“教”“學”“管”視角下人工智能輔助職業教育的應用研究

摘要：隨著人工智能的不斷發展，以及國家政策對教育數字化的大力支持，教育正朝著智能化方向不斷邁進。與此同時，相關問題也逐漸凸顯。該文基于當前存在的局限性，結合職業教育智能化發展的實際情況，從“教”“學”“管”三個方面探討人工智能如何輔助職業教育，以期為職業教育智能化發展助力，進而為人才強國戰略的實現貢獻力量。

關鍵詞：人工智能；職業教育；輔助教學

中圖分類號：G642" " " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0159-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

人工智能起源于1956年，從簡單的規則定義發展到如今在海量數據分析、高速信息處理、神經網絡、深度學習等技術的加持下，不斷優化完善，真正趨于智能。經過長久的發展與積淀，人工智能已充分運用于各行各業，教育行業也正在經歷著顛覆性的變革。

2019年發布的《中國教育現代化2035》將“加快信息化時代教育變革”作為推進教育現代化發展的十大戰略任務之一。《教師數字素養》《數字中國建設整體布局規劃》等文件都對教育的數字化發展指明了方向。2020年發布的《職業院校數字校園規范》指出，“數字校園將在職業院校的教學、科研、管理、交流合作、服務以及評價等方面產生積極的賦能作用”，為職業院校的數字化發展提供了指導。2023年發布的《關于進一步推進職業院校數字校園建設試點的通知》在第一批312所職業院校數字校園建設試點工作的基礎上，組織開展第二批（300～500所） 職業院校數字校園建設試點工作，為職業教育的高質量發展提供了助力，如表1所示。

現如今，智能輔導系統、對話輔導系統、任務探索式學習環境、AI學習同伴、AI教學助手、自動評分與反饋系統等系統應用層出不窮，在實踐探索中不斷發展、廣泛應用，為教育智能化的發展提供動力，但仍存在一些不足。本研究旨在探索人工智能輔助職業教育的應用思路，為職業教育智能化發展助力。

1 人工智能在職業教育中的應用難題

1.1 應用規模及應用效果有限

人工智能教育配套基礎設施的成本投入普遍較高，部分職業院校由于建設資金有限，在教育智能化的發展上步伐較慢，沒有能力購入或只能小范圍試點人工智能教學設備。這導致應用范圍較窄，應用數據較少，制約了教育智能化的發展與迭代更新。例如，AI天氣預報功能的實現依賴于其前期學習的近十億數據，教育智能化技術的發展亦是如此，需要大量的數據、試驗和實踐驗證。而職業院校的數字校園建設尚處于試點應用階段，教育智能化也處于初步探索階段，相關應用范圍小且效果有限，教育智能化發展還有很長的路要走。

1.2 人工智能與傳統教學的融合有待優化

受人工智能發展浪潮的影響，教學中也逐漸出現了人工智能的身影。學生使用豆包等通用人工智能軟件解答疑惑、完成作業，或者借助智能輔導系統輔助學習，這極大地便利了他們的日常學習。然而，過多地應用人工智能減少了學生與同學和老師的互動交流，不利于學生批判性思維的養成，也對教師在課堂中的作用產生了挑戰。此外，智能輔導系統存在的初始數值或選擇偏差，可能會引導學習者選擇學習內容，使學生減少或喪失學習主動權。現階段，教師對人工智能的應用主要面向考核評價，例如，e-rater引擎可以快速為論文評分，極大地減輕了教師的負擔，但在沒有教師參與的情況下，評審結果的合理性有待考量。

1.3 數據采集與隱私保護有待平衡

高度智能的教學輔導系統需要大量數據采集，這可能對學生的心理發展產生消極影響。此外，數據安全與隱私保護問題也隨之而來。教學數據除了系統操作數據記錄外，通常還包括攝像監控資料。通過面部識別技術識別學生的面部表情，分析學生情緒，以此來評估學生的上課狀態。然而，學生在監控環境下會產生心理和行為變化，內心緊張不敢分心或有意改變行為，這會影響學生的正常心理狀態，且評測數據的準確性也會有所降低。以ALT學校為例，該校采用了AI驅動的教師攝像頭來監控學生行為，但這一做法對學生的心理發展有一定的影響。大量教學數據涉及學生隱私，因此，數據保存方法和訪問權限的設置、數據分析和數據解讀的開展、系統受到攻擊被操縱或出現其他問題的處理等一系列問題，都使得我們必須謹慎開展教育智能化應用。

2 人工智能在職業教育中的輔助作用

2.1 “教”：人工智能輔助教師教學應用

2.1.1 人工智能協同，提升授課質效

職業教育教師應逐步提升數字化素養，充分運用數字信息和資源，優化、創新、變革職業教育，以匹配職業院校的數智化發展進程。一是靈活運用各類資源，優化完善備課內容。在備課階段，除運用好數字資源庫外，還可借助智能助教開展課件設計、教案設計、教學計劃撰寫等活動，而后結合教學情況充實完善，為教師備課提供思路，減輕教師壓力。對于有微課建設需求的教師而言，可運用人工智能軟件形成數字分身，導入課件和講稿，快速生成高適用性視頻資源。二是充分運用各種平臺，充實優化教學活動。選擇適用的教學平臺，實現課前資源推送、課中測試交互、課后交流答疑等功能。此外，教師在充分備課的基礎上，通過教學平臺的數據記錄及分析功能，實時獲取并分析學生的知識基礎、預習情況、作業準確率等信息，由此根據學生狀況及時調整教學內容，更好地利用課堂的有限面授時間，實現針對性、有效教學。三是適當運用智能助教，提高學生管理質效。對于一些低技術、重復性工作，如考勤簽到、學生分組、作業批改等，可利用智能助教協助完成并實現實時數據統計。吳曉如等人[1]在合肥某學校應用科大訊飛的智能教育結果顯示，學生的課堂積極性得到有效提高，作文成績也有所提升。可見，智能教育確實有效。但仍需注意，在涉及主觀評價管理時，教師應做好論證復核，及時調整優化，讓人工智能更好地輔助教師教學工作的開展。

2.1.2 VR/AR應用，提升教學效果

通過沉浸體驗、虛擬認知、操作訓練等虛擬場景的構建[2]，為職業教育增添科技感的同時，也為教學目標的達成或超額完成提供助力。一是通過虛擬訓練，提高實訓效果。對于職業教育而言，實踐類課程安排較多，然而由于實訓場地及器材數量的限制，實訓效果很難保證。尤其是車輛維修課程，經常出現“一人干，多人看”的情況。而依托虛擬空間進行實訓操作，可以保證單人訓練時長，經過反復訓練提高學生的實踐操作技能，再通過實車訓練強化學生實踐操作技能，這也是職業教育的重要培養目標。除增加個人訓練時長外，還可以達到避免失誤傷害、減少耗材使用、降低設備維護成本等目的。二是通過沉浸式體驗，有助于實現德育目標。教育的本質是育人，職業教育亦是如此。在沉浸式實踐中，學生進行不斷的探索與實驗，有助于其批判性思維和工匠精神的養成。三是通過吸引學生興趣，提高教學效果。職業教育學生大都是十幾歲的青少年，對新事物有較強的好奇心。VR/AR作為新興科技，將其應用于日常教學，在增加課堂科技感的同時，也能有效吸引學生的課堂注意力，提高教學效果。劉革平等人[3]提出將手勢交互加入虛擬實驗室中，并對使用者進行訪談，大部分人對此很感興趣，且表示想要嘗試更多類似實驗。因此，開展虛擬教學確實可行。

2.2 “學”：人工智能輔助學生學習應用

2.2.1 依托大量數字資源，實現實時碎片化學習

在這樣一個信息爆炸的時代，學生可以依托手機、電腦等智能設備，輕松實時獲取各種信息，甚至在某些領域，學生的知識深度和廣度要比老師高。如果能運用好這一時代優勢來輔助學生學習，那么勢必會達到事半功倍的效果。一是通過課程資源，開展碎片化學習。職業教育除多練外，還要多學、多看、多記，通過廣泛的知識攝取，提升學生的專業能力。由于課堂集中學習訓練時長有限，可依托在線學習平臺上傳教材、網課、相關視頻、拓展資料等，結合人工智能的一些功能，如生成思維導圖、自動出題、智能學伴等輔助學習，便于學生利用碎片化時間實時開展學習。二是適時做好引導，便于查漏補缺。考慮到課堂時間有限及學生課堂學習訓練掌握吸收率有限的問題，為使學生全面理清知識體系，可開展課后測驗、課后思考、知識串聯提問等活動。學生根據完成情況及個人疑問自主開展個性化學習，對不懂的問題進行反復學習，結合知識點之間的邏輯形成自己的思維導圖，提高學習效果。

2.2.2 交互合作機制，實現高效學習

對于學生課堂及自學過程中產生的疑問，在大班教學背景下，教師可能無法保證一對一完全解答，那么小組合作和智能助教就顯得十分必要。一是小組合作，互相解答。職業教育重視學生操作技能的養成，除反復訓練外，還需確保訓練正確有效。按照“組間同質，組內異質”原則給學生劃分小組，組內學員線上交流、線下互學。而后適時組織組間競技，有助于學生總體水平的提高，同時培養學生的團隊精神及進取意識。二是依托智能助教，促進主動學習。理想情況下，學生會利用教師準備的大量資料進行學習，但實際并非如此，部分學生都會有愛玩心理，容易出現學習倦怠。可以利用學生的這一特點，通過人工智能輔助，采用游戲闖關、探險尋寶、交互對話等模式，讓學生按照既定程序逐步完成學習任務，激發學生學習興趣，培養學生的學習主觀能動性，有助于學生的長期發展。但在使用過程中應突出人工智能的輔助作用，避免其過度決策影響學生個人能力的發展。除此之外，專業智能助教在內嵌文檔、視頻、知識圖譜、專業題庫等基礎上，相對于傳統通用檢索模式，能更好地回答學生問題，通過交互對話，提升學生學習體驗。

2.3 “管”：人工智能輔助教學管理應用

2.3.1 智能輔助協同，提高管理質效

一是通過精細化管理，提升管理質效。管理內容涵蓋日常業務管理、場地資源管理、教學服務等。運用智能算法優化課表，避免場地沖突、教師時間沖突以及反復修改等問題；運用智能數據庫系統，結合前期存儲的人員資料及日常資源維護情況，按需導出所需資料，減輕師生反復填表的負擔；運用信息化手段及需求預測模型，做好資源使用率及使用需求分析，根據需求進行資源建設，避免車間、實驗室、儀器設備等昂貴資源的重復建設。二是加強數據更新維護，優化智能教育。數據的規模性和實施的有效性呈線性正相關且互為因果，數據支撐教學，教學生成數據，二者相輔相成，助力教育數字化發展。在人工智能驅動的教育環境中，會產生大量數據，包括學生基礎信息、學習路徑記錄、屏幕使用時間、測評成績變化等。教育管理者獲取基礎數據后，通過人工智能軟件進行學習行為能力預測，及時優化教學活動并反哺教學。此外，廣泛的數據來源對智能教育的優化至關重要，可通過多校協作的形式實現數據共享和平臺共建，促進共同發展。但需特別注意數據采集范圍及數據使用范圍的管理，避免過度信息采集影響學習者的心理發展，可通過區塊鏈技術解決數據保密問題。

2.3.2 適應時代需求，及時進行改革

結合社會生產方式的變革及人工智能的發展，職業教育受到一定沖擊，低技能專業逐漸過時[4]，教學內容及專業設置應與時俱進，不斷更新。一是校企深度共建，定制專業路徑。與企業開展深度合作，搭建虛擬工廠、研究基地、創客空間，通過頂崗實踐、科研實踐、創業實踐等模式，探索校企合作共贏機制。二是做好上下聯通，明確專業改革方向。聯合政府、企業搭建智慧服務平臺，結合政策導向、產業發展、企業需求等，利用人工智能大語言模型做好資料的匯總分析，形成新時代職業技術人才專業能力需求模型。權威機構對模型進行調整與審核，幫助職業教育院校把握人才培養大方向，做好專業改革，促進人才鏈、產業鏈、教育鏈的有效融合[5]。例如，可考慮增設機器人使用與維護等與人工智能相關的專業，積極推進人工智能與教育的融合。

3 結束語

本文通過研究人工智能在職業教育中的發展和應用現狀，從“教”“學”“管”視角分析人工智能輔助職業教育的應用，為職業教育智能化發展提供思路。但在實施過程中，我們應正確看待人工智能，明確教育的主體是教師和學生，充分發揮人工智能對教育的輔助作用，助推我國逐步實現人才強國戰略，提高國家核心競爭力和綜合國力。

參考文獻：

[1] 吳曉如，王政.人工智能教育應用的發展趨勢與實踐案例[J].現代教育技術，2018，28（2）：5-11.

[2] 楊山.元宇宙視角下構建高質量職業教育課堂的路徑研究：以無錫開放大學藝術類專業為例[J].武漢交通職業學院學報，2024，26（2）：106-111.

[3] 劉革平，高楠.手勢交互虛擬實驗對學習體驗的影響機制[J].現代遠程教育研究，2021，33（2）：22-32，72.

[4] 呂菲，劉亞東.人工智能背景下的職業教育應對與發展研究[J].繼續教育研究，2023（2）：59-63.

[5] 李東海，劉星，王鵬.人工智能賦能職業教育高質量發展的價值、挑戰與創新路徑[J].教育與職業，2023（4）：13-20.

【通聯編輯：代影】