人工智能视域下职业教育改革研究

赵朝辉

（南宁职业技术学院 人工智能学院，广西 南宁 530008）

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，人工智能为促进经济发展注入了新动能，为服务社会发展带来了新机遇。在此背景下，促进人工智能与职业院校教育教学深度融合，形成职业教育智慧育人格局，落实教育部关于高等学校人工智能创新行动计划，创新教育理念，完善教育体系，促进适应国际化经济与技术环境的人才培养模式的改革创新，是高校应尽的职责。

一、人工智能与职业教育深度融合的时代背景

近年来，随着后互联网时代的到来，人工智能新兴产业应用市场正逐渐被“引爆”，将人工智能应用于教育领域，推动教育发生变革已成为共识。2017年，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，工业和信息化部印发的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》，都明确提出借助人工智能的溢出效应，推动人工智能产品与教育领域的集成应用，以实现我国新一代人工智能发展的战略目标。2018 年，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，进一步指出应加快人工智能在教育领域的创新应用，超前研发布局，促进人工智能与教育深度融合，完善教育体系，实现人才培养模式改革、教学方法改革、教育治理能力提升。这一系列政策的出台，标志着建立职业教育智慧育人格局已成为当前我国职业教育改革创新发展的重要议题。

人工智能与职业教育的深度融合不是“1+1=2”的简单问题。信息技术日新月异，科技的跨越式进步，倒逼经济转型、产业升级，对技术技能人才的需求层次发生巨大转变。职业院校需要聚焦时代发展对人才培养的新需求，借助人工智能，从教育理念、教育结构、人才培养模式等方面推动变革，以满足社会对高技能人才的需求。

二、人工智能与职业教育深度融合问题分析

我国高校采用人工智能技术辅助智慧育人模式起步较晚、发展滞后，职业院校在管理育人过程中存在教学理念陈旧、教学模式固化、教学资源匮乏等问题，制约了职业教育发展变革的进程。

（一）教育理念陈旧

随着人工智能成为推动经济高质量发展的新引擎，产业升级对教师的知识和能力提出新的要求。信息化2.0 时代的“双师型”教师不仅要具备理论教学和实践教学的能力，也需要具备深厚的信息素养、创新思维的能力、终身学习的理念。而目前很多职业院校教师未能在人工智能时代背景下及时更新教育理念，对新事物、新知识的关注较少，进而产生对人工智能与职业教育的融合理解不到位的情况。

（二）教学模式固化

随着职业院校办学规模的不断扩大，生源呈现多元化趋势。学生在兴趣爱好、思维发展水平、智力和知识结构方面存在差异，这种差异直接导致学生学习能力、优势智力领域的不同。而当前职业院校在教学模式上呈现统一性、标准化的倾向，部分学校教学内容陈旧、教学方法单一、评价体系僵化，难以挖掘学生潜能，难以为学生提供有针对性的课程和自我提升的有效途径，不利于学生个性化发展。

（三）教学资源匮乏

随着国家对信息化平台建设的重视，学校信息技术条件与环境逐年改善。但因为各职业院校对信息化平台的认识存在差异，再加上建设应用能力不足、教学资源匮乏等原因，造成建成的信息化平台使用率低、数据采集失真、智能化程度低，无法顺利开展线上线下混合式教学，缺乏完善、便捷的泛在学习平台。

人工智能技术的高速发展，促使传统的职业院校在组织构架、专业结构、课程、人才培养模式、教学方法等方面发生重大变革，职业院校应充分运用移动互联网、物联网、VR/AR、大数据、人工智能、区块链等新型技术重构教学模式，以学生为中心，建立时时可学、处处可学的泛在学习平台，服务国家产业战略，为企业转型升级和技术创新提供智力支持和人才支撑。

三、人工智能赋能职业教育的内生逻辑

职业教育是让学习者获得职业或生产劳动所需职业知识、职业技能和职业道德的教育，侧重于对学生动手能力、实践技能的培养。当代著名教育学家辛普森等人于1972 年提出的动作技能目标分类体系，对当前职业教育的发展有一定参考借鉴作用。动作技能目标分类体系将动作技能的目标分为七个层次：知觉、定势、指导下的反应、机制、复杂的外显反应、适应、创作。前5个阶段：知觉+定势+指导下的反应+机制+复杂的外显反应，指学习者可以通过感知、重复、模拟、尝试、教师的评价或指导，对某项操作技能达到熟练和精确的程度，是比较低阶的技能目标。而后2个阶段：适应+创作，指学习者已经具备通过修正自己的行为模式满足新的情境的需要，并能以新的行为模式适应具体情境，超越了原先的学习内容，在动作技能领域中提升分析力、理解力、创造力，是高阶的技能目标。传统的教育方法更强调动作技能目标的前5 个阶段，强调知识的传授和积累，忽视了学生在创新能力、开拓能力等高阶技能上的培养。

“人工智能”这一概念最早于1956 年由麦卡赛等人提出，60 多年来，已成为一门广泛的交叉和前沿科学。随着20 世纪50 年代机器学习的提出、70 年代专家系统的问世、80 年代人工神经网络等算法的发展，以及近年来大数据技术和深度学习研究的兴起、理论算法的革新，人工智能的研究进入黄金期[1]。2017 年3 月，“人工智能”首次被列入我国政府工作报告，政府从国家层面对人工智能的研究和转化进行了统筹规划和顶层设计，人工智能逐步由科技研发走向行业应用。随着人工智能与产业的深度融合，简单重复性的工作逐步被人工智能取代，部分职业与岗位消亡，新的岗位出现，经济社会的发展推动技术技能人才的需求层次发生巨大转变[2]。2017 年，在《人工智能时代的教育革命》一书中，人工智能专家李开复指出：未来10 年，人类50%的工作都将被人工智能取代，涵盖翻译、保安、护士、记者等各行业领域[3]。从“标准化到非标准化”，促进多元智能、创造力、沟通力和学习力的新型劳动力培养是智能时代教育教学改革的目标。

人工智能与产业的融合发展，创造力、洞察力、沟通能力、学习力、信息素养、批判性思维等无法被机器取代的高阶技能成为学生适应社会发展必备的品格和关键能力。职业院校应借助人工智能的技术优势，把握图像识别、语音识别、人机交互、虚拟现实、数据分析等前沿科技，与时俱进，创新教育教学方式，输送更多适应产业发展趋势的技能型人才，破解高技能人才供给不足的难题。

四、人工智能视域下职业院校的实践探索

人工智能为职业院校的发展提供新机遇的同时，也对职业院校人才培养质量提出更高要求。职业教育需要重新剖析工作岗位特征、重建知识结构体系，借助人工智能前沿技术，创新办学理念、优化专业结构、变革人才培养模式，以培养适应经济社会发展所需的创新型、实用型、技能型人才。

（一）以人工智能促进学生学习方式的转变

利用人工智能技术，职业院校可建设“时时可学、处处可学”的泛在“智适应学习平台”。职业院校将职业规范与操作流程拆分为可操作、可量化、可传授的知识点和技能点，分析知识点、技能点之间的关联性，构建知识与技能图谱；利用大数据采集技术，将学生教学过程数据化，统计分析学生的技能盲点、高出错率知识点，分析学生的学习风格、思维习惯、认知层次，形成学生的状态特征画像；通过分析处理学生的知识技能图谱与状态特征画像，构建以学生为中心的学习进化图谱，为学习者提供精准个性化的学习路径；教师亦可通过算法分析学生的学习特征、学习盲点与学习潜力，为学生提供有力的学习支持。

首先，“智适应学习平台”使学习不再局限于桌面、教室，学生可通过手持设备、可穿戴设备或其他常规、非常规的装备，在任何时间、任何地点无障碍地获取所需的学习服务，共享学习资源。该学习平台将人工智能技术渗透到教学的核心环节，提供大数据解决方案，精准定位学生的薄弱项，追根溯源。其次，该学习平台不是封闭的、暂时性的学习系统，是不断进化、持续发展的学习系统，通过将学习过程科学化、精准化，因材施教，让智能课堂赋能所有学生，提升学生高阶思维能力，实现学习效率的最大化。再次，该学习平台将学习方式从以教师为中心向以学生为中心转变，从强制学习向自主学习转变，发挥每一个学生的潜能，提升其在未来职场上的职业竞争力。

（二）以人工智能构建更加科学公平的职业教育质量评测体系

2020年10月，中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》中明确提出应充分利用人工智能、大数据等现代信息技术，推进教育评价改革取得实质性突破。通过使用机器学习、神经网络技术、知识图谱、自然语言处理等人工智能关键技术，在职业教育评价中改进结果评价、强化过程评价、探索增值评价、健全综合评价，促进职业教育评价体系改革，实现评价办法多元化、评价举措科学化、评价制度体系化。借力人工智能和大数据技术，构建职业教育质量评估监测体系，可以从以下几个方面考虑。

1.建立更加细致精准的过程评估体系

通过大数据采集、区块链等技术手段，学生每学习一段视频、每作一组题、每回答一个线上问题，系统都会对学生的技能能力值和综合能力值不断修正判断，将学生学习状态转化成结构化监测数据。职业院校通过深度挖掘数据，统计分析学生的学习风格、思维习惯、认知层次，将定性与定量结合，得到客观、精准可信的过程诊断结果，有利于为学生提供有效的个性化学习方案，也有利于为教师教学的反思提供及时有效的依据与参考。

2.建立更加科学公正的考试评价制度

解析职业规范与操作流程，形成知识与技能图谱，在此基础上建立与知识点、技能点对应的专业题库。在考试过程中，使用身份认证、电子巡查、视频监查等技术手段，监控识别考生的不当行为，保证考试过程的公平公正[4]。使用人工智能评卷部分取代手工评卷，提高评卷的水平与质量，减轻教师负担，提高工作实效。

3.建立更加全面系统的教师教学能力评价系统

收集学生学习过程的数据，得到过程诊断结果，不仅可用于评估学生学习状态，也可作为衡量教师教学能力的指标。职业院校收集学生对教师的评价信息，利用数据挖掘、人工智能技术对信息整理分类，识别清理无效的垃圾数据，筛选有价值的评价信息，提供全面客观的评议结果，作为考核教师教学质量的重要依据，为学校教学管理提供数据上的支持和帮助。

（三）以人工智能突破学生实践场所的局限

近年来，职业院校为了提高教学质量，培养适应企业需要的技能人才，以学生进厂实习、建立校企合作工作室和实训基地等方式与企业深度合作，有针对性地为企业培养人才，注重人才的实用性与实效性。但工作室、实训基地的建设受限于资源、经费的投入，受限于时间、地域、师资等客观因素，远不能满足职业院校人才培养的需要。以物联网、机器学习、虚拟现实为代表的人工智能技术的发展，为进一步促进教育公平、解决优质教育资源供需矛盾带来转机。

借助虚拟现实、增强现实、混合现实等人工智能技术，职业院校可建设虚拟实验室，实现真实世界与虚拟空间的融合，推动线上教学与线下教学相结合的混合式教学模式发展。在人工智能技术支撑下，可将平面的视觉效果转化成三维视觉，实现全方位的场景模拟，营造逼真度更高、沉浸感更强的现场操作环境。虚拟实验室可为学生提供有针对性、千人千面的个性化教学方案，提供更安全、更多样化、更复杂的实践场景，提供更充分的生生互动和师生互动协同模式，提供更快捷、更准确的反馈校验信息。通过现实的虚拟环境的置换，激发学生的学习兴趣，为学生创新思维训练提供丰富便捷的多维知识给养空间[5]。近年来，随着模拟与仿真软件技术的成熟，虚拟仿真实验室在教育领域的应用价值不断凸显。如浙江中控软件技术有限公司提供的supSIM 智慧仿真培训系统，应用于炼油、石化、化工、电力、冶金、建材、军工、制药等行业，可针对不同级别的人员提供不同技能考核和鉴定方案，帮助装置操作人员提供安全事故培训考核的虚拟场景，减少安全隐患，提高安全紧急响应能力，为实际装置的工艺流程、操作规程、控制方案提供测试、验证及研究平台。虚拟实验室与实际操作高度贴合的仿真体验，跨越时域限界，打破学生实践场所的局限，节约现实教学资源，有效缓解教育优质资源供需失衡产生的矛盾。

（四）以人工智能促进教师教学能力、专业实践能力的提升

2018 年，教育部印发的《教育信息化2.0 行动计划》指出，随着信息技术特别是人工智能技术的发展，当前教师信息化教学创新能力不足，信息技术与学科教学深度融合不够。信息技术特别是人工智能与职业教育的深度融入，促使教与学方式的改变，对职业院校教师的信息化教学能力提出更高的要求。

在人工智能时代背景下，学生可以根据个人的兴趣、特点及潜能选择适合的项目参与学习实训，进行差异化学习。学生在学习过程中处于主体地位，教师是学生学习的促进者，是学生学习的领航员，是培养学生高阶思维能力、创新能力的设计师[6]。教师应具备更高、更全面的能力素养和专业知能，应用信息技术手段解决教学中遇到问题的能力成为教师必备的基本素质。在学生方面，教师可借助大数据分析工具跟踪学生学习过程，分析了解学生学习状况，准确把握学生的特点、能力、水平，制定个性化教学方案，开展线上线下混合教学。在课程方面，教师可通过数字技术，搜索数字教学资源，整合利用教学实施的知识碎片，科学合理地进行教学设计，创新教学方法，虚拟仿真多视角立体呈现教学内容，研发精品课程。在教学方面，教师可利用大数据采集、分析技术，获取教学反馈，进行教学评估与教学反思，改进教育教学工作。在个人发展方面，教师应适应人工智能时代带来的挑战，具有终身学习的意识，通过企业实践、研修访学等方式不断提升专业实践能力，以适应信息化、人工智能等新技术变革对教师能力的要求。

人工智能时代加快了职业院校教育教学改革进程。将职业教育与人工智能深度融合，运用信息技术强大的数据分析能力、跨越时域限界、呈现手段丰富等特点，有助于促进育人方法、学习方式的转变。学校的育人环境从封闭的校园拓展到开放的泛在“智适应”学习环境，实践场所从传统的实训室延伸到虚拟实验室全方位的场景模拟；从单一的考核评价升级到全过程、多角度的评价体系；教师的工作方式从繁重的教学事务向智能化、高效化发展。职业教育与人工智能新技术的融合，为培养适应社会发展需要的复合型技术技能人才提供了新动能。