人工智能時代產教融合人才培養模式革新研究

摘" 要： 人工智能技術的迅猛發展深刻影響了職業教育的人才培養模式，尤其在產教融合領域展現了重要價值。分析了人工智能賦能職業教育的邏輯機理，提出了基于課程體系動態適配、教學模式智能升級、評價機制精準創新以及教育鏈與產業鏈多維協同的系統框架。人工智能通過數據賦能和場景重塑，推動了教學內容的優化與實踐路徑的創新；通過構建聯合評價平臺，實現了校企協同的多主體評價機制；通過智能生態的構建，全面提升了職業教育的適應性和創新性。

關鍵詞： 人工智能； 產教融合； 人才培養； 邏輯機理； 實踐路徑

中圖分類號： G715" " " " " 文獻標志碼： Ａ" " " " " 文章編號： １６７１－２１５３（２０25）０2-0057-08

人工智能技術的迅猛發展深刻影響了職業教育的人才培養模式，尤其在產教融合領域展現了重要價值。國際上，美國、德國等發達國家已將人工智能教育創新作為國家戰略，推動教育與產業的深度融合。在《中國教育現代化2035》等政策文件的指引下，智能技術賦能產教融合已成為我國職業教育改革的重要方向。然而，目前產教融合實踐中仍面臨著評價機制不健全、校企協同不深入、人才培養與產業需求脫節等突出問題。

作為培養高素質技術技能型人才的重要載體，職業教育與人工智能的深度融合正成為研究熱點。人工智能技術通過重塑教學場景、優化資源配置、創新評價機制等方式，為產教融合提供了新的發展動能。人工智能驅動的產教融合已成為提升職業教育質量和效率的關鍵路徑。

本研究聚焦人工智能時代產教融合人才培養模式的革新，深入探討人工智能賦能產教融合的邏輯機理與實踐路徑。其理論意義和實踐價值在于：理論層面，有助于豐富產教融合的理論內涵，為人工智能驅動的職業教育發展提供新的認識視角；實踐層面，可為職業院校推進智能化改革、創新人才培養模式提供參考。

一、文獻綜述

人工智能技術的教育化應用經歷了從單點突破到系統融合的過程。早期研究主要聚焦于人工智能在教學支持中的應用，例如智能評估和個性化學習推薦[1]。隨著技術的不斷迭代，學者們開始關注人工智能對教育模式和育人體系的深度嵌入。研究表明，人工智能能夠顯著優化教育資源配置，推動職業教育向智慧化方向發展[2]。基于人工智能的智慧教育平臺在多個國家和地區的應用表明，其能夠為學習者提供個性化學習路徑和智能化教育服務，顯著提升教育資源的配置效率[3-5]。

在職業教育形態變革方面，人工智能技術為教學模式創新與資源優化提供了新機遇。有研究指出，人工智能通過精準化的學習資源推薦和個性化的教學支持，推動了教學模式的革新[6]。生成式人工智能在課程內容智能化設計、教學過程動態調控以及評價體系優化方面展現了顯著潛力。例如，吳秋晨等[7]強調，生成式人工智能推動了高職院校人才培養評價體系的多元化。在實踐層面，虛擬現實技術與人工智能的結合為職業教育提供了更為豐富的實訓場景，大幅提升了技能訓練的效率與效果[8]。這些研究表明，人工智能技術不僅改變了教學內容和形式，也提升了職業教育適應社會需求的能力。

在產教融合的智能化升級方面，人工智能被視為提升校企合作效率和教育資源利用率的重要驅動因素。研究表明，人工智能技術能夠通過構建產教融合共同體，促進教育鏈、產業鏈與技術鏈的深度協同[9-10]。數字化時代職業教育課程設計需要注重社會責任、全人發展與技術技能培養的結合[11]。生成式人工智能通過推動技能學習場景的虛擬化，為職業教育的學習空間設計和資源整合提供了更多可能性[12]。人工智能技術在產教融合的人才培養模式變革中展現了重要作用[13]，校企合作開發出如虛擬工廠平臺等創新項目，為學生提供了模擬真實企業環境的機會。

國際研究表明，美國、德國等發達國家在人工智能驅動產教融合方面已形成了獨特模式。例如，德國工業4.0戰略下的職業教育數字化轉型經驗值得借鑒。通過文獻梳理可以發現，現有研究對人工智能賦能機理的探討仍顯不足，缺乏系統性的實踐框架構建；多數研究停留在技術應用層面，缺乏對人工智能驅動產教融合的系統性思考；同時，實踐路徑研究較為分散，缺乏系統化的實施框架。這些問題的存在，凸顯了深入研究人工智能驅動下產教融合育人模式的必要性和緊迫性，也為本研究提供了重要的切入點。

二、人工智能時代產教融合人才培養模式革新的邏輯機理

在人工智能技術的推動下，產教融合人才培養模式正在經歷深刻的結構性變革。從傳統的單向教育供給轉向雙向動態協同，這一模式的革新不僅需要技術的賦能，更依賴教育鏈、產業鏈與技術鏈的多維融合。人工智能為教育和產業之間的協作提供了全新的方法論，推動課程設計、教學實踐與評價體系實現質的飛躍。本研究聚焦人工智能驅動下的邏輯機理，提出從課程體系、教學模式、評價機制和生態協同四個維度探討人才培養模式的智能化路徑，為職業教育與產業需求的全面對接提供系統性解決方案。見圖1。

（一）智能驅動：課程體系動態適配與協同構建

從系統論視角來看，課程體系是連接教育供給側和產業需求側的核心紐帶。人工智能技術通過數據分析和智能算法，實現了課程體系從靜態設計向動態優化的轉變，人工智能技術為課程體系的設計和優化注入了前所未有的活力。動態適配和協同構建成為課程體系革新的核心議題，這種基于人工智能的課程體系重構，本質上是對傳統靜態課程模式的突破，體現了教育供給側改革的創新。它以技術為驅動，促使教育模式從被動適應向主動引領轉變。通過智能技術，課程體系不僅能夠敏銳捕捉產業趨勢，還能夠制訂高度個性化和精準化的學習規劃，展現出教學與實踐的深度融合。

產業發展節奏的加快對職業教育提出了更高要求，人工智能憑借對大數據的精準分析能力，能夠動態監測行業需求變化，并迅速調整課程內容以應對新的技能需求。例如，智能系統可以實時解析全球市場對技術技能的需求曲線，將這些信息轉化為教育機構的課程更新指南。這樣的動態適配能力，讓課程設計始終與產業的最前沿保持一致，不斷縮短技能更新與課程供給之間的時間差。

與此同時，校企協同構建課程內容的模式也因人工智能的參與而更為高效。智能平臺打破了傳統校企合作的溝通壁壘，通過智能匹配算法，將企業技能需求轉化為課程開發建議，并在設計階段提供全鏈條的優化支持。例如，通過對歷史項目數據的分析，系統可以精準建議課程內容中的知識重點和技能實訓方向。這種協同機制不僅提升了課程的實踐性，還能為學生提供與真實工作場景無縫銜接的學習體驗。

個性化學習是職業教育發展的關鍵方向，人工智能為這一目標的實現提供了全新的技術手段。智能學習系統能夠根據學生的知識基礎、職業發展目標及學習節奏，自動生成定制化的學習路徑，從而推動個性化教育的落地。更重要的是，這種技術使課程內容從一刀切轉向精細化，不同學習者在同一課程框架下能夠獲得完全貼合自身需求的學習體驗。

此外，人工智能技術還拓寬了課程體系構建的國際視野。通過對全球技能需求數據的解析，教育機構可以設計兼具本土特色和國際適應性的課程模塊。智能翻譯和多語言支持功能幫助教育內容跨越語言障礙，而基于人工智能的文化背景分析則進一步確保課程設計適應多元化的學習群體需求。這不僅滿足了國內市場的需求，也為學生進入全球化職業舞臺奠定了堅實基礎。

人工智能驅動的課程體系不再是靜態的知識傳遞載體，而是一個動態進化的智能系統。它通過產業趨勢的實時反饋、校企協同的精準設計和個性化學習的全面支持，為職業教育注入了鮮活的生命力。智能化課程體系的構建還需要考慮教育公平問題，確保技術賦能不會加劇教育資源分配的不均衡。這樣的課程體系能夠更加靈活地適應快速變化的社會需求，為未來職業教育與產業深度融合奠定堅實的基礎。

（二）場景重塑：教學模式的智能化與融合升級

教學模式的變革在人工智能技術的催化下進入了全新的智能化與融合化階段。通過深度集成虛擬現實、生成式人工智能和大數據分析技術，傳統教學模式不再局限于線性知識傳授，而是邁向多維交互、精準支持和動態調控的融合場景。這種轉變，不僅提升了教學效率，更大幅度拓展了教學的深度和廣度，為產教融合注入了創新動力。

人工智能賦予教學場景智能化的核心在于其實時響應與動態優化能力。在智能課堂中，教師可以借助生成式人工智能設計個性化教學內容，確保課程更具針對性和實用性。例如，通過算法分析每個學生的學習進度和知識薄弱點，動態調整教學策略，自動推送適合的資源或輔導計劃。這種教學場景的實時調控，使得傳統“一個標準面向全體”的教學模式轉型為“千人千面”的精準化教學，極大提升了教學質量。

此外，虛擬現實技術與人工智能的結合，為教學實踐提供了前所未有的沉浸式體驗。在虛擬工廠或虛擬實驗室中，學生可以模擬真實工作場景中的操作流程和問題解決路徑。例如，工程專業的學生能夠通過VR技術進行虛擬設備的組裝和調試，生成式人工智能則提供操作指導和錯誤分析反饋。這種虛實結合的教學模式，不僅讓學生更加直觀地掌握復雜技能，也顯著提高了其實際操作能力和問題解決能力。

教學模式的融合升級還表現為多場景學習的無縫銜接。人工智能技術打破了時間與空間的限制，使得學習不再局限于課堂。在智能化學習生態中，學生可以通過線上線下結合的方式獲得知識補充與能力拓展。例如，一名機械制造專業的學生可以在課堂上完成基礎理論的學習，同時通過智能學習平臺參與企業生產流程的模擬訓練。這種場景的多元化整合，使學生的學習體驗更加完整，實踐能力得到了全方位鍛煉。

智能化教學場景還推動了教師角色的深度轉型。人工智能承擔了大量重復性和事務性工作，例如知識講解和作業批改，節省了教師的時間。更為重要的是，教師的角色從“知識傳遞者”向“學習引導者”轉變，他們借助人工智能技術設計教學策略，專注于啟發學生思維、引導創新實踐。智能化的教學模式，不僅為學生提供更好的學習體驗，也提升了教師的職業成就感。

教學模式的智能化與融合升級正在從根本上改變職業教育的形態。它不僅強化了教學與產業實踐的對接，更為構建面向未來的教育生態奠定了基礎。在人工智能的加持下，教育從知識單向傳遞走向了多向交互，學生從被動學習走向了主動探索，為產教融合的持續深化提供了堅實的技術支撐和創新動力。

（三）精準評估：面向產教融合的評價機制創新

人工智能技術的崛起為人才評價機制帶來了顛覆性的變革。傳統的評價模式以單一維度和階段性考核為主，難以全面反映學生的綜合能力與成長軌跡。而在產教融合的場景中，人工智能精準評估的能力顯得尤為關鍵。通過數據驅動和智能分析，這種新型評價機制不僅為學生的能力成長提供了更加全面的視角，也為校企協同育人提供了科學依據。

精準評估的首要特點是貫穿全程的動態追蹤能力。人工智能評估系統能夠收集和分析學生在學習過程中產生的多維度數據，包括課堂表現、作業完成情況、實驗實踐成績以及實訓反饋。這些數據經過智能化處理后，生成關于學生學習狀態和能力發展的全景畫像。例如，在高職院校中，系統可以根據學生在虛擬工廠中的操作表現和錯誤模式，實時更新對其技能水平的評估結果，并提出個性化改進建議。這種全程動態評估，不僅提升了學生對學習的認知，也讓教育者能夠及時調整教學策略。

多維度考核體系是人工智能評估的一大優勢。在傳統模式下，評價體系往往過于注重理論成績，而忽視實踐能力和軟技能的發展。人工智能評估突破了這一限制，通過自然語言處理技術、行為分析算法等手段，將學生的團隊協作能力、問題解決能力和創新思維納入評價范疇。例如，在校企聯合項目中，AI系統可以通過分析學生參與團隊協作的頻次、效果和創新點，生成一份綜合性評估報告。這種多維度評價不僅全面反映了學生的綜合素質，也為企業選拔人才提供了更可靠的依據。

智能化評價的另一個亮點在于針對性反饋與實時優化。人工智能系統能夠快速處理海量數據，并生成個性化反饋報告。例如，在職業技能培訓中，系統不僅能夠指出學生在某項操作中的具體問題，還能提供與問題相關的學習資源或實訓建議。對于企業而言，這種精準反饋可以幫助學生快速彌補技能短板，為產教融合中的實訓成果轉化提供有力保障。

此外，人工智能推動了評價體系從單一主體向多主體協同的轉變。在傳統教育模式中，學生評價通常由學校主導，企業的參與度較低。而在人工智能驅動的產教融合環境中，評價體系能夠整合學校、企業、學生多方數據，構建聯合評價平臺。例如，在校企合作項目中，企業可以通過平臺實時查看學生的實訓表現，并對其職業技能水平進行評分，這些數據與學校的理論學習評價相結合，生成完整的能力評估檔案。這種多主體協同機制，讓評價更具權威性和實用性，也增加了產教協作的深度。

精準評估機制的創新，為職業教育的智能化升級提供了重要支撐。它不僅重塑了教育評價的邏輯，也為產教融合的人才培養模式注入了新的活力。在未來，這種評價機制將進一步發揮其潛能，成為學生個性化成長的導航儀、企業精準選才的工具箱以及校企協同育人的橋梁。

（四）生態協同：教育鏈與產業鏈的多維度融合

在人工智能技術的賦能下，產教融合的核心特質——教育鏈與產業鏈的深度協同，得以實現跨越式發展。傳統的教育與產業相對分離的狀態，導致課程體系、教學實踐與企業需求脫節。而人工智能技術通過多維數據整合與智能協作，為教育鏈與產業鏈的聯動注入了精準化與高效化的動力，從而形成了真正意義上的融合育人模式。

教育鏈與產業鏈的協同，首先體現在人才培養全鏈條的精準對接。人工智能構建的產教融合平臺可以將企業需求直接映射到人才培養的各個環節，包括課程設計、教學內容和實踐實訓。例如，某些智能化平臺能夠動態收集并分析產業中的崗位技能需求，將結果轉化為教學單位可操作的課程優化方案。這種能力使得職業教育的培養目標不再基于“經驗判斷”，而是以產業需求為導向，貫穿于教育鏈的全過程，真正實現“為產業育人”的初衷。

人工智能技術還為教育鏈與產業鏈的融合構建了共享生態。通過產教融合數據平臺，企業、學校和學生之間可以實現信息流、技術流和資源流的無縫銜接。企業可以利用人工智能分析學生的能力特長與職業興趣，為其定制適配的崗位實訓計劃；學校則可以根據企業反饋，實時調整教學內容；學生在此過程中，通過參與真實產業項目，獲得理論知識與實踐技能的雙重成長。這種基于智能協作的生態化育人模式，充分體現了人工智能驅動下產教融合的特點。

課程體系中的產教融合，在教育鏈與產業鏈協同中尤為關鍵。人工智能不僅提供了產業需求與教育供給之間的動態匹配機制，還推動了課程內容的模塊化、場景化設計。例如，通過人工智能生成的“虛擬企業場景”，構建的課程體系能夠模擬企業生產、研發、運營的全鏈條過程，使學生在“接近真實”的學習環境中，掌握跨學科、跨領域的綜合能力。這種課程體系的升級，突出表現了人工智能技術驅動下的產教融合特質：從單一技能培養向多元能力塑造轉變，從知識傳遞向實訓賦能延伸。

教學模式的轉型也在教育鏈與產業鏈的多維協同中展現出獨特價值。人工智能支持的智能教學系統，可以將企業真實案例直接嵌入課堂，通過動態模擬、情景分析等方式，讓學生提前熟悉產業環境。例如，在智能制造領域，學生可以在課堂中利用AI驅動的數字孿生技術，參與虛擬生產線的管理和優化。這不僅提升了學生對企業運營的理解，還讓企業能夠從中發現潛在的高質量人才，實現“教學—實訓—就業”的一體化聯動。

評價機制的多維融合是教育鏈與產業鏈協同的最后一環。人工智能構建的聯合評價體系，突破了傳統教育評價單向性和靜態化的局限。企業在這一體系中不再是被動的外部評價者，而是通過參與評價設計與實施，成為教育過程的重要合作者。例如，AI平臺能夠通過分析學生在實訓崗位上的行為數據，提供精準化的技能達成度評估，并將結果反饋給學校與企業，幫助雙方進一步優化課程與崗位設計。這種閉環反饋機制，讓教育鏈與產業鏈在評價環節深度融合，為產教協同的長效發展奠定了基礎。

人工智能驅動的生態協同，不僅突破了傳統教育鏈與產業鏈割裂的局限，還為人才培養注入了全新的產教融合特質。從精準對接到全程育人，從模塊化課程到動態化評價，教育與產業的協同效應在人工智能的引領下得到了系統性放大，為未來職業教育的智慧化、生態化發展提供了持久動力。

三、人工智能時代產教融合人才培養模式革新的實踐路徑

人工智能驅動的產教融合不僅僅是技術應用的革新，更是對人才培養模式的系統性重塑。如何將智能技術的優勢融入課程設計、教學實踐、評價機制等關鍵環節，是當前職業教育改革的核心議題。在實踐路徑層面，人工智能通過深度賦能，為產教融合提供了前所未有的精準化、智能化和生態化支持，使教育鏈和產業鏈的對接更加緊密和高效。見圖2。

（一）數據賦能：精準導向的課程內容優化

人工智能的核心驅動力在于數據賦能，這一特性在產教融合人才培養模式中顯得尤為關鍵。傳統課程內容設計通常以經驗為主，難以快速響應產業需求的變化。而人工智能通過深度挖掘大數據價值，推動了課程設計從“經驗導向”向“數據驅動”轉型，精準導向的課程內容優化成為產教融合的重要突破點。

在產教融合場景中，數據賦能通過動態捕捉產業鏈需求，為課程優化提供實時參考。人工智能能夠整合分析來自產業鏈上的多維數據，包括行業發展趨勢、崗位技能需求、企業生產痛點等，將這些信息轉化為課程設計的核心依據。例如，在智能制造行業，人工智能系統可以分析招聘信息、技能缺口與技術發展前沿，幫助學校精準識別行業對智能算法、自動化控制等技能的迫切需求。這種基于數據的課程內容優化，不僅確保了教學內容的前沿性，也顯著提升了學生畢業后的崗位適配能力。

模塊化課程設計是數據賦能的重要體現。人工智能將復雜的行業技能分解為獨立但相互關聯的知識模塊，這種結構化課程體系不僅便于學生分步掌握核心技能，還為校企協作提供了靈活的設計框架。例如，企業通過AI分析崗位需求后，可與學校聯合設計“智能系統應用”“數據建模與分析”等模塊化課程，并將這些模塊嵌入人才培養計劃，使課程內容更加貼近真實企業場景。這種模塊化設計增強了課程內容的高度契合性和可拓展性，為產教融合提供了新的實施路徑。

數據賦能的另一個突出特性是個性化。人工智能可以根據學生的學習軌跡、職業目標和能力傾向，定制個性化的學習路徑。對于參與產教融合的學生來說，個性化路徑不僅提升了學習效率，還強化了技能針對性。例如，一名對工業機器人感興趣的學生可以通過智能學習平臺，自動匹配“機器人操作與維護”模塊和相關企業的實訓項目。平臺通過對學生學習數據的深度挖掘，不斷調整學習方案，確保學生能夠快速掌握崗位所需技能。這種個性化的學習模式，體現了人工智能在產教融合中推動教育供給精細化的獨特優勢。

數據賦能還體現在校企協同的數據共享和共建機制中。人工智能平臺通過將企業生產數據引入課程內容設計，為學生提供真實而動態的學習素材。例如，企業的生產流程、市場分析和問題案例可以通過AI平臺直接接入教學，學校基于這些數據設計案例式課程，讓學生在校期間就能參與到企業問題的分析與解決中。這種深度的數據共享讓課程內容更具實踐意義，同時增強了學生的職業認知與解決實際問題的能力。

精準導向的課程內容優化不僅是產教融合的起點，更是貫穿整個育人體系的核心環節。在人工智能的支持下，課程設計從靜態走向動態、從單一走向個性化、從封閉走向共享化，極大地提升了教育鏈與產業鏈的融合深度。通過數據賦能，職業教育不再局限于“跟隨行業需求”，而是逐步具備了引領行業發展的能力，為學生、學校和企業創造了三贏的價值。

（二）場景重構：教學實踐的虛實結合路徑

場景的重構是人工智能技術驅動產教融合的關鍵突破點之一。傳統教學實踐往往受限于真實企業場景的資源匱乏和安全風險，難以為學生提供充分的實操機會。人工智能技術通過虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和數字孿生技術，打破了教學實踐的物理限制，將虛擬與現實深度融合，為學生構建了接近真實的學習場景，全面提升了產教融合的實效性。

虛擬現實技術的應用，為教學實踐注入了高度沉浸感和交互性。在智能制造、醫療護理等領域，虛擬實訓工廠和虛擬操作平臺已經成為學校與企業合作的重要載體。學生在虛擬工廠中可以完成復雜的設備組裝、生產流程模擬以及故障排除等任務，不僅避免了真實場景中可能存在的高成本和高風險問題，還能反復演練以強化技能。例如，一些職業院校在人工智能支持下搭建了“數字車間”系統，讓學生通過虛擬操作了解企業生產的全過程，積累實踐經驗，這種場景賦能的教學模式大幅提升了學生的操作熟練度和產業適應力。

增強現實技術將教學與真實環境緊密結合，使學生在實踐中更加貼近真實的職業場景。例如，在汽車維修教學中，學生佩戴AR設備即可實時查看復雜機械的結構分解和操作指導，直接在實際設備上進行演練。這種增強現實技術的引入，不僅解決了學生理論學習與實踐能力脫節的問題，還提高了教學效率和企業的用人精準度。

數字孿生技術為產教融合的實踐路徑開辟了新的可能性。通過建立真實企業的數字化鏡像，學校和企業可以實現教學內容與生產實踐的無縫對接。例如，某些高職院校基于企業真實生產線的數據，構建了數字化實訓平臺。學生不僅能夠了解生產線的運行規律，還能通過虛擬操作優化企業生產流程。這種虛實結合的實踐路徑，不僅讓學生掌握了先進技術，還為企業提供了生產流程優化的創新思路，形成了產教雙贏的局面。

場景賦能還推動了校企協作的進一步深化。企業可以通過人工智能技術，將生產任務分解為適合學生參與的模塊，并將其納入教學實踐。例如，在虛擬工廠項目中，企業設計了可交互的生產環節，讓學生承擔虛擬環境中的工藝改進任務，并通過AI系統記錄和評估學生的操作表現。這種協同機制，讓學生的實踐學習真正融入企業生產體系，同時為企業積累了豐富的實踐數據，顯著提升了產教融合的效果。

通過人工智能技術賦能的虛實結合路徑，教學實踐的質量和效率得到了全面提升，學生的職業能力得到了系統化培養。更重要的是，這種路徑充分體現了人工智能驅動產教融合的特殊性，不僅克服了傳統實踐教學的局限性，還為未來的職業教育模式提供了無限可能。

（三）聯合評估：校企一體化評價平臺構建

在人工智能驅動的產教融合實踐中，評價機制的創新被賦予了全新的使命。評價不再僅僅是對學習成果的靜態衡量，而是貫穿于人才培養全鏈條的動態過程。校企聯合評價平臺以人工智能為核心技術，打破了傳統單一評價主體的限制，通過數據的深度挖掘與多維度融合，重構了教育鏈與產業鏈協作的邏輯，讓評價真正成為產教融合中的關鍵環節。

人工智能技術為評價提供了全面的數據支持。學生的學習軌跡、課堂參與情況、實訓任務表現以及企業崗位實踐數據，都可以通過評價平臺進行實時采集和整合。這種基于數據的全景化視角，幫助學校和企業全面了解學生的知識結構、操作技能以及綜合素質。在某些校企合作的產教融合項目中，人工智能評價系統通過監測學生在虛擬工廠中的任務完成率、操作正確率和問題解決能力，生成多維度的能力畫像，為學校教學改進和企業用人決策提供了科學依據。

動態反饋機制是人工智能評價平臺的一大優勢。傳統評價通常是結果導向，而人工智能讓評價成為教學與實踐優化的起點。平臺可以根據學生的操作數據，自動生成改進建議并實時反饋給學校和企業。例如，在一個智能制造的實訓項目中，評價系統分析學生的操作習慣后，提出了技能提升的針對性建議，同時優化了企業設計的實訓任務流程。這種實時互動的評價模式，不僅提高了學生的學習效率，也增強了校企合作的緊密程度。

評價的多維融合體現了人工智能驅動產教融合的深度。平臺不僅關注學生的理論成績和技能掌握情況，還通過自然語言處理技術和行為分析算法，評估學生的創新能力、團隊協作水平以及崗位適應能力。例如，在一項由企業導師主導的團隊任務中，平臺能夠監測學生的任務分工、溝通頻率以及貢獻質量，形成一份綜合能力評估報告。這種多層次評價為學生提供了全面發展的指導，同時讓企業能夠根據具體崗位需求，精準選擇合適的人才。

校企協同是聯合評價體系的核心特質。人工智能評價平臺將企業從被動的外部評價者轉變為評價體系的設計與執行者。企業導師通過平臺，不僅能夠了解學生的學習狀況，還能直接設計符合崗位需求的評價標準。例如，在某職業院校與智能制造企業的合作中，企業導師通過平臺實時查看學生在虛擬生產線中的操作表現，并提出改進建議。這種緊密的協同關系，讓企業需求與學校培養目標實現了高度一致。

人工智能驅動的聯合評價體系，不僅提升了評價的科學性與公正性，還推動了產教融合在評價環節的深入落地。評價結果的可視化和數據共享，為學校優化課程設計和教學方法提供了參考依據，也讓企業能夠在人才選拔和培養中更具針對性。通過這種雙向互動，學生的學習成果得到了更全面的呈現，校企協同育人的價值也得以最大化釋放。

聯合評估不僅是技術升級的結果，更是產教融合人才培養模式中教育鏈與產業鏈深度協作的體現。它讓評價從單一維度走向多維融合，從靜態終點轉向動態起點，真正成為貫通教育與產業的橋梁。這一模式的創新，為智能化職業教育的持續發展提供了新的可能，為未來的人才培養模式注入了更多想象空間。

（四）智能生態：跨主體協同育人模式創新

在人工智能的驅動下，產教融合正從簡單的校企合作升級為多主體協同的智能生態系統。教育鏈、產業鏈和政府政策鏈的深度融合，為人才培養模式的革新注入了系統化的支持。人工智能通過整合資源、優化流程和打破傳統邊界，構建了動態協作、資源共享的育人生態，推動了職業教育與產業需求的全面對接。

智能生態的核心在于資源整合能力。人工智能平臺通過分析教育機構、企業和政策的多維數據，動態調整資源分配，以最大化實現教育與產業的匹配。在這一生態中，學校通過智能平臺獲取企業的技能需求趨勢，企業則利用AI模型對教學設計提出優化建議。例如，某些地區的職業教育聯盟，依托人工智能技術構建了區域教育資源共享平臺，將企業的實訓設備虛擬化，提供給多所學校的學生使用。這種打破界限的資源共享模式，不僅提高了教育資源的利用效率，也讓學生的學習更加貼近產業實際。

多主體協同是智能生態的重要特征。企業、學校和政府在這一系統中不再是孤立的個體，而是通過人工智能平臺形成緊密的協作關系。企業利用人工智能技術參與課程開發、教學指導和人才評價，與學校共同制訂培養方案；政府則通過AI數據模型，監測區域產業變化，為教育政策提供科學依據。例如，一些區域政府在智能平臺支持下，將重點發展的產業技能需求細化為教育規劃目標，并通過校企合作推動這些目標的實現。這種多主體協同機制，打破了傳統教育與產業分離的局限性，實現了育人模式的深度融合。

智能生態的構建還帶來了教育形式的多樣化。人工智能技術支持下的在線學習平臺、虛擬現實實驗室以及跨校企協同課程，讓學生的學習路徑更加開放。例如，在某些跨國企業主導的產教合作項目中，學生不僅可以通過AI平臺遠程參與企業的虛擬研發實驗，還能與來自不同國家的學生組成跨文化團隊完成任務。這種基于智能生態的開放式學習形式，不僅拓寬了學生的學習邊界，也讓他們具備了適應全球化職業環境的能力。

智能生態的動態反饋機制，為育人模式的持續優化提供了保障。在這一系統中，人工智能實時監測教學過程、學生表現和企業需求變化，將數據分析結果轉化為具體的行動方案。例如，平臺可以分析某一課程的就業導向效果，并及時調整教學內容；對于企業來說，AI分析學生實訓表現后，可以為其設計個性化的技能提升計劃。這種閉環優化機制，使教育供給與產業需求的匹配更加精準，確保人才培養的每一個環節都能夠持續改進。

跨主體協同的智能生態系統，不僅讓職業教育更加靈活高效，也為產教融合的未來提供了更多可能性。通過智能技術的賦能，教育從線性傳遞走向多向互動，學生從被動接受轉向主動參與，企業從單一用人主體轉型為育人模式的深度參與者。這種協同育人模式，既是對傳統職業教育的突破，也為構建智慧化、生態化的未來教育體系提供了范本。

智能生態驅動的育人模式創新，正在從根本上改變職業教育的形態。它以人工智能為紐帶，將教育鏈、產業鏈和政策鏈高效聯結起來，讓產教融合的實施路徑更具系統性和可持續性。這種智能協同生態將持續推動教育和產業的深度融合，為高質量技術技能型人才培養開辟新路徑。

四、結束語

人工智能賦能的產教融合，正在以前所未有的深度和廣度推動職業教育的變革。通過重塑課程體系、創新教學模式、優化評價機制和構建智能生態，教育鏈與產業鏈之間的互動從碎片化走向了系統化，從單向供需走向了深度協同。產教融合人才培養模式的革新，不僅為職業教育的高質量發展提供了技術支撐，更為經濟社會的可持續發展注入了強大的創新動力。

展望未來，人工智能驅動的產教融合將更加注重實踐的廣度與深度。職業教育需要進一步挖掘技術潛能，探索更智慧、更高效的育人方式。與此同時，人工智能帶來的倫理挑戰和教育公平問題，也應成為未來研究和實踐的重點。在政策、技術和實踐的多重支持下，職業教育將以更加開放和協同的姿態，迎接智能化時代的機遇與挑戰。

人工智能技術的應用，為職業教育注入了持久的創新動能，也為人才培養模式的革新提供了全新的視角。在這一過程中，教育不再只是簡單的技能培訓，而是產業發展與個體成長之間的橋梁。通過產教融合的深化實施，職業教育將在未來釋放出更大的潛力，為經濟社會的高質量發展提供堅實的智力支持。

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Research on the Innovation of Talent Cultivation Mode in Integration of Enterprises with Schools and Universities in the Era of Artificial Intelligence

WANG Xuewei， LIU Jun， DING Xilong

（Weifang University of Science and Technology， Weifang 262700， China）

Ａｂｓｔｒａｃｔ： The rapid development of artificial intelligence（AI） technology has profoundly influenced the talent cultivation modes in vocational education， showcasing significant value in the field of integration of enterprises with schools and universities. This study analyzes the logical mechanisms of AI-empowered vocational education and proposes a systematic framework based on dynamic adaptation of curriculum systems， intelligent upgrading of teaching modes， precise innovation in evaluation mechanisms， and multidimensional coordination between the education and industrial chains. AI facilitates optimization of teaching content and innovation in practical pathways through data empowerment and scenario remodeling. Furthermore， by establishing a collaborative evaluation platform， it realizes a multi-stakeholder evaluation mechanism for university-industry collaboration. Through the construction of an intelligent ecosystem， AI comprehensively enhances the adaptability and innovativeness of vocational education.

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： artificial intelligence； integration of enterprises with schools and universities； talent cultivation； logical mechanisms； practical pathways

（責任編輯：姜聰瑞）

收稿日期： 2024-10-19

基金項目： 2023年度教育部人文社科項目“共生理論下地方高校根植產業園區的產教融合治理體系與優化路徑”（23YJC880069）；中國高等教育學會2024年度高等教育科學研究規劃課題“應用型本科高校根植產業園區的產業學院治理體系研究”（24DF0218）；2022年度山東省本科教學改革研究項目“新工科專業核心課程群課程思政教學體系建設與實踐”（Z2022265）

作者簡介： 王學偉（1973—），男，教授，國家教育部“新世紀優秀人才”，首屆全軍“學科拔尖人才”，研究方向：計算機視覺、高等教育。

通信作者： 劉君（1986—），女，副教授，研究方向：高等教育、職業教育。