尋繹與重塑：人工智能時代技術技能人才發展之鏡

摘 要 優化技術技能人才培養模式是人工智能時代工作世界變化與教育世界改革的共同訴求，也是發展新質生產力的關鍵要素。技術知識作為職業教育知識論的基礎，從根本上回答了職業教育需要培養什么樣的人這個核心問題。人工智能時代生產方式的重構與生產技術的革新，使技術知識呈現出生產精細化、結構綜合化、邊界模糊化等變革特征。技術知識的變革需要創新型、復合型、發展型的技術技能人才。針對技術知識變革與技術技能人才訴求，應完善職業教育培養體系，由“裂隙化”轉向“系統化”；深化產教融合育人機制，由“孤立化”轉向“協同化”；革新職業教育課程教學體系，由“過密化”轉向“科學化”。

關鍵詞 技術技能人才；技術知識；人工智能時代；新質生產力；職業教育

中圖分類號 G719.2 文獻標識碼 A 文章編號 1008-3219（2024）22-0025-08

黨的二十屆三中全會提出：“統籌推進教育科技人才體制機制一體改革，健全新型舉國體制，提升國家創新體系整體效能?！盵1]在國家創新體系的諸多要素中，高素質勞動者是發展新質生產力的第一要素。技術技能人才作為高素質勞動者的重要組成部分，是發展新質生產力堅實的人才基座。當前，以人工智能為核心的現代技術與產業深度融合，不斷催生出新產業、新模式、新動能，成為加速新質生產力發展的關鍵變量。人工智能時代生產方式的重構與生產技術的革新在發展速度、作用范圍、影響程度等方面都遠超過去[2]，這對技術技能人才提出了技能高端化、知識復合化、能力綜合化的要求。反觀當下，我國技術技能人才培養難以適應產業結構轉型與經濟發展需求，勞動力市場技術技能人才供需矛盾突出[3]。職業教育作為國民教育體系的重要構成，肩負著為新質生產力前瞻性培養技術技能人才的重任[4]。站在技術知識的角度，回答如何優化人才知識結構、增加知識儲備，是培養高素質技術技能人才的關鍵，也從根本上回答了“培養什么樣的人”“如何培養人”的問題。

一、人工智能時代技術變革對技術知識的鏡像映射

技術知識不是對客觀事物單純地反映、說明、解釋，而是對實踐觀念的展開和具體化，是關于改造事物的知識。萊頓認為技術知識是“關于如何做或制造東西的知識”[5]，這揭示了技術知識本身來源于實踐、與物質性生產活動相聯系的本質。物質性生產活動所要解決的任務與人類已有能力之間的矛盾，是技術知識產生和發展的直接動力[6]。

（一）技術變革與技術知識發展

隨著社會的進步與時代的發展，人們生活需求的提高對生產實踐提出了新的訴求，要滿足這些訴求就需要實現技術變革，這就推動了技術知識的發展。職業教育與技術發展緊密相關，技術知識伴隨社會生產實踐進步不斷形成發展且動態更新。在工業革命以前的手工勞動時代，勞動者之間并不存在分工，技術知識形成的階段和環節是渾然一體、不做劃分的。18世紀后期的工業革命將原本完整、復雜的勞動過程分解為一系列簡單的操作流程，勞動分工進一步細化和標準化，形成了以機械化為核心的技術知識體系。19世紀中葉的第二次工業革命，電的發現與利用大大提升了機械化生產水平，以電氣為核心的技術知識被納入到技術知識體系中。人工智能時代的職業結構、工作內容、工作性質等發生了諸多變化，智能化已經成為產業結構升級、工作內容革新的發展方向。技術知識的生產模式、結構、類型等隨著智能化技術的發展不斷復雜化，技術知識體系進一步擴充。人工智能時代，如何培養有智慧、有技術、能發明、會創新的高素質技術技能人才，是新時代賦予職業教育的根本任務與重要使命。技術知識是職業教育最堅實的知識論基礎[7]。不同層級的職業教育可以通過技術知識含量的多少和掌握的難易程度進行劃分；職業教育課程建設也需根據技術知識需求、層級和載體來區分；此外，技術知識還規定著教學內容的設置和教學方法的選擇[8]。技術的迭代升級使技術知識更趨于復雜化，其變革特征主要表現在三個方面：技術知識生產精細化、技術知識結構綜合化、技術知識邊界模糊化。

（二）人工智能時代技術知識生產精細化

技術知識在技術的遞歸和迭代中不斷演進。美國技術哲學家卡爾·米切姆（Carl Mitcham）將技術分為四個層次：作為對象的技術、作為知識的技術、作為活動的技術和作為意志的技術[9]。作為對象的技術，即人對物件的操作技術，其所對應的技術知識主要是經驗層面的技術知識；作為知識的技術包括技能、法則、規則和理論等，掌握此類技術需要主體學習系統的相關專業技術知識，形成對技術操作的規律性認識；作為活動的技術相當于技術的設計實施、生產過程，需要主體結合生產條件和生產環境進行系統把控；作為意志的技術反映了人在技術活動中的價值取向，主要表現在人在技術活動中的知識生產力和創造力上。人工智能時代智能化技術的升級與應用，改變了傳統大規模標準化的生產模式，個性化定制成為當前主要趨勢，作為意志的技術在智能化生產系統中顯得尤為重要[10]。個性化生產強調創新性、多元化的設計理念與方案，工藝流程和產品生產在個性化定制中不斷優化與細化，與技術相伴相生的技術知識生產也趨于精細化。

不同層次技術的知識生產模式也有所不同。知識生產模式即知識生產的方式，包括知識生產的主體、目的、組織等要素。吉本斯（Gibbons，M.）將知識生產劃分為兩種模式，他把在單一學科中進行知識生產的模式稱為模式Ⅰ，也就是傳統的知識生產模式；而區別于模式Ⅰ的模式Ⅱ，則是基于知識生產情境的變化、超越學科界限的新知識生產模式。作為對象的技術依賴于生產崗位的反復訓練，其知識生產情境單一，類似于知識生產模式Ⅰ。而知識生產模式Ⅱ的跨學科性和多樣性特征，則與作為知識的技術和作為活動的技術的形成過程十分契合。在知識生產模式Ⅰ和Ⅱ的演進邏輯基礎上發展出的知識生產模式Ⅲ，是以“多層次、多形態、多節點、多邊系統的知識生產群，形成知識生產、知識擴散和知識使用的復合系統”[11]。知識生產模式Ⅲ是人工智能時代知識生產的特征，其所強調的創新對技術來說尤為重要。人工智能時代技術水平的不斷提升，使得工作內容越來越復雜，技術知識的生產已經不再局限于學科內部，而是發生在不同學科的交互過程中，技術知識交叉度的不斷加強使得技術知識生產精細化愈發凸顯。

（三）人工智能時代技術知識結構綜合化

美國社會學家丹尼爾·貝爾（Daniel Bell）以生產方式和技術為中軸，把人類社會分為三個階段：前工業社會、工業社會和后工業社會[12]。由于一線從業人員的知識結構與生產方式和技術變革密切相關，因此，在不同階段的社會形態中，一線從業人員的知識結構也呈現出階段性特征。在前工業社會時期，以手工業為主的生產方式使得技術的交流、習得、傳播都需要在實踐過程中完成，由此形成了以個人經驗為主的經驗性技術知識結構；在工業社會時期，科學知識介入技術活動，生產方式由手工業生產向機械生產轉變，使得技術知識結構呈現出理論性與經驗性并存的二維技術知識結構；在后工業社會時期，智能化生產帶來了工作過程去分工化、人才結構去分層化、技能操作高端化、工作方式研究化、服務生產一體化以及技術創新的個體化等特征[13]，強調技術綜合分析與運用的能力，即突出了方法性技術知識存在的必要性，形成了包含經驗性、理論性、方法性技術知識的多維度知識結構。

智能化生產是一種高度集成式生產，智能技術簡化了操作技能、整合了工作過程，使職業層級趨于扁平化。與傳統的企業組織結構相比，智能化生產系統中的生產活動交給了智能化生產線以及工業機器人，一線從業人員與管理者的崗位職責和職業能力的邊界變得越來越模糊，各層間的人才相互融合。反映了人工智能時代的技術知識結構，要求其不僅包括程序性和規則性方面的知識，還包括概念性和規律性方面的知識。此外，新一輪科技革命和產業變革的加速演進，使知識生產與科學發現都離不開不同領域的交叉融合，社會生產實踐中的技術問題呈現出高度綜合化的特征。相應地，解決此類技術問題需要更為精湛的技藝、復雜高深的理論知識和創新理念的加持，由此人才所具備的技術知識結構更加趨于綜合化。

（四）人工智能時代技術知識邊界模糊化

科學知識通常以“是什么”“為什么”的形式出現，具有解釋性和客觀性。技術知識則以“做什么”“怎么做”的形式出現，具有目的性和創造性?？茖W知識是揭示自然界及其運作方式的知識，技術知識則是人類通過實踐活動對過去的經驗進行總結后提煉出的用于指導人類行動的知識，技術知識在實踐中不斷被證實和完善。雖然技術知識與科學知識是彼此獨立的知識體系，但在實際應用中科學知識與技術知識密不可分?？茖W知識為技術知識的發展提供引導和解釋，技術的動態革新也為科學的發展提供現實基礎。由此可見，在實際應用中難以割裂技術知識和科學知識之間的聯系。19世紀后期，工業化程度的不斷提高，科學在技術領域的作用越來越顯著，技術與科學的邊界越來越模糊化。隨著現代科學與技術的迅猛發展，技術發展甚至還經常領先于科學發現，兩者之間既有所區別又不斷交叉融合，知識生產過程已經不再那么“涇渭分明”[14]。

美國技術哲學家文森蒂（Vincenti）針對航天工程設計師所需要具備的技術知識進行了分類，分別是基本設計概念、標準和規格、理論工具、定量數據、實踐考慮及設計工具六種技術知識類型[15]。溫迪·?？思{（Wendy Faulkner）基于對技術創新的研究，在文森蒂的基礎上將技術知識分為與自然世界有關的知識、與設計實踐有關的知識、與研發試驗有關的知識、與最終產品有關的知識、與探尋新知識有關的知識[16]。這種觀點雖然考慮到了技術的發展，卻把技術知識的分類局限于某個可能學科上，這樣的分類并不完全適用于人工智能時代的技術知識。人工智能時代，技術知識 專業化程度不斷加深，不可避免地出現不同學科之間交叉、滲透與協作的情況。生產技術的高端化使得處理問題的工作情境越發復雜，一線從業人員在工作過程中要同時使用理論性、經驗性、方法性等各種類型的技術知識，難以將某項技術劃定在特定維度下，技術知識邊界模糊化趨勢明顯。

二、人工智能時代技術技能人才的需求拓新

正如技術變革對技術知識的鏡像映射，技術知識作為職業教育的知識論基礎，其在人工智能時代的變革，也直接催生出對職業教育所培養的技術技能人才的新需求。

（一）技術知識生產精細化需要創新型人才

創新型技術技能人才指的是擁有個性化理念和創新意識，能夠創造性運用技術知識解決復雜技術問題的人才。人工智能時代大規模個性化定制生產使得技術知識生產精細化趨勢明顯，在創新驅動的生產環境中，需要大量創新型技術技能人才作為人力支撐。知識基礎觀認為，技術本質上屬于知識的集成與應用，技術創新的背后是知識的生產、應用與創新[17]。由此可見，技術技能人才實現技術創新的前提是能夠在工作實踐中進行知識創新。這就要求職業教育所培養的技術技能人才不但要具備扎實的技術知識來對產品進行個性化設計與改進，還應當發揮主觀能動性和創造力，通過實踐活動提升自身的創新意識，面對實際問題能夠提出創新性的解決方案，只有這樣才能不被智能化的創新型工作環境所淘汰。此外，創新型技術技能人才還應具有協作創新的意識。這里的協作不僅是人與人之間的協作，還包括人與機器的協作。吉本斯（Gibbons）基于知識情境的變化劃分出了兩種知識生產模式，這兩種知識生產模式的生產主體都是人，而知識生產模式Ⅲ則在生產主體上突破了人的范疇，強調人與機器的協同創新。因此，創新型技術技能人才需要具備人機協作能力，才能突破個體局限，將機器智能與人類智慧相結合，在綜合復雜的工作情境中創造性地應用技術知識解決問題。

（二）技術知識結構綜合化需要復合型人才

伴隨著新一輪科技革命與產業變革，技術生產活動更加強調整合性，技術知識結構綜合化的特征越發明顯。為適應新技術知識圖景變化提出的新要求，職業教育的人才培養定位要從精通某一領域專門知識、技能的單一技術型人才轉向一專多能的復合型技術技能人才。復合型技術技能人才既要精通本專業崗位所需的技術知識，還要熟悉相關專業的知識與技術，具備跨界整合、融合運用知識和技術的能力。傳統的“泰勒制”生產系統下所需要的一線從業人員是適應標準化生產、從事不同“工種”的流水線工人。對于此類從業人員而言，具備簡單崗位操作的經驗性技術知識和零碎的理論性技術知識就能夠完成這類低端、重復性的勞動。與傳統技術條件下的生產相比，智能化生產系統使一線從業人員的工作模式在橫向上呈現工作過程去分工化、縱向上呈現人才結構去分層化趨勢[18]，這要求一線從業人員的工作內容走向綜合化。勞動力市場對于一線從業人員的要求，由掌握簡單的操作技能和零碎的知識轉向強調統籌協調、操作管理、小組合作等綜合能力。一線從業人員必須對工作過程有整體的認識，其知識結構不再是系統的科學知識或單一的崗位技能知識，而是“與實際工作過程有著緊密聯系的帶有‘經驗’和‘主觀’性質”的知識[19]。技術知識結構綜合化要求技術技能人才形成綜合的職業能力，在熟練掌握經驗性技術知識和理論性技術知識的基礎上更多地掌握方法性技術知識，形成對工作流程的整體性、系統化認識。

（三）技術知識邊界模糊化需要發展型人才

發展型技術技能人才強調靈活遷移應用技術知識與終身學習的能力。在科學和技術高度交叉融合的人工智能時代，各職業群之間的工作領域存在大量交叉重疊的情況，工作種類、數量、任務與過程也發生深刻變化，使得科學知識與技術知識不斷交叉融合，不同類型技術知識的交叉程度不斷增加，由此呈現出技術知識邊界模糊化的特征。未來職業教育培養的技術技能人才面對的是高科技、高智商、高裝備的智能工廠，技術知識邊界模糊化對技術技能人才的專業知識儲備提出了更高要求。由于割裂且不成體系的技術知識難以發生交叉和遷移，因此，技術技能人才必須形成扎實系統的技術知識體系，能夠把新興領域的科學知識與技術知識交叉滲透，實現從前沿認知到知識和能力優化組合的轉變，靈活遷移應用技術知識來解決生產實踐中的技術問題。此外，發展型技術技能人才需要具備終身學習理念和可持續發展能力。

三、人工智能時代技術技能人才培養的現實挑戰

人工智能時代的技術知識變革催生出對技術技能人才的新訴求，這對職業教育人才培養提出了新挑戰，如圖1所示。裂隙化的培養體系、孤立化的培養過程、過密化的課程知識難以回應技術技能人才發展需求，制約著人工智能時代職業教育的高質量發展。

（一）破碎的鏡子：職業教育培養體系裂隙化

人工智能時代個性化定制的生產模式促使技術知識生產精細化，作為意志的技術在生產活動中的地位日益提高，對技術技能人才的要求從機械勞動向創新創造轉變。創新型技術技能人才的培養首先要求技術技能人才具備精深的技術知識。反饋于職業教育培養體系，職業教育需要順應人工智能時代技術技能人才的知識和能力需求，整體高移人才培養層次并實現各層次之間有效銜接貫通。然而，當前職業教育人才培養體系發展尚存在裂隙化的現象，遲滯于技術知識變革對技術技能人才提出的新需求。

首先，不同層級職業教育之間銜接缺乏連貫性。系統的技術知識是發展創新力和自我生產能力的基礎，系統的技術知識形成依賴于職業教育貫通和有效銜接的培養體系。有研究表明，當前中本貫通模式下的職業院校存在課程設置不連貫、考評側重點不明顯、學生綜合素質發展不平衡等問題[20]。雖然一些省份已逐步推行職業教育高本銜接項目，但這種銜接更多的是為了解決職業本科院校的生源問題，僅僅對現有課程框架和課程體系進行機械組合，并未深入研究該框架在專業性技術技能人才培育中的應然效用[21]。不同層級院校之間的課程體系與教學內容缺乏內在銜接，致使培養目標脫節、課程內容重復、教學評價缺乏層次性與合理性。

其次，各層級職業教育培養定位模糊。長期以來，中等職業學校一直處于“就業導向”與“升學導向”價值選擇的混沌期[22]。但無論是“升學導向”還是“就業導向”，受學生個人發展能力所限，在后續的職業生涯發展中仍難以形成比較優勢。我國職業本科教育體系建設尚處于起步階段，其與高職?？?、應用型本科教育的主要區別仍不明確。在有關職業教育本科的政策文本中，雖明確將本科職業教育人才培養定位為“高層次技術技能人才”，但“高層次”的具體內涵卻并不明確，難以滿足新職業、新崗位出現以及傳統職業崗位升級要求人才培養規格升級的需求。

（二）主體的隔閡：職業教育培養過程孤立化

復合型技術技能人才要具備全面的技術知識并且能夠在生產實踐中有效應用。倘若僅僅具備了專業知識卻不能在具體情境中加以運用，那么技術知識就會淪為普通的理論知識，無法為設計和決策的工作活動服務[23]。人工智能時代的生產系統、工作情境高度綜合化，職業院校難以配備完善的硬件條件設施，傳統孤立化的人才培養過程無法使技術技能人才精準對接智能化生產系統中的真實問題，難以綜合運用技術知識。

其一，校企合作落地不足。職業院校能夠教給學生普通的技術知識，這種技術知識對處于粗放型階段的企業運行是可行的，但對擁有智能化生產系統的企業來說則顯得十分無力。因此，僅依靠職業院校不足以培養人工智能時代所需要的技術技能人才，培養過程必須有相關企業的深度參與。然而，許多企業擔心擾亂正常生產秩序，在校企合作中只讓學生參觀生產現場，還有企業過于追求短期利益，以場地緊張、財力有限、工作與培訓時間沖突等為由不愿深入開展校企合作，使得培訓的場所、時間、資金等都不能得到有力保障[24]。部分職業院校對如何真正發揮企業在人才培養中的作用探索也不是很深入，其對校企合作的期待僅僅局限于從企業獲得資金、設備的支持[25]。

其二，教學過程與真實工作銜接度較低。當前，仍有許多職業院校存在教學過程簡單化的現象，課堂教學以理論學習為主，實踐教學則以短期職業體驗為主[26]。技術知識掌握是一個長期、復雜的實踐過程，內容綜合化的技術知識習得必須在掌握學校提供的技術知識基礎上再在真實情境和工作崗位上加以運用，通過實踐不斷積累經驗，直到完全理解并內化所學的技術知識。職業教育的培養過程與真實工作銜接度低，學生“體驗式”“參觀式”技術知識習得的方式使其形成系統性的工作過程知識受到阻礙。

（三）交錯的影像：職業教育課程知識過密化

在職業教育語境中，課程知識過密化是指在教育教學過程中單純地增加技術知識數量的供給，而忽視了學生認知閾值和技術知識增加的邊際效應，缺乏對課程知識的審慎選擇和組織[27]。從內部與外部的角度看，職業院校課程知識過密化僅僅是事物內部不斷自我重復的進化，缺乏與外部環境實際的相互協調。從過程與結果的角度看，則是局限于知識量的絕對增加而忽視了質的提升。職業院校課程知識過密化所帶來的后果是“沒有發展的增長”[28]，偏離了人工智能時代技術技能人才全面發展的教育理念，難以滿足技術技能人才實現可持續發展的訴求。

一是課程內容繁多和課程設置泛化。人工智能時代的知識數量呈現指數式增長，職業教育課程知識容量也隨之不斷擴充，許多課程設計者將技術知識的全過程納入職業教育課程體系。課程對技術知識發展亦步亦趨，導致職業院校課程內容的重復、疊加與分隔，使課程知識處于混亂狀態。當前，職業學校為了應對升學等壓力，使課程內容充斥著過多理論化知識，進一步導致課程知識過密化。此外，中職公共基礎課程未能與專業課程有效融合，造成了科學知識和技術知識的泛化以及技術技能人才培養的同質化。部分高職院校為了實現全人發展的理念開設了許多通識課，但這些通識課程內容缺乏與專業的融合，反而給學生帶來沉重的課業負擔。

二是教學過程的自我復雜化。技術的不斷發展使教學資源越來越豐富，在職業教育教學中合理運用智能化技術能夠拉近學生與工作世界之間的距離，幫助學生進行知識建構。然而，目前職業教育教師在資源利用方面存在一些不良傾向，主要表現為過度依賴教學資源[29]。對教學資源的依賴將會影響職業教育教師對教學內容的理解和對教學方法的選擇，使教學過程形式大于內容。實證研究表明，許多教師為了追求課堂氛圍而引入各種令人眼花繚亂的智能化技術，將工作過程情境化、抽象概念具象化，導致知識呈現方式的媒介數量大大增加，降低了教學的適切性[30]。教學過程的自我復雜化極大影響了技術知識的傳授，弱化了學生的自主學習和深層思考能力。

四、人工智能時代職業教育人才培養的路徑優化

職業教育作為培養技術技能人才的主陣地，應積極響應人工智能時代技術知識變革對技術技能人才提出的新訴求，著力完善職業教育體系、深化產教融合育人機制、革新課程教學體系，合理規劃人才培養變革路徑，提升職業教育適應性。

（一）鏡圓璧合：完善職業教育培養體系，由“裂隙化”轉向“系統化”

人工智能時代的到來，新崗位、新技術的出現使技術知識的形成過程更加復雜。掌握技術知識本身就是一個長期、復雜的實踐過程，并非通過延長普通教育年限就可以獲得，而是要讓學習者緊扣工作實際，樹立終身學習理念。因此，需要完善現代職業教育體系，實現職業教育體系的系統化與貫通化。

首先，實現不同層次職業教育的有效銜接。中、高、本職業教育的有效銜接是建立現代職業教育體系的關鍵。職業教育作為一種獨立的教育體系，技術知識是其教學內容的核心。隨著職業教育層次的提升，人才培養目標的定位、教學內容的有效銜接、教學模式的選擇都應該依據相關專業技術知識的層次展開[31]。為此，可以在省級層面建立中高銜接、中本銜接等專業教研組，在整體上規范培養目標、培養方式、課程建設等，既能給予學校一定的課程自主權，突出不同學校的專業特色，又能使技術技能人才的培養得到連貫性的發展。值得強調的是，面對人工智能時代產業和職業的快速變化，技術知識可能會在較短時間內貶值[32]。對此，不能單純依靠職業學校的學歷提升，而應實現職業學校教育與職業培訓統籌協調發展，形成“職業學校教育+職業繼續教育”相互銜接的技能培養體系[33]。

其次，突出各級職業教育的教育功能。中等職業學校要為培養技能型人才打好基礎，高等職業學校則更注重培養高端技術人才[34]。中等職業學校應秉持服務學生生涯發展的價值取向，在課程內容上，要開發具有基礎意義的技術學科知識和操作技能，在教學方法上，要突出技術思維能力的培養。職業本科教育應培養具有較強的復雜操作技能和精專技術知識，能適應復雜的工藝要求和高級技術應用的工作崗位，并具有可持續發展潛力的高層次技術技能人才。相對而言，?？平逃赜诩寄埽饕槍δ骋痪唧w的崗位。由于兩者都以“高層次技術技能人才”作為培養目標，因此無論是職業本科教育還是?？平逃?，在教育教學過程中須從預設性思維向生成性思維轉變，要結合真實崗位需求，給學生留有一定的想象和創造空間。

（二）以產為鏡：深化產教融合育人機制，由“孤立化”轉向“協同化”

從技術知識的視角來看，技術知識結構的綜合化意味著其覆蓋的領域、學科、專業愈加廣泛，技術技能人才需要具備豐富的實踐經驗和相對全面的學科背景才能提高與人工智能時代工作世界的匹配度。技術知識的習得必須對接真實的工作情境，才能使個體獲得真實復雜的工作體系中所需的完備知識。通過深化產教融合協同育人機制，可以為復合型技術技能人才培養提供堅實的保障基礎。

首先，明確政府、企業、職業學校等多方利益主體的權利與責任。對政府而言，要建立健全校企合作的法律法規，協調好產業界和教育界之間的利益關系，規范雙方行為。政府既要激發企業參與職業院校人才培養的意愿，也要對職業學校在參與企業合作中的行為進行約束，例如學校是否以校企合作為名向企業輸送廉價勞動力，是否對企業的人才培養過程進行指導、管理和監督，是否有對學生在企業學習期間的行為進行管理等[35]。對企業而言，作為新技術和新知識生產的主要陣地，需加強與學校的聯動，積極推動產學研合作平臺的建立。企業要從長遠角度考慮，為自己培養具有可持續發展能力的技術技能人才。對職業學校而言，關注新興產業、未來產業不斷更新的技能需求至關重要，需以此為指向確定技術技能人才所需的關鍵技能。在教學策略上，貫通學校場景與工作場景，將課堂教學與真實任務結合起來，科學有效地組織理論知識和實踐知識，構建完整的技術知識體系。

其次，在產教融合的深度、廣度和效度上著力。為了增強企業的實質性參與，校企合作應該定位在人才培養模式上，而不是辦學模式上。一方面，學校與企業應共同制訂人才培養方案，職業院校需充分考慮企業智能化生產系統對人才的實際需求和規格標準，靈活調整培養目標以適應工作崗位要求。在培養內容和細節方面，學校和企業應進一步完善和深化合作，學校職業教育的任務在于為學生提供全面的技術知識，企業則負責在真實工作情境中深化這些技術知識，讓學生在積累系統化專業知識的基礎之上發展綜合運用技術知識的能力。另一方面，應引入企業導師，加強學校教師與企業導師的跨界協同合作。企業導師可以帶領學生深入企業實踐，指導學生掌握職業技能和經驗，學生可以在跟隨企業導師參與一線工作的過程中學習方法性技術知識，從而促進理論知識與實踐經驗之間的轉化。

（三）鏡像重塑：革新職業教育課程教學體系，由“過密化”轉向“科學化”

技術知識邊界模糊化的特征使職業教育課程知識呈現重疊、交叉的現象，不同專業課程的知識之間也形成了技術邏輯上的關聯。為了避免課程知識過密化，必須重構課程教學體系，加強課程教學體系的內在結構分析，注重科學化的教學治理。在課程設置上，既要明確課程體系中必要的資源種類和形態，也要厘清跨學科知識交叉的特征，根據技術知識變革適時調整課程內容。在教學過程中，要合理運用智能化技術，在保證教學內容質量的基礎上體現出新知識、新技術、新工藝、新方法的融入，建立科學合理的課程教學體系。

首先，職業教育必須把握核心價值取向，辯證地面對課程內容取舍、課程種類選擇等問題。一方面，貫徹選擇性理念架構課程內容。為了避免海量技術知識無規則地進入課程，要將工作系統作為課程構建的關鍵，對專業課的單元、課時、任務點進行解構與重構，保證課程體系的結構組織對應工作結構所需的綜合職業能力。另一方面，要對標企業認證構建課程體系，以滿足人工智能時代知識變革對于人才質量和規格的要求。例如，深圳職業技術大學對標華為認證，將通信技術等專業的課程體系進行解構與重構，替換了多門電路類課程，新增了華為認證課程，使學時從1642降至1474，實現了專業基礎課和專業課學時數的大幅“瘦身”[36]。這樣既減輕了學生的學業負擔，又提高了課程內容與產業需求的匹配度。

其次，教學過程要增強適切性。新質生產力面向新興產業和未來產業，其支撐技術具有數字化和智能化的特點。為適應這一趨勢，職業教育一線教師應深化對教育教學的研究，需站在產業發展的前沿，將知識動態生產注入教學過程，實現知識生產與教學供給的動態互補。教師必須探尋與技術知識傳遞建構規律相適應的教學模式和教學環境，并將生產、服務與管理一線的新知識、新技術轉化為教學內容，提高技術技能人才與人工智能時代產業發展的適配性。教師還應主動在教學過程中引入真實復雜的問題情境，幫助學生建立理論與實踐的聯系，培養學生應變和解決復雜實際問題的能力。此外，教師應該合理使用教學資源，深入挖掘線上豐富的教學資源，解決職業院校知識枯燥、實訓條件不足等問題，幫助學生在深度學習中學會主動建構知識，提升學習能力。

參 考 文 獻

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Seeking and Reshaping： A Mirror of the Development of Technical and Skilled Talents in the Era of Artificial Intelligence

Yuan Dayong， Zhang Pu

Abstract" Optimizing the training mode of technical skills is the common demand of the change of the working world and the reform of the education world in the era of artificial intelligence， and it is also the key factor of developing new quality productivity. As the basis of knowledge theory of vocational education， technical knowledge fundamentally answers the core question of what kind of talents vocational education needs to cultivate. The reconstruction of production mode and the innovation of production technology in the era of artificial intelligence make technical knowledge show the characteristics of refinement of production， integration of structure and blurring of boundary. The change of technical knowledge needs innovative， compound and development-type technical skills talents. In view of the change of technical knowledge and the demand of technical talents， the vocational education and training system should be improved， from “fissure” to “systematic”; deepen the mechanism of integrating production and education to educate people， from “independent” to “collaborative”; reform the vocational curriculum teaching system， from “too dense” to “scientific”.

Key words" technical and skilled talents; technical knowledge; the era of artificial intelligence; new quality productivity

Author" Yuan Dayong， professor of School of International Education of Beijing Foreign Studies University（Beijing 100089）

Corresponding author" Zhang Pu， postgraduate of School of International Education of Beijing Foreign Studies University（Beijing 100089）

作者簡介

苑大勇（1981- ），男，北京外國語大學國際教育學院教授，博士，研究方向：職業教育，終身教育（北京，100089）

通訊作者

張璞（2000- ），女，北京外國語大學國際教育學院碩士研究生，研究方向：職業教育，課程與教學論（北京，100089）

基金項目

中央高校基本科研業務費專項資金資助項目“新質生產力發展視域下職業教育人才培養模式研究”（2024JX028），主持人：張璞；北京市社會科學基金一般項目“社會生態系統中北京—倫敦職業教育協同發展比較研究”（19JYB009），主持人：苑大勇