人工智能在职业教育中的应用研究

何晓峰

（厦门城市职业学院 福建 厦门 361008）

1 研究问题的提出

随着科技的迅速发展，人工智能（AI）技术成为推动社会进步和经济发展的重要力量。职业教育作为培养社会实用型人才的关键环节，也面临着适应新时代需求和教学改革的挑战。传统的职业教育方式难以满足个性化需求和快速变化的行业要求，因此，将AI 技术应用于职业教育领域成为一个备受关注的研究方向。本文旨在研究AI 在职业教育中的应用，并分析其对教学和学习的影响，进而提供更高效、个性化的学习和教学体验，推动职业教育质量的提升和人才培养效果的优化。通过引入智能辅导系统、虚拟现实(VR)技术、自适应学习和职业预测等方面的AI 应用，职业教育可以更好地满足学习者的需求、提升教学效果，并与实际工作环境更好地对接。同时，本文还将探讨AI 应用在职业教育中可能面临的挑战，并展望未来发展的趋势，为决策者和从业者提供有益的参考和指导。

2 人工智能在职业教育中的主要应用

2.1 智能辅导系统在职业教育中的应用

智能辅导系统在职业教育中的应用已经展现出巨大的潜力。这些系统利用人工智能和大数据分析等技术，辅导和支持学习者个性化的学习，以提高他们的学习效果和职业发展能力。其主要应用领域有如下几个方面。

①学习指导：智能辅导系统能实时监测学习者的学习进展，精准识别其学习需求，进而制订出针对性的学习指导和建议，同时，系统还为学生提供自主解决问题的途径，提升学生的学习效率，激发其学习积极性与主动性[1]。系统通过分析学习者的学习数据和行为模式，识别学习者的弱点和难点，提供相应的解释、示范和练习，帮助学习者克服困难，提高学习效果。同时，系统通过监测学习者的学习行为和表现，提供及时的反馈和评估。学习者可以获得针对性的学习建议和评估结果，及时调整学习策略和提高学习效果。

②职业规划：系统可以根据学习者的兴趣、能力和市场需求，提供相关的职业信息、就业趋势和发展路径。学习者可以通过系统的辅助和建议，更好地了解自己的职业定位，制订职业规划，并获取相关的学习和培训资源。

③职业技能评估：智能辅导系统能够帮助学习者了解自己在不同领域的技能水平和能力缺口。系统可以通过在线测验、练习和项目评估等方式，评估学习者的职业技能，并将结果反馈给学习者。学习者依据评估结果，进行有针对性的学习和提升，以满足职业要求。

④职业咨询和导师支持：学习者可以通过系统与职业导师、专业人士进行在线交流和咨询，获取关于职业发展、行业趋势和就业准备的指导和建议。这种方式可以帮助学习者更好地了解职业需求和市场动态，提高职业决策的准确性。

2.2 虚拟现实技术在职业教育中的应用

虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）技术在职业教育中的应用已经成为一个具有巨大潜力和影响力的领域。通过模拟真实场景和情境，虚拟现实技术为学习者提供了身临其境的体验，可以有效增强职业技能培训效果和教学体验。虚拟现实技术在职业教育中的应用主要在以下几个方面。

①职业技能培训：虚拟现实技术可以模拟真实的工作场景和操作过程，为学习者提供沉浸式的训练环境。例如，在医疗领域，通过虚拟现实技术可以模拟手术操作和急救情境，帮助医学生和医护人员进行实践技能培训。在工程和制造领域，虚拟现实技术可以模拟设备操作和工程施工，帮助学习者熟悉流程和提高操作技能。

②实践实训：虚拟现实技术可以模拟现实的实践环境，为学习者提供多样化的实践体验。职业教育课程教学要引入虚拟现实技术，就需要建设适合课程的各种实验实训平台[2]。例如，在建筑和设计领域，学习者可以使用虚拟现实技术实训平台进行建筑模型的漫游和设计交互，获得更直观和具体的学习体验，有助于学习者在虚拟环境中进行试错和优化，提高创新能力和实践技巧。

③跨文化交流和语言学习：虚拟现实技术可以打破地理和语言限制，为学习者提供跨文化交流和语言学习的机会，实现学习者与不同文化背景的人的互动和合作，提升跨文化沟通和合作能力。

2.3 自适应学习在职业教育中的应用

自适应学习是指根据学习者的个性化需求和学习特点，为其提供个性化的学习内容、学习路径和学习支持的教育方法[3]。在职业教育中，自适应学习可以帮助学习者更好地适应学习任务、提高学习效果和促进职业发展，可以在职业教育中支持学习者的职业发展。自适应学习在职业教育中的应用，主要表现在以下几个方面。

①个性化学习内容：自适应学习系统可以精准识别学习者的学习特点和诉求，根据学习者的学习特点、兴趣、风格和先前的学习成果等，为其量身定制学习内容，推荐适合其学习需求的教材、课程和资源。这样可以使学习者更加感兴趣和投入，提高学习的效果和积极性。

②学习路径和进度管理：自适应学习系统可以根据学习者的学习进展和表现，制订具有针对性的学习路径和进度管理；根据学习者的学习速度和能力，调整学习内容的难度和学习任务的顺序，赋予学习者自由安排学习时间和学习进度的自主权，以确保学习者能够逐步建立和巩固知识。此外，自适应学习系统支持学生个性化学习路径构建的学习效果诊断技术、知识追踪技术，以此实现智能学习系统科学性强、全周期、多维度、动态的个体学习效果诊断[4]。

③职业技能培养：自适应学习系统可以根据学习者的职业目标和技能需求，提供个性化的职业技能培养计划。系统不仅根据学习者的现有技能和能力，推荐适合其发展需求的学习资源和培训课程。而且会根据学习者的学习进展和评估结果，调整培养计划，确保学习者能够逐步提升所需的职业技能。

④职业机会和实习推荐：自适应学习系统可以根据学习者的学习表现和个人背景，推荐适合其职业发展的实习机会和职业机会。系统通过分析学习者的学习历史和能力水平，匹配合适的实习岗位和职业机会，并提供相应的申请指导和资源。这样，学习者可以更好地了解职业市场需求，积累实践经验，拓展职业发展机会。

2.4 人工智能在职业预测中的应用

过去一段时期，我国职业教育领域对于产业发展和劳动力市场人才需求变化的预测主要采取经验驱动模式[5]，而人工智能在职业预测中的应用可以帮助个人和组织做出更准确的职业选择和规划。AI 在职业预测中的应用可以帮助个人更好地了解职业选择的可能性和发展趋势，提供个性化的职业推荐和发展指导，从而帮助个人做出更明智的职业决策。人工智能在职业预测中有以下几点具体应用。

①职业预测数据分析和挖掘：AI可以利用大数据分析和挖掘技术，收集、整理和分析各种与职业相关的数据，如就业市场数据、行业趋势、职位需求、薪资水平等。通过对这些数据的深入分析，识别出不同职业的发展趋势、热门领域和未来的职业机会。

②职业匹配和推荐：AI 可以根据个人的兴趣、技能和背景信息，通过算法模型和人工智能技术，对不同职业进行匹配和推荐，为个人提供个性化的职业推荐和匹配建议。

③职业能力评估：AI 可以通过职业能力评估工具测试、评估个人的能力和潜力，结合不同职业所需的技能和能力要求，为个人提供准确的职业发展建议和路径规划。

④职业趋势预测：AI可以分析大量的职业数据和行业趋势，预测未来职业的发展趋势和需求变化。这有助于个人和组织了解不同职业的前景和潜力，为职业选择和规划提供更科学的依据。

⑤职业发展指导：AI 通过分析个人的学习历史、工作经验和兴趣爱好，为个人制订个性化的职业发展计划和学习路径，提供相应的学习资源和培训建议，帮助个人实现职业目标。

3 人工智能在职业教育中的风险分析

人工智能在职业教育中具有积极的影响，同时也面临一些风险，需要对风险高度重视并采取事前干预措施加以防范。

数据隐私和安全：AI需要收集和分析学习者的个人数据，涉及隐私和安全问题。保护学习者的隐私，确保数据的安全性是一个重要的挑战。

技术应用能力：为了充分发挥AI 在职业教育中的潜力，教育机构和教育工作者需要具备相应的技术应用能力，包括对AI 技术的理解和运用，系统的管理和维护能力等，这就要求从事职业教育的教师要完成角色的转变。教师需要适应新的角色，成为学习者的指导者、支持者和促进者，与AI 系统共同协作，提供更加个性化和综合的学习支持。

数字鸿沟和不平等问题：AI在职业教育中的应用可能加剧数字鸿沟和不平等问题。

①数字鸿沟问题。数字鸿沟也称为信息鸿沟、信息分化，指现代化信息技术领域中存在的差距。AI 在职业教育的应用中，数字鸿沟表现为以下情况。一是访问和设备差距：一些学习者可能无法获得适当的设备和网络连接，限制了他们参与在线学习和利用AI 技术的机会。二是数字素养差距：学习者的数字素养水平不同，一些学习者可能缺乏足够的技术能力和信息处理能力，难以充分利用AI在学习中提供的资源和工具。三是内容和资源不平等：AI 技术依赖于大量的数据和内容，如果这些数据和内容存在偏见或局限性，可能会导致学习者接触到有限的、不全面的信息，从而影响他们的学习效果和职业发展。

②不平等问题。AI 在职业教育中的应用可能加剧现有的不平等现象。一是经济上的不平等：AI 技术通常需要投入大量的资源和资金，一些教育机构或学习者可能无法承担高昂的成本，从而限制了他们接触和应用AI 在职业教育中的机会。二是教育资源分配不平等：在AI 应用中，有限的资源和工具可能更倾向于优质教育机构或富裕地区，导致教育资源在地域或学校之间的不平等分配。三是学习者群体的不平等：不同学习者群体之间的差距可能被放大。例如，特定群体的学习者可能面临性别、种族等方面的不平等待遇，而AI 技术的应用可能没有充分考虑到这些差异，导致进一步的不平等现象。

4 人工智能在职业教育中的应用发展趋势

①深度个性化学习促进职业发展。随着技术的进步，AI将能够更准确地分析学习者的数据和行为模式，提供更深度的个性化学习推荐、学习路径和评估，实现真正的一对一定制化的学习。随着职业变革的加速，深度个性化的学习将促使学习者有更多的学习培训资源和职业发展机会，帮助他们适应不断变化的社会环境和职业要求。

②增强现实（AR）与虚拟现实（VR）的进一步应用。VR和AR 技术的进一步应用，使学习者可以通过模拟真实场景进行虚拟实践，获得更沉浸式和实践性的学习体验，提高技能和应用能力。

③实现自主学习和自主评估。AI 系统可以根据学习者的需求和学习进展，提供学习资源、学习计划和学习反馈，帮助学习者更好地管理学习过程，并自我评估和调整学习策略。

④数据驱动的决策支持。AI 可以分析大规模的学习数据，可以识别出问题和改进的领域，并优化教育策略和资源分配，为教育决策提供支持。

⑤跨学科与跨领域整合：AI技术将与教育学、心理学、数据科学等领域相结合，共同探索职业教育的创新方法和最佳实践，促进职业教育与其他学科和领域的整合。