人工智能在職業教育中的應用研究

何曉峰

（廈門城市職業學院 福建 廈門 361008）

1 研究問題的提出

隨著科技的迅速發展，人工智能（AI）技術成為推動社會進步和經濟發展的重要力量。職業教育作為培養社會實用型人才的關鍵環節，也面臨著適應新時代需求和教學改革的挑戰。傳統的職業教育方式難以滿足個性化需求和快速變化的行業要求，因此，將AI 技術應用于職業教育領域成為一個備受關注的研究方向。本文旨在研究AI 在職業教育中的應用，并分析其對教學和學習的影響，進而提供更高效、個性化的學習和教學體驗，推動職業教育質量的提升和人才培養效果的優化。通過引入智能輔導系統、虛擬現實(VR)技術、自適應學習和職業預測等方面的AI 應用，職業教育可以更好地滿足學習者的需求、提升教學效果，并與實際工作環境更好地對接。同時，本文還將探討AI 應用在職業教育中可能面臨的挑戰，并展望未來發展的趨勢，為決策者和從業者提供有益的參考和指導。

2 人工智能在職業教育中的主要應用

2.1 智能輔導系統在職業教育中的應用

智能輔導系統在職業教育中的應用已經展現出巨大的潛力。這些系統利用人工智能和大數據分析等技術，輔導和支持學習者個性化的學習，以提高他們的學習效果和職業發展能力。其主要應用領域有如下幾個方面。

①學習指導：智能輔導系統能實時監測學習者的學習進展，精準識別其學習需求，進而制訂出針對性的學習指導和建議，同時，系統還為學生提供自主解決問題的途徑，提升學生的學習效率，激發其學習積極性與主動性[1]。系統通過分析學習者的學習數據和行為模式，識別學習者的弱點和難點，提供相應的解釋、示范和練習，幫助學習者克服困難，提高學習效果。同時，系統通過監測學習者的學習行為和表現，提供及時的反饋和評估。學習者可以獲得針對性的學習建議和評估結果，及時調整學習策略和提高學習效果。

②職業規劃：系統可以根據學習者的興趣、能力和市場需求，提供相關的職業信息、就業趨勢和發展路徑。學習者可以通過系統的輔助和建議，更好地了解自己的職業定位，制訂職業規劃，并獲取相關的學習和培訓資源。

③職業技能評估：智能輔導系統能夠幫助學習者了解自己在不同領域的技能水平和能力缺口。系統可以通過在線測驗、練習和項目評估等方式，評估學習者的職業技能，并將結果反饋給學習者。學習者依據評估結果，進行有針對性的學習和提升，以滿足職業要求。

④職業咨詢和導師支持：學習者可以通過系統與職業導師、專業人士進行在線交流和咨詢，獲取關于職業發展、行業趨勢和就業準備的指導和建議。這種方式可以幫助學習者更好地了解職業需求和市場動態，提高職業決策的準確性。

2.2 虛擬現實技術在職業教育中的應用

虛擬現實（Virtual Reality，簡稱VR）技術在職業教育中的應用已經成為一個具有巨大潛力和影響力的領域。通過模擬真實場景和情境，虛擬現實技術為學習者提供了身臨其境的體驗，可以有效增強職業技能培訓效果和教學體驗。虛擬現實技術在職業教育中的應用主要在以下幾個方面。

①職業技能培訓：虛擬現實技術可以模擬真實的工作場景和操作過程，為學習者提供沉浸式的訓練環境。例如，在醫療領域，通過虛擬現實技術可以模擬手術操作和急救情境，幫助醫學生和醫護人員進行實踐技能培訓。在工程和制造領域，虛擬現實技術可以模擬設備操作和工程施工，幫助學習者熟悉流程和提高操作技能。

②實踐實訓：虛擬現實技術可以模擬現實的實踐環境，為學習者提供多樣化的實踐體驗。職業教育課程教學要引入虛擬現實技術，就需要建設適合課程的各種實驗實訓平臺[2]。例如，在建筑和設計領域，學習者可以使用虛擬現實技術實訓平臺進行建筑模型的漫游和設計交互，獲得更直觀和具體的學習體驗，有助于學習者在虛擬環境中進行試錯和優化，提高創新能力和實踐技巧。

③跨文化交流和語言學習：虛擬現實技術可以打破地理和語言限制，為學習者提供跨文化交流和語言學習的機會，實現學習者與不同文化背景的人的互動和合作，提升跨文化溝通和合作能力。

2.3 自適應學習在職業教育中的應用

自適應學習是指根據學習者的個性化需求和學習特點，為其提供個性化的學習內容、學習路徑和學習支持的教育方法[3]。在職業教育中，自適應學習可以幫助學習者更好地適應學習任務、提高學習效果和促進職業發展，可以在職業教育中支持學習者的職業發展。自適應學習在職業教育中的應用，主要表現在以下幾個方面。

①個性化學習內容：自適應學習系統可以精準識別學習者的學習特點和訴求，根據學習者的學習特點、興趣、風格和先前的學習成果等，為其量身定制學習內容，推薦適合其學習需求的教材、課程和資源。這樣可以使學習者更加感興趣和投入，提高學習的效果和積極性。

②學習路徑和進度管理：自適應學習系統可以根據學習者的學習進展和表現，制訂具有針對性的學習路徑和進度管理；根據學習者的學習速度和能力，調整學習內容的難度和學習任務的順序，賦予學習者自由安排學習時間和學習進度的自主權，以確保學習者能夠逐步建立和鞏固知識。此外，自適應學習系統支持學生個性化學習路徑構建的學習效果診斷技術、知識追蹤技術，以此實現智能學習系統科學性強、全周期、多維度、動態的個體學習效果診斷[4]。

③職業技能培養：自適應學習系統可以根據學習者的職業目標和技能需求，提供個性化的職業技能培養計劃。系統不僅根據學習者的現有技能和能力，推薦適合其發展需求的學習資源和培訓課程。而且會根據學習者的學習進展和評估結果，調整培養計劃，確保學習者能夠逐步提升所需的職業技能。

④職業機會和實習推薦：自適應學習系統可以根據學習者的學習表現和個人背景，推薦適合其職業發展的實習機會和職業機會。系統通過分析學習者的學習歷史和能力水平，匹配合適的實習崗位和職業機會，并提供相應的申請指導和資源。這樣，學習者可以更好地了解職業市場需求，積累實踐經驗，拓展職業發展機會。

2.4 人工智能在職業預測中的應用

過去一段時期，我國職業教育領域對于產業發展和勞動力市場人才需求變化的預測主要采取經驗驅動模式[5]，而人工智能在職業預測中的應用可以幫助個人和組織做出更準確的職業選擇和規劃。AI 在職業預測中的應用可以幫助個人更好地了解職業選擇的可能性和發展趨勢，提供個性化的職業推薦和發展指導，從而幫助個人做出更明智的職業決策。人工智能在職業預測中有以下幾點具體應用。

①職業預測數據分析和挖掘：AI可以利用大數據分析和挖掘技術，收集、整理和分析各種與職業相關的數據，如就業市場數據、行業趨勢、職位需求、薪資水平等。通過對這些數據的深入分析，識別出不同職業的發展趨勢、熱門領域和未來的職業機會。

②職業匹配和推薦：AI 可以根據個人的興趣、技能和背景信息，通過算法模型和人工智能技術，對不同職業進行匹配和推薦，為個人提供個性化的職業推薦和匹配建議。

③職業能力評估：AI 可以通過職業能力評估工具測試、評估個人的能力和潛力，結合不同職業所需的技能和能力要求，為個人提供準確的職業發展建議和路徑規劃。

④職業趨勢預測：AI可以分析大量的職業數據和行業趨勢，預測未來職業的發展趨勢和需求變化。這有助于個人和組織了解不同職業的前景和潛力，為職業選擇和規劃提供更科學的依據。

⑤職業發展指導：AI 通過分析個人的學習歷史、工作經驗和興趣愛好，為個人制訂個性化的職業發展計劃和學習路徑，提供相應的學習資源和培訓建議，幫助個人實現職業目標。

3 人工智能在職業教育中的風險分析

人工智能在職業教育中具有積極的影響，同時也面臨一些風險，需要對風險高度重視并采取事前干預措施加以防范。

數據隱私和安全：AI需要收集和分析學習者的個人數據，涉及隱私和安全問題。保護學習者的隱私，確保數據的安全性是一個重要的挑戰。

技術應用能力：為了充分發揮AI 在職業教育中的潛力，教育機構和教育工作者需要具備相應的技術應用能力，包括對AI 技術的理解和運用，系統的管理和維護能力等，這就要求從事職業教育的教師要完成角色的轉變。教師需要適應新的角色，成為學習者的指導者、支持者和促進者，與AI 系統共同協作，提供更加個性化和綜合的學習支持。

數字鴻溝和不平等問題：AI在職業教育中的應用可能加劇數字鴻溝和不平等問題。

①數字鴻溝問題。數字鴻溝也稱為信息鴻溝、信息分化，指現代化信息技術領域中存在的差距。AI 在職業教育的應用中，數字鴻溝表現為以下情況。一是訪問和設備差距：一些學習者可能無法獲得適當的設備和網絡連接，限制了他們參與在線學習和利用AI 技術的機會。二是數字素養差距：學習者的數字素養水平不同，一些學習者可能缺乏足夠的技術能力和信息處理能力，難以充分利用AI在學習中提供的資源和工具。三是內容和資源不平等：AI 技術依賴于大量的數據和內容，如果這些數據和內容存在偏見或局限性，可能會導致學習者接觸到有限的、不全面的信息，從而影響他們的學習效果和職業發展。

②不平等問題。AI 在職業教育中的應用可能加劇現有的不平等現象。一是經濟上的不平等：AI 技術通常需要投入大量的資源和資金，一些教育機構或學習者可能無法承擔高昂的成本，從而限制了他們接觸和應用AI 在職業教育中的機會。二是教育資源分配不平等：在AI 應用中，有限的資源和工具可能更傾向于優質教育機構或富裕地區，導致教育資源在地域或學校之間的不平等分配。三是學習者群體的不平等：不同學習者群體之間的差距可能被放大。例如，特定群體的學習者可能面臨性別、種族等方面的不平等待遇，而AI 技術的應用可能沒有充分考慮到這些差異，導致進一步的不平等現象。

4 人工智能在職業教育中的應用發展趨勢

①深度個性化學習促進職業發展。隨著技術的進步，AI將能夠更準確地分析學習者的數據和行為模式，提供更深度的個性化學習推薦、學習路徑和評估，實現真正的一對一定制化的學習。隨著職業變革的加速，深度個性化的學習將促使學習者有更多的學習培訓資源和職業發展機會，幫助他們適應不斷變化的社會環境和職業要求。

②增強現實（AR）與虛擬現實（VR）的進一步應用。VR和AR 技術的進一步應用，使學習者可以通過模擬真實場景進行虛擬實踐，獲得更沉浸式和實踐性的學習體驗，提高技能和應用能力。

③實現自主學習和自主評估。AI 系統可以根據學習者的需求和學習進展，提供學習資源、學習計劃和學習反饋，幫助學習者更好地管理學習過程，并自我評估和調整學習策略。

④數據驅動的決策支持。AI 可以分析大規模的學習數據，可以識別出問題和改進的領域，并優化教育策略和資源分配，為教育決策提供支持。

⑤跨學科與跨領域整合：AI技術將與教育學、心理學、數據科學等領域相結合，共同探索職業教育的創新方法和最佳實踐，促進職業教育與其他學科和領域的整合。