智能化背景下创新型技术技能人才培养的时代诉求、现实困境与纾解对策

［摘要］智能化技术的广泛应用改变了传统的生产组织模式和岗位能力要求，技术技能创新面临系统协调性、任务高端性、技术集成性、实践过程复杂性等因素的挑战。为满足智能化生产条件下技术技能创新对广大劳动者研究开发、技术组合、灵活应对复杂问题情境等创新能力的需要，高职教育需改变精英化创新教育理念以及知识地位弱化、知识组织学科化、实践教学程式化等倾向，进一步拓宽技术技能创新的群众基础，强化知识学习的重要性，遵循知识的行动逻辑，整体设计实践教学，从而推动大批创新型技术技能人才的涌现。

［关键词］智能化变革；技术技能创新；创新型人才培养

［作者简介］殷文杰（1979- ），男，河南安阳人，河南医学高等专科学校，副研究员，博士。（河南  郑州  451191）

［基金项目］本文系2021年度河南省重点研发与推广专项（软科学）项目“创新驱动发展战略背景下河南省高校科技创新人才培养模式研究”（项目编号：212400410122，项目主持人：殷文杰）和2021年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目“基于‘双高’建设背景下高职院校内部质量保障体系构建研究与实践”（项目编号：2021SJGLX907，项目主持人：高凤兰）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（2024）10-0023-07

随着大数据、云计算、物联网等技术的发展及其在工业生产中的广泛应用，我国正进入智能经济时代。智能化技术对产业的升级与改造，深刻改变了传统制造业企业的生产组织模式和工作岗位的职责、方法，对技术技能人才的知识和能力提出新的要求。党的二十大报告进一步强调人才在国际竞争中的重要性，进一步明确了人才在全面建设社会主义现代化国家进程中的基础性作用。高职院校作为技术技能人才培养的重要主体，肩负着为产业转型升级和创新发展提供多样化人才保障的重要使命。智能化驱动下的产业升级催生了新的人才需求，也直接影响着技术技能人才培养的目标与规格。科学认识智能化经济对技术技能人才的诉求，合理对接技术变革新趋势，促进创新型技术技能人才成长，已成为当前高职教育改革必须面对的时代课题。

一、智能化生产对创新型技术技能人才培养的时代诉求

（一）技术创新的系统协同性需要技术技能劳动者的积极参与

美国经济学家马丁·魏茨曼（Martin Weit-zman）指出，经济增长的最终限制并不在于我们有没有产生新思想的能力，而是在于我们有没有将大量原始想法转化成有形产品的能力［1］。经济发展需要相关产业领域各环节具备系统性的创新能力。基础理论的创新固然能够带来颠覆性的技术变革，但实践层面的问题复杂多样，需要工作者充分利用自身的经验和主观能动性对知识进行重修整合，从而为产品设计、技术应用等赋予更高效能。美国研究者威廉姆·邦维利安（William Bonvillian）、彼得·辛格（Peter Singer）通过对美国制造业演变的历史研究发现，在信息技术的支持下，美国制造产业已将研发型劳动和生产型劳动分散在不同国家，这种“分布式”生产模式不仅阻碍了美国产业的创新升级，而且造成了制造业的“空心化”趋势［2］。研发与生产环节的跨国分离使两者无法即时互动反馈，在一定程度上使美国产业失去持续创新升级的动力和方向。有研究者对此指出，在现实世界中，从来不存在可以脱离工业过程去掌握先进技术以及进行产业创新的可能性［3］。美国复杂性科学奠基人布莱恩·阿瑟（Brian Arthur）明确指出，真正前沿的、那些处于边缘的复杂技术并不源于知识，而是源于别的东西，我将它们称为“深奥的手艺”（deep craft）［4］。可见，经济领域的创新是一个需要产业上下游相互合作的系统性工程，只有掌握高深知识的研发人员与实践层面具有创新能力的技术技能人员相结合，才能有效促进技术进步。智能化生产体系的各职业岗位都是实现技术创新的重要组成部分，处在生产一线的技术技能型劳动者同样需要具备持续创新的意识和能力。

（二）工作任务的高端性需要较强的研究开发能力

智能化技术的升级以及数字化、集成化手段的应用，提高了信息反馈的及时性、生产过程的灵活性和资源配置的高效性，促使生产模式从大规模生产向个性化定制转变。伴随工业革命而兴起的单向度科层制管理模式和泰勒式流水线作业方式，开始向“去中心化”、柔性化、扁平化的组织管理模式和精益化生产经营方式转化。智能化生产将大量减少重复性、非认知性、程式化的工作岗位，大幅增加变化性、认知性、非程式化工作。新的岗位工作任务开始从单一走向综合、从确定走向复杂多变，工作的边界也趋向模糊，工程人才、技术人才与技能人才之间的界限不再清晰，劳动分工呈现“高度集成”的趋势。与此同时，智能化技术包含复杂信息技术知识和机械原理，其强大功能建立在高深的理论基础和复杂技术之上，体现了人类对世界的科学认知与技术化改造。智能技术的广泛应用拓展了技术的宽度和专业纵深程度，使技术技能操作变得更加复杂、高端，为技术技能工作者带来“从手到脑”的变化。这需要产业一线的技术技能人员对智能化生产系统具有全方位的了解，除了掌握相关的自动化运维工具，还要能编写脚本、合理配置管理工具，实现自动化的布置、维护、调试、监控、问题诊断与故障排除。这一系列融技能与心智于一体的专业化操作对从业者的应变与创新能力提出了较高要求。因此，智能化生产体系下，技术技能改进与创新将成为从业者的自觉追求和工作常态。培养具有较强研究能力和创新能力的技术技能人才也将成为职业教育人才培养模式转型的重要目标。未来的工作岗位将更加注重技术的专业性，能动性岗位将大幅增多。智能化生产体系下的技术技能人才只有具备一定的研究创新能力，才能不断改进生产方式，适应新的工作任务，使生产制造活动保持长久的生命力。

（三）技术创新的集成性需要较强的技术组合能力

现代数字技术和语言符号为不同领域、不同区域的功能组件实现“物—物”对话创造了条件。信息化时代的主流技术已成为一个由数量众多、各自独立而又相互作用的元器件所组成的系统。与此同时，高级、复杂的技术具有鲜明的生物性特质，它们会随着环境的改变而呈现自组装、自构成、自修复的能力，同时也会实现新陈代谢。这也意味着随着外部环境、目标任务的变化，技术系统内部通过自重构、自优化、自集成、自修复等方式为自己赋予新的生机，通过新的技术组合、集成方式使自己不断适应新的变化和挑战。美国经济学家保罗·罗默（Paul Romer）认为，经济的可持续增长并非源于新资源的发现和利用，而源于将已有资源重新安排后使其产生更大价值，并指出经济增长源于“重混”［5］。“重混”指的是人们在某种目标任务的指引下，按照一定原理、逻辑对现有的资源、技术进行重新组合，使其焕发新的生机，解决新的问题。布莱恩·阿瑟认为经济增长中所表现出的“重混”特征不属于经济的本质，而是技术本质的浮现。他认为，在繁衍性经济中，竞争优势不仅来自资源储备及将这些转变为最终产品的能力，而且来自将深层知识储备转化到新的战略性组合的能力［6］。现代技术技能创新或迭代的过程更多依赖于对已知原理的事实进行重新改造或组合，原始性创新相对较少。人们往往通过各种组合方式将不同功能、方法、工艺等元素进行重新组合，使其共同发挥新的效能。数字化信息和知识的聚合、筛选与重新组合已成为当前人们解决实际问题、改善决策、实现技术创新的重要方法。这就需要技术技能人才在面临实际问题时具有较强的知识聚合、筛选和重新组合的能力。

（四）实践过程的复杂性需要有创造性解决实际问题的经验积累

理论性知识通常是对现实世界的抽象性、简化性认知，涉及确定性、规则性、模式性的知识，而现实世界中的实践问题充满了模糊性和不确定性，人们难以识清现实世界中的各种细节，也难以套用确定性认知应对充满特殊性的现实问题。当学生进入实践领域，他们必然会发现现实世界没有任何事物完全符合这些原型。面对理论与实践的矛盾，古希腊哲学家亚里士多德（Aristotle）指出：理论是关于本质的，实践是关于意外的，要从这一端到另一端，唯一的办法就是通过判断。所谓的判断也就是人们在实践中长期积累的经验和实践智慧，能够有效引导行为主体在错综复杂的问题情境中快速找到解决问题的行为图式。在真实的实践过程中，问题确认和生成假设的过程通常与行为主体的渊博知识基础和在特定领域拥有的专门经验存在紧密联系。基于实践的先验知识能够使相关知识得到有效组织。

在智能化条件下，生产系统中的不确定性、非结构化、非固定模式化的问题充满挑战，增加了情境的复杂性。在复杂的问题情境中，潜在的问题解决办法仅暂时取决于其对特定应用情境所设定需求的满足程度。这使技术技能创新的实践活动高度依赖于行为主体所积累的经验性知识，通过对复杂问题情境的经验性分析与判断，从而快速形成有序的问题解决方案。在问题解决过程中，虽然要根据情境要素的改变或实践反馈而动态调整行动方案，但相关设计的调整与改变同样基于个人潜在的经验和智慧。在布莱恩·阿瑟看来，行为主体只有在经验的基础上提前“构造”他们面临的问题，即理解所面对的问题并适当赋予相应意义，才能进一步生成预期建模，从而解决问题。他明确指出，行为主体用来将自己关于世界的信息转换为行动的范畴，源于他们自己的经验［7］。在智能化时代，信息技术的快速更迭、生产过程与任务的复杂多变使行为主体时常面临新的技术技能挑战，只有通过经验性知识的不断积累与调试，才能有效加快技术技能创新的步伐。

二、创新型技术技能人才培养的困境

（一）创新人才的精英化认知遮蔽了技术技能人才的创新使命

从开展创新教育的主体来看，目前我国高校所培养的创新人才主要集中在国内知名的研究型大学，培养对象是知识精英，最终只有极少数脱颖而出的人才被纳入培养序列。事实上，聚焦少数人的精英化创新教育实践未能显著提升我国劳动者的整体劳动生产能力和产业的总体发展水平，而经济结构的进一步优化和创新能力的提升离不开全员劳动生产率的持续增长。从近年来中国工程院战略咨询中心等机构所发布的《中国制造强国发展指数报告》来看，我国除了在“规模发展”方面占据较大优势外，在“质量效益”“结构优化”“持续发展”等方面仍显著落后于美国、日本、德国等发达国家。这意味我国劳动者的创新能力相对薄弱。仅依赖于单一环节、个别领域的创新发展、效率提升难以改变我国产业总体发展质量不高、核心竞争力不强、长期处在产业链和价值链中低端的现状。知识精英固然能够通过思想理论创新、新的发明创造等引领社会发展，但创造一个新的历史时代最终要靠广大普通劳动者。只有全面提高广大劳动者的综合素质和创新能力，系统提升全产业链的现代化水平，才能发挥全产业链优势。

（二）知识地位的弱化动摇了技术技能创新的基础

从后现代知识型社会来看，科学知识的客观性、普遍性、中立性应让位于知识的文化性、境遇性和价值性，教育也要追求知识的鉴赏力、判断力与批判力。随着科学知识作为知识典范的地位被后现代主义瓦解，知识在职业教育中的权威性和重要性已被动摇。21世纪初，为解决工业化进程中技术技能人才短缺与高职毕业生就业率偏低的矛盾，我国职业院校的办学理念和目标逐渐从“学历导向”转向“就业导向”。为改变传统学科教学与实际岗位需求脱节、学生实践操作能力不强的弊端，推动教育与就业岗位“零距离”对接，职业院校在人才培养过程中高度重视实践技能培养，以培养工作岗位胜任力为重点，围绕典型工作任务所需要的职业能力重构教学内容，并以行动为导向的教学代替传统的以学科为基础的教学。然而，部分教师不仅过度夸大专业技能训练在教学中的中心地位，而且还降低了对学生理论知识的要求，使知识学习在职业能力形成的过程中处于缺席状态。徐国庆教授指出，当前职业教育过于侧重技术技能训练，缺乏对学生基础理论知识的培养，从而不利于其对技术原理的深入理解，也影响学生对技术形态的创新设计［8］。事实上，职业院校针对具体职业资格所开展的职业技能训练往往只关注初次就业的浅层次技术需要，难以满足劳动者职业生涯发展的长期要求。智能化环境下各种高端复杂技术的广泛应用对劳动者的专业性、灵活创新性提出更高要求。而基础理论知识是创新的基础和源泉，具有潜在的附加价值和规模递增收益，是劳动者灵活处理工作的重要依据，能够为个体创新能力的形成奠定基础。职业能力在本质上是“知识与工作任务的结合”，如果缺乏必要的知识支撑，学生很难把握深层次的技术本质与规律，也难以在常规技术技能的基础上实现创新性突破。