人工智能赋能职业教育的价值意蕴、内涵特征及实践路径

［摘要］人工智能赋能职业教育有利于支持个性化学习，辅助智能教学；提高专业与产业的匹配度，推动产业转型升级；增强学生创新能力，提升学生就业竞争力。人才培养目标定位的精准性、学习内容需求的动态性、智能教学过程的交互性、育人机制的协同性、智能评价的多元性是人工智能赋能职业教育的内涵特征。五个要素紧密关联、相互影响，共同构成一个有机整体，推动职业教育人才培养质量提升。据此，提出人工智能赋能职业教育的实践路径：建设智能教学环境、优化课程体系与教学内容、加强师资队伍建设、创新评价与管理体系。

［关键词］人工智能；职业教育；智能教学环境；智能评价；智能教学过程

［作者简介］蔡明（1976- ），男，江苏泰州人，泰州市教学研究室，高级讲师，硕士。（江苏泰州 225306）孙志权（1976- ），男，江苏泰州人，泰州市博日电脑技术学校校长，高级讲师。（江苏泰州 225313）

［基金项目］本文系2022年度教育部科技发展中心专项课题“虚拟仿真实训教学管理及资源共建共享平台建设研究”（项目编号：ZJXF2022286）、2022年江苏省职业教育教学研究重点自筹课题“中国特色学徒制视域下双师型教师队伍建设研究”（项目编号：ZCZ54）和2023—2024年度江苏省职业技术教育学会职业教育研究重点资助课题“中国特色学徒制‘三标’融合机制研究——以计算机应用专业中高职衔接班为例”（项目编号：XHZDB2023038）的阶段性研究成果。

［中图分类号］G710 ［文献标识码］A ［文章编号］1004-3985（2025）03-0098-08

人工智能与教育教学的深度融合，促进了教育形态的革故鼎新与转型升级［1］。人工智能促进了产业结构升级转型，要求人才培养的数智化和高端化，职业教育面临着新挑战。

一、人工智能赋能职业教育的价值意蕴

（一）支持个性化学习，辅助智能教学

一是受教学资源、师资力量和教学方式所限，职业教育教学难以满足学生个性化需求。职业教育统一教学模式忽视学生在学习能力、知识基础、兴趣爱好和学习风格等方面的差异，致使部分学生学习吃力，潜力难以挖掘。人工智能借助学习管理系统、智能设备等采集学习行为、知识掌握程度和学习速度等数据，运用机器学习算法与数据分析模型深度分析挖掘，精准把握学生学习特点与进度。此外，学习管理系统能够提供及时反馈和指导，对学生完成的作业等进行快速评估，给出详细反馈信息及改进建议，帮助学生及时发现问题、调整策略，提高学习效率。这种个性化学习支持方式使学生在符合自身特点的轨道上快速进步，短时间内掌握更多知识和技能，实现教育质量和效率的双重提升。

二是传统实践教学面临诸多限制，实验设备有限导致学生实践机会少，实际操作有安全风险，复杂实验场景难以频繁搭建和重现。虚拟实验室利用 VR、AR 和模拟仿真技术解决这些问题，对实践操作技能有待提高的学生，提供案例演示视频，展示操作流程和技巧；提供模拟操作机会，让学生在虚拟环境中反复练习、安全操作，亲身体验实验细节和变化，如在化学虚拟实验室能观察化学反应全过程；模拟复杂场景和突发情况，培养学生应急处理能力和实践技巧；支持多人协同实验，学生可合作完成项目，培养团队协作精神、沟通能力和问题解决能力。

（二）提高专业与产业的匹配度，推动产业转型升级

一是新兴产业涌现，传统产业数字化、智能化转型加速，这直接引发人才需求的持续变化。例如，信息技术产业对大数据、人工智能等技术人才需求剧增，制造业对掌握先进制造技术和数字化操作能力的人才需求旺盛。不同行业和企业在不同发展阶段对人才技能、知识结构和综合素质侧重各异。新兴行业注重创新与新技术掌握，传统行业转型需兼顾原有专业知识与新技术适应能力。

人工智能通过大数据分析行业发展报告、市场调研数据、企业招聘信息和技术研发动态等海量产业数据，精准洞察产业发展趋势与岗位技能要求。学校与企业据此及时调整教学内容与培养方案。学校优化课程设置，增设数据课程与人工智能实践项目；企业参与课程设计与教学过程，提供真实项目案例与实践机会，使学生知识技能紧密贴合产业实际需求，保障学生毕业后迅速适应岗位并创造价值，促进教育与产业无缝对接。

二是当前人工智能深度融入各行业生产、管理和营销环节，引发产业模式创新变革。依托云计算、大数据分析工具，未来的智能制造体系将直接根据消费者的个性化需求进行定制化生产［2］。这对人才提出更高要求，需兼具扎实专业技能与人工智能技术，以解决生产管理中的实际问题，支撑企业创新发展，助力企业在竞争中占据优势。

具备人工智能技术的高素质学生在产业升级中起到重要作用。他们在学习过程中融合专业知识与人工智能技术，可参与企业智能化改造项目，发挥专业与创新优势。在制造业，通过数据分析与建模优化生产流程，降低废品率，减少设备停机时间；在服务业，运用人工智能算法分析客户需求与市场趋势，为产品研发和营销策略提供依据。

（三）增强学生创新能力，提升学生就业竞争力

一是新职业教育范式的核心在于使学生能更好地面对不断变化的职业世界，促使他们成为能够适应未来挑战、具备终身学习能力和创新精神的人才［3］。人工智能为学生构建多元创新实践平台，使其有机会接触前沿科技与创新工具，从而更好地迎接挑战。随着人工智能技术发展，丰富的机器学习算法、开发平台和技术资源逐渐普及，开源平台提供的算法库和工具包方便学生开展模型训练与实验。学生借助开源平台参与智能产品或服务开发，如智能家居系统和智能医疗设备。智能家居系统开发需综合多技术实现设备智能化控制与自动化管理，智能医疗设备开发可利用人工智能算法提升诊断准确性与效率。

在创新项目实践中，学生需深入思考、积极探索与反复尝试，分析问题本质并提出解决方案。同时，创新项目需团队协作，学生之间有效沟通、协作分工，分享见解并倾听建议，共同制订计划与方案，培养团队协作精神与沟通能力。通过创新实践活动，学生专业技能与综合素质得以提升，创新意识与创业精神得以培育，为职业发展与个人成长筑牢根基。

二是数字化时代，人工智能在多领域的广泛渗透深刻改变了就业市场格局，企业对具备人工智能相关技能人才的需求呈爆发式增长。金融行业需要数据分析、机器学习算法和金融科技知识人才用于风险评估等；医疗领域需要医学与人工智能复合型人才助力辅助诊断等；制造业需要能够操作维护智能设备和优化生产过程的技术人才。

掌握人工智能技术的学生在就业市场极具竞争优势，可胜任多类岗位，如人工智能工程师、数据分析师、智能设备维护员和智能制造工程师等，这些岗位薪资待遇优、职业前景广。此外，企业倾向招聘实操能力强与创新思维佳的人才，因其能快速适应工作环境并创造价值。

二、人工智能赋能职业教育的内涵特征

人才培养目标定位的精准性、学习内容需求的动态性、智能教学过程的交互性、育人机制的协同性、智能评价的多元性是人工智能赋能职业教育的内涵特征。五个要素紧密关联、相互影响，共同构成一个有机整体，推动职业教育人才培养质量提升。

（一）借助人工智能提高人才培养目标的精准性

精准定位人才培养目标是人工智能赋能职业教育的出发点。主要体现在以下三个方面：一是职业岗位需求预测的精准性。利用人工智能收集分析产业数据，如行业报告、劳动力市场数据等；运用数据挖掘、机器学习与深度学习神经网络技术，预测不同行业产业未来职业岗位类型、技能组合与人才需求数量变化趋势。例如，在人工智能与金融科技融合领域，预测到智能投顾分析师等复合型人才需求，据此提前布局专业设置、优化课程体系、安排招生计划，提高人才培养的前瞻性与适应性。二是学生选择职业领域的适配性。借助人工智能采集学生多维度学习数据，经数据清洗、特征提取与模型构建，绘制个体能力画像；同时，剖析职业岗位任务要求、技能需求与发展路径，构建职业岗位能力模型库。运用智能匹配算法比对，进行职业适配性分析，确定学生最适配职业领域、岗位类型与发展方向，定制个性化人才培养方案。例如，在艺术设计领域中有创意与数字技术天赋的学生，定位为数字创意设计人才，规划针对性课程模块学习路径，实现人才培养与职业发展精准对接。三是跨学科人才培养的复合性。依据产业智能化需求，打破学科界限，整合人工智能技术与相关专业知识构建跨学科课程体系。以智能医疗领域人才培养为例，设置融合多学科知识的课程模块，采用项目驱动教学法，组织学生参与智能医疗诊断系统开发等跨学科实践项目，培养学生跨学科思维。

（二）借助人工智能提高学习内容需求的动态性

人工智能对职业教育教学的影响还体现在对学习内容的动态调整上。一是产业需求感知推动学习内容动态调整。借助人工智能搭建产业需求感知平台，通过网络爬虫抓取行业权威网站、企业平台及社交媒体信息，运用数据挖掘技术处理信息，提取关键需求信号。根据产业需求动态变化，及时调整教学内容。例如，工业机器人编程人才需求激增时，智能制造专业课程迅速增加相关模块，更新案例与项目，引入企业实际场景素材，确保教学内容的时效性与实用性。二是企业项目引入推动学习内容实践化改造。与企业深度合作，筛选适配项目融入课程体系，对教学内容进行实践化改造。以软件开发专业为例，引入移动应用开发项目。教学中，传授知识、技能的同时引导学生解决项目实际问题，要求按企业规范编写代码并调试。在此过程中，学生熟悉企业项目流程，掌握实用技术工具，提高实践动手能力与实际问题解决能力。三是新技术融入推动学习内容前瞻性更新。关注人工智能新技术发展动态，及时将其融入教学内容。例如，电子信息专业在人工智能边缘计算技术兴起时，增加边缘计算架构、算法优化及物联网设备集成等教学内容，使学生毕业时具备当下技能并能适应未来产业技术变革，提升职业竞争力。

（三）借助人工智能提高智能教学过程的交互性

智能教学系统通过高度的交互性，为学生提供了一个动态、个性化的学习环境和过程体验。一是多源数据驱动的个性化学习路径规划。借助先进教育数据采集工具，全面收集学生学习历程数据，包括学习行为、知识掌握及学习偏好数据。运用数据挖掘与机器学习模型剖析数据，洞察学生学习风格、能力水平与需求动态变化。据此，为学习能力强者提供前沿拓展资源与加速课程序列，为基础薄弱者提供基础巩固资源与辅导，实现个性化学习路径定制。二是智能交互技术营造的沉浸式学习体验创设。整合VR、AR与智能语音识别技术，打造沉浸式学习环境。理论教学时，以VR和AR技术将抽象知识转化为三维可视化场景或虚拟模型，增强理解与记忆。实践培训时，智能语音识别让学生通过语音交互获取操作指导与反馈，AR技术提供虚拟提示，降低操作难度，提升学习质量与技能水平。三是自适应学习机制引导的教学策略动态优化。人工智能算法实时监测学生学习数据，精准评估学习状态与进展。当学生学习困难时，自动剖析原因并动态调整教学策略，如提供详细讲解动画、同类题型解析与个性化练习计划。当学生表现优异时，适时引入前沿成果与复杂案例，激发创新思维与深度学习能力。此机制确保教学贴合学生需求与能力发展，提升教学针对性与有效性。

（四）借助人工智能提高育人机制的协同性

人工智能可以极大地拓展产教融合的深度和广度，有效支撑职业教育教学的开展，提升校企合作的协同性。一是校企双主体协同育人角色重塑与功能优化。学校加强人工智能教育应用研究与师资建设，为教师提供理论学习与基础技能培训平台，培养具备人工智能素养的教师团队；同时，与企业合作开展技术研发创新项目，将企业需求与前沿技术融入教学，提升人才培养的实用性与创新性。企业深度参与学校专业设置、课程开发与教学评价，提供行业动态、岗位标准与案例库，确保人才培养方案对接企业需求。二是产学研用一体化协同创新平台构建与运行。整合学校、企业、科研机构与行业协会资源，构建产学研用一体化协同创新平台，形成创新生态系统。学校发挥基础研究与人才培养优势，为企业提供创新人才与理论支持；企业提供资金、设备、市场信息与应用场景，推动科研成果转化；科研机构专注前沿技术研究与关键技术攻关，引领创新；行业协会促进沟通协作与资源整合。以人工智能芯片研发为例，学生在平台参与项目实践，了解产业创新流程与市场需求，提升技能与创新能力。三是人工智能技术支撑下的信息共享与沟通协作机制的完善。基于人工智能的信息共享平台整合学校教学管理、企业人力资源与学生成长档案等多源数据，运用大数据分析技术挖掘有价值的信息。学校根据企业反馈岗位需求变化调整教学内容与进度，企业根据平台数据锁定优秀学生，定制培养计划。同时，利用智能视频会议系统与在线协作平台，打破时空限制，实现远程教学指导、项目研讨与合作交流高效开展。企业师傅远程指导学生实践操作，学校教师与企业人员协同开发课程与教材，提高协同育人效率与质量。