生成式AI背景下高职院校人才培养路径探索研究

摘要：生成式AI的广泛应用使高职教育面临着深刻的变革与挑战。本文从多角度剖析了生成式AI对就业市场、人才职业素养的影响，剖析了高职教育在此境遇下面临的机遇与挑战，并提出高职人才培养的创新策略，为社会智能化转型贡献教育力量。

关键词：人工智能；高职教育；人才培养路径

引言

生成式人工智能技术的迅猛发展，为高等职业教育带来革命性变化与挑战。ChatGPT、Midjourney等代表性工具展现了在自然语言处理、文本生成等领域的巨大潜力，从事可重复脑力或体力劳动等低智能化的工作会首当其冲被智能机器取代。尽管还有版权和法律等方面的争议，但难以阻挡生成式AI广泛应用的势头。高等职业教育以服务实践、面向就业为导向，以培养技术技能型人才为主要职责，教育任务在人工智能时代变得更加复杂。高职学生呈现自主学习能力不强、技能素质参差不齐的特点。因此，高职院校必须重新审视人才培养路径，以确保学生能够适应快速发展的AI领域和相关行业的需求。

一、对就业市场的影响

（一）传统岗位替代效应

人工智能技术的应用对已有就业岗位的替代作用。不同于以往技术进步产生的替代主要是影响了标准化、机械化等智慧化程度较低的体力劳动者，生成式AI影响了大量的创造性领域，尤其是在工业、艺术创作、客户服务等领域，以往几个设计师甚至一个团队才能完成的工作，如今一个AI机器或者一个人加一台机器就可以完成，甚至想象力更胜于普通人的脑力。

（二）部分岗位就业更新效应

AI促使部分岗位进行技能更新，对从业人员的知识体系和技术能力提出了新的挑战。AI被视为对人类思考和整合能力的补充和助力，可以协助从业人员完成更精准的工作，提高服务水平和效率[1]。例如，AI可以协助医生完成更精准的检查和手术治疗方案，也能协助设计师快速更改图稿、生成多种模式和场景的效果图，提高个性化服务水平和效率。

（三）新兴岗位就业补偿效应

社会各界对生成式AI的研究投入，产出了一系列的工具和平台。高频次地跨学科合作交流会使其逐步成为具有独立运行逻辑的一类学科，甚至会产生相应的标准化和规范化工作流程[2]，形成一系列与AI相关的新职业。比如，与AI技术相关的培训人员、教育工作者以及创作艺术作品的艺术家等。生成式AI对就业市场的影响表现在多个方面。短期内，替代效应显著，比如硅谷出现的大幅裁员，码农工作遭到AI猛烈冲击。随着时间的推移，更新和补偿效应将逐渐发挥作用，包括高技能和知识密集型职业，催生新的职业和就业机会。

二、对人才职业素养的影响

生成式AI的快速升级和应用更新对人才的素质和能力也提出了新的要求。对AI影响下的人才需求特征进行分析，需要研究人工智能技术对人的职业能力的要求，从而为培养新型职业素养提供改善教育内容与方法。

（一）对职业素养的影响

人工智能时代首先强调人工智能意识。寻求平台技术的协作思维将成为必不可少的意识，不仅要能与AI工具有效沟通，且具备基于沟通结果的即时决策和执行能力。同时，人机协同知识技术的重要性凸显，强调复杂情境下的团队合作、灵活应变和创新思维，实现人与AI功能的互补，共同达成工作目标。此外，职业价值观的重塑强调对情境的敏锐反应、伦理安全的坚持和辩证思维的运用，以确保技术应用的正向影响。另外，跨界复合型人才成为必要需求，不仅要具备跨学科的宽广知识视野和AI技术的深度，更强调持续学习、独立思考和创新能力，以适应快速技术迭代的社会需求。最后，创新能力和迁移能力也是关键，需要在现有工作框架内寻找改进方案，提出新颖见解的能力，同时将已掌握的知识、技能灵活应用于新情境、新领域，确保个体在职业道路上的适应力和竞争力[3]。

（二）职业素养的结构调整

综合就业市场的更新迭代效应和AI对职业素养的影响，将职业素养重构为职业知识、职业能力和职业意识3个维度。

职业知识是基石，涵盖专业知识、人工智能知识及基本人文素养。专业知识是岗位胜任的基础；人工智能知识需理解AI原理、应用及对行业的影响；人文素养也不可或缺，如对历史文化理解，是构建全面知识体系、促进跨领域交流的关键[4]。

职业能力强调基本职业能力与协同性职业能力的双重提升，并发展出个性化职业能力。基本职业能力是岗位的基本要求，如时间管理、任务执行等。协同性职业能力强调持续发挥作用的能力，包括跨界迁移能力应对多元化的工作场景，辩证思维能力确保在复杂情境下做出理性判断。个性化职业能力突出个体差异，如创新思维、沟通交往技巧以及熟练操作智能工具。

职业意识作为内在导向，除了基本的服务意识、团队合作精神和责任感，更需要培养智能思维意识，如情境反应能力。在面对突发状况时，能迅速运用智能技术找到最优解；对伦理安全有深刻认识，确保AI应用不违背人类伦理原则，还需培养前瞻性的智能思维模式，预见技术发展可能带来的社会影响，积极引导技术向善[5]。

三、高职育人的机遇与挑战

市场对高素质技术技能型人才的需求促使高职院校需要在管理、技术和教学等方面进行革新，高职教育作为实践导向且紧密对接就业市场的教育体系，需要以职业综合素质教育为核心进行系统性调整和创新，既面临诸多挑战，也迎来了前所未有的发展机遇。

（一）机遇

1.替代效应下推进教育数字化转型

部分职业正经历被AI替代的深刻变革。这对传统教育模式构成了直接挑战，尤其是以实践操作为核心的高职教育。数字化转型使高职更好地适应学生学习需求，提升教学质量和效率，实现教育资源高效整合与精准投放。利用AI辅助教学，高职院校能实时追踪并响应个性化学习需求，提高教学活动的灵活性与实效性；也能更好地了解学生学习情况，及时调整教学方法和课程内容，提高教学效果。

2.更新和补偿效应下就业市场智能型人才供给不足

AI市场应用的更新与补偿效应重塑了产业结构，对劳动力市场提出了新的职业素养标准。高职教育肩负着填补智能型人才供给缺口的重大责任，为高职院校提供了巨大的就业机会和发展空间。高职院校应及时调整，确保教育输出与就业市场需求的高度契合，培养出具备跨学科知识与技能的智能技术应用人才。

（二）问题

1.教育理念滞后

传统职业教育侧重于技能训练与理论传授，未能充分利用AI技术赋能育人过程，将AI简单视为教学管理工具的升级，仅聚焦于教育管理和教学手段的数字化，而未深入探索其对教育模式的根本性挑战。教育理念与模式滞后于AI产业发展，也使毕业生与岗位需求之间的鸿沟随之扩大。

2.学科建设与技术引进缓慢

当前高职院校普遍存在学科壁垒，学科交叉融合与技术迭代迟缓。受限于建设资金、人力资源与技术支持，AI技术的引进与应用上进展缓慢，难以有效培养出符合行业需求的高技能人才，此问题在资源有限的中小型高职院校更为突出。

3.人才培养目标不明

多数高职院校未能敏锐捕捉到市场对人才需求的变化，人才培养目标与实际产业需求之间存在明显脱节。过于强调传统职业技能的培养，忽视职业教育综合素质教育的重要性，导致学生在创新思维、问题解决能力和AI应用等方面发展不足。

4.师资培养学习落后

“双师型”教师队伍建设滞后，教师专业知识更新不及时、实践技能不足也是制约高职育人质量的关键因素。老教师经验丰富但对新技术敏感度较低；年轻教师对AI有热情但缺乏实践经验和教学技巧；企业教师有较强的实践能力，但专业教学知识不系统。培训机会少和学习时间不充足等原因，也使教师缺乏更新知识和技能的动力和能力，制约了高职院校在新技术领域的教学和研究。

5.校企合作模式落后

当前校企合作多流于表面，缺乏实质性的深度融合，未能有效构建起适应人工智能发展的岗课证一体化平台。校企双方在理解和应用AI技术方面错位，导致教育与产业需求的对接不紧密，学生难以获得与职场紧密相关的实践经验和技能认证。

四、智能时代高职人才培养策略

AI技术的市场普及趋势彰显了其精准对接技术特性和人类需求的能力。职业院校教育以技能应用为导向，如何利用AI技术来推动学生成长成才向智能化、信息化的方向发展至关重要。

（一）“双轮驱动”人才培养模式

高职教育要培养符合时代要求的高素质技能人才，培养模式应以“育人改善策略”与“学生素养提升”为双轮驱动，共同推动高职教育适应智能时代的需求。

育人改善策略聚焦于教育理念创新、课程体系重构、教学方法革新以及评价体系多元化，贴近行业前沿，意在不被局限于教学管理的数字化上，而是促进育人体系与智能技术的深度融合。学生素养提Jac8w9kmL7/Yx1HgH2mtPw==升则强调实践应用能力、创新思维及伦理道德素养提升，为学生增强个体竞争力提供直接动力。同时提升跨学科整合能力、团队合作精神和社会责任感，确保学生具备应对未来职场挑战的全面素养。

作为驱动人才培养的双轮，这两者相辅相成，协同作用。前者提供更加开放、灵活和高gcCEpFrk7TdUhnX6KQiQow==效的教育环境，后者确保学生个人能力与素质的全面提升，共同推动高职教育适应智能时代的需求。

（二）“双主体”协同发展

职业教育的转型升级需要构建更动态和协同的育人机制，强调学生主体性与职业院校教育体系的同步优化、双向互动，即“学生主体性激活”与“院校系统性优化”的发展共同体，形成学生与院校相互促进、共同成长的良性循环。“学生主体性激活”意味着学生不再是被动的信息接收者，而是自我成长的设计师，能善于利用智能工具，自主探索专业知识与技能，形成个性化的学习路径，建立好成长档案和自我反思机制，不断调整学习策略和职业规划。

“院校系统性优化”是对课程内容、教学方法到师资建设多方面进行革新。课程设置紧密结合行业发展趋势，引入AI构建课程体系。教学方法上与行业企业紧密合作，扩大学习资源库，推广项目式学习、在线协作等教学模式，增强实践性。师资队伍通过“双师型”教师持续性培养，提升教师实践教学能力和对新技术的敏感度，鼓励教师与行业专家交流与合作，确保教学内容与社会需求同步。

（三）“三核心”职业素养

AI时代，高职教育的核心目标之一是培养具备深厚职业知识、卓越职业能力及先进职业意识的复合型人才，即“三核心”职业素养。

1.职业知识：专业技能与人工智能的深度融合

首先促进学生掌握好扎实的专业基础和前沿技能，然后通过项目式学习手段，培养解决实际问题的能力和对专业的理解。除增设AI基础课程，还应构建跨学科课程，拓宽学生知识视野；举办AI工作坊，邀请行业专家与学生交流，提升学习兴趣与深度；创建AI学习社群，激发学生对AI的兴趣和探索欲望。

2.职业能力：从基础性到个性化，全面强化

深化“导师+企业导师”双师制，由专业导师指导学生深入研究，企业导师提供个性化成长建议。强化学生语言表达、团队协作、信息检索等基础职业能力；通过团队项目、公共演讲等方式，提升职场沟通与协作能力。实施“AI+X”证书制度，提供跨专业合作项目，培养跨领域协作和人机协作能力以提高协同性职业能力。使用AI提供个性化学习路径规划，发展学生独特的技能特长以加强个性化职业能力。

3.职业意识：从基础到智能，培养未来导向思维

构建“导师+辅导员”双轨制，定期组织职业素养论坛和智能伦理研讨会分享前沿观点，强化学生对职业环境的认知与适应能力。实施“智能素养”活动，通过情境演练增强责任感、诚信意识及基本职业伦理。开设人工智能伦理、未来技术趋势等课程，通过真实案例，引导学生思考技术对社会的影响，形成批判性思维和对未来技术趋势的敏感度。

（四）“双螺旋”育人体系

构建“双螺旋育人体系”，学校与企业如DNA双螺旋结构般紧密协作，共同推动职业教育的革新。教育端重点在于筑基固本，智启未来；扮演着基础理论教育与专业技能训练的核心角色，强化基础学科教育，引入先进的智能技术，优化教学资源配置，使教学内容和形式更加贴近智能时代的需求。产业端重点加强实战演练，将行业前沿动态与实际工作场景直接注入教育过程，参与到课程设计中，让学生亲历职场环境，体验真实工作挑战，适应未来岗位要求。

“双螺旋”育人体系核心在于学校与企业的深度互动，不断优化教育方案，确保教育紧跟行业发展、超越行业发展。鼓励教师与企业共同指导学生，建立双向反馈机制，企业对学生的实践表现评估，学校据此调整教学，形成教育与产业的良性互动。

结语

生成式AI广泛应用的浪潮使高职教育正经历前所未有的转型期，其核心在于响应市场变化，提升人才培养质量，以适应未来职业需求。通过创新人才培养模式和机制，培养出既有扎实专业技能又能快速适应社会变迁的高素质复合型技能人才，为社会智能化转型贡献教育力量。

本文系2023年度陕西省教育科学“十四五”规划课题《人工智能背景下高职育人提升路径和职业发展研究》（课题编号：SGH23Y3038）的研究成果。

参考文献：

[1]徐国庆，蔡金芳，姜蓓佳，等.ChatGPT/生成式人工智能与未来职业教育[J].华东师范大学学报（教育科学版），2023，41（07）：64-77.

[2]周建力，柳海民.ChatGPT/生成式人工智能影响职业教育的外部逻辑——基于技术进步影响就业的分析[J].中国职业技术教育，2024，（06）：38-48.

[3]沈建国.“智能+”时代专业人才培养模式改革研究[J].中国商论，2021，（23）：170-173.

[4]赵洪山，郑永进.人工智能背景下高职学生就业技能提升研究[J].教育与职业，2024，（04）：92-96.

[5]谢宾.智能时代高职教育人才培养的内涵、模式与路径[J].成人教育，2023，43（03）：61-67.