基于人工智能的高職院校教學實訓體系研究

一、前言

本文聚焦人工智能與高職教育融合的前沿領域，系統探討人工智能在教學管理、課程體系、教學模式及評價機制等方面的創新應用。在教學管理層面，人工智能通過智能排課、學情分析等功能實現管理流程的智能化升級。在課程體系構建方面，借助AI技術動態優化課程內容，確保其與產業技術發展同步。在教學模式變革方面，AI問答、虛擬仿真等技術重塑實訓教學場景，提升學習體驗與實踐效果。評價機制創新則依托智能測評工具，實現對學生學習過程與成果的精準評估。同時，文章提出完善數字基礎設施、加強師資隊伍建設、深化校企協同育人等改革路徑與實施策略，旨在為推動高職教育高質量發展、增強職業教育適應性提供理論與實踐參考。

在數字經濟蓬勃發展的當下，高等職業教育正經歷著前所未有的變革浪潮。作為技術技能人才培養的主陣地，高職院校深刻認識到，人工智能技術正以前所未有的速度重塑產業格局、驅動創新發展，把握智能時代機遇已成為職業教育實現高質量發展的必然選擇。從智能制造領域的無人生產線到智慧醫療的輔助診斷系統，從智能交通的自動駕駛技術到金融科技的風險預警模型，人工智能的廣泛應用不僅催生了大量新興職業崗位，也對從業者的知識結構與技能水平提出了更高要求。

人工智能（AI）在賦能產業升級的同時，也推動了高職教育在專業建設、課程體系及教學模式上的創新變革。在專業設置方面，高職院校紛紛增設人工智能技術應用、大數據技術等新興專業，并對傳統專業進行智能化改造，使其更貼合產業發展趨勢。在課程體系構建中，AI技術被深度融入課程內容。例如，將機器學習算法、計算機視覺等前沿知識與專業課程相結合，培養學生解決復雜工程問題的能力。教學模式的革新則更為顯著，智能教學平臺、虛擬仿真實驗、AI助教等工具的應用，打破了傳統課堂的時空限制，實現了個性化、沉浸式的學習體驗。

實驗實訓作為職業教育的關鍵環節，人工智能技術與其深度融合與應用，更是為破解傳統實踐教學難題、推動教育教學改革提供了全新思路與實踐路徑[。傳統實訓教學中存在的設備更新滯后、操作風險高、個性化指導不足等問題，在AI技術的加持下得到有效緩解。通過虛擬仿真技術，學生可在安全、低成本的環境中反復練習復雜操作。借助智能測評系統，教師能夠實時掌握學生的實踐表現并提供精準指導。高職院校唯有通過教學模式與方法的系統性創新，方能構建契合產業智能化發展需求的人才培養體系，為數字經濟發展輸送高素質技術技能人才。

二、教育智能化轉型是應對時代變革的必然路徑

（一）前沿技術驅動產業變革，職業教育亟須培養新型人才

相較于以往聚焦于自動化生產的技術迭代，當下的技術發展前沿已向智能化、數據化和沉浸式體驗領域深度延伸，涵蓋人工智能算法創新、大數據挖掘與分析、虛擬現實交互技術等多個維度。這些突破性技術不僅重塑了人類的工作范式和生活方式，更催生了全新的產業路徑和商業生態，顯著提升了社會生產效率和創新動能。技術創新催生新興產業，倒逼傳統產業轉型，加劇勞動力市場“技能鴻溝”。具體而言，當前勞動力市場呈現出鮮明的兩極分化特征：高端技術技能崗位需求持續擴張，而基礎性、重復性工作崗位則加速萎縮。這種結構性變化對勞動者的能力素質提出了全新要求：既需要掌握跨學科的技術技能，又要具備持續創新的學習能力。《中國人工智能產業發展報告》顯示，近五年，我國人工智能核心產業規模年均增長率超 30% ，相關崗位人才缺口已達500萬之巨。把握智能時代機遇，成為職業教育實現高質量發展的必然選擇。在此背景下，職業教育體系必須前瞻性地把握這一變革趨勢，通過課程體系重構、培養模式創新等方式，著力培養能夠適應技術迭代、引領產業發展的新型技術技能人才，為經濟轉型升級提供堅實的人力資源支撐。

（二）破解個體差異困境構建“一人一策”學習新范式

在教育領域，每個學生都擁有獨特的學習風格、學習進度和學習需求。有的學生擅長通過視覺圖像接收信息，有的則更依賴聽覺輸入。有的學生思維敏捷、學習進度較快，有的則需要更多時間消化知識。然而，傳統的教育模式以“標準化”“規模化”為主要特征，采用統一的教學內容、教學方法和教學進度，如同“批量生產”，難以充分關注到每個學生的個性化需求，導致部分學生“吃不飽”，而部分學生又“跟不上”，學習積極性和效果大打折扣。

智能化教育的出現為滿足學生的個性化學習需求帶來了新的契機。依托大數據挖掘與智能算法的深度融合，該系統得以構建起精細化的學情畫像體系。通過對學習行為數據的多維度采集與動態分析，可實現對每位學生知識掌握程度、學習習慣特征及個性化需求的精準洞察。特別是在實訓學習過程中，學生的課堂表現、實訓項目完成情況、測試成績等數據都能被系統實時收集和分析。通過對這些海量數據的深度挖掘，智能化教育系統可以繪制出每個學生詳細的學習畫像，清晰地呈現出學生的知識掌握程度、學習優勢與劣勢、學習習慣等信息。基于這些精準的分析結果，智能化教育系統能夠為學生提供定制化的學習內容和學習路徑。例如，《物聯網項目規劃與實施》課程中針對各種傳感器模塊存在薄弱環節的學生，系統會針對性地推送相關的微課視頻、典型例題解析、專項練習題等學習資源；對于學習進度較快、有余力拓展的學生，則提供更高階的拓展內容和研究性課題，激發其探索欲望和創新能力。人工智能真正實現了從“千人一面”的傳統教學向“一人一策”的個性化教育轉變，讓每個學生都能在適合自己的節奏和方式下學習，最大限度地發揮自身潛力，提升學習效果和學習體驗。

（三）人工智能破解課程安排、考勤管理、成績管理難題

學校等教育機構在管理過程中面臨著課程安排、學生考勤、成績管理等龐雜任務，傳統管理模式存在效率低、易出錯等問題，人工智能技術的引入為教育管理帶來了新的變革。

在課程安排方面，傳統的人工排課不僅耗時耗力，還容易出現教師授課時間沖突、教室資源分配不合理等問題。人工智能通過算法和數據分析，能夠綜合考慮教師的教學任務、專業特長、時間安排，學生的課程需求、班級規模，以及教室的容量、設備配置等多方面因素，快速生成科學合理的課程表。例如，某高校利用智能排課系統，在數小時內就完成了全校數千名師生的課程安排，不僅大幅縮短了排課時間，還優化了教學資源的配置。

學生考勤管理也是教育機構的重要工作之一。以往依賴人工點名，不僅浪費課堂時間，還存在代簽、漏簽等問題，難以準確掌握學生的出勤情況。而基于人工智能的人臉識別能夠實現快速、精準的自動考勤。學生通過設備操作即可實時記錄出勤信息，系統自動反饋給教師和管理人員，并分析缺勤數據生成報告，方便學校及時掌握出勤動態并采取措施。

在成績管理上，人工智能同樣發揮著重要作用。該系統可自動收集學生作業、測驗、考試成績，實時統計分析并生成成績報表和排名，還能發現學生的學習趨勢和薄弱環節，為教師調整教學策略提供參考。人工智能的應用使教育管理實現自動化和信息化，提高了管理效率和精準度，保障了教育機構的高效運行。

三、人工智能賦能高職實驗實訓教學的創新路徑研究

（一）人工智能賦能：重構實驗實訓教學新生態

在人工智能浪潮席卷教育領域的當下，隨著教學需求的不斷升級，實驗實訓教學環境的弊端日益顯著。從基礎的傳統實驗實訓室到融入多媒體技術的新型教學空間，現有教學載體普遍存在物理空間固定、應用場景單一的問題。這種局限性不僅造成理論教學與實踐操作場景的脫節，還使得師生互動交流的深度與廣度不足，更給教師實時掌握學生學習進展、進行針對性指導帶來較大阻礙。智能化學習環境是教學方式革新與人工智能深度融合的關鍵，通過數據共享、設備協同等構建了自適應學習空間，提升學習體驗。

在智能化學習環境中，人工智能發揮著核心驅動作用。教師能夠借助人工智能精準分析學生學習習慣與需求，實現個性化教學。同時，人工智能還可輔助課程設計與學習成果評估，提升教育資源分配效率。

（二）人工智能賦能：構建多元化教學資源體系

在實驗實訓教學改革的過程中，課堂始終是關鍵陣地。課堂教學資源與人工智能的融合，是教育數字化轉型的核心基礎[2]。盡管人工智能教學技術尚不成熟，教學數字化轉型面臨挑戰，但結合傳統課本、數字教材和智能裝備，有望創新教學模式，提升課堂效率，減輕師生負擔，培養創新能力。多元化教學資源體系的本質是在網絡平臺支持下，實現資源的多設備訪問與更新，記錄學生互動軌跡，提供即時反饋。構建數字化教學資源的關鍵在于：一是建立新型數字化教學資源的建設標準和知識體系設計規范；二是研發配套的互動設計與編輯工具；三是建設知識圖譜和支撐平臺；四是開發示例教學資源，探索人工智能與教學結合的新模式。

人工智能類專業所面向的技術是當今日新月異發展的高科技，更新換代快，軟硬件的更新改版、技術的優勝劣汰非常迅速。因此，為確保實踐課程體系能夠有效地落地實施，教育機構可以引進多種智能化平臺進行實踐教學，讓學生在學校就能接觸并熟練使用各平臺，從行業案例入手，培養產業化思維。各平臺均提供行業案例與真實數據集，圍繞培育學生創新思維與復雜工程問題解決能力的核心目標，打造涵蓋專業實訓、創新課題研發、學科競技等多元模塊的特色化實踐教學生態系統。

這些系統性舉措不僅能高效推動數字教學資源的開發與整合，還可加速實現教學全過程與人工智能技術的深度融合與協同創新，推動教育數字化轉型，提升教育質量和教學效率。

（三）數智化實踐教學轉型：AI問答與虛擬實驗的協同突破

在教育數字化轉型浪潮中，人工智能技術正以創新性應用重塑教學模式。AI問答系統與虛擬實驗平臺的深度融合，為實踐教學提供了智能化解決方案，有效破解傳統實訓環節中的諸多痛點。

AI問答系統依托自然語言處理與機器學習技術，搭建起一座跨越時空的智能溝通橋梁。在實訓過程中，學生遇到操作困惑或理論難點，只需通過自然語言向AI問答系統發起提問。系統接收到問題后，會像一位經驗豐富的“智能導師”，對語義進行深度解析，提取核心關鍵詞，并在動態更新的“問題庫”中進行精準匹配。對于常見問題，系統能“秒速響應”，提供標準化解答。面對復雜問題，系統則借助知識圖譜推理，生成個性化解決方案，并結合歷史案例庫給出針對性實訓建議。值得關注的是，該系統還具備智能診斷功能，如同一位不知疲倦的“教學監督員”，實時監測學生操作流程，自動標記錯誤環節，并將異常數據、操作軌跡等信息同步上傳至教學管理平臺。這些數據經過可視化分析處理后，既能幫助教師精準把握教學難點，優化實訓方案，又能為學生提供個性化學習路徑參考，形成“發現問題一分析問題一解決問題”的閉環學習模式。

虛擬實驗平臺借助虛擬現實（VR）、增強現實（AR）及數字孿生等前沿技術，構建起高度逼真的仿真實驗環境。以《物聯網項目規劃與實施》課程為例，學生可在虛擬場景中完成從項目方案設計、傳感器組網配置到網絡性能測試的全流程操作。系統內置的AI預判模塊通過模擬上萬次實驗數據，能夠精準預測實際操作中可能出現的設備連接異常、參數配置錯誤等問題，并以可視化提示、風險預警等形式提前介入。這種預演機制不僅規避了實際操作中因設備損耗、誤操作導致的安全風險，更通過無限次重復實驗降低教學成本。同時，虛擬實驗平臺還支持多人協同操作，學生可在線開展團隊協作項目，在虛擬空間中完成方案討論、任務分配與成果驗證，有效提升實踐教學的交互性與沉浸感。

通過AI問答與虛擬實驗的協同應用，教學過程實現了從經驗驅動向數據驅動的轉變，為培養高素質應用型人才提供了智能化、高效化的實踐教學新范式。

（四）人工智能賦能：開啟智慧評估新范式

實驗實訓教學評價體系作為教育質量的“指揮棒”，其革新方向深刻影響著教學方法迭代與學習模式轉型。在新時代教育數字化轉型的戰略背景下，傳統以紙筆考試為主的單一評價方式已難以滿足實踐教學對能力評估的精準化、過程化需求。因此，依托人工智能等現代信息技術構建更科學、全面的實驗實訓評價體系，成為教育評價改革的關鍵突破口[3]。

通過物聯網傳感器、行為捕捉設備等智能終端，系統可實時采集學生在實驗操作過程中的動作軌跡、設備參數調整記錄、語言交互數據等多模態信息，形成動態化的學習行為圖譜。例如，在機械制造實訓中，智能設備可精準記錄學生機床操作的力度、速度、步驟連貫性等數據；在醫學模擬實訓中，通過虛擬現實技術捕捉學生手術操作的手勢精準度與應急處理反應時間，將這些過程性數據轉化為可視化分析結果，實現對學生實踐能力的立體畫像。

人工智能測評工具的核心優勢體現了其強大的數據分析與智能診斷能力。自然語言處理技術能夠分析學生在實訓過程中與AI問答系統的對話內容，不僅可以判斷學生的知識掌握程度，還能解析思維邏輯的薄弱環節。計算機視覺技術則可對實驗操作視頻進行逐幀分析，自動識別不規范操作并生成改進建議。這些技術的綜合應用，使評價從“結果導向”轉向“過程 + 能力”的雙維驅動，為教師提供包含學生知識漏洞、技能短板、學習風格等多維度的學情分析報告，支撐個性化教學方案的精準設計[]。

構建高效的評價反饋機制是發揮人工智能測評效能的關鍵。通過搭建數據等可視化平臺，系統可將復雜的評價結果轉化為教師易讀的圖表信息，直觀呈現班級整體學習進度與個體差異。同時，利用智能推薦算法，為學生定制專屬學習路徑—當檢測到學生在電路連接實驗中反復出現接線錯誤時，系統會自動推送針對性的微課視頻、虛擬仿真強化訓練等資源，并實時跟蹤學習效果。此外，基于區塊鏈技術的評價數據存證系統可確保評價過程的透明性與結果的公信力，為學生成長檔案提供可追溯的數字化證據鏈。

人工智能測評技術的創新應用不僅重塑了實驗實訓評價模式，更推動教育教學方法的深度變革。教師可基于動態評價數據，靈活調整教學節奏與資源配置，將傳統的“經驗式教學”升級為“數據驅動型教學”。學生則能通過即時反饋明確改進方向，在自主學習與個性化訓練中實現能力進階。這種雙向互動的評價生態最終構建起教學相長的良性循環，為培育適應數字化時代需求的高素質應用型人才奠定堅實基礎。

四、結語

人工智能與高職實驗實訓教學的深度融合正在重塑職業教育的新生態。這一變革不僅是技術層面的革新，更是教育理念和培養模式的系統性重構。通過構建智能化教學環境、創新多元化教學資源、實施智慧化評估體系，教育機構正在開辟一條培養高素質技術技能人才的新路徑。人工智能既是應對產業變革的必然選擇，更是實現職業教育高質量發展的關鍵所在。通過構建更加開放、智能、高效的現代化職業教育實訓體系，高職院校必將在智能時代為產業發展輸送更多高素質技術技能人才，為職業教育高質量發展注人強勁動力。高職院校正以更加開放的姿態擁抱智能時代，探索職業教育創新發展的無限可能。

參考文獻

[1]趙或.職業教育數字化轉型：機遇、挑戰與未來展望[J].陜西教育（高教），2024（08）：77-79.

[2]閔嘉劍，于博柔，張昕.生成式人工智能時代的設計教學探索-以清華大學“AI生成式影像”課程為例[J].建筑學報，2023（1O）：42-49.

[3]荊洲，楊啟光.生成式人工智能賦能教育研究范式變革：機理、風險與對策[J].中國電化教育，2024（03）：68-75.

[4]曹婷.對在線教育現狀和教學能力的幾點思考[J].教育教學論壇，2022（07）：109-112.

基金項目：2023年貴州省教育科學規劃課題“基于人工智能的高職院校網絡安全教育策略與應用研究”（項目編號：2023B108）

作者單位：貴州電子商務職業技術學院

責任編輯：王穎振 楊惠娟