人工智能赋能职业教育教学管理提质增效研究

随着新一代人工智能技术的迅猛发展及其在教育领域的深入渗透，职业教育正经历着由数字化向智能化转变的关键时期。教学管理是保证人才培养质量的重要环节，但是它目前还存在着管理理念陈旧、智能应用浅层化、评价模式固化等众多现实问题，不能适应智能时代职业教育高质量发展的现实需要。而人工智能依靠数据挖掘、智能分析和预测决策，为破解传统教学管理存在的效率低、针对性差、响应慢等难题提供了新的途径。在此背景下，系统研究人工智能改变职业教育教学管理的目标体系，改良实践途径并塑造长效机制，对推进职业教育治理现代化，实现人才培养的提质增效有着十分重要的现实意义。

一、价值重塑：人工智能驱动教学管理的目标转向

适应数字时代，明确管理提质增效新内涵。数字时代的到来，使得职业教育教学管理发生全方位变革，教学管理提质增效的内涵被重新界定。传统职业教育教学管理大多依靠人工操作，存在流程繁杂、反应迟缓、针对性差等状况，不能适应数字时代职业教育规模化、个性化发展的要求。而人工智能技术的加入，使得教学管理由原来的“经验驱动”转变为了“数据驱动”，由原来的“被动应对”转变为了“主动服务”，其本质就是利用智能技术来改进管理流程、精准对接需求、提高服务质量，兼顾管理效率和育人实效。以某职业技术学院为例，该校过去的排课工作完全依靠教务人员手工操作，面对全校数百门课程、数十个班级、多位兼职教师的时间冲突，排出一张合理课表往往需要两周时间，而且很难兼顾教师的偏好和教学资源的最优配置。而引入智能排课系统，系统可以在几分钟内产生出多个排课方案，并且会自动对每一个方案进行标注，标明它的优点和缺点，教务人员只需要在几个选项里选择一个即可。明确教学管理的全新内涵，可以给人工智能赋能教学管理指明方向，使管理改革更符合数字时代的特点，真正实现提质增效，助力职业教育跟上时代发展的步伐。

聚焦痛点问题，确立数据驱动决策新导向。目前职业教育教学管理存在着教学计划制定缺乏科学依据、学生管理缺乏针对性、教学质量监测不全面等众多问题，这些问题产生的根本原因就是缺少精准的数据支撑以及科学的决策方式。而人工智能赋能，可对教学管理的各个环节产生的各种数据加以收集、剖析，从中找出其中隐藏的规律和问题，从而给管理决策赋予科学支撑。同时，依靠海量教学学情数据创建动态研判机制，及时掌握课堂授课效果、学生学习状况、实训开展进度，及时调整教学安排和管理措施，促使职业教育教学管理由原来的主观研判转向精准高效的数字化智能治理模式。

重塑管理流程，构建智能精准治理新范式。传统职业教育教学管理流程繁杂、环节冗余，部门之间协同不畅、信息传递滞后、重复劳动多等现象存在，影响着管理效率的提高。而人工智能赋能，重新塑造了管理流程，冲破了传统管理的部门壁垒和流程阻碍，创建起了智能精准治理的新范式。利用人工智能技术将教学管理各个环节的资源进行整合，对学生招生、教学安排、考勤管理、成绩核算、毕业管理等全过程实行智能化控制，能减少人工干预，提高管理流程的顺畅性、高效性。同时，依托智能技术能实现管理信息实时共享，促进各部门之间协同联动，使管理服务更加精准、便捷，减轻管理人员工作负担，提高师生体验感，构建起“智能高效、精准便捷、协同联动”的教学管理新范式，为提质增效提供有力支撑。例如，江苏商贸职业学院用AI来重新塑造教学管理流程，创建了“AI能力中心”，安放专门的大模型，开通“AI商贸小助手”，汇集教务、学籍、考勤、成绩、毕业等诸多环节的数据。平台可以对招生、排课、考勤、成绩核算、毕业审核等环节进行智能控制，自动处理数据比对、异常预警、流程审批等工作，减少人工操作。通过跨部门业务协同，事务处理时间比以前减少了30%以上，管理由“粗放”变成了“精准智能”，创建出了数据驱动的治理新模式。

二、路径突破：人工智能赋能教学管理的实践进路

数据集成治理，夯实管理决策支撑基础。数据集成治理是人工智能赋能教学管理的基础前提，只有实现各种管理数据的整合、规范管理，才能发挥出人工智能数据处理的优势，为管理决策提供可靠的支撑。目前职业教育教学管理中各种数据分散在不同的部门、不同的系统中，存在数据标准不统一、数据孤岛、数据质量参差不齐等问题。实践中需要建立统一的数据集成平台，将学生、教师、教学、管理等各种类型的数据进行整合，确定数据标准，规范数据采集、存储、分析、应用的全过程，清理无效数据、完善缺失数据，提高数据质量。例如，济南信息工程学校通过创建“业务平台+数据中台”双平台架构，把教务、实训、学工、后勤等26个子场景全部打通，标准地汇聚了30多个主要业务数据将近50万条。确定统一的数据标准，规范采集、存储和分析的全过程，清理无效、缺失的数据，有效地打破数据孤岛。同时，依靠高质量的数据集成的“智慧大脑”，管理者可以及时获取准确的数据，使教学管理由原来的依靠经验决策变为依靠数据驱动，给资源分配和质量控制提供有力的支持。同时，依靠人工智能技术对集成的数据展开深入分析，从中发现数据背后存在的联系和规律，把数据转变成可以被利用的决策支撑，从而给提质增效赋予了数据根基。

场景创新应用，推动管理服务模式重构。场景创新应用是人工智能赋能教学管理的主要途径，要根据职业教育教学管理的实际场景，把人工智能技术同具体的管理环节结合起来，促使管理服务模式发生改变。就教学管理中个性化的教学指导、学生日常管理、教学质量检测等重点场景而言，探索出新的人工智能应用形式。同时，借助智能学情分析系统，精准掌握学生的学习情况及薄弱之处，给予学生个性化的学习建议与辅导资料。此外，采用智能考勤、智能预警系统对学生展开日常管理的智能化、精细化，迅速察觉并解决学生所存在的问题，借助智能监测工具对教学进程和教学质量实施即时监控，及时调整教学与管理策略。通过场景创新应用，能打破传统管理服务模式的限制，使管理更加具有针对性、服务更加人性化，从而提高管理效率。

评价体系重构，实现质量监测闭环优化。评价体系的重塑是人工智能赋能教学管理提质增效的保障。传统的教学管理评价大多采取单一指标、静态考核的方式，不能全方位、客观地反映教学管理质量与成效。而依靠人工智能技术重新塑造教学管理评价体系，可以实现评价指标多样化、评价过程动态化、评价结果精准化。同时，根据教学管理各个环节，创建包含教学质量、管理效率、服务满意度、学生发展等各方面内容的评价指标体系，能防止出现单一化、片面化的评价。此外，采用人工智能技术对评价数据进行实时采集，对评价过程进行动态监测，能够及时发现评价过程中存在的问题，动态调整评价指标和标准。建立评价结果反馈和应用机制，把评价结果与教学管理改进、教师考核、学生培养等联系起来，可以形成评价、反馈、优化、提升的闭环，促进教学管理质量不断提高。

三、长效机制：人工智能融入教学管理的保障机制

基础设施升级，筑牢智能管理运行底座。基础设施是人工智能融入教学管理的物质基础，需要从硬件环境、平台体系、终端空间三个方面进行系统的加强。硬件环境上要统筹规划校园网络、云数据中心和智能感知终端的升级，保证高速泛在的网络连接和充足的智能算力支撑，给海量教学数据的实时采集、传输和处理提供底层保障。在平台体系上重点建设数据中台、AI能力平台、业务应用三者融合的智慧教学管理平台，按照统一标准打通教务、学工、实训等系统的数据，形成统一入口和认证，使数据在各个业务场景之间自由流动。例如，深圳职业技术大学与华为一起对智慧校园基础设施进行系统的升级，在硬件方面建成全国领先水平的Wi-Fi7网络和私有云数据中心，保证高并发数据的快速处理；平台端创建起融合数据中台以及统一门户的架构，消除教务、学工等各个系统的壁垒。这种云网端一体化升级给AI教学管理以及“一网通办”提供了高速、集成的底层支撑，实现了由“网络通”向“数据活”的转变。在终端空间上，推进智慧教室、虚拟仿真实训中心等智能化教学环境的覆盖，部署智能录播、物联传感等设备，为课堂教学行为分析、远程督导、资源智能调度提供丰富的感知源。这三层架构共同构成了智能管理的“数字基座”，可以保证智能管理平台正常运行，打通人工智能融入教学管理的硬件瓶颈，为赋能提质提供坚实的硬件支撑。

主体能力提升，激活人机协同内生动力。主体能力提升是人工智能融入教学管理的重要保证，人工智能技术的应用需要管理人员、教师等主体的支持，只有提高各类主体的智能应用能力，才能激发人机协同的内在动力。这就需要建立常态化的培训制度，对管理人员进行智能管理平台操作、数据应用等培训，提高管理人员的智能管理能力。同时，对教师进行智能教学工具、学情分析系统等应用培训，提高教师使用人工智能优化教学和管理的能力。此外，加强宣传引导，改变各类主体的管理、教学思想，树立人机协同理念，促使各类主体积极使用人工智能技术开展工作，激发内生动力，使人工智能与教学管理深度融合。

制度文化协同，保障智能转型持续深化。制度文化协同是人工智能融入教学管理的长效保障，只有形成完善的制度体系、营造出能适应的文化氛围，才能保证智能转型不断深入、落到实处。从制度建设角度出发，制定人工智能应用管理办法、数据安全管理制度、评价考核制度等，对人工智能技术的应用流程进行规范，确定各个主体的职责分工，保证数据安全和隐私保护，为人工智能融入教学管理提供制度上的指导。在文化培育上，需要培育出智能创新、精准高效、协同赋能的管理文化，使管理人员、教师自觉地接受智能技术、主动使用智能技术，营造出重视智能赋能、主动变革的氛围。制度规范和文化引领的双管齐下，能够解决人工智能融入过程中遇到的各种阻碍，保证智能转型持续进行，实现教学管理质效的长久改善。

人工智能助力职业教育教学管理，是技术逻辑与教育逻辑深度融合的必然趋势。它用重新塑造管理目标、革新实践途径、创建长效机制的方式来推进教学管理的数字化、智能化、精细化。未来职业院校要从夯实数据基础、深化场景应用、加强人才队伍建设、健全制度文化四个方面入手，使人工智能真正成为提高管理效率、保证人才培养质量的主要推动力，从而为建设高质量的职业教育体系、服务技能型社会的建设提供有力支撑。

（陈建鑫系江苏商贸职业学院数智供应链学院副教授）