數字化轉型下的教育革新：高職學生智慧學習模型構建與職業能力評估策略

摘 要：在經濟轉型和產業變革的背景下，高職教育正經歷深刻變革，高職教育領域日漸重視人才職業核心素養培養，但在實踐中存在目標達成度不足、課程體系不完善、教學偏重技能而忽視素養培養等諸多問題。為此，可基于協同理論采取以下解決策略：構建高職學生職業核心素養的外部支持系統和內部培養系統，重視與產業界的協同和外部資源的整合，實施高職教育內部改革，確保教育內容和方法與時俱進，進一步探索構建智慧學習模型的方法，以實時精準評估并優化學生職業能力培養。

關鍵詞：高職教育；數字化轉型；職業核心素養；智慧學習模型；協同理論

中圖法分類號：G64 文獻標志碼：A 文章編號：0450-9889（2024）03-0043-07

在數字化和全球化的大背景下，教育領域尤其是高職教育領域正面臨前所未有的挑戰與機遇。本研究旨在探討這一轉型過程中的關鍵問題：如何在高職教育中有效地構建和應用智慧學習模型，以提升學生的職業核心素養和職業能力。該研究主題不僅具有重要的理論價值，而且對指導實際教學實踐具有深遠的影響。

隨著經濟和產業結構的快速變化，對勞動力市場的要求也在不斷提高［1］。傳統的職業技能培養方式已不能完全滿足新經濟形態下的需求。高職教育作為傳授技能和知識的重要途徑，其改革和創新顯得尤為迫切。本研究先分析當前高職教育面臨的主要挑戰，包括技術快速迭代帶來的教育內容更新滯后、教學方法與學生需求脫節以及產教融合程度不高等問題，然后進一步深入探討“核心素養”這一概念在高職教育中的應用。核心素養不僅包括專業技能，而且涉及學生的思維方式、學習能力、情感態度等多維度發展。在此基礎上，研究提出了智慧學習模型的構建策略［2］。這種模型以學生為中心，運用現代信息技術（如大數據、人工智能、在線學習平臺等），為學生提供個性化的、靈活的學習路徑，以促進其全面發展。

本研究還重點分析了智慧學習模型在高職教育中的具體應用。通過案例研究和實證分析，探討智慧學習模型如何有效地整合教學資源、優化教學過程，以及如何通過實時反饋和評估機制提升教學效果。這一部分的研究為高職教育領域的教學改革提供了具體的實施方案，也為其他教育領域的教學改革提供了可借鑒的經驗。此外，本研究分析了在構建和應用智慧學習模型的過程中可能遇到的問題和挑戰，如技術資源的不均等分配、教師專業發展的需求以及學生學習習慣的轉變等，并針對這些問題提出了相應的解決策略和建議。

在數字化時代，高職教育需要不斷創新和發展，以培養符合時代需求的高素質技術技能人才。通過開展本研究，能為高職教育探尋數字化轉型下的新路徑，也能為教育領域的持續創新和發展提供理論和實踐參考。本研究的探討和發現有利于理解和運用智慧學習模型，有助于提升高職學生的職業核心素養和職業能力，滿足現代社會和經濟發展的需求。本研究關注高職教育的內部改革，強調與產業界的協同和外部資源的整合，確保教育內容和方法與時俱進，為學生提供符合市場需求的高質量教育。

一、數字化轉型下的高職教育

當前，高職教育正在經歷一場深刻的變革。這一變革的核心在于對職業核心素養的重視及基于職業導向的智慧學習模型的構建。高職教育對人才培養的要求在不斷提高，傳統的以技能為中心的教育模式已不能完全滿足新時代的需求。因此，職業核心素養的概念應運而生，高職學生的職業核心素養涉及培養學生適應當前及未來職場的能力，考慮到個人發展和社會經濟需求的平衡。職業核心素養包括職業理想信念、職業道德人格、職業意識和關鍵能力四個方面，體現在其廣泛性、深入性、適應性及前瞻性［3］。

盡管高職教育領域已開始關注職業核心素養的培養，但是在實踐中仍存在諸多短板，包括課程體系不完善、教學方法落后、師資力量不足以及產教融合困難等。這些問題的存在導致學生職業核心素養培養的效果不佳，難以滿足行業和社會的需求。針對現有問題，構建基于職業導向的智慧學習模型成為解決之道。這種模型通過整合現代信息技術（如大數據、人工智能等），為學生提供更加個性化和互動的學習體驗。智慧學習模型不僅能夠提高學生的學習效率，而且能夠根據學生的學習需求和學習進度提供定制化的學習內容和學習方法，有效提升學生的職業核心素養［4］。在實施智慧學習模型時，需要考慮到課程設計的靈活性、教師培訓的有效性以及技術資源的合理利用［5］。同時，強化與行業的聯系，將真實的職業場景融入學習過程中，使學生能夠在模擬環境中進行學習和實踐，以更好地適應未來的職業生涯［6］。在數字化和全球化的大背景下，高職院校需要深化對職業核心素養的理解，通過構建和實施有效的智慧學習模型，為培養適應時代發展需求的高素質技術技能人才提供堅實的基礎。這是教育改革的需要，更是社會發展的必然要求。

當前，高職教育領域正面臨著一系列前所未有的挑戰與機遇。這些挑戰和機遇主要源于在經濟增速換擋、產業形態更迭以及數字化轉型的背景下，高職教育的發展方向和教育模式正經歷著深刻的變革。高職教育面臨的嚴峻挑戰之一是技術快速發展帶來的教育內容更新的壓力。此外，傳統的以教師為中心的教學模式已經難以滿足學生個性化和多樣化的學習需求，教學方法的革新成為迫切需要解決的問題。同時，產教融合的不足也是高職教育面臨的挑戰之一，需要加強校企合作，使教育內容與實際工作需求更加緊密結合。然而，在挑戰中也蘊藏著機遇。數字化技術的發展為高職教育提供了新的教學工具和方法，如在線教育平臺、虛擬實驗室、大數據分析等。這些技術的應用能夠提升教學效率和質量，還能夠實現教育資源的優化配置和個性化教學。例如，通過大數據分析學生的學習行為，教師可以更精準地進行教學設計，滿足學生的個性化學習需求。智慧學習模型的引入正是高職教育領域技術革新的具體表現。要想抓住機遇，高職院校需要不斷創新教學模式和方法，加強與產業界的合作，同時提升教師的專業能力和教學水平，以培養適應數字化時代的高素質技術技能人才。

二、智慧學習模型的構建

（一）模型構建的理論框架

本研究基于系統科學理論，從崗位專業能力、職業基本素質、職業潛能等方面分析高職學習者職業能力的形成過程，強調了培養主體性能力、利用情境提升競爭力、運用智能技術強化教學、任務驅動實踐和精準評價等策略的重要性，提供了高職學習者職業能力培養的有效途徑［7］。基于上述分析，構建了智慧學習模型的理論基礎，并提出促進高職學習者職業能力發展的基本假設。通過調查分析高職院校的學生職業能力培養現狀和途徑，探討在高職教育中實施智慧學習模型的現實依據，并討論其總體結構，包括專業課程學習路網、智慧學習引擎、學習者畫像等，以及模型的運行流程和機制。

1.形成職業技能的過程

高職人才的崗位專業能力是專業知識向專業技能轉化的結果。這一過程中，專業知識逐漸演變為實際能力，通過常規學習與實際應用的相互作用，崗位能力得以增強。專業能力的發展是從專業知識到技能再到專業判斷的深化過程，旨在提高創造性能力。通過知識吸收、實際操作、項目實訓、企業實習、創新活動，專業技能從初步形成逐步發展為豐富且成熟的專業判斷能力。

高職學生崗位專業能力的形成是一個包含知識學習、應用操作、項目實訓、企業實習和創新創客等多方面的復雜過程［8］。學生通過這些環節的循環式學習和體驗，逐步提升自己的專業能力。建議突出創新導向的教學，讓學生在知識的不斷拓展和深化中形成專業技能和判斷能力。在此過程中，專業知識的獲取是基礎，教師應采取知識學習與實際問題相結合的方式進行教學，以實踐和思考促進知識的轉化，進而豐富學生的專業判斷和提升學生的崗位專業能力。

2.提升職業基本素質的過程

在職業教育領域，高職學生的職業基本素質提升被視為一種復雜且逐漸深化的過程，與崗位專業能力形成過程緊密聯系。這一過程涉及多個階段：在知識學習中提升學習能力，通過應用操作增強信息獲取能力，利用項目實訓提高問題解決能力，以及在企業實習中強化人際交往與溝通技能。其不僅包括理論知識的記憶和吸收，而且涵蓋知識的應用和創新。提升職業基本素質的過程對改革人才培養模式、評價體系和組織形式具有重要意義，能夠增強職業教育的適應性和培養學生的職業發展潛能［9］。

3.職業發展潛力的系統性累積

在高職教育中，激發學生的職業發展潛能是實現教育可持續發展的核心。職業發展潛能體現為學生在面對社會需求時需要具備的綜合能力，包括綜合素養、創新創造力以及適應信息時代的高階能力。本研究從知識學習、應用操作、項目實訓、企業實習和創新創客五個維度出發，注重對技術創新、團隊協作、社交適應等能力的培養，逐步增強學生的職業潛能。具體來說，學生在學習過程中應當掌握和應用新知識，結合最新科技發展，用批判性和開放性的思維看待崗位和行業，通過多方面的社會交互和實踐活動提升技術創新能力。此外，在真實職業環境中培養團隊協作和社會適應能力以及在實踐中不斷提升專業技能和社會能力，也是職業基本素質提升過程中的關鍵環節。這一過程中，學生的心理因素和情感態度等內在因素需要得到足夠的關注，以提高學生在不同職業環境中的適應能力和社會能力。通過這樣的培養模式，不僅能夠提升學生的職業基本素質，而且能夠為其未來的職業發展打下了堅實的基礎。

4.職業能力的培養

系統科學理論通過整合完整性、集中性、層級結構、終極性、邏輯同構等關鍵概念，致力于探究廣泛系統或子系統的模式、原則和規律，并追求對它們的結構和功能進行數學化描述。這一理論強調了系統中整體與部分之間、各部分之間以及整體與外部環境之間的有機聯系，體現了系統的整體性、動態性和目的性。在教育領域中，系統論的應用強調將教育系統視為一個整體，其中學校教育尤為核心，而課堂教學則是其重要組成部分［10］。在信息技術的驅動下，教學媒體已成為教學結構中不可或缺的元素。它拓展了教學內容，優化了教學過程，并改變了教學方式。本研究基于系統科學理論，綜合考慮多種系統理論，旨在為促進高職院校學生職業能力的發展進行智慧學習導向下的教學結構變革，探索構建以系統科學為基礎的智慧學習體系。研究聚焦于主體性能力培養、情境構建、智能技術應用、任務驅動實踐以及精準評價，以此作為智慧學習模型構建的學理基礎。

（二）智慧學習模型的關鍵要素

在高職教育中，職業技能與素養的培養顯得尤為重要，需要通過實際情境中的實踐活動來完成。這一過程依賴于專業課程學習路網的動態調整，以適應企業的發展需求，優化學生的職業能力培養。此外，基于學生職業能力畫像的個性化學習路徑提供了提升職業能力的條件［11］。高職院校智慧學習模型的構建，旨在通過將專業課程學習路網與學習者畫像相結合，為學生提供有效的學習支持，以實現職業能力的提升。這一模型依賴于大數據，包括學習路徑規劃、資源庫、學習引擎、網絡學習空間等多個組成部分，通過對學習者數據的分析，實時更新職業能力畫像，從而為學習者提供精準、個性化的學習路徑。智慧學習模型總體結構如圖1所示。

職業院校智慧學習模式，通過其專業的課程學習網絡，為學習者提供優質的教育資源和高效的實踐平臺。智能學習引擎提供一體化的教學管理，在線學習空間則提供由學校和企業合作營造的協作學習環境。此外，學習者檔案根據職業能力評估提供個性化見解。

（三）模型構建的實踐策略

職業院校的專業課程學習網絡，在學生教育過程中采集數據并創建檔案，包括課前準備、課堂活動、課后復習和實踐實習，從而實現對學習成果的實時跟蹤，包括知識獲取、實際應用、基于項目的培訓、企業實習和創新活動的數據收集和分析［12］。根據分析結果，該網絡提供量身定制的學習途徑，以系統地提高學生的職業能力。智慧學習模型的實踐運行流程如圖2所示。

以職業能力為導向的智慧學習模式的運作涉及一個協作過程，學習者、教育者、教育管理者和企業在模式框架內進行互動，通過智慧學習提高學習者的職業技能。本研究建議建立健全的運作機制，以促進學生、教師、管理人員、學校和企業之間的共生和諧關系。這種智慧學習模式的關鍵機制包括協同創新、聯合管理、溝通協調、課程開發和基于信任的激勵。

（四）案例研究與分析

為評估面向職業能力的職業院校智慧學習模型的有效性，本研究對該智慧學習模型的應用進行了驗證。需要對應用驗證進行研究設計，旨在通過教育實驗測試本研究開發的以職業能力為導向的智慧學習模型。在實驗之前，根據具體的研究問題提出了五個研究假設，以評估其實際效用。數據來自廣西、江蘇、湖北的4所不同職業院校的計算機應用技術專業二年級學生，每所職業院校抽取2個班級，其中一個班級作為實驗組，另一個班級作為對照組。實驗組在智慧學習模式下進行教學，而對照組則采用傳統教學方法。利用華為云平臺支撐智慧學習環境，通過數據應用驗證了模型的有效性，分析了學習行為與職業能力提升的關系。根據企業動態需求和學生個性化學習需求，對模型進行調整優化，包括個性化課程學習、基于真實環境的虛擬實驗、定制化評估、學習報告、職業能力畫像等，支持學生個性化學習。經過長達一年的應用實驗，對學生職業能力、基本職業素質和專業發展潛力進行了分析，對實驗組和對照組進行了比較，以驗證研究假設。進一步考察了以職業能力為導向的智慧學習模型如何增強學生的能力，并分析其效果和影響因素，特別是研究了智慧學習系統內的學習行為及其與職業培訓的相關性，從而評估智慧學習模型在提高學生職業能力方面的內在聯系。

為了使課程的教學模塊和實驗部分與職業能力保持一致，基于這些能力制訂教學目標。根據課時和重要性為每個教學模塊分配一個值，從而創建一組評估標準。根據這些標準，最終平均分由兩個班級的常規成績、期末考試成績和整體質量評估確定。智慧學習模式在職業院校的應用表明，三個地區實驗組和對照組核心課程綜合得分存在顯著差異，差異比基礎課程更為明顯，具體如表1所示。

三、職業能力評估策略

（一）職業能力評估的理論基礎

在高等職業教育領域，對職業能力的評估是教學改革和人才培養質量提升的重要基礎。深入研究職業能力評估理論對確保教育與市場需求的對接具有至關重要的作用。從理論上講，職業能力評估的核心目的在于精確描繪個體在專業技能和綜合素養方面的現狀，并對其潛在發展路徑提供指導［13］。心理計量學在職業能力評估理論中扮演著基礎角色。通過精心設計的評估工具和方法，心理計量學確保評估結果的可信度與效度，為后續教學改進和個人發展提供可靠的數據支持。例如，通過項目反應理論（IRT）和經典測試理論（CTT）等模型，可以更加精細地測量學生對特定職業技能的掌握程度。

教育評估理論則從教育過程的角度出發，關注評估活動如何促進學習者的知識內化和技能應用。此理論強調將評估結果反饋到教學設計中，以實現課程目標和教學策略的優化。此外，教育評估還強調形成性評價的重要性，即通過連續的、嵌入式的評估以促進學生的學習能力和自我調節能力的提升。能力成熟度模型則提供了評估職業能力多維度發展的框架。從新手到熟練工，再到專家，每一階段的能力特征和發展需求都有明確的描述。這一模型有助于教育者根據學生當前的能力水平制訂個性化的教學計劃，同時也為學生自我發展提供了明確的目標和路徑。

在實施層面，以職業能力為核心的評估系統通常包含多元化的評估工具和策略。從模擬職業場景的實操考核，到基于案例分析的思維能力測試，再到針對職業素養的全方位多源反饋評價，多種方法的結合有助于全面評估學生的職業能力。隨著教育技術的發展，大數據和人工智能技術的應用為職業能力評估提供了新的可能。利用學習分析工具和數據挖掘技術，可以對大規模的學習數據進行分析，揭示學習行為與職業能力發展之間的深層關系［14］。這有助于提高評估的效率和準確性，也為個性化學習路徑的設計提供了數據支持。

職業能力評估理論為高等職業教育提供了一個多維度、動態發展的評價框架。這一框架將傳統教育評估與現代心理計量學、大數據分析等技術相結合，為學生職業發展和教育改革提供了科學的依據和工具。通過對這些理論和技術的深入研究和實踐應用，可以更好地連接教育輸出與社會需求，實現教育的最終目的。

通過對上述理論的應用，可以構建一個更加完善和動態的職業能力評估體系，這有利于學生職業發展的個性化指導，為教育決策者提供了重要的參考依據。同時，它也為職業教育的持續改進和社會服務能力的提升打下了堅實的基礎。

（二）職業能力評估的實施與應用

在高等職業教育中實施和應用職業能力評估，首先需要建立一個全面的評估框架，這要求從學生的職業技能、知識理解、問題解決能力、創新思維和團隊合作等多個維度進行考量。這個框架應基于行業需求和學術標準，確保評估標準既具有實際相關性，又具有學術嚴謹性。評估工具的設計需包括理論測試、案例分析、實操演練、團隊項目等，以確保對學生職業能力的全面評估。

在數據收集與分析階段，重要的是運用先進的數據分析方法（如統計分析和機器學習技術），以確保數據的準確性和深入解讀。根據評估結果，教育者可以調整教學策略，針對學生的弱項提供個性化的輔導。此外，評估結果還應用于指導學生的職業發展，幫助他們正確看待自己的能力和興趣，并規劃未來的學習和職業路徑。

職業能力評估的成功實施還需要考慮技術、倫理和文化多樣性等因素。技術的使用應支持評估過程的高效性和準確性，而倫理考量可以確保評估過程的公平和透明。考慮文化多樣性則有助于理解和尊重不同學生的背景和觀點，使評估更加全面和公正。

總體而言，職業能力評估的實施與應用是一個多方面、跨學科的過程，需要綜合運用教育學知識、心理學知識、數據科學知識和行業知識。通過科學嚴謹的評估，可以有效提升教育質量，促進學生的全面發展。

（三）職業能力評估的挑戰與未來趨勢

在高等職業教育中，職業能力評估的實施與應用是一個多維度、跨學科的復雜過程。首先，它要求精確地定義和測量職業能力，這包括了對學生的專業技能、知識掌握程度、創新能力、團隊合作和問題解決能力的全面評價。這一過程不僅需要依賴傳統的測試和考核方法，還需要整合現代的教育技術，如模擬實驗、在線評估等。

其次，評估的實施需要注意到文化和個體差異的影響。評估方法和工具的設計必須考慮到學生的不同背景和學習習慣，以確保評估的公平性和有效性。此外，技術的使用，尤其是數據分析和人工智能在評估中的應用，雖然可以提高評估的效率和精確性，但是也帶來了數據隱私和倫理問題。

評估結果的應用同樣重要。它們不僅可以作為改進教學策略的依據，而且可以指導學生的個人發展和職業規劃［15］。因此，評估的實施與應用需要教育者、評估專家和技術人員之間的緊密合作，以確保評估工具的科學性和實用性，并有效地應用評估結果來提升教育質量和學生職業能力。

總體而言，職業能力評估的實施與應用是一個不斷適應和發展的過程。它需要不斷地反思和調整，以適應教育和社會的變化，最終實現提高教育質量和學生職業能力的目標。

四、結論與建議

本研究在經濟轉型和產業變革背景下，深入探討了高職教育中學生職業核心素養培養的現狀及其面臨的挑戰。研究顯示，在高職教育中存在培養學生職業核心素養目標達成度不理想、課程體系不完善以及教學方法偏向技能培養等問題。為此，提出了基于協同理論的解決策略，包括建立外部支持系統和內部培養系統，以促進學生職業素養的全面發展。此外，本研究還探索了高職院校中構建智慧學習模型的方法，旨在實時精準地評估學生職業能力并優化能力培養過程。這種方法有助于學生全面提升職業能力。

展望未來，研究應進一步擴展至不同類型和規模的高職院校，以及不同背景和專業的學生群體，以增強研究的代表性和增加研究的深度。此外，智慧學習模型的構建和應用需要進一步細化和優化，以適應不斷變化的教育需求和技術發展。希望通過不斷探索和實踐，為高職教育提供更為精準和有效的職業核心素養培養方法，使高職人才更好地適應社會和產業的發展需求。

參考文獻

［1］顧建軍.高素質技術技能人才培養的現代意蘊與職業教育調適［J］.國家教育行政學院學報，2021（5）：20-25+32.

［2］田琳雙，唐智彬.論職業核心素養取向的職業教育教學項目開發［J］.當代職業教育，2021（2）：98-104.

［3］王敏.專業教學標準視域下高職學生職業核心素養模型構建及培育路徑：基于對347個高等職業學校專業教學標準樣本的分析［J］.職業技術教育，2021，42（11）：52-68.

［4］詹青龍，楊夢佳，郭桂英.CIT：一種智慧學習環境的設計范式［J］.中國電化教育，2016（6）：49-57.

［5］黃正夫.基于協同創新的全日制教育碩士培養模式研究［D］.重慶：西南大學，2014.

［6］于方，劉延申，郝明睿，等.基于多源履職數據的大學院系畫像構建與應用［J］.現代教育技術，2021，31（6）：119-126.

［7］蔣昌猛，馮筠，孫霞，等.基于知識點層次圖的個性化習題推薦算法［J］.計算機工程與應用，2018，54（10）：229-235.

［8］劉三女牙，郭美伶，胡天慧，等.不同關系定義下在線交互網絡特點及其與學習績效關系：以SPOC論壇為例［J］.開放教育研究，2020，26（3）：80-90.

［9］Papamitsiou Z，Pappas I O，Sharma K，et al.Utilizing multimodal data through fsQCA to explain engagement in adaptive learning［J］.IEEE transactions on learning technologies，2020，13（4）：689-703.

［10］Shen Z，Cui P，Liu J，et al.Stable Learning via Differentiated Variable Decorrelation［C］.The 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD）.ACM，2020：2185-2193.

［11］Wan S S，Niu Z D.A hybrid e-learning recommendation approach based on learners influence propagation［J］.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，2020，32（5）：827-840.

［12］唐燁偉，李施，彭蕓.教師信息技術應用能力測評：基于教學數據流的課堂事理圖譜［J］.開放教育研究，2021，27（3）：85-95.

［13］唐燁偉，趙一婷，陸淑婉，等.基于教學行為的教師信息技術應用能力測評事理圖譜研究：以2017—2019年中小學展示與培訓活動優質課為例［J］.遠程教育雜志，2020，38（5）：90-100.

［14］Esteban A，Zafra A，Romero C. Helping university students to choose elective courses by using a hybrid multicriteria recommendation system with genetic optimization［J］.Knowledge-Based Systems，2020，194（12）.

［15］李葆萍，江紹祥，江豐光，等.智慧學習環境的研究現狀和趨勢：近十年國際期刊論文的內容分析［J］.開放教育研究，2014（5）：111-119.

注：本文系2023年度廣西職業教育教學改革研究項目“產教融合視域下高職學生職業核心素養培養策略研究”（項目編號：GXGZJG2023B032，主持人：陳茜）、2023年度廣西工商職業技術學院院級項目“產教融合視域下高職學生職業核心素養培養策略研究”（項目編號：XY2023ZD03，主持人：陳茜）的研究成果。

（責編 雷 靖）