当人类迈向“奇点”的千年征程跨入冲刺阶段，当算法能精准识别消费者情绪并预判细分市场的爆发节点，当OPC(一人公司：One Person Company)从概念走向现实，创业与创业教育正遭遇前所未有的“Creative Destruction”（创造性破坏）。通过回顾创业教育的历史发展，本文及系列文章将追溯创业教育从技能训练到思维培育与认知变革再到人类智能与人工智能（HI+AI）协同共创（“共智”创业：Co-intelligent Entrepreneurship）的百年演变，既剖析AI在创新创业人才培养中的赋能逻辑，也探讨“共智”时代创业者应具备的思维模式、人格特质与人工智能尚不能替代的核心能力，为当下和未来的创业实践以及创新创业人才培养理念与体系重构提供兼具理论探索与实践指导意义的变革蓝图与路径。
一、创业教育：从工具理性到“共智”觉醒的百年跨越
创业教育的发展轨迹，本质上是工业革命与人才培养相互塑造的动态过程。从早期的类学徒制技能传授到当下的基于创新的创业思维培育与创新领导力发展，每一次变革都回应着技术变革对创业者的新诉求，也为人工智能时代的创业实践与创新创业教育范式革命埋下伏笔。
创业教育1.0：萌芽期（20世纪初- 20世纪中叶）——20世纪初，第二次工业革命加速了消费社会的到来并因此催生了大规模商业活动，中小企业的蓬勃发展使得创业技能培训成为刚需。1919年哈佛大学《新企业管理》课程的开设，标志着创业教育正式进入高等教育体系。这一阶段的创业教育以“工具理性”为核心，教学内容聚焦于会计核算、市场营销、财务管理等基础商业技能，宛如“商业工匠的学徒培训”。
彼时的消费和创业环境相对稳定，市场变化缓慢，创业者只需掌握标准化的商业操作流程即可立足。教学方法以课堂讲授为主，辅以简单的案例分析和习题演练。这一时期的创业教育虽未形成完整体系，却以“实用和相关”（“相关”意味着彼时的创业教育较好地回应了企业经营实际需求和现实世界的要求，而不是此后愈演愈烈的“科学研究和论文发表”导向的转向）奠定了其与生产和消费的关系，为后续发展积累了宝贵的实践经验。正如早期创业教育先驱所言：“我们并非培养企业家，而是教会人们如何经营一家企业。”
创业教育2.0：发展期（20世纪中叶- 21世纪初）——20世纪80年代后，全球经济一体化加速了消费社会的形成，消费需求和科技创新成为经济增长和社会发展的核心驱动力，创业活动的复杂性与不确定性显著提升。创业研究成为前沿探索，来自不同领域的专家学者以科学精神从经济学、社会学、心理学、教育学、生态学，甚至哲学等不同视角对“创业”进行了系统、深入的研究，推动了“创业学”的诞生。与此同时，创业教育也逐渐从单一技能培训转向综合能力培养，并形成了相对完整的学科体系。课程设置覆盖创业机会识别、商业模式设计、融资路演、企业成长管理等全流程、模块化、体系化内容，教育目标从“培养技能者”转向“培养创业者”。
这一阶段的教学方法开始突破传统讲授的局限，实践导向成为核心特征。案例教学法、项目式学习、创业竞赛等互动式教学方法广泛应用，强调学生在真实或模拟的创业场景中积累经验。保罗・科尔尼（Paul Kearney，1999）等学者提出的以“企业精神与特质”教育为核心的经典教学理念与方法，为创业教育的规范化发展提供了重要理论支撑，推动创业教育从零散化教学走向系统化培养。考夫曼基金会在90年代期间发布的多个相关报告中明确指出：“创业能力如同音乐技能，唯有通过持续实践才能真正掌握。”多年位居全球高校创业教育排行榜榜首的巴布森学院的创业人才培养项目便是这一时期的典型代表，学生可全程参与微型企业创办，在实践中学习创业全流程。
创业教育3.0：成熟期（21世纪初-人工智能革命爆发前夕）——进入21世纪，数字技术的兴起重塑了创业形态，互联网创业、科技创业成为主流。创业教育呈现出多元融合的发展特征，教育目标升级为培养具有创新精神、跨界整合能力的交叉复合型人才。这一阶段的创业教育打破了学科壁垒，实现了多学科的交叉融合，课程体系更加立体多元。
与此同时，教学方法日趋丰富，创业孵化器、校企合作项目、实践共同体等成为重要教学载体。硅谷的Y Combinator加速器项目帮助孵化了爱彼迎（Airbnb）、Dropbox等成功企业，为学生提供了真实的创业实践场景；霍特奖（Hult Prize）等全球创业竞赛，让学生在解决社会问题的过程中锤炼创业能力；国内以同济大学为代表的高校立足于国家发展战略需求和区域发展对高校人才培养的要求，以及全球创业型经济的崛起，纷纷营造了以“城校共生”“区校融合”“四链联动”“三位一体”等为特色的创新创业人才培养生态，推动了这一时期高校教育教学从培养就业者到培养创新创业者的探索与转型。同期的不同研究观点认为，上述举措，尤其是各类创业导向的实践共同体建设为学生掌握隐性创业知识、培养团队能力提供了关键平台。创业教育的评价体系也从单一的理论考核转向过程性与结果性评价相结合，更加注重学生创新思维、创业意识和创业实践能力的提升。
创业教育4.0：“共智”（Co-intelligence）期（人工智能时代-）——随着生成式人工智能、大数据、算法、区块链等技术的突破性发展，创业环境发生了根本性变革。人工智能不仅改变了创业的效率与模式，更重塑了创业的底层逻辑。创业与创业教育进入人类智能与人工智能协同创造的范式变革期——“共智”期，教育目标从培养“创业者”转向培育“人机协同创业者”，即“共智”创业者。
事实上，“共智”（co-intelligence）并不是新概念。这一概念的最早提出者是美国思想家汤姆·阿特利（Tom Atlee），他在1980年代末就提出并奠定了该概念的理论基础。为深化对“共智”理论的研究，他于1996年创立了“共智研究院”(Co-Intelligence Institute)，以便系统地推动“共智”在政治、社会和文化转型以及组织管理中的应用。阿特利对co-intelligence的定义强调集体层面的智慧与协作：“共智（co-intelligence）是一种共享的、整合的智能形式，当我们充满活力地生活在一起时，我们能在彼此之间和周围发现这种智能。它也存在于与自然和邻居和谐共处的文化中……共智出现在我们汇集个人智能，产生比我们个人观点总和更具洞察力和力量的结果时。”
汤姆·阿特利的“共智”理论包含三个核心层面：首先，个人共智（Personal Co-Intelligence）：个体整合自身理性、情感、直觉和身体智慧的能力，实现内在和谐。其次，人际共智（Interpersonal Co-Intelligence）：人与人之间有效协作、深度倾听、换位思考的能力，创造共同理解。第三，集体共智（Collective Co-Intelligence）：群体通过对话、协作和集体决策，产生超越个体能力的智慧成果，适用于社区、组织和社会层面。
汤姆·阿特利认为，健康的社区、组织和社会——甚至人类的集体生存——都依赖于人类更明智地组织共同事务的能力，这种能力就是“共智”。他提出的“共智”模式强调多样性、包容性和系统思维，尤其适用于应对复杂挑战和变化。
而伊森·莫利克（Ethan Mollick）则是AI时代“共智”概念的关键普及者，他在2024年4月出版的畅销书《共智：和AI一起工作与生活》（Co-Intelligence: Living and Working with AI）将该概念重新诠释为“人类与人工智能协同工作的能力”，并构建了完整的实践框架，使其在2024年后成为人工智能领域的热门概念。当然，汤姆·阿特利（Tom Atlee）和伊森·莫利克（Ethan Mollick）两人的“共智”理论并非对立，而是互补。阿特利的理论为人类社会的集体协作提供了哲学基础，莫利克的框架则为AI时代的人机协作提供了实践指南，共同构成了“共智”的完整谱系。
伊森·莫利克（Ethan Mollick）的“共智”概念和理论强调人类智能与人工智能的有机融合。他把AI定位为人类的：同事（Co-worker）、老师（Co-teacher）、教练（Coach）、创意伙伴（Creative Partner）、研究助手（Research Assistant）和思维扩展器（Mind Expander）等6种角色、身份或职能。比如，南佛罗里达大学成立贝里尼人工智能、网络安全与计算学院（The Bellini College of Artificial Intelligence, Cybersecurity and Computing），将AI技术与创业教育深度整合，以“共智”为指导原则，培养“就业创造者”；欧洲管理发展基金会（EFMD）推动的“促进中小型企业数字与绿色转型项目”（FoDiGreT: Fostering Digital and Green Transformation in SMEs），通过游戏化互动培训、视频案例研究等形式，提升学生利用AI进行绿色创新的能力。尤其是随着人工智能技术创新和智能体应用的快速发展，个人、组织和全社会的生产力流程得以全面、深刻重塑。同时，“无工作”社会从可能性到现实性的加速到来，以及OPC（一人创业公司）的兴起，无不表明人工智能时代的创业和创业教育不再仅仅局限于人类智能，也不再仅仅是知识与技能的传递，更是人类智能与人工智能协同加速创业新范式的降临，标志着创业和创业教育进入了前所未有的新时期——“共智”创业期。
二、企业精神与特质教育的新生：创业教学法的变革与创新
保罗・科尔尼（Paul Kearney）是企业精神与特质教育（enterprise education）领域的核心人物之一，以开发体验式教学方法而知名全球。他的代表性著作《创业式教与学方法》（Enterprising Ways to Teach & Learn）聚焦问题解决、团队协作和创新等人类特质与技能，通过模拟实践或真实场景中的实践等方式开展教学。此外，他还与B.苏勒蒙（B. Surlemont）合作推出《创业教学法与创业精神》，强调并呼吁为各年龄阶段的学生提供旨在培养其企业精神与特质的实践教育。其研究成果搭建了理论与应用之间的桥梁，让不同教育阶段的学习者都能掌握实践和创新技能。
保罗・科尔尼于1999年提出的企业精神教育与特质教育理念与方法在促进受教育者创业思维与能力发展方面具有里程碑意义。这一理念和教学法以“培养反思性实践者”为核心目标，构建了“赋能-体验-反思-合作”四维教学法框架，为人工智能时代的创业教学方法创新提供了坚实的理论根基，其核心要义对当下的创业人才培养模式与方法变革具有既深刻又实际的指导价值。
科尔尼在其研究中旗帜鲜明地指出，企业精神与特质教育的本质不是培养“理论高手”或“技能工匠”，而是塑造“反思性实践者”。他认为，企业活动的核心特征是在不确定环境中识别机会、解决问题并创造价值，学生，尤其是创业者的核心竞争力不仅在于掌握多少知识技能，更在于具备在实践中学习、在反思中成长的能力。
这一理念打破了传统创业教育“理论+技能”的二元对立模式，构建了“实践-反思-理论-再实践”的闭环学习路径。科尔尼强调，知识分为显性知识与隐性知识，显性知识可以通过课堂讲授传递，而隐性知识——如商业直觉、谈判技巧、危机应对能力等——只能通过实践体验和反思沉淀获得。此外，创业教育必须为学生提供“做中学”的机会，让学生在真实的创业场景中积累经验、反思教训，最终形成个性化的创业智慧。
科尔尼的企业精神与特质教育包括四个关键教学方法，形成了系统化的教学框架，这四个方法相互支撑、有机融合，共同构成了企业精神与特质教育的核心方法论，分别是：
赋予学习自主权的赋能型教学法——赋能型教学法的核心是给予学生充分的学习自主权和责任感，也就是在最大程度上激活学生自身的“agency”意识与能力，让学生从“被动接收知识”转变为“主动构建知识”。在这种教学模式下，教师不再是知识的唯一来源，而是学习的引导者和资源提供者。例如，允许学生团队自主选择创业项目、独立制定工作计划、自主管理项目进度，教师仅在关键节点提供指导和支持。
赋能型教学法能够激发学生的内在学习动机和创造力，培养学生的自主决策能力、探索精神和责任意识。正如科尔尼所言：“真正的创业能力无法通过灌输获得，必须在自主探索中觉醒。”斯坦福大学商学院的导师项目以及麻省理工学院媒体实验室项目便体现了这一理念，学生可自主选择创业方向，导师仅提供方向性指导，充分尊重学生的自主探索权，而不是来自于外部的各种“命题”或“指导”。
在实践中沉淀智慧的体验式教学法——体验式教学法是科尔尼教学法的核心，强调“在实践中学习”，通过真实世界场景、模拟演练、商业计划竞赛和实地考察等形式，让学生深度参与创业全流程。这种教学方法打破了课堂与现实的壁垒，让学生在可控的环境中体验创业的挑战与乐趣。
巴布森学院的创业实习项目是体验式教学法的典范，学生被配对到早期初创企业，直接参与市场调研、产品开发、客户对接等实际工作，在为企业创造价值的同时积累实践经验。科尔尼认为，体验式学习的价值不在于学生创办的企业是否成功，而在于他们在实践中获得的真实感悟和经验积累。比如，牛津大学斯科尔社会创业中心的课程融入了大量体验式元素，学生通过实地调研识别社会问题，进而设计可持续的商业模式。同济大学的创新创业教育近年来也在积极探索转型，从早期的强调课程体系建设到如今突出以真实科创项目、创业实践和产教融合为特色的项目式、体验式学习，极大地促进了学生创业思维的养成和创新创业能力的提升。
从经验中提炼智慧的反思型教学法——反思型教学法强调引导学生批判性地思考自己的创业经历，从成功中总结规律，从失败中汲取教训。科尔尼认为，没有反思的体验只是简单的经历，无法转化为真正的能力。创业教育必须为学生提供反思的载体和引导，帮助学生将零散的经验升华为系统的知识和智慧。
反思型教学法的实施形式多样，包括撰写反思日志、开展小组复盘会议、进行深度访谈等。例如，在创业项目结束后，学生需要撰写详细的反思报告，分析项目实施过程中的成功之处、存在的问题、原因分析以及改进方案。教师则通过点评、引导等方式，帮助学生深化反思，提升认知水平。欧洲工商管理学院（INSEAD）的全球商业挑战项目中，学生在完成国际商业实践后，需通过线上日志记录反思过程，强化对跨文化创业的理解。
在协作中提升能力的合作型教学法——合作型教学法注重通过小组项目和同伴互动，培养学生的团队建设和协作能力。科尔尼认为，创业从来不是孤军奋战，成功的创业者必须具备良好的团队协作能力和领导力。创业教育应构建创业学习共同体，让学生在团队协作中学习沟通、协商、资源整合等关键技能。
在合作型教学模式下，学生通常以小组为单位开展创业项目，每个成员扮演不同的角色，承担相应的责任。通过分工协作、相互支持、共同解决问题，学生不仅能够完成复杂的创业任务，更能培养有效的沟通能力、冲突解决能力和领导力。麻省理工学院的LaunchX项目中，商科、工科学生组成跨专业团队，合作开发科技创业项目，在协作中实现知识互补与能力提升。
科尔尼的企业精神与特质教育理念和方法虽然诞生于数字技术尚不发达的时代，但其核心理念和方法在人工智能时代焕发出更加强大的生命力。毕竟，在AI能够快速处理数据、执行程序化任务的背景下，人类的反思能力、批判性思维、协作能力、共情能力等人工智能难以取代的核心素养愈发重要，这与科尔尼培养“反思性实践者”的目标高度契合。
人工智能技术的应用不仅没有削弱经典教学法的价值，反而为其提供了更广阔的实践与实现空间。例如，AI可以构建高度仿真的创业模拟环境，让体验式教学更加真实、高效；可以通过数据分析为学生的反思提供客观依据，让反思更加深入、精准；可以搭建跨地域的协作平台，让合作型教学突破时空限制。经典教学法为人工智能时代的创业教育提供了核心框架，而人工智能技术则为经典教学法的升级赋能提供了强大工具，两者的有机结合构成了新时代创业教育的基础，拓展了创业教育的实践和想象空间。
三、“共智”（Co-intelligence）的新内涵及其应用原则
沃顿商学院教授伊森·莫利克（Ethan Mollick）在其著作《共智：与人工智能共存共作》中提出的“共智”（Co-intelligence）概念，如同为人工智能时代的创业和创业教育点亮了一盏灯。这一概念打破了“人类vs人工智能”的二元对立思维，构建了人类智能与人工智能相互增强的“共智”创新创业模式，为创业教育的方法变革与创新实践提供了新的思想罗盘。
伊森·莫利克认为，人工智能时代的核心变革不是技术替代人类，而是人类与AI形成“共智体”，通过深度协作实现超越个体局限的创新与价值创造。“共智”理念的本质是建立人机协同并相互增强的思维模式和行为方式，将AI视为人类思维与能力的延展器和增强器，而非单纯的工具或竞争对手。
这一理念背后蕴含着深刻的逻辑：AI擅长数据处理、模式识别、程序化任务执行等理性分析工作，能够在极短时间内处理海量信息、生成多样化方案；而人类具备创造力、同理心、伦理判断、复杂问题决策等独特能力，能够把握方向、注入情感、坚守底线。两者的有机结合能够产生“1+1>2”的协同效应，既发挥AI的效率优势，又彰显人类的核心价值。在创业领域，这种“共智”模式能够显著提升创业效率，拓展创业边界，降低创业风险，激励更多人从就业者成为创业者，推动更多“超级个体”和OPC（一人创业公司）的诞生。
莫利克在实证研究中发现，善于与AI合作的创业者，其项目成功率比不使用AI或过度依赖AI的创业者高出30%以上。他在托伦斯创造思维测验中发现，GPT-4的表现超过了99%的人类，但这种表现更多是基于对已有答案的重复，而非真正的原创性思维。这一发现也印证了“共智”理念的核心：AI是强大的辅助工具，人类的原创性与批判性思维依然不可替代。
莫利克提出了四条“共智”实践原则，为培养创业者的人机协同能力提供了具体指引，这四条原则层层递进，构成了完整的“HI+AI”协同行动框架，具有极大的理论探索意义和实践指导价值。这四条“共智”原则分别是：
始终让AI参与进来(Always invite AI to the table)——莫利克指出，人类对AI能力的认知存在隐性的“认知墙”，大多数人仅将AI视为辅助工具，却忽视了其在创新、决策等核心环节的潜力。创业教育应培养学生“主动拥抱AI”的思维和行动习惯，让AI参与到创业过程的各个环节，包括创意生成、市场分析、方案设计、决策制定等。
这一原则的核心是鼓励学生通过持续尝试，探索AI在不同创业场景中的应用潜力。例如，在创意生成阶段，利用AI进行头脑风暴，挖掘潜在的创业机会；在市场分析阶段，借助AI处理海量市场数据，识别市场趋势和消费者需求；在方案设计阶段，让AI生成多样化的商业模式方案，为学生提供参考。莫利克还提出了“10小时法则”，即，个体需要花大约10个小时使用AI系统，才能真正掌握其能力边界。同济大学的学生在《创新管理》《社会创新创业》等课程学习过程中开展的模拟创业实践表明，AI在市场数据整合、初步商业计划书撰写等方面的高效性，同时也认识到其在伦理判断、复杂战略制定上的局限性。
做这个过程中的人类（Be the human in the loop）——在人机协同中，人类的核心价值是什么？莫利克给出了明确答案：“AI可以提供数据和方案，但无法替代人类的判断、情感和伦理坚守。”这一原则强调人类在“共智”中的主导地位，要求个体在充分利用AI、探索AI潜能的同时，保持独立思考和价值判断能力。
AI在处理信息时缺乏常识判断和伦理意识，可能会生成看似合理但存在伦理风险或不符合实际情况的方案。例如，AI可能会为了追求商业利益，生成忽视环境保护或消费者权益的营销策略。这就需要人类进行把关，对AI的输出进行伦理审核、逻辑验证和价值判断，确保创业活动符合社会伦理和商业道德。比如，纽约大学要求学生在使用AI完成作业时，必须注明AI的使用情况、提示词设计以及对AI输出的修改说明，这一做法既鼓励学生利用AI，又强调了人类的主导责任。
像对待人类一样对待AI（Treat AI like a human）——莫利克通过研究发现，AI模型是基于人类语言进行训练的，对人类语言的反应最好。将AI视为“团队成员”，为其设定清晰的角色和任务，能够显著提升AI的输出质量。这一原则的核心是“精准赋能”，通过明确的指令和角色定位，让AI更好地服务于创业目标。“精准赋能”的关键是“提示词工程能力”，例如，在商业计划书撰写中，学生可以对AI说：“你是一位资深的商业顾问，专注于科技创业领域，请根据我提供的产品信息，撰写一份结构完整、数据支撑充分的商业计划书，重点突出市场潜力和技术优势。”这种明确的角色设定和任务描述，能够让AI快速把握核心需求，生成高质量的输出。反之，模糊的提示成往往会导致AI输出泛化、低效的内容。国内外很多高校的“人工智能赋能教学”改革实践中，AI助教或智能体会根据不同课程需求被设定为“文献检索助手”“作业批改专员”等角色，通过精准定位提升了教学支持效率。
假设这是你将使用过的最差的AI（Assume this is the worst AI you will ever use）——莫利克强调，当前的AI技术仍处于快速发展阶段，存在诸多不足，如输出内容可能存在“幻觉”和错误、缺乏创造力、无法应对复杂突发情况等。这一原则要求学生以包容的心态看待AI的不足，保持持续探索的精神，通过优化提示词、补充信息、修正输出等方式，弥补AI的缺陷。
很多学生在使用AI时，一旦遇到不理想的输出就会放弃，而这正是缺乏“探索精神”的表现。莫利克的经验是：“你需要花大约10个小时使用这些系统才能大致掌握它。”创业教育应培养学生的韧性和探索精神，让学生明白，“共智”是一个不断磨合、持续优化的过程。通过反复尝试、不断调整，学生能够逐渐掌握与AI打交道的技巧，充分发挥AI的潜力。比如，越来越多的学生在使用AI进行科研项目时，通过多次调整提示词、补充领域知识，成功让AI辅助完成了数据预处理和初步分析工作，显著提升了研究效率。
莫利克的“共智”理念不仅在一定程度上改变了人们对人工智能和人机关系的认知，更推动了创业教育目标、内容和方法的全面革新。在教育目标上，创业教育从“培养人类创业者”转向“培养人机共智创业者”，核心是培养学生的人机协同能力；在教育内容上，除了传统的创业知识和技能，还增加了AI技术知识、人机交互知识、数据素养等新内容；在教学方法上，传统的实践教学、案例教学、项目式教学等方法被赋予了新内涵，形成了人机协同项目式学习、经验学习、AI辅助案例分析等新型教学模式。
“共智”理念为创业教育注入了新的时代内涵，让创业教育能够更好地适应人工智能时代的创业环境。换言之，人工智能不是创业和创业教育的威胁，而是变革的催化剂，让人们重新思考创业与创业教育的本质和未来。
四、“共智”创业教育理念、方法及其框架设计
在保罗・科尔尼（Paul Kearney）企业精神教学法的基础框架上，融入伊森·莫利克（Ethan Mollick）的“共智”理念与原则，构建“人机协同、知行合一”的新型创业教学模式与方法既是人工智能时代对高校深化创新创业教育改革的新要求，也是技术创新与经济社会发展范式变革背景下创业与创业人才培养的新理念、新原则，更是人工智能赋能创业教育与时俱进与持续变革的新思维和新方法。
以“共智”理念重构项目式创业教育。众所知识，传统的项目式学习存在资源有限、场景单一、反馈滞后等问题，而人工智能技术的融入则有效解决了这些痛点，构建了更加真实、高效、个性化的实践教学环境。比如，南佛罗里达大学贝里尼人工智能学院的“AI+创业”项目中，学生团队围绕“绿色能源应用”主题开展创业实践。AI工具（如Tableau、Google Analytics）帮助学生快速分析佛罗里达州的能源消费数据、政策支持情况和市场需求趋势，生成了10余种潜在商业模式方案；学生团队则基于自身专业知识，筛选出“太阳能分布式供电服务”方案，并借助AI优化了服务定价模型和营销渠道组合。项目实施过程中，AI实时跟踪市场反馈数据，为学生调整策略提供支持。最终，该项目不仅获得了当地初创企业的投资意向，还成功申请了相关技术专利。该校教务长普拉桑特·莫哈帕特拉表示：“我们不是在培养求职者，而是在培养就业创造者，人机协同的项目式学习是实现这一目标的关键。”
以“共智”理念深化反思型创业教育。反思是创业与创业教学的核心环节，但传统的反思往往依赖创业者或学生的自我认知，缺乏客观数据支撑，反思深度和效果有限。人工智能技术的融入，为反思型教学提供了新的工具和方法，让反思更加深入、精准、高效——AI通过数据追踪、对比分析、个性化引导等方式，为创业者或学生的反思提供客观依据和针对性建议。在AI辅助下，创业者或学生可以从多个维度审视自己的创业或学习实践，深化对创业过程的理解。比如，欧洲管理发展基金会（EFMD）的“中小型企业可持续发展数字化项目”（DiSuDeSME：Digitalization for Sustainable Development of SMEs）中，学生在完成创业模拟项目后，AI系统会自动生成详细的过程分析报告。报告不仅包含项目成果数据，还记录了学生在决策节点的选择、团队协作的效率、问题解决的路径等细节，并与优秀案例进行对比，指出学生在市场判断、资源整合、风险控制等方面的优势与不足。例如，AI发现某学生团队在制定营销策略时，过度依赖数据模型，忽视了当地的文化习俗，导致营销效果不佳。基于这一发现，学生团队进行了深度反思，调整了营销策略，并重申了“文化适配性”在创业中的重要性。通过AI辅助反思，学生的问题解决能力和自我认知能力得到了显著提升。
以“共智”理念拓展创业教育的跨学科边界。创业活动的复杂性和综合性要求创业者具备跨学科知识和能力，而传统的创业教育往往局限于商科领域，难以满足这一需求。人工智能时代的创业教育必须构建跨学科的人机协作共同体，打破学科壁垒，拓展学习边界。人机协作共同体是指由不同专业背景的学生、教师、行业专家以及AI组成协作共同体，共同开展创业项目。在“共智”理念的指导下，AI承担跨学科知识整合、数据处理等工作，学生发挥各自专业优势，协同解决复杂创业问题。比如，同济大学的《社会创新创业》课要求学生以“AI+社会创新”进行跨学科项目学习。其中有来自计算机科学、交通工程、金融等专业的学生组成团队，利用AI工具整合交通流量数据、城市规划文件、政策法规等多源信息，生成了智能交通调度、共享出行优化等多个旨在解决城市交通拥堵问题的解决方案。计算机专业学生负责技术方案的开发与落地，交通专业学生分析方案的政策可行性，金融专业学生设计商业模式和推广策略。在项目实施过程中，AI实时监测方案的实施效果，为团队调整策略提供数据支持。这一案例体现了跨学科“共智”在解决复杂问题中的优势。
以“共智”理念构建人工智能时代的创业教育新范式，是技术与经济社会发展范式变革与教育创新深度融合的必然要求。当然，“共智”创业并非是对传统的完全颠覆，而是在继承实践导向、反思导向等核心基因基础上的迭代升级。保罗・科尔尼（Paul Kearney）“赋能-体验-反思-合作”四维方法框架为“共智”创业教育提供了稳定的方法论理论基础，而伊森·莫利克（Ethan Mollick）“共智”理念与实践原则则为其注入了人机协同的时代内涵，两者的有机结合构成了AI时代创业教育新范式的核心逻辑。
展望未来，随着人工智能技术的加速创新与应用，创业教育必将面临更多新的机遇与挑战。一方面，AI大模型、大数据、虚拟现实等技术的发展将进一步丰富创业教育的场景和工具，提升创业教育的沉浸感和实效性；另一方面，算法偏见、数据隐私、学术诚信等问题也需要通过完善规范、强化伦理教育等方式加以应对。对此，创业教育工作者应保持开放的心态，在“共智”理念指导下，持续探索人工智能与创新创业教育融合的新模式、新方法，在人工智能技术应用与创业精神、人文意识培养之间寻求平衡，避免因过度依赖AI而导致人类关键品质与核心能力的退化。
作者简介：许涛，管理学博士，同济大学创新创业学院教授，教育部高等学校创新创业教育指导委员会副秘书长，上海市管理科学学会理事，上海市管理科学学会新商科专委会主任，中国教育发展战略学会教育政策与规划专业委员会学术委员，深圳国际公益学院特聘教授，清华大学技术创新研究中心研究员。Asia Pacific Journal of Innovation and EntrepreneurshipA（PJIE《亚太创新创业研究》）副主编。美国佛罗里达州立大学教育学院、商学院和创新创业学院访问学者。主持国家社科基金、中国工程院、教育部等国家级课题7项，发表学术论文50余篇，出版专著3部，译著6部，并主编、参编创新创业管理和领导力发展类书籍20余种。获得高等教育国家级教学成果二等奖一项、上海市教学成果特等奖一项。主要面向本科生、研究生以及MBA/EMBA学员讲授《创新创业管理》《全球领导力》《社会创新创业》《设计思维与创新》等相关课程。为多家中外大型企业和初创企业提供创新管理咨询、组织创造力、创新领导力与员工领导力发展服务。
