中職人工智能產業人才培養研究

陳少鋒

職業教育模式起源于1809年德國普魯士，主要以傳授現有知識和技藝為主。這種職業教育模式適應了當時工業化的發展，可以快速培養成熟產業工人。隨著人工智能技術的日趨成熟，大語言模型chatgpt3.5一經推出便被廣泛應用，國內互聯網科技巨頭也相繼推出相關產品，例如：百度的“文心一言”，阿里云的“通義千問”，商湯科技的“商量”等。大語言模型可以代替教師傳授知識，學生可以隨時隨地獲得知識與操作技能。這種技術顛覆了傳統的職業教育人才培養模式，也促使我們思考如何培養適應人工智能時代的產業人才，如何開展職業教育課程改革。

本文從以下五個方面探討中職課程如何培養人工智能產業人才，分別是：大語言模型與職業教育改革，人工智能產業應用，人工智能產業中人的作用，人工智能產業對人能力的要求，樹莓派的人工智能物聯網課程與產業人才能力培養。

一、大語言模型與職業教育改革

Excel公式怎么寫？數據如何處理？代碼怎么編寫？依靠大語言模型，學生能夠快速獲得這些問題的答案。大語言模型能夠像中職教師一樣傳授知識與技能，這項能力正在加速顛覆以往以知識與技能傳授為主的職業教育模式。人工智能技術的發展不會停滯，因為有無數未知領域等待人類和機器共同探索。教學改革也是不變的趨勢，只不過大語言模型的出現加速了改革進程。在這種背景下，中職教師要思考的是如何進行課程改革，如何培養適應人工智能時代的產業人才。

二、人工智能產業要求及人才需求

（一）人工智能產業要求

要思考如何進行教學改革，必須了解人工智能產業的發展與應用。人工智能技術在各行各業都有廣泛的應用。下面幾點是人工智能的部分產業應用需求：

1.大語言模型技術根據現有知識生成我們所需要的信息。在知識、語言等信息處理與傳遞行業應用廣泛，例如教育行業、新聞行業、信息技術行業、法律、醫療、政企公文處理等行業。

2.計算機視覺技術在制造業和工業領域應用較為廣泛，可以實現流水線自動分揀、表面質量檢測、故障監測等功能，提高了生產效率和質量。

3.機器學習技術可以應用于生產數據分析，通過分析數據來改進工藝、流程和管理模式，幫助企業降低成本、提高效率和質量。

4.計算機處理自然語言的技術可以應用于客戶反饋的分析、生產過程的控制等領域，提高了生產效率和客戶滿意度。

5.機器物聯網傳感器感知技術則可以利用傳感器和網絡技術對設備和工廠中的物品進行連接和管理，利用智能傳感器感知信息、收集數據、利用云計算技術實現遠程監測等等，為企業帶來更高效、更安全的生產方式。

（二）人工智能產業人才需求

盡管機器在某些方面超越了人類，但人具有的是綜合能力和特性。人同時具有興趣、喜好、情感、道德、語言、運動、感知、觀察、思考、學習、實踐等多種特性和能力。這些特性和能力使人類在不斷實踐中創造知識、發現新規律、對已有知識進行創新應用。正因如此，人仍然主導著生產和生活。為了適應未來發展，職業教育需要培養學生探索新知識的動能、人機協作能力、項目工程實踐能力、跨學科知識整合能力。

三、人工智能產業中人才的地位

在人工智能產業中，雖然機器具備了很多人類的能力，但是人的作用仍然是機器無法替代的。在人工智能技術的發展過程中，人在實踐中扮演著非常重要的角色。下面是產業中人處于的地位：

（一）人與大語言模型

大語言模型能夠掌握人類知識和語言，但是它并沒有真正理解知識。它無法將知識和現實聯系起來，也無法憑空創造新的知識。因此，在人工智能產業中，需要有人實踐應用知識并創造新的知識和應用。

（二）人與機器視覺

機器視覺模型能夠代替人進行視覺感知，但是它僅能夠理解特定種類的事物，而不能進行整體認知。因此，在實際應用中，需要人對機器視覺所識別的內容進行判斷和評估，確保機器視覺的準確性和有效性。

（三）人與物聯網傳感器

傳感器能夠比人更快速、更準確地獲取信息，但是它需要人憑借感覺與常識對各類傳感器信息做出綜合性的分析和判斷，做出最終的決策。

（四）人與機器學習

機器學習能夠通過海量數據發現某一規律，但是現實問題錯綜復雜，很多因素相互影響，需要人通過經驗清洗數據、評估修正數據。在人工智能產業中，需要有人類對機器學習的結果進行綜合分析，確保機器學習的準確性和有效性。

（五）人與工業機器人

工業機器人可以不知疲勞地重復勞動，但是它無法靈活地根據不同產品進行柔性制造。因此，在智能制造中，需要有人根據生產要求，對工業機器人進行搭建和調試系統，確保機器的生產效率和質量。

四、樹莓派的人工智能物聯網課程如何培養人工智能產業人才

根據產業人才需求，構建樹莓派的人工智能物聯網課程改革原有教學模式，課程主要有以下四個方面培養產業所需的能力，分別是：探索動能激發、人協作能力培養、跨學科知識體系構建、工程實踐。

（一）探索動能激發

建構主義認為，學生在場景中通過個人認知、情感、語言交流、觸覺、視覺、聽覺、嗅覺、工具等多種方式進行場景感知，獲得探索新知識的動能。場景感知能力是只具有人類某項能力的機器所不具備的。

課程通過融入場景，提升學生場景感知能力。同時從品質培養、情感激發、需求創造三個方面激發學生探索新知識的動能。

1.場景培養品質，品質激發動能

品質來源于對生活的百味體驗，來源于對國家過去與未來的認知，來源于對環境與自然的生命的感悟，來源于科學不懈探索精神的熏陶等等。課程通過場景融合，培養個人品質，激發自身學習動機。下面是課程用場景培養個人品質的案例。

（1）在Python人機協作項目，創設“中國煤礦開采行業百年巨變”場景，煤礦開采中，塌方、瓦斯爆炸、滲水礦難事故頻發，煤礦工人的悲慘遭遇讓學生感同身受。通過這些，培養學生善良、關愛和理解的思想品質，同時學會珍惜勞動者為我們創造的幸福生活，學會感恩。觸及心靈深處引發思考：如何在礦井下搭建5G物聯網，通過遠程人機協作方式，讓機器代替人執行危險工作，改善煤礦開采工作環境，同時保障中國能源安全。

（2）在超聲波傳感器項目中，中緬邊境毒品走私猖獗，緝毒警察為此付出寶貴生命。通過血淋淋的案例提升學生對毒品危害的認知，培養學生的社會責任感；培養有擔當、有愛心、有責任心的優良品格。激發項目學習動能，使學生立志要用科技與自身所學，在中緬邊境用超聲波傳感器、紅外傳感器、振動傳感器、計算機圖像檢測技術架起科技防毒網，保護我們的家園。

2.場景觸動情感，用情感激發動能

引導學生關心社會熱點事件，將所學知識與實踐項目融入社會熱點事件，用科學技術創造價值、服務社會。下面是課程的幾個場景觸發情感案例：

（1）森林火災頻發，消防員舍身撲火。森林面積大，監管人員不足，如何用物聯網傳感器技術，人工智能視頻圖像識別技術代替人力監管，減少災難發生。

（2）白天課室開燈，大量資源浪費，如何用傳感器技術解決資源浪費問題？

（3）我國西北地區缺水，如何發展物聯網滴灌農業？

（3）河涌被污染，環境被破壞，水質誰來監測？

（4）水溫過高，魚大量死亡，農戶一夜返貧。

3.場景引發需求，需求激發動能

按照馬斯洛需求理論，在場景中引發學生尊重與自我實現需求是動能激發的關鍵。包括自信心、創造個人的社會價值、責任感與使命、榮譽感、興趣愛好、自尊心等個人需求。社會地位、社交關系、社會期望的社會需求。下面是筆者的課程的場景提升需求層次的案例：

（1）點亮LED項目里面，用“螺絲釘精神”類比小小的LED，LED組成電腦、手機的屏幕，是機器世界與人的交流窗口，是我們生活中不可或缺的一部分。我們也一樣，每個人都在用自己微薄的力量為國家做出了自己的貢獻。每個人都很重要，都是國家、社會不可或缺的一份子，培養學生對個人努力的自信。

（2）Python的彈道建模項目中，引入甲午中日海上炮戰中指揮撞向敵艦的鄧世昌，抗美援朝戰爭中“我已被包圍，向我開炮，祖國萬歲”的偵察兵于樹昌的事例。英雄事跡激發學生追求自我成長和發揮潛能的渴望。英雄的故事能夠讓學生明白為國家、民族和社會貢獻的重要性，從而激發他們追求自我實現，發掘并發揮自己的潛力，實現個人成長和人生價值；能夠引導學生將個人尊嚴升華為國家民族尊嚴，明確為中華崛起的強國使命，需求激發學習戰場建模的動能。

（二）人機協作能力培養

機器在進化，很多人擔心工作會被取代。技術革命推動時代的發展，而人工智能只不過是一個工具，人類依靠使用工具在所有生物中脫穎而出，依靠工具探索越來越多未知的宏觀微觀世界。隨著工具（機器）在發展提升生產力導致生產關系的改變，舊職業被取代，同時新職業產生。因此以其擔心工作何時被取代，不如培養人機思維提升人機協作效率，培養終身學習的理念去適應新的生產關系（職業），用新的生產工具提升個人生產效率。

人機思維能力是人工智能物聯網時代的一項重要思維能力。人機思維中的機器替代思維、機器構建思維能夠幫助學生更好地與機器智能與工業物聯網進行生產協作，更快適應新的生產關系。下面是樹莓派的人工智能物聯網課程通過Python編程幫助學生提升人機協作能力的案例：

1.在Python的人機協作項目中，用Python的輸入、輸出、計算模擬下列場景：超市收銀員和銷售管理系統的協作、高速收費系統和收費員的協作、醫院醫生和藥品管理系統的協作、工廠工人和機器等等。

2.在Python的流程分解、流程控制、重復執行項目中，引導學生分解復雜的洗衣機洗衣過程，汽車前擋玻璃涂膠過程，分解LED廣告燈的工作過程。用Python語言模擬機器的自動化執行過程，達到理解機器運行邏輯的目的。

3.Python工具與模塊化搭建思維，用Python的函數構建思維和模塊調用。讓學生明確不能閉門造車，不要重復造輪子。善于運用工具（機器），搭建系統，解決實際生產與生活問題。

4.Python的抽象與建模思維，通過拋物線方程計算和matlotlib模擬火炮彈道的案例，用商品采購過程的建模與Python模擬案例，培養學生對于現實場景的抽象建模思維習慣。

樹莓派的人工智能物聯網應用課程主要以機器語言Python模擬機器生產過程，提升學生用Python機器語言解決實際問題提升人機協作能力。

（三）跨學科知識體系構建

課程采用STEM+職業教育教學模式，該教學模式有很強的跨學科屬性。樹莓派的人工智能物聯網課程涉及計算機科學、電子工程、數據科學、機器學習等多個學科領域，具體涉及Python程序設計基礎、傳感器開發基礎、電子電路基礎、Linux操作基礎、樹莓派控制基礎等眾多專業和基礎學科。

STEM+職業教育教學模式教學中，搜索引擎、大語言模型知識庫幫助學生快速獲取各學科知識，以項目引領知識構建，根據個人認知層次，構建以項目引領和學科分類的知識脈絡，逐步細化深入知識。

（四）工程實踐應用與終身職業能力培養

大語言模型的出現幫助中職學生解決實踐中遇到的問題，學生能夠在實踐中吸收知識。課程要借助人工智能的大語言模型知識庫工具，填補知識短板，突出職業教育的實踐優勢。

1.以工程實踐教學為模式，培養技術技能水平

為了提升學生的工程實踐能力，在課程中，筆者主要用以下幾種方式開展教學。

（1）項目引領

組織學生進行實踐項目，例如構建一個智能家居系統、智能停車場管理系統等，讓學生通過實踐項目，掌握物聯網技術的應用，提高工程實踐和應用能力。

（2）實際操作

讓學生在課程中進行實際的操作，親手搭建、調試和測試物聯網設備，從而深入理解物聯網的原理和應用場景。這不僅有助于培養學生的工程實踐能力，還能增加學生的興趣和自信心。

（3）問題解決

鼓勵學生在課程中面對實際問題，通過自主探究和解決問題的方式，提高工程實踐能力和解決問題的能力。例如，當遇到設備互聯或者數據傳輸失敗等問題時，學生需要通過分析問題、調試設備、查找相關資料等方式解決問題。此外，大語言模型也能夠幫助學生解決問題。

（4）課堂競賽

將技能競賽引入課堂，創造競爭環境，引導學生提升技能從而獲取更好的競賽成績。

2.以工程實踐和課程內容融合為案例，培養問題解決能力

在課程建設中，工程實踐案例的設置是至關重要的。以下是Python編程基礎的工程實踐案例：

人機協作編程項目：①購物車應用。利用Python編程實現購物車功能，可以讓用戶選擇需要購買的商品，并對商品進行實時價格計算，方便用戶掌握消費金額。將Python的input、print、基本運算應用到購物車項目中培養工程能力。

②機器決策項目。西瓜挑選應用，通過Python的if條件判斷，判斷西瓜紋路、顏色、敲擊聲，判斷是好瓜還是壞瓜。通過if條件判斷實現橙子大小、好壞的分揀工程實踐應用。

③傳感器項目。舵機、LED、超聲波傳感器項目都需要學生進行工程應用，發現問題、分析并解決問題。

通過以上工程案例，學生可以在實際場景中應用Python編程，傳感器技術，提高編程和解決實際問題的能力。

（五）STEM+職業教育，培養綜合型技術技能人才

樹莓派的人工智能物聯網課程探索STEM+職業教育教學模式改革，用“science科學理論”分析生產問題，用“工程實踐engineering”構建跨學科知識體系，通過“技術應用technology”強化知識，用“數學math”推理運算解決問題。以培養終身學習和職業能力為目標，探索STEM教育與中職教育融合的課程建設，培養人工智能應用時代的產業人才。

五、結束語

為了推進人工智能時代下的職業教育改革，筆者以樹莓派為實踐平臺，將知識探究與實踐結合，構建以能力培養為主的樹莓派的人工智能物聯網課程。從探索動能激發、人協作能力培養、跨學科知識體系構建、工程實踐能力培養等多個方面培養學生的職業發展能力，以適應企業終身學習的崗位需求，適應多樣的職業發展賽道。

責任編輯 朱守鋰