国际比较视野下人工智能赋能高职教育教学的路径

在人工智能技术快速发展的当下，作为技术技能人才的主要阵地，职业教育正面临前所未有的发展压力。当前，人工智能技术不仅催生了大量新职业、新岗位，也对传统技术技能人才的知识结构、能力素养提出了新要求。因此，如何有效利用人工智能赋能高职教育教学，培养适应数智时代的高素质技术技能人才，已成为各国职业教育改革的关键方向。他山之石，可以攻玉，通过比较国际形势，可以系统审视不同国家在利用人工智能赋能职业教育的先行经验，有助于突破视野局限，洞察技术赋能教育的普遍规律。

一、人工智能赋能高职教育教学的重要意义

（一）精准对接产业升级，重塑人才培养目标

我国人工智能产业正处于快速发展期，2025年核心产业规模已突破1.2万亿元‌，大型工业企业的人工智能采用率超过30%，正深刻改变各行各业的作业方式。高职教育是面向一线岗位的技术技能人才摇篮，其教学目标必须紧密跟随产业智能化趋势。人工智能能帮助教育者更精准地感知行业技术变迁，通过分析海量招聘信息、职业标准和技术现状等，动态更新专业教学标准，促使人才培养目标从传统的“熟练操作工”向“与智能系统协同工作的技术专家”转变，确保所育人才的知识技能结构不与时代脱节，有效缩短毕业生岗位适应期，从根本上增强职业教育服务经济社会发展的能力。

（二）重塑教与学的方式，推动高效化教学

在许多高校，人工智能技术正在从教学辅助工具演变为重塑教学范式的重要力量，对于高职教育而言，其意义在于能够构建起数据驱动、人机协同、精准施教的新型教学生态。具体表现为，人工智能能依据学生的学习行为数据推送个性化的学习资源，实现大规模教学下的因材施教；虚拟仿真、数字孪生等技术能创造高沉浸感的实训环境，有效解决传统实训中高投入、高风险、难再现的痛点；人工智能还能将教师从批改作业、统计学情等重复性劳动中解放，使其有更多精力投入教学设计。上述变革的本质是从以教师教为中心转向以学生学为中心，从而有效提升教学效率。

（三）拓展教育服务边界，加速构建开放融合的教育生态

人工智能赋能的高职教育能突破地理的限制，极大地拓展教育服务的时空边界。基于人工智能的在线学习平台、虚拟教研室、助教等，优质教育资源能够跨越地域鸿沟，惠及更广泛的学习者群体，包括在职员工、农民、退役军人等，为构建技能型社会提供支撑。同时，人工智能技术能促进校企信息的深度互通，使企业一线的生产数据、技术案例等能更快地转化为教学资源，推动产教融合从形式走向实质，使高职教育成为更加开放、灵活、与社会经济发展脉搏同频共振的学习枢纽。

二、国外人工智能赋能高职教育教学的形式

（一）美国：构建数据驱动的自适应学习生态

美国是人工智能技术高度发达的国家，其在促进职业教育个性化方面较为领先。美国高等教育信息化学会发布的《2020年地平线报告》指出，人工智能/机器学习教育应用正在渗透进高等教育，包括学习管理系统（LMS）、学生信息系统（SIS）和办公效率应用程序等，许多高校使用了基于人工智能的聊天机器人，其可以延长非工作时间的招生服务、回答师生经常提出的常见问题等。同时，美国许多院校高度重视挖掘教育数据，如部分院校基于机器学习算法来预测学生的成绩表现，帮助管理部门识别可能面临学习风险的学生。此外，美国教师越来越多地使用人工智能来提供有关学生学习的反馈，并且帮助学生使用各种教学程序，也使其服务于有视觉或听力障碍的学生。

（二）德国：聚焦“双元制”数字化转型的人工智能应用

德国是“双元制”职业教育的起源，其在职业教育中广泛的使用了人工智能，主要方向是利用相关技术强化企业与学校之间的数字化协同。例如，德国联邦教育与研究部启动的“跨企业职业教育培训中心与能力中心数字化”项目，就强调开发数字化教学方案，利用人工智能、3D打印、互动平板和移动设备等模拟数字化工作场景、开展技能培训。与此同时，德国正大力推广“学习工厂4.0”概念，许多院校正在利用人工智能、数字孪生等技术构建高度仿真的生产环境，借助网络整合教学所需的物理空间、资源空间和社交空间，使学生们能在模拟真实生产的环境中锻炼解决复杂问题的能力，实现理论学习与企业实践的深度融合。

（三）澳大利亚：依托“TAFE”体系的智能化教学

澳大利亚高度重视人工智能技术，于2025年12月2日发布了《国家人工智能计划》，其重要目标之一就是改善公共服务，推动人工智能在各经济领域的应用和技能培养，覆盖高等教育学校、基础教育学校、技术与继续教育学校（TAFEs）、社区组织，以及非营利组织等。澳大利亚技术和继续教育体系（Technical and Further Education，简称TAFE）已经引入了人工智能，其以数字化与可持续转型为目标，强调技术革新驱动，包括VR模拟高危操作场景、在线平台扩展偏远地区等，加速应用元宇宙实训室、人工智能辅助评估等前沿技术。例如，澳大利亚新南威尔士州教育部推出的NSWEduChat平台，以提供安全、可控的人工智能辅助教学服务为目标，帮助教师提高教学效率，并为学生提供更具针对性的学习支持。

三、国际比较视野下人工智能赋能高职教育教学的路径

（一）构建人机共育的教学生态，重塑师生角色与互动模式

从各国经验上看，人工智能赋能高职教育教学的首先要构建人机共育的教学生态，重新定义人与技术的分工。为此，可从三方面着力：第一，使教师角色从知识的“传授者”向“学习的设计者、引导者和促进者”转变。教师应擅长利用人工智能提供的学情数据分析学生学习需求，设计更具挑战性的项目式、探究式学习活动，并在价值引领、情感关怀、激发创造力等方面发挥关键作用。第二，使人工智能系统承担助教的角色，负责知识传递、技能训练、即时反馈、资源推荐等结构化、重复性工作。第三，通过建立常态化的人机协同教研机制，鼓励教师与技术专家共同探索基于人工智能工具的教学应用模式，定期评估其效果，并据此优化教学策略，形成应用-反馈-优化的良性循环。

（二）开发虚实融合的实训场域，破解实践教学难题

针对高职教育实践性强的特点，以及当前常面临的实践教学成本高、风险高、难再现的困境，可构建虚实融合的实训体系。首先，院校可联合行业领军企业，运用数字孪生、AR/VR技术，共同开发一批与真实生产场景高度仿真的虚拟仿真实训基地，模拟设备操作、故障排查、流程优化等任务。其次，设计虚拟实训-真机操作-企业实战层层递进的混合式实训流程，让学生在虚拟环境中完成基础技能训练，再进行真机操作，最后进入企业进行综合实战。最后，利用人工智能对虚拟实训全过程数据进行采集分析，精准评价学生的操作规范度、决策能力，并将评价结果作为个性化指导的依据，形成学-练-评-改的闭环。

（三）探索数智驱动的质量治理，提升办学决策与评价水平

从国际比较看，人工智能赋能不应局限于教学层面，更应渗透到教育质量提升的环节。第一，建立校本化的数据库，整合教学、学习、管理、就业等多源数据，利用人工智能进行深度挖掘分析。例如，通过分析学生课程学习数据与其毕业后就业质量、岗位匹配度的关系，为课程体系优化提供证据。第二，改革学生评价方式，从单一的终结性考试转向“过程性+结果性+增值性”的综合评价。为此，可利用人工智能学习分析技术，动态评估学生在知识、技能、态度上的成长轨迹，以及教育对其产生的增值效应。第三，探索利用人工智能辅助教学督导，对课堂教学行为、师生互动频次、学生注意力等数据智能分析，为教师提供客观、详细的教学反思报告，促进其教学水平的持续提升。

（四）共建跨界协同的保障体系，筑牢伦理与可持续发展的基石

要让人工智能长期、深度赋能高职教育，必须要建立健康、可持续发展的外部保障体系。从国际上的经验看，应当重点关注以下几点：一是建立政府引导、行业参与、学校主体的多方协同机制。政府应通过设立专项基金、制定标准规范来引导人工智能赋能高职教育的方向，行业协会应负责制定不同专业学科的人工智能技能认证标准，学校与企业在具体应用场景中来深度合作使用人工智能。二是高度重视人工智能技术应用规范。高职院校及相关单位应制定明确的人工智能应用准则，确保数据隐私、算法公平与透明度，防范技术滥用的风险。三是将人工智能素养纳入高职院校教师培养的必修模块，系统提升教师理解、选择、应用人工智能工具的能力，构建制度、标准、人才与伦理的立体化保障，确保人工智能赋能高职教育之路行稳致远。

面向未来，高职院校应在借鉴国际经验的基础上，立足自身产教融合的优势，审慎构建人机共育的教学生态、虚实融合的实训场域、数智驱动的治理质量以及跨界协同的保障体系，推动高职教育从信息化向智能化转型，使人工智能不仅成为提升教育教学效率的工具，更成为拓展教育价值、实现更高质量育人的重要伙伴。

（周文瑞系湖北工业职业技术学院建筑工程学院副教授）