦理。
构念仲裁庭AI 辨析易混构念，学生依据文献原文裁决对错。
综述合作者边界核对 AI 生成综述的引文真伪——在真实课堂里学会识破 AI 幻觉。
立场宣言综合七次体验，写下《我与 AI 共做研究的使用说明书》。
这一设计同时是一项教学研究：课程全程以「基于设计的研究」方式记录与迭代，目标是把对「智能时代博士学术训练」的回答，沉淀为可传播、可复制的教学成果与公开发表。
研究与教学的互哺
EAT 视角贯穿效果逻辑、创业行动与 0→1 资源动员的研究积累，直接转化为讲 2/3/6 的理论锚点与批判视角。
经典文献打底每一讲精读五篇领域经典与前沿论文，以结构化解构表训练「读透一篇顶刊论文」的基本功。
从课堂到学科学生的森林地图、构念辨析卡与 AI 工具箱在班内公开共享，成为下一代研究者可以接着用的公共知识。
学术训练智能实验：全课程 AI 赋能
与 MBA《创业投融资》共用同一套「AI+专业融合」底座，博士端长成学术训练的形态：让 AI 成为博士生「找文献 · 读文献 · 辨真伪 · 拆结构 · 立观点」全程的研究伙伴与批判对象。班级内部的课务与协作在教学管理平台内运行；公开的学术训练资源与工具入口，在本页持续更新。
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学术知识库 · 创业管理专题
博士课程专属 RAG 知识库：课程阅读文献与学术方法论资料分批入库，对话式问答只基于库内真实文献作答，不编造题录。
学术资源全程检索
● 已上线 · 共享入口
进入 IMA 知识库 ↗
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ARF 文献精读拆解表
学术汇报脚手架：以 seminar 十问为内核，把「读透一篇顶刊论文」的基本功显性化——定位 · 拆解 · 证据链 · 批判反方 · 理论对话 · AI 核查 · 课堂产出 · 素养自查，训练主张—证据—贡献的拆解与表达。
精读训练汇报脚手架非评分
● 已上线 · 公开模板
查看 ARF 模板与十问方法卡 ↗
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学术对练智能体
拟调教课程专属学术训练智能体：以「虚拟同行评议人」身份，对研究想法与精读论文发起三轮追问（理论贡献—证据链—边界），用于学术表达与答辩陈述训练。
学术表达批判性思维
○ 设计中 · 随课堂实测迭代
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AI 文献甄别方法论
把课堂里「AI 给的题录不轻信、逐条实证」的真实实验沉淀为方法卡片：作者全名—机构—刊期—页码四级核查，这是研究者与 AI 共事的学术纪律。
学术纪律AI 素养
○ 方法卡片整理中
入口与状态如实呈现：已上线即可用，建设中不虚标。Canvas 仅承载班级内部教学发布，不进入本公开页。
一场面向未来的探索
在人+AI 共创的时代，博士阶段的学术训练应当是什么样，还没有现成的答案。这门课选择把问题本身变成课程：让学生在真实的研讨课里亲手实验「如何与 AI 共同做创业研究」，让教学方法的探索本身成为学科建设的一部分，并沉淀为可复制、可传播、可公开检验的教学知识。