人工智能時代高職院校人才培養質量評價體系反思

劉芳雄　周倉庫

［摘 要］2023年，工業和信息化部等十七部門聯合印發《“機器人+”應用行動實施方案》，提出大力推進重點領域“機器人+”應用，支持新興領域探索開展機器人應用，許多職業崗位被人工智能取代的趨勢日益明朗。為滿足區域經濟發展，以就業為導向的職業教育不僅要推動育人方式、培養模式改革，更要密切關注產業發展趨勢和技術前沿，緊盯社會需求和市場信號，加快建立引領智能時代人才需求標準的高職院校人才培養質量評價體系，突破以分數作為重要評價標準的陳舊觀念，樹立“以生為本”的人才質量觀，健全多元化人才質量評價主體，改革人才質量評價模式，建立引領時代需求的人才評價指標體系。

［關鍵詞］人工智能；智能型人才；人才質量評價體系

［中圖分類號］G64文獻標志碼：A

自1950 年《計算機與智能》一書出版起，人類正式踏入人工智能領域。1956 年，約翰·麥卡錫（John Mccarthy）在達特茅斯會議中正式提出“人工智能”的概念。近年來，以大數據、互聯網和云計算為基礎，人工智能不斷突破，語音與人臉識別、自動化智能化裝備、無人機等已經廣泛應用［1］。無人駕駛、智能醫生等若干與人工智能相關的領域蓬勃發展。人工智能正推動產業轉型升級，其效率的提升，將使勞動就業市場發生深刻變革，對為社會培養和輸送高素質勞動者和技術技能型人才的職業教育造成深遠的影響。深化高職院校人才培養質量評價體系，迫在眉睫。

1 人工智能對高職院校人才培養的影響

1.1 高職教育人才培養理念亟待革新

人工智能技術的跨越式發展正在引發一場社會分工的巨大調整。人工智能將取代未來許多職業同時創造新的職業。Frey and Osborne（2017）調查分析了勞動力市場 702 個職業被智能裝備有效替代的風險概率，認為多數機械的、重復的技術性工作將最先被機器人裝備取代。目前隨著人工智能基礎層的突破，流水線上的操作工人、保安、快遞員、抄表員、收銀員等大量崗位已經快速被智能設備替代，甚至于許多需要人類腦力思考的領域也逐漸呈現被人工智能替代的趨勢。例如，科大訊飛智能翻譯已經可以滿足中低端多語言翻譯需求，服務機器人已經大量運用到機場、酒店、快遞等行業。顯然，以培養技術人才和服務人才的高職教育在人工智能時代面臨需求端巨大變化。長期以來，我國職業教育以就業為導向培養復合型技術人才，其教育理念仍停滯在“匹配”與“適應” 社會區域經濟發展和產業結構、人才需求階段，致使職業教育具有明顯的工具性特征。顯然，工業時代的人才培養理念已經無法滿足人工智能時代對人才的需求。當下，高職教育要轉變教育理念，致力于提升人才綜合素質和創新創造能力，培育適應智能化發展的創新人才，高職教育理念最終要回歸教育本質“人的教育”［2］。突破固有思維，既要滿足社會經濟發展需求，也應為學生的未來可持續發展做出貢獻。在人工智能時代，職業教育不僅要把人從物化的工具概念——人力——中解放出來，還應更加注重塑造人類特有的情感、美感和創造力，更加關注人類個體特有的道德、心靈、精神等生命價值。培養未來多元化、創新型跨界復合型人才，實現職業教育在人工智能時代教育使命。

1.2 高職教育人才培養體系急需變革

隨著智能機器人裝備的廣泛應用，生產環境智能化趨勢對技能型人才提出了更為全面的要求。工作組織去中心化以及工作方式人機協作化，要求單一生產線上的技能型人才轉變為具備較強的邏輯思維、不斷創新、靈活應變等多種能力的高度復合型人才，成為能夠同時具備專業素養和人文素養、擔當多重身份的生產者、管理者甚至決策者。然而，當前我國的職業教育人才培養體系是在“工業 2.0”背景下，以滿足產業集中、統一、標準化、流程化的生產方式、匹配崗位素質與技能要求為目標制定并發展至今。該體系雖然妥善地解決了人才培養與產業人才需求相匹配的問題，達成了人才培養的就業目標導向，但已經無法匹配當下人工智能時代的社會企業發展要求，需對現行的職業教育人才體系做出適當的調整。首先，要更新教學內容，在人工智能時代，“知識中心主義”會逐漸淡出教育的舞臺，教師應減少記憶知識點，重點培養學生技術創新思維。其次，革新教學形式，改變以教師為中心的教學模式，教師教學從技能培養為中心向心靈培育為重點轉變，借助智能工具向教練轉型，鼓勵學生個性發展、交流協作，培養學生多元獨立思考能力、多元價值觀念。最后，更新教學評估手段和標準，改變傳統刻板的考試評估，引入柔性、多元的成長性評估，以驅動學生創造力、自我管理能力、自我驅動能力和自主學習能力的提升［3］。

2 高職院校人才培養質量評價體系現狀

2.1 評價主體不全面

當前，大多數高職院校發布的質量年度報告更像是對自己的工作評價宣傳，鮮有院校會把關系到學校生存發展且影響自身利益的重大質量問題公之于眾，導致報告缺乏可信度與社會公信力。這種既當運動員又當裁判員的評價難以真實反映學校的人才培養質量。雖然社會第三方評價機構已逐步參與到質量評價中來，但尚處于從屬地位，高職院校應對需求去提高質量的壓力、動力不足。單一評價主體把握著質量評價的絕對影響力不利于質量評價的真實客觀，也不利于評價效果的最大化。人工智能時代的高職教育應當回歸教育本質，把人從物化的工具概念中解放出來，更加關注人類的情感、幸福感、美感和創造力。人類個體特有的心靈、精神等生命價值體驗離不開學生的自我評價。所以，人才培養質量評價應該納入社會第三方、用人單位和學生個人，完善評價主體［4］。

2.2 評價過程動態性不足

目前的人才評價對教學效果和學生成長的過程性動態評價不足，使得教師和學生不能及時掌握和調整學習內容與方法。由于信息技術在教育中的廣泛應用，智能評價體系能夠對質量監測數據進行分析、處理和運用，實現以數據為驅動的決策。例如，智能教學資源推薦系統可根據用戶的興趣喜好、時間安排等信息推薦符合用戶興趣要求的教學資源，并根據需求變化響應調整課程內容和時間。通過師生互動、生生互動產生新的教育價值并不斷優化課程內容、設計教學方法和手段等，實現智能評價體系對人才培養質量評價的支撐功能。

2.3 評價體系滯后

目前高職院校對學生綜合素質方面的評價主要是注重對知識和技能的掌握，對于學生的職業素養、道德素養、創新能力、實踐技能和心理健康等重視不夠。在學生發展上，當前高職院校主要以就業為導向開展人才培養工作，但面對人工智能時代的人才需求新特征高職院校缺乏分析和研究。從職業發展來說，人工智能的飛躍式發展對技能型人才提出了更高的規格要求。在新時代背景下，要實現高質量就業就需要滿足社會崗位需求，傳統評價方法難以科學衡量高職院校人才培養過程中各要素質量水平。

此外，目前部分高職院校人才培養目標沒有結合新時代要求和行業轉型升級需要來制定。人才培養目標尚未從“技能型”向“智慧型”“創新型”轉變，課程設置沒有圍繞職業崗位的任職資格、能力、素質要求進行，導致課程體系落后于時代的需要。同時，部分高職院校缺乏與行業企業密切合作的機制。在校企合作過程中，企業作為主體，學校作為實施者與服務方都可以參與到合作中來。高職院校人才培養計劃制定中應該加強行業企業的參與度，使專業設置和課程內容符合崗位標準。但部分學校在人才培養過程尚未建立良好的合作機制，造成人才培養的目標存在偏差。同時，部分高職院校缺乏對人工智能的發展方向的分析研究，校企聯合開發課程和教學資源建設與共享尚待加強［5］。

概而言之，人工智能業已成為世界科技革命與產業變革的核心技術。因此，在高職院校人才培養中加強人工智能的應用也是勢在必行。目前大多數高職院校對人工智能應用的探索還停留在課堂教學模式與教學環境的智慧化改造階段，沒有形成系統化、常態化的人工智能應用人才培養質量體系。對人才培養質量評價體系進行改革勢在必行。

3 人工智能視域下人才培養質量評價體系的優化措施

3.1 健全人才質量評價主體

職業教育應以就業和學生可持續發展為導向、改革創新，要牢牢把握人工智能時代社會生產崗位需求特征，將用人單位評價、社會評價、第三方機構評價納入人才培養質量的衡量指標，提升學生自主評價在衡量教育教學質量中的權重。高職院校的生存與發展與社會和市場需求的結合密切相關，因此教育質量應接受社會和用人單位的評價。在人工智能時代，高職教育應回歸教育本質，根據智能時代人才需求進行相應調整，解放人類，關注情感、幸福感、美感和創造力。人工智能時代的高職教育回歸教育本質，更加關注人類的幸福感、美感、情感和創造力，以適應智能時代對人才的需求。心靈、精神等生命價值體驗是人才培養的重要環節，離不開學生的自我評價。換而言之，高職院校人才質量評價應構建多元化評價主體、由外部專業機構組織、發布。多元化評價主體應涵蓋用人單位、學校、學生個人等多個層面。外部專業機構通過完善的評價指標體系和評價方法，獨立自主、客觀公正地發布質量評價報告，以期能夠真實、客觀、公正地反映高職院校人才培養是否滿足社會生產需要和學生個人可持續成長的需要。高校應建立人才培養質量跟蹤和反饋機制，根據客觀公正地發布的質量評價報告中多元主體的意見，及時調整課程設置和教學計劃，使人才培養更好地滿足市場及學生個人發展需求［6］。

3.2 改革人才質量評價模式

人工智能時代的教育價值趨于多元，信息技術的智能化使人才培養質量評價在評價主題、評價內容、評價過程等多個方面突破原來局限。人工智能背景下職業教育評價模式的建構表現為以下三個方面。首先，過程化伴隨式評價隨著信息技術的智能化的應用成為可能，學生的個性差異也能夠得到關注。過程評價可以使評價更加全面客觀，通過功能改進和過程的診斷有助于學生的個性化發展。其次，智能化評價通過大數據、智能云技術的應用成為可能。在節省時間和資金成本的同時提高了評價的科學性、客觀性。最后，個性化、全面化評價在以大數據為基礎的技術的應用下成為可能。每個學生知識結構、個性、情感、價值觀都存在差異，人工智能時代需要鮮活的人而非工具，對于這些個性化的特點應當給予保護和發展。個性化評價可真實地測評學生的個性特征、認知結構和能力素質特點等，評價范圍可以從知識領域延伸到情感、態度與價值觀領域，構建以滿足智能時代對人才需求的核心素養為導向的評價體系，促進學生的全面可持續發展。人工智能時代陳述性知識的重要性將不斷下降。在智能時代，企業需求更加注重以實踐為基礎的智能素養，人工智能的技術變革也將進一步倒逼教育轉型升級。人工智能的普及更加強調與人工智能技術變革相適應的智能素養培育，智能素養將成為人工智能時代的一種基本素養。

3.3 設立引領時代需要的評價內容

隨著人工智能時代的到來，傳統以分數為主導的評價體系制約著高職教育人才培養質量。構建職業院校人才培養評價指標體系，應充分研究分析智能時代人才需求新特征，借鑒先進國家的職教人才評價方法經驗，建立符合時代需求的人才培養質量評價體系。

人工智能時代需要自適應學習力強、創新型、跨界復合型、心理健康、德才兼備的智慧型人才。評價體系也應率先突破用分數作為重要評價標準的傳統刻板的評估，引入過程化、多元個性化的成長性評估，全面推行個性化培養，完善綜合素質評價體系。以驅動學生創造力、自我管理能力、自我驅動能力和自主學習能力的提升。創新和自適應學習能力是智能化時代的基本要求，引領時代需要的評價指標體系在基本的知識、能力、素質之外應包含創新、自適應學習力、跨界復合型、智能素養等要素。近20年來，在勞動力市場上，大量職業正在被人工智能技術改造或取代。人工智能技術的進步突飛猛進，已然超越了簡單的自動化階段，進入到深度學習認知智能階段，大體具備了輔助甚至替代人類工作的能力［7］。可以預見，隨著智能技術的進步，越來越多的崗位將由智能終端、智能機器人來完成，并不斷加速崗位迭代。這就要求高職教育的人才要具備創新素養和較強自適應學習能力。跨界復合型人才是人工智能時代人才需求的典型特征。人工智能涉及計算機科學、認知學、數學等多學科，具備多門交叉學科的專業知識是理解人工智能的技術原理和及熟練操作人工智能設備的基礎。高職院校要培養適應智能時代需要的人才，就必須培養熟悉人工智能技術底層語言，且具備較高智能素養的跨界復合型人才。

參考文獻

［1］李秋斌. 人工智能背景下高職人才培養的思考［J］. 職教論壇，2018（10）：132-136.

［2］聶健. 人工智能時代下的高等職業教育人才培養目標研究［J］. 電腦知識與技術，2020，16（2）：198-199，203.

［3］鄒嘉豪. 人工智能時代學習方式變革的機遇、挑戰與對策［J］. 中國科技投資，2019（4）：273.

［4］劉曉，徐珍珍. “機器換人”與職業教育發展：挑戰與應對［J］. 教育發展研究，2015，35（21）：13-17.

［5］陳鵬. 共教、共學、共創：人工智能時代高校教師角色的嬗變與堅守［J］. 高教探索，2020（6）：112-119.

［6］任雪園. 變革與轉型：智能化時代高等職業教育人才培養模式的再審思［J］. 職業技術教育，2019，40（28）：12-17.

［7］何碧漪，李青海. 人工智能時代職業教育人才培養質量評價體系芻議［J］. 河北職業教育，2021，5（1）：23-26.

［作者簡介］劉芳雄，男，湖南漣源人，江蘇經貿職業技術學院金融學院，教授，博士，研究方向：人才培養質量評價、綜合素養等。

周倉庫，男，河南周口人，江蘇經貿職業技術學院金融學院，講師，碩士，研究方向：人才培養模式、課程思政等。