人工智能賦能職業教育教學新生態的探索與實踐

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本文基于政策導向與實踐案例，重點分析了數據支撐、科技賦能、標準引領三維驅動機制，探討人工智能賦能職業教育教學新生態的構建路徑。

文/史強?孫鑫飛

2025年1月，教育部、財政部決定實施中國特色高水平高職學校和專業建設計劃（2025—2029年）（以下簡稱“新雙高政策”），在主要目標中明確提出“集中力量建設60所左右高水平高職學校和160個左右高水平專業群”。然而，由于“五業聯動”(產業、行業、企業、職業、專業)機制缺失，當前職業教育仍面臨與產業需求銜接不暢的突出問題，具體表現為教學與產業脫節、人才培養滯后及人工智能應用亂象三大挑戰。

在專業設置方面，專業更新周期長，與產業技術迭代不同步，而新雙高政策要求建立動態調整機制，對接區域發展需要。在課程內容方面，課程重理論輕實踐，與典型工作任務脫節，而新雙高政策要求推進課程內容與崗位能力匹配。在教學方式方面，現在以傳統講授為主，數字化手段應用淺層，而新雙高政策要求推進教學模式的數字化、智能化轉型。在評價機制方面，當前重視知識考核，輕視能力評估，而新雙高政策要求構建綜合能力評價體系。

數據支撐：驅動人才培養的動態調整機制

在新雙高政策指引下，數據已成為職業教育精準對接產業需求的核心要素。通過系統化采集、分析和應用產業需求數據與教學過程數據，職業院校可以構建數據驅動的人才培養動態調整機制。

一是數據驅動的專業調整機制。為破解專業設置與產業需求之間的結構性矛盾，職業院校需要建立動態專業調整機制。實踐中，這一機制的實施可分為三個層次。

宏觀層面：監測區域產業結構變化與新興職業分布，為專業群布局提供戰略導向。山東理工職業學院利用AI實時分析產業崗位需求變化和技能缺口，建立了敏捷的課程標準動態調整機制。這種機制使學校能夠快速響應區域經濟產業發展需求，及時優化專業結構。

中觀層面：分析產業鏈上中下游的技術技能需求變化，為專業內涵建設提供依據。廣東科學技術職業學院借助知行大模型，與多家企業深入調研分析多行業技術技能崗位的能力要求，細化學校各專業學生的知識能力圖譜。通過系統梳理崗位能力要求，為課程體系優化提供了科學依據。

微觀層面：跟蹤具體崗位的能力要求演變，為課程內容更新提供輸入。青島職業技術學院聯合企業共同開發大模型，內置課程知識庫，支持實時同步補充課程知識，使課程內容與行業技術發展保持同步。

二是人才崗位匹配平臺的建設與實踐。基于海量數據訓練的人才崗位匹配平臺已成為連接產業需求與教育供給的關鍵基礎設施。平臺建設的核心價值在于三個方面。

透明化培養過程：讓企業能看到育人培養全過程，落實校企雙主體育人。廣州職業技術大學通過珠寶首飾與管理AI知識庫，為學生提供個性化學習支持，使每位學生都如同有了專屬導師。這種透明化的培養過程增強了企業與學校的互動合作。

專業化動態調整：突出專業辦學特色，為專業動態調整、響應產業變革需求提供數據支撐。山東理工職業學院在新能源光伏工程技術專業群中植入光伏組件智能設計模塊，將工業視覺檢測、預測性維護等AI應用融入智能制造專業群核心課程，實現了課程內容的動態更新與場景再造。

科學化組群評估：通過整合崗位、教學、招生、就業等多元業務系統數據，實現數據驅動的專業優化，為專業群評估提供科學依據。山東外國語職業技術大學通過整合教學、招生、就業、學工等多元業務系統數據，實現了數據驅動的專業優化，為專業群評估提供了科學依據。

三是數據驗證的評價體系。在新雙高政策背景下，職業教育評價體系正在經歷從“結果評價”向過程性評價與增值評價轉變。

過程評價：通過學生學習行為數據、教學交互數據等，實時監測教學過程的成效與問題。順德職業技術大學評價系統對學生在實訓項目中的錯誤位置和修改建議，都能給出個性化指導，實現了教學過程的實時反饋與調整。

增值評價：追蹤學生從入學到畢業的能力成長曲線，評估教育對學生發展的貢獻值。青島職業技術學院與互聯網企業合作開發了人工智能素養課程助教和智能課程評價系統，實現了對學生學習過程的全方位跟蹤與評估。

綜合評價：融合學業數據、產業反饋數據、雇主評價數據等多源信息，形成對人才培養質量的全面判斷。武漢職業技術大學在考核評價體系中偏重創新思維能力，不再局限于用傳統方式評價問題解決，而是更加注重處理問題過程的思路以及開放型思維的能力。

科技賦能：構建智能教學新生態

人工智能技術正在深刻重塑職業教育的教學形態與方法體系。在新雙高政策指引下，構建“師—機—生”協同的智能教學新生態，需要建設可用、可信、可控的專屬教育智能體。

一是可信可控的專屬智能體構建。面對AI應用亂象與風險，職業院校需要建設具有學校自身特色的個性化人工智能。

可用：人工智能要能鏈接、學習、控制專業群的各個應用。廣州職業技術大學牽頭開發的基于AI知識庫做底層支撐的“珠寶首飾與管理專業教學資源庫”，對接DeepSeek、超星匯雅教學大模型等國產基礎大模型，聚合專業教學資源、行業企業數據等語料，成為學生爬坡過坎的“秘密武器”。這種專用智能體能夠真正滿足職業教育的特定需求。

可信：人工智能學習的材料必須是經過校本審核過的公有和私有AI知識庫。廣東農工商職業技術學院研發的交互式、多模態、智能化的《綠色食品、農產品加工技術》教材，通過“預設+生成”的設計方式，確保了教學內容的科學性和準確性。這需要構建穩固的倫理安全技術防護體系，包括數據安全、算法透明、系統可靠等技術措施。

可控：專業群的人工智能可以根據政策調整和發展需要隨時進行調整。天津商務職業學院廣告學院在“城市標本”“節氣靈獸”等課程與項目結合的過程中“煉”出自己的小模型，應用于自身教學。這種垂直領域的小模型實現了對特定教育場景的智能化解決能力的精準控制。

二是AI賦能的教學實踐場景。科技賦能職業教育的核心在于將人工智能融入專業教學全過程。

AI實訓：使用人工智能手段攻克手術技能教學中的高風險與評估難問題。南京大學醫學院附屬鼓樓醫院通過引入AI手術批閱系統，實現了對學員操作的精準量化評估與個性化指導。

智能學伴系統：依托垂直領域大模型，提供個性化學習支持。濟南幼兒師范高等專科學校基于0—12歲兒童發展AI知識庫構建的平臺，精準服務學前教育專業，是“人工智能+高等教育”以質應對生源挑戰的典型實踐。

能力圖譜構建：構建通過系統梳理各專業核心知識模塊與崗位必備技能點，為專業建設提供覆蓋全鏈條的能力指引，精準對接區域產業發展，服務于地方經濟需求。許昌職業技術學院機電一體化技術專業群圖譜的構建與應用，有效銜接了課程教學與崗位需求，是這一模式價值的充分體現。

精準教學干預：形成“AI導學、AI助學、AI助訓、AI拓學”的教學程序，實現規模化教育下的個性化教學。湖南汽車工程職業大學構建的“新能源汽車電驅動系統裝調與質檢”課程通過AI干預讓學員掌握全流程管理技能，滿足新能源汽車行業需求，成為電驅動系統領域的專業人才。

指向未來：共創職業教育新生態

未來區域協作模式將進一步擴展為東西部職業教育協作網絡。共建共享平臺的關鍵技術基礎是低代碼甚至無代碼的工具引擎，使教育機構能夠快速響應變化需求。

未來職業教育師資隊伍將呈現多元化角色分工：掌握AI輔助教學工具的常規教師，精通AI技術應用的數字教師，以及來自企業的產業導師。未來的職業教育教學新生態將實現職業院校、普通高校、企業、社區、國際教育資源的深度聯動，形成未來學習中心。這一生態的核心特征包括多元主體協同、資源高效流動、終身學習支持。

人工智能賦能職業教育教學新生態的構建，是一項系統性的創新工程。它以新雙高政策為指引，通過數據支撐實現人才培養與產業需求的精準對接，通過科技賦能創建智能互動的教學環境。

在這一過程中，標準引領發揮著不可或缺的質量保障作用：建立統一的數據治理與接口規范，打破信息孤島，促進數據有序共享；構建完善的技術應用與倫理規范體系，筑牢數據安全與算法透明防線，培養師生的倫理意識；深化產教融合標準建設，通過共同發展規劃、聯合人才培養、協同科技攻關和共享資源機制，確保職業教育與產業需求緊密對接。唯有恪守教育本位與倫理準則，在數據、科技與標準三維驅動下，才能培養出更多適應未來產業發展的技術技能型人才，為中國特色現代職業教育體系建設提供堅實支撐。

（史強，超星集團常務副總裁、超星職業教育研究院院長，中國職業技術教育學會教育數字化工作委員會副主任；孫鑫飛，超星職業教育研究院產品總監。）

來源丨《在線學習》雜志 2025年11月刊（總第120期）