以技进道：指向人机协同的技能型拔尖创新人才培养探索

［摘要］培养技能型拔尖创新人才既是职业教育高质量发展的必然选择，也是技能强国建设的重要支撑。人机协同是人工智能时代技能型拔尖创新人才培养的关键突破口，指向基于“任务分配”的精准角色定位、基于“素养本位”的动态适应过程以及基于“结果导向”的持续效能优化。技能型拔尖创新人才的核心素养结构是数智知识、批判性思维、技能集合、社会与情感能力的系统性整合，共同建构起适应智能时代发展需求的高素质技能型人才框架。提升职业教育的适应性和发展性，需优化课程内容体系，聚焦数智素养培育；重塑人才培养理念，促进思维范式更新；强化真实情境教学，推动实践技能落地；健全评价方式改革，完善治理框架构建。

［关键词］人机协同；拔尖创新人才；核心素养；培养路径

［作者简介］李赛培（2000- ），女，浙江温州人，浙江师范大学教育学院在读硕士；张天雪（1969- ），男，黑龙江齐齐哈尔人，浙江师范大学教育改革与发展研究院常务副院长，浙江师范大学教育学院，教授，博士。（浙江  金华  321004）

［基金项目］本文系2023年浙江省高校重大人文社科攻关计划项目“应用型高校产教融合评价指数研究”的阶段性研究成果。（项目编号：2023QN099，项目主持人：陈星）

［中图分类号］G710    ［文献标识码］A ［文章编号］1004-3985（2025）02-0005-08

随着机器学习、计算机视觉、语音识别等人工智能技术的发展，一场比工业革命的发展速度更快、涉及面更广、颠覆性更强的社会变革正在徐徐拉开序幕［1］。现今，以人工智能为核心的现代技术与产业深度融合，不断催生出新产业、新模式、新动能，成为加速新质生产力发展的关键变量。人工智能时代生产方式的重构与生产技术的革新在发展速度、作用范围、影响程度等方面都远超过去，这对技术技能人才提出了技能高端化、知识复合化、能力综合化的新要求［2］。麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）发布的《失业与就业：自动化时代的劳动力转型》报告显示，到2030年，全球将有多达8亿人的工作岗位可能会被自动化机器人所取代，相当于当今全球劳动力的1/5。智能技术所产生的强大推动力引发了人力资本需求变革，逐渐倒逼未来教育形态重塑。然而，当前我国技术技能人才培养已跟不上产业结构转型与经济发展需求，存在人才培养定位封闭、培养过程缺乏想象力、数字化适应性不足等突出问题［3］，在很大程度上造成职业教育人才培养类型的同质化以及人才培养链条的脱节。在教育数字化转型的发展契机下，职业教育如何培养出更多拥有创新特质与数智素养的技能型拔尖创新人才，进一步优化高素质技能人才供给，成为职业教育领域亟待深入研究的时代命题。

一、人机协同：智能时代高技能人才培养的重新定位

数智技术的广泛应用逐渐渗透到人类生活的方方面面，但其局限性也日益凸显。根据莫拉维克悖论（Moravec's Paradox），人工智能往往很擅长完成对人类来说具有挑战性的工作，如规律识别、统计推理等，很难完成对人类来说相对容易的事情，如自主学习、价值判断等［4］。在教育领域的应用情境中，人工智能如何实现与教育者和学习者的有效协同，成为智能时代教育变革的新范式和关键突破口［5］。对于职业教育而言，以人机协同加快高技能人才培养模式变革是应对智能技术迭代升级的核心枢纽。

（一）智融共创：基于任务分配的精准角色定位

随着智能技术与人类的深度融合，人机协同成为推动生产和服务效率提升的关键，而对人机角色的明确定位是实现人机智融共创的首要环节。在产业结构深刻调整和人工智能技术不断突破的基础上，一些标准化、重复性的劳动逐渐被机器所取代，形成“就业替代效益”。这就要求教育体系和人才培养模式由传统的“一刀切”模式向“定制化”模式转变，以精准匹配人机协同系统中的任务分配。职业教育是对接岗位需求和促进就业最为紧密的教育类型，高技能人才的培养目标是加快培育一大批技能型拔尖创新人才，建立技能型人才资源的竞争优势。技能型拔尖创新人才作为一种独特的创新人才类型，是指能将理论和技术应用到生产实践并开展创造性活动的创新型人才，是能够适应新经济、新技术、新业态发展的高素质技术技能人才［6］。在人机协同系统中，技能型拔尖创新人才担任决策者、创新者、监督者等角色，负责复杂问题解析、策略规划调整以及对智能机器执行过程的监督；机器则主要承担执行者、数据处理者等角色，负责具体任务执行和数据高效处理。因此，基于任务需求和能力评估结果，对人机协同系统中的角色进行明确定位，能够实现现有资源的有效利用和最优配置。

（二）协同进化：基于素养本位的动态适应过程

协同进化强调物种间的相互依赖和共同进化，这一理论同样适用于智能时代高技能人才的培养。从技能型教育走向适应型教育，需要实现劳动者知识结构的重构，以“素养本位”进行高技能人才培养的自主创新。在人工智能的快速发展下，人机协同中的“机”已经超越计算机的范畴，是指包含计算机在内的智能感知、云计算、区块链等多种智能技术［7］。人机协同系统中的高技能人才不仅需要掌握扎实的专业知识和技能，还需要具备创新思维、跨界融合能力以及对数智技术的深刻理解和应用能力，这些能力构成素养的核心。据《中国高技能人才发展报告》显示，未来5年内，中国将新增约1亿个高技能人才岗位，其中超过70%的岗位需要从业者具备跨学科、跨领域的综合能力，这要求技能型人才更加注重综合素养的培养，如创新思维、团队协作、跨学科交流等。从“素养本位”出发的高技能人才培养是与智能技术协同进化的发展过程，高技能人才并非仅仅简单学习技能工艺，更需要具备整合数据资源和智能技术的能力，并能够不断改进智能机器以实现技术技能创新。当前，大批技能型人才逐渐被人工智能取代，技能型拔尖创新人才培养的关键在于如何回归“人”这一原点，将人工智能视为一种技术手段与行动策略，以人机协同实现取长补短、共同决策。

（三）智驭未来：基于结果导向的持续效能优化

人机协同的核心在于构建一个高效、智能的决策系统，能够整合人类的智慧与机器的精准计算能力。在这一过程中，决策的产生、执行与反馈形成一个闭环优化机制。随着数智技术深度融入各个行业、领域和场景，高技能人才成为连接技术与产业的桥梁和纽带，并通过不断评估和优化人才培养效能回应技术市场的需求。智能时代的高技能人才培养是数智技术嵌入式发展的应用载体，并以加快实现人机协同的提质增效作为结果导向。新质生产力跃升带动了劳动者的素质提升和劳动资料的技术含量升级，新兴技术与智能算法的引入为人机协同创造了广阔空间。其中，高技能人才是数智技术不断迭代升级的重要推动力量，通过在实践中发现问题、提出需求，促使人机协同系统在不同决策环境下催生出新的智能和高质量生产力［8］。与此同时，在人机协同的过程中，不仅要提高生产效率和质量，还要降低智能机器能耗和操作成本，通过优化生产流程、智能化管理等方式来提高智能机器的投资回报率。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人机协同将更加深度融入社会经济的各个领域，与行业需求、技术发展趋势以及未来就业市场紧密相关，其最终目标是实现人机智驭未来的可持续发展。

二、面向人机协同的技能型拔尖创新人才核心素养结构

“核心素养”旨在勾画新时代新型人才的形象，规约学校教育活动的主要方向、内容和方法［9］。在数智化社会情境中，面向人机协同的技能型拔尖创新人才核心素养超越了传统知识和技能层次，是数智知识、批判性思维、技能集合、社会与情感能力的系统性整合（如图1所示），共同建构起适应智能时代发展需求的高素质技能型人才框架。

（一）应对人机协同综合体的数智知识体系

完整的数智知识体系既是应对数智化时代发展所需的基础支撑，也是技能型拔尖创新人才核心素养结构的首要组成部分。智能化条件下的职业活动是本体技术和智能化赋能技术的相互融合与集成，所涉及的知识体系比较复杂，需要从业者对工作对象、工具设备、工作结果等情境因素进行合理分析与判断，进而设计相应的行动实施方案［10］。美国学者彼特·扎维斯（Peter Jarvis）认为，复杂的职业活动需要两种类型的知识基础：一个是关于“知道是什么”的知识，另一个是关于“知道如何”的知识［11］。对技能型拔尖创新人才培养而言，前者是理论基础，后者是行动指导。数智化强调将数据和智能技术相结合，以实现对事物的全面感知、深度分析和智能决策，数智知识体系是在人机协同发展过程中获得的体验、认知和经验的综合体。

知识基础观认为，技术本质上属于知识的集成与应用，技术创新的背后是知识的生产、应用与创新［12］。首先，技能型拔尖创新人才需要掌握人工智能与信息技术领域的基础性知识，包括统计学、计算机科学、数据结构与算法等核心内容。由于以数据为表征的知识和信息具有流动性、场景性、社会性等特点［13］，面向人机协同的知识体系建构需要确保数据信息的实时更新和同步，以反映最新的知识状态。其次，要在知识本体的基础上形成专业的方法体系，不仅能高效收集多源异构数据，重点是通过机器学习、云计算等技术手段进行数据的深度挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策制定提供科学依据。此外，技能型拔尖创新人才需具备更多跨学科的知识储备，多领域知识的融会贯通能够有效提升技能型人才的综合创新与问题解决能力，有助于应对技术更新和市场变迁所带来的不确定性挑战。

（二）适应人机协同复杂情境的批判性思维

在数据可得难度降低与数据获取方式多元化的智能时代，批判性思维作为一种“高阶认知能力和思维”常常出现于“21世纪技能”框架中，成为技能型拔尖创新人才核心素养建构的重要驱动力。澳大利亚青年基金会（FYA）在其报告《New Work Smarts》中指出，未来最不可能被自动化改变的工作将要求员工拥有更强的批判性思维技能，到2030年，员工将多花费41%的时间用于在工作中进行批判性思维和判断。由此可见，随着更多传统的工作任务和流程逐渐被机器和人工智能所取代，批判性思维技能在未来职场的核心地位越来越明显。同时，在信息化时代，人类更倾向或接受那些容易想象、被广泛重复传播和社会普遍认可的信息，促使批判性思维的培养与具备成为应对数智化生产方式变革的重要内容。具体来看，批判性思维包括内涵和过程两个维度，其中内涵包含技能、倾向、内容标准以及价值，过程包括确定和分析问题、澄清意义、收集证据、评估证据、推断结论、考察相关信息和做出综合判断［14］。

在人机协同的复杂情境下，批判性思维是衡量个体能否运用理性、客观和全面的思维方式进行分析、评估和判断的重要标尺，主要体现在问题意识、评估与判断、深度分析以及创新思维等方面。首先，问题意识是区分现象与本质的关键，通过利用智能技术辅助信息处理、人机协同推理论证等方式，挖掘客观现象背后所隐藏的“真问题”。在此基础上，批判性思维要求对信息、观点和论证进行客观评估，判断其真实性和可靠性，并能够基于深度分析做出科学决策与创新突破。一方面，批判性思维能力的建构是人机协同素养的核心内容，是高技能人才面对复杂问题时能够进行独立思考和判断的基础；另一方面，以批判性思维贯穿人机协同过程，能够有效避免人类对智能技术的过度依赖与滥用，提升人机协同的科学性与合理性。

（三）拓展人机协同应用框架的技能集合

由于人工智能技术的广泛应用，劳动力市场对掌握多类知识、拥有多种技能的复合型创新人才需求不断扩大。技能集合作为人机协同得以实现的中介性变量，成为技能型拔尖创新人才核心素养结构的重要分支。技能类型由传统通用操作技能向敏捷操作、分析判断、改进创新复杂技能跃迁，工人的体力技能大幅减少，脑力劳动、智慧技能、思维创新、经验和责任的要求明显增长；技能水平由单一、可替代、操作性技能向新型、复合、不可替代、智慧型技能转变，由行为主义导向的技能向建构主义导向的能力转变［15］。AI技术的加速渗透使工作任务所涉及的智能技术和数据量日益庞大，高新技术岗位被解构为由不同单一技能所组成的“技能集”。这种变化不仅反映了技术发展与扩散的趋势，也对劳动者的素质和能力提出更高的要求，以实现高水平产业需求与高层次技能训练的高度契合。