人工智能赋能职业教育创新发展的挑战与路径

人工智能的诞生催生了新产品、新业态和新产业，成为推动社会进步和教育体系变革的重要力量。高校职业教育作为中国高等教育的组成部分，亟需适应教育智能化发展的改革诉求，实现职业教育在教学、管理等方面的升级。作为信息时代背景下科技创新的成果，人工智能不仅能够为职业教育的变革提供方向指引和技术保障，实现职业教育的智能化发展，也能够培养出满足时代发展需求的综合型人才，推动职业教育的高质量发展。

人工智能赋能职业教育，其本质是运用人工智能技术解决职业教育存在的不确定性问题，培养学生的创新能力、专业能力和技术素养，促使课堂教学智能化转型。“人工智能＋职业教育”的重点首先是摆正观念，从简单的知识获取向综合能力提升发展，实现人与机器协同发展。其次，职业教育要与业界发展相契合，就需洞察行业需求，以及时调整课程设置和教学安排，培养具有竞争力的人才。

人工智能赋能职业教育发展面临的挑战

人工智能赋能职业教育的发展过程中，催生了教学方式和教学内容的创新，但在教学模式、人才培养模式、培养评价等方面仍面临挑战，一定程度上制约了职业教育数字化转型的进程。

教学模式尚未完善，智能教学比重低。人工智能时代，数字技术和职业教育结合形成的一种新型教育形态打破了传统教育体系，对教师和学生的适应能力提出了更高要求。一方面，对教育者正确理解技术价值与教育改革之间的联系提出了挑战。当前，诸多教师缺乏技术应用能力和相关知识体系，“双师型”教师较为缺乏。另一方面，人工智能技术往往应用于大班教学，在加大教学开放性的同时也使得教师难以完全驾驭课堂，学生学习的自主性难以得到保障。

人才培养模式桎梏，定位导向性不强。随着人工智能技术的深度发展，传统的手工生产者逐渐被技术人员所取代，衍生出一批全新的职业岗位。在新兴岗位的冲击下，岗位需求与人力资源供给之间的结构性矛盾突出，高技能岗位供给不足，中低技能劳动力过剩。这要求职业教育调整人才培养模式，满足智能时代对高水平、高技能和高素质职业教育人才的需求。但当前职业教育改革侧重于学科教学，遵循以学科为基础、以知识讲授为范式，这种培养模式仍以“输入为本”，把学生当成了知识储存的容器，整体教学过程强调知识的单向输入、机械重复、简单记忆，学生难以形成批判性思维，与社会所需的复合型人才存在差距，造成教育人才培养与市场人才需求之间的不匹配。为此，高校也试图通过推动产教融合来弥补这一差距，以期将职业教育的人才培养与产业需求紧密结合。但由于学校与企业在价值追求上存在差异，学校追求育人价值，企业更注重自身利益，育人体系与企业需求难以有效融合，使得协同育人模式的持续发展充满挑战。

技能培养评价单一，缺乏系统性认识。职业教育在评价理念、评价视角、评价形式等方面缺乏过程性和整体性，导致技能培养体系难以全面衡量学生的职业技能。在评价理念上，职业教育通常以就业为导向，以就业率为重要指标来评估学生的学习成果。然而，单一的就业评价指标不足以反映学生的实际能力，容易导致学生对自身价值认识不到位的弊端。在评价形式上，纸质考试和技能测试是常见的考核模式，但其简化了考核步骤，无法全面评估学生的综合素质。总之，在学生评价层面，职业教育往往围绕工作岗位目标设定评价指标，机械化、固定化的评价标准忽视了学生的可持续职业发展。

人工智能赋能职业教育发展的实践路径

为推动人工智能与职业教育的深度融合，应从教育理念、师资队伍、评价标准等方面探索基于人工智能的职业教育模式，打造人工智能赋能职业教育的新模式。

坚持以人为本的教育理念，最大程度贴合学生需求。在职业教育管理工作中，应始终以学生的全面发展为根本目的，深入落实以人为本的管理理念。首先，教师在传授专业知识和专业技能的同时，需要根据学生的个性特点培养其跨专业能力，致力于将学生个人发展与社会职业需求相结合，以确保对学生未来的职业生涯有实质性帮助。在教学时，教师既需要讲授理论知识，引导学生运用理论指导实践，也要强调实际操作技能的重要性，帮助学生在实践中成为高素质技能人才。其次，教师应充分尊重学生的个性化发展需求，调动学生的主观能动性。学校在开展产学研项目、学术讲座等活动时，应重点围绕职业教育与人工智能主题，以贴近学生实际需要。

健全师资队伍，提高教育教学水平。师资队伍是高校职业教育的坚实力量，也是提升学生能力的关键环节。首先，教育工作者需要提高对人工智能的知识储备和认知水平，深刻理解人工智能的时代价值。学校应为教师提供持续、系统的人工智能实践教学培训，大力推进人工智能与教师培训的融合，强化教师对人工智能理论知识的运用与实践技能的操作，并鼓励其将人工智能融入课程教学。其次，借助人工智能的优势和条件，教师可以在各个适宜教学情境中利用人工智能技术，使教学内容与授课形式更加生动，增强学生理解力和吸引力，并充分听取学生反馈意见，以促进数字化教学能力的提升。

构建智慧课堂，增强学习积极性。人工智能的诞生冲击了传统教学模式，高校应顺应时代发展，创设智慧课堂生态，以技术赋能实现智能高效。借助虚拟教学手段搭建智能化场景，有利于实现虚拟场景和现实场景的融合，开展深入沉浸的体验式学习，为学生提供虚实结合的学习新方式。同时，高校还应加强数字资源使用和数字平台建设，构建具备深度协作和具身社交的智能学习空间，支持职业教育的多情境学习，推动智能技术与职业教育的深度融合，提升教学的科学性和先进性。

优化智能化评价标准，建构综合型评价体系。教师应根据学生的学习效果和过程开展动态评价，避免仅依据最终结果来评判学生能力的弊端。教学考核标准应具备客观、合理、可行的特征，并结合多元化评价方式如学生自评、小组互评、教师评价等构建完善的评价体系，以全面真实地反映学生学习的情况。此外，还可以实施数据评价模式，以加强评价与学习的紧密度。依托数字化平台记录学生的学习轨迹，并通过大数据技术精准评估学生的掌握水平和结果，构建全过程、全方位的评价管理模式。此外，职业教育的评价体系还应符合职业教育的类型需求，制定适应职业教育考核的评价标准和手段。在学生层面，立足学生可持续职业发展的目标，设立包括专业能力、团队合作等多方面能力的评估，构建学生评价体系；在教师层面，重点关注教师的教学方法、能力素养等，构建教师评价体系；在专业层面，聚焦社会实践和产教融合的目标，构建专业评价体系，从而健全教学质量的综合性评价。

当前人工智能正加速赋能职业教育发展，推进职业教育数字化转型应顺应当下形势变化，聚焦人工智能时代职业教育发展中出现的新问题、新现象、新挑战，积极利用科技赋能职业教育，构建职业教育新格局。

【作者简介】柴湘一，北京教育督导评估院，研究方向为职业教育督导评价；李薪茹，北京教育督导评估院助理研究员，清华大学博士后，研究方向为高等职业教育、教育督导与评价、教育经济学。