摘要：人工智能在职业教育领域正发挥着重要的作用。近年来，国家政策给予有力支持，职业教育在技术应用、教学模式创新及人才培养与市场需求对接等方面取得了一定进展，然而也面临诸多挑战。基于此，探寻人工智能赋能职业教育的创新路径，涵盖课程体系智能化重构、教学模式智能化创新、教育管理智能化转型等方面。推动人工智能技术与职业教育深度融合，对于促进职业教育高质量发展意义重大。

　　关键词：人工智能；职业教育；创新路径

　　一、研究背景

　　新一代人工智能技术发展迅速，它涵盖了诸多高度复杂且紧密关联的技术领域，如机器学习、深度学习、自然语言处理及计算机视觉等。这些不同技术的融合发展，使得人工智能具备了学习的能力，能够理解海量数据，并作出决策，甚至可以对人类的智能行为进行模拟。

　　在我国加快发展新质生产力的背景下，国家产业全面转型升级，新的职业领域对人才的需求发生了很大的转变，并呈现出多元化、高端化和专业化的时代特点。传统职业教育模式面临全新的需求，遭遇诸多困境。在传统教学中，以教师为中心进行知识灌输的教学方法难以激发学生的学习兴趣和主动性；传统职业教育课程设置滞后，不能及时响应新技术、新工艺、新规范的需求；统一的教学计划和教学方法忽视了学生的个体差异，使学生缺乏个性化的指导。

　　科技的发展也使人工智能成为职业教育数智化改革的重要推手。通过自然语言、图片、视频等跨模态理解，人工智能可以整合不同模态的数字资源，为学习者提供内容丰富的数字资源，提升数字资源生成效率。凭借先进的算法和强大的数据处理能力，人工智能技术能对学生的知识掌握程度、技能水平乃至心理状态等进行细致入微的分析，从而提供定制化的学习支持和资源，促进教学内容和方式的动态调整，提高学生的学习效率。同时，人工智能支持数字化教材和教学工具的开发和应用，旨在提供多样化的学习方式和互动工具，促进学习者与数字资源的沉浸式交互，使教学活动的实践场景和组织模式更加灵活多样。另外，人工智能在促进教育公平方面发挥着重要作用，它能够整合优质的教育资源，惠及经济不发达的偏远地区和弱势群体，从而为教育资源的相对均衡带来机遇。

　　二、人工智能赋能职业教育的现状

　　（一）政策支持与战略定位

　　国家高度重视人工智能技术及其在教育领域的应用，陆续出台了一系列政策文件予以鼓励支持。2022年7月，科技部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置场景创新类专业课程，激发人工智能专业学生场景想象力，提升学生场景创新素养与能力。2023年6月，国家发展改革委等部门印发了《职业教育产教融合赋能提升行动实施方案（2023—2025年）》。该方案中明确提出在新一代信息技术、人工智能等战略性新兴产业中深度推进产教融合，培养服务支撑产业重大需求的技能技术人才；鼓励引导职业院校，优先发展先进制造、人工智能等产业需要的一批新兴专业，完善职业教育专业设置。2024年4月，人力资源社会保障部等九部门发布的《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案（2024—2026年）》提出，重点围绕大数据人工智能等数字领域新职业，制定颁布国家职业标准，开发培训教程，开展规范化培训、社会化评价，取得专业技术等级证书的可衔接认定相应职称。

　　（二）技术应用与教学模式创新

　　第一，智能教学系统的引入。近年来，越来越多的职业院校开始引入智能教学系统，利用人工智能、大数据技术对学生的学习行为进行实时跟踪和分析，为教师提供精准的教学反馈与建议。同时，还根据学生的学习进度和兴趣偏好智能推荐个性化的学习资源和学习路径，以提高学生的学习兴趣和成绩。以北京电子科技职业学院引入的智能教学系统为例，该系统对学生的学习数据进行实时跟踪分析，为教师提供精准的教学反馈与建议，可以根据学生的学习进度和兴趣偏好个性化推荐学习资源与学习路径，从而提高学生的学习兴趣和效果。

　　第二，虚拟仿真实验室的建设。很多职业院校为了增强学生的动手操作能力而建设了虚拟仿真实验室，让学生在虚拟环境中进行实践训练，利用虚拟现实、增强现实等技术来模拟真实的工作场景和操作流程。例如，深圳职业技术大学就利用虚拟现实和增强现实技术建立了智能制造虚拟仿真实验室，使学生在虚拟空间内完成机械设备的操作及故障排除等技能训练。这既降低了实训费用，又提高了实训的安全性和实效性。

　　第三，个性化学习体验的提升。学生对个性化学习方案的需求随着教育理念的转变而不断提高。在传统教学中，“一刀切”的模式已经不能很好地适应学生的不同需求。人工智能技术可以根据学生的学习情况和喜好，包括学习内容、难度、方法、进度等，为学生制定学习方案。如浙江机电职业技术大学就使用了人工智能学习管理系统，以激发学生学习热情、提高学生学习效率，为学生设计个性化的学习路径。

　　（三）人才培养与市场需求对接

　　第一，专业设置与市场需求匹配。职业院校的专业设置理应紧密关注行业的发展趋势及市场需求的变化，对专业设置与课程内容进行及时调整，以确保所培育出的人才能够与市场需求相契合。例如，北京电子科技职业学院鉴于市场对人工智能人才的需求状况，增设了与之相关的专业。这一举措充分体现出该校对专业布局和学科定位的深度思索，有助于在新兴领域中培养出优秀的人才。

　　第二，校企合作与产教融合。很多高职高专积极与企业进行合作，建立紧密联系，促进产教融合，进而满足企业的用人需求标准，调整人才培养方案和教学计划。另外，企业对职业院校也给予了一定的资源配套——实习实训基地和工作机会。例如，南京信息职业技术学院已经建立了以人工智能基础、机器学习应用、数据标注等为代表的一大批专业教学实训室，还建成了人工智能数据工程中心、江苏省人工智能职业应用体验中心、1+X人工智能大数据培训认证中心等一批高质量产学研平台，为学生提供了“双师型”研修基地及高对口率的校外实践和顶岗就业基地。

　　三、人工智能赋能职业教育的创新路径

　　（一）课程体系智能化重构

　　第一，融入人工智能相关课程。人工智能时代下，在职业教育基础课程中引入Python程序设计基础、机器学习入门等课程很有必要，这些课程可让学生初步领略人工智能的基础程序设计语言和核心理念，为后续深入学习和应用人工智能奠定坚实的基础。以人工智能技术改造传统课程体系，建构面向智能化需求的“人工智能+课程”范式，将人工智能相关的内容有机融入各个专业课程之中，构建人工智能与其他学科的交叉课程体系成为时代发展的新趋势。例如，会计专业通过开设智能财务分析课程，教导学生如何运用人工智能工具进行大数据财务分析，助力学生掌握利用人工智能技术处理和分析财务数据的能力。以重庆财经职业学院大数据与会计专业为例，其突出在人工智能时代背景下，高职院校如何利用人工智能教学手段，创新会计人才培养模式，从而培养出满足社会发展需求的信息智能型新商科人才。

　　第二，以市场需求为导向优化课程设置。依托人工智能相关技术，职业院校可以对各大招聘网站发布的岗位招聘需求进行数据挖掘、动态监测、智能分析，从而实现专业人才培养需求与职业岗位人才需求的智能匹配，解决职业教育人才培养与就业之间的适配问题。通过大数据技术深入分析毕业生的就业数据，包括他们的就业岗位、工作内容、薪资待遇等，以及他们在工作中实际运用的知识和技能，精准找出他们在工作中存在的不足之处，并根据数据分析的结果，精准调整课程的重点和难点，确保课程内容与实际工作需求紧密契合。

　　（二）教学模式智能化创新

　　第一，基于人工智能的个性化教学。人工智能赋能的职业教育教学系统可以实现对学生学习需求和学习过程的实时监测，并能通过对监测数据的智能化分析，为学生个体提供定制化的学习路径和资源，同时对教学内容进行实时调整和优化。借助人工智能技术，教师可全面收集、分析学生的学习历史、测试成绩及学习行为等数据，从而精准洞察每个学生的知识储备状况、学习风格及具体的学习需求，依据学生的独有特性，运用机器学习算法为学生精心打造个性化的学习路径。个性化学习系统能够实时追踪学生的学习进展与表现情况，根据学生在学习过程中的具体反馈，灵活地调整教学内容的难度和进度。

　　第二，虚拟与现实融合的教学场景构建。虚拟现实技术可通过计算机生成模拟环境，使用户完全沉浸其中。它能创造出高度逼真的场景，让用户在虚拟空间中进行各种探索。用户通过智能设备，在看到现实场景的同时，还能看到虚拟的图像、文字等信息与现实融合。教师利用虚拟现实技术，可为学生提供交互式资源和情境化学习环境，帮助学生更好地理解和掌握知识。例如，在建筑工程专业的教学中，教师积极引入虚拟现实技术，可以让学生在学习中身临其境地感受建筑结构与施工过程。学生通过佩戴相应设备，仿佛置身于真实的工地现场，可以全方位、多角度地观察建筑结构、施工设备及施工人员的具体操作细节等。同时，学生还可以通过手柄“搭建”墙体、脚手架等，进行虚拟施工作业，切实增强理解施工过程的能力和实际操作的能力。

　　第三，智能化实训评估与反馈。通过图像识别技术，教师可对学生在实训操作中的动作规范、操作步骤进行自动监测和精准评估。通过采用传感器技术，如在数控加工实训中，学生操作机械设备的各种数据都被记录，如速度、力道、准确度等，将这些数据与标准数据进行对比分析，教师可给出客观准确的考核结果，并有针对性地为学生提出改进意见。自然语言处理技术能够对学生的实训报告进行语义分析，提炼出重点信息和问题所在，为学生考核提供更加全面和深入的依据，从而基于评估结果，为学生生成个性化的改进建议，帮助他们不断提高实训水平。

　　（三）教育管理的智能化转型

　　第一，学生学习行为的智能评价与管理。借助智能化的学习管理系统，教师可以全方位追踪和深度剖析学生的学习行为。比如，详细记录学生登录时间、访问课程页面频率、观看视频时长、参与讨论次数等学生在在线学习平台上的每一个行为，形成学生学习行为的数据库。运用数据分析算法，教师可深度探究学生的学习行为模式，比如学生是否倾向于集中学习或者分散学习，在哪些时间段学习效率会更高等。通过对这些行为模式的细致分析，教师可以更深入地了解学生的学习习惯与特点，进而为学生提供更为精准的学习指导。

　　第二，教师教学质量的智能评测。人工智能技术可以全面采集教师在课堂教学、在线教学、实践教学等环节的教学数据。对于课堂教学评价来讲，人工智能技术能依据学生的课堂表现、课后测试、参与度及教师的行为、话语、表情等数据，有效还原课堂教学过程，深入揭示教师行为和学生行为之间的复杂关联关系，实现对课堂教学的精准分析。通过建立科学的教学质量考核模型，人工智能技术可对教师的教学水平与教学效果进行量化分析，根据监测结果为教师提供详细的教学质量报告，指出优点和不足之处，并有针对性地给出改进建议，同时为学校的教学管理决策提供有力支撑。

　　综上所述，人工智能深度赋能职业教育，为职业教育的前行带来了新的机遇与挑战。依靠课程体系的智能化重构、教学模式的智能化创新、教育管理的智能化转型等途径，人工智能能够为职业教育提供更加个性化、高效且精准的服务，提高学生的学习成效和实践能力，培育符合时代要求的高素质技能人才。教师应深刻认识到人工智能的优势和潜能，积极探索创新的路径，不断健全教育体系，从而提高职业教育的品质和水平，为社会输送更多高素质的技能人才，助力经济社会的持续发展。

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