人工智能赋能职业教育改革探索与实践

摘"要：探讨人工智能技术的发展方向和发展水平，分析人工智能技术在更新教学理念、改变学习习惯、引领职业教育发展、促进教学改革等方面的优势和劣势。深入研究人工智能技术在职业教育中教育工具开发与应用、教学内容创作和管理、教学评估和考核、职业技能培训等方面的发展现状，从数字化技术发展、数字化产业升级、社会对数字化转型的需求、产业全球化等方向分析职业教育数字化转型的发展方向，探寻现代信息技术与职业教育发展深度融合的契合点，探索人工智能技术在职业教育改革中的应用，实现职业教育教学过程和成果输出的全面智能化转型。关键词：人工智能；职业教育；数字化转型；教育改革0"引言2022年11月30日，人工智能研究实验室Open-AI上线新一代对话式自然语言识别模型ChatGPT，该模型一经面世就引发科技界的巨大关注，迅速在社会层面形成广泛热议[1]。未来，随着人工智能技术的不断发展，ChatGPT及其类似模型可能会变得更加智能，为人们提供更广泛、更深入的服务和支持。我国人工智能技术进入快速发展阶段，很多互联网公司在大力发展智能云服务。智能云指向人工智能模型训练和部署的云服务以及人工智能即服务（AIaaS）[2]。在职教改革过程中，应充分分析和研判新时代职业教育教学领域可能发生的变革，充分发挥人工智能的优势，从教育领域的各个层面，寻求现代信息技术与职业教育发展深度融合的契合点，运用人工智能等新技术开展教育教学创新，推动教学组织构建新型教学范式、优化教学过程、落实过程性评价、探索增值评价，树立标杆，发挥示范引领作用，促进职业教育领域全面转型与革新。1"人工智能在职业教育领域的发展研究研究发现，人工智能在职业教育领域的发展方向包括教育工具的开发与应用、教学内容创作和管理、评估和考核、职业技能培训以及与行业深度融合等方面，具有有效提高教学效率、提供个性化学习体验、培养实用操作技能等优势，促进学生与行业紧密结合[3-5]。1.1"人工智能教育工具的开发与应用开发基于人工智能技术的教育工具，如智能辅助教学系统、个性化学习平台等，以提高教学效率和学习成效。这些工具可以根据学生的学习风格和能力水平提供定制化学习体验，并通过大数据分析提供实时的反馈和建议。1.2"人工智能技术在教学内容创作和管理中的应用利用人工智能技术自动生成教学内容、设计课程计划以及管理学习资源，帮助教师节省时间和精力，提高教学质量和创新教学方法。人工智能可以根据学生的需求和水平生成定制化的教学内容。通过自然语言处理（NLP）和生成模型，人工智能可以自动生成文本、图像、音频和视频等多种形式的教材，满足不同学生的学习需求。人工智能可以帮助教师和教育机构管理教学内容，包括课程规划、教材选择、课程设计等，通过数据分析和智能算法，优化课程内容，增强教学效果和学生满意度。1.3"人工智能技术在评估和考核中的应用开发基于人工智能的自动评估系统，用于评估学生的学习成果和能力水平。自动评估系统可以提供更客观、准确和高效的评估数据，减轻教师的评估负担，为学生提供个性化的学习建议。人工智能技术还可以为教师提供关于教学质量和学生表现的反馈与建议，通过分析学生的学习数据和评估结果，生成教学中的问题和改进空间，并提供相应的建议和指导，帮助教师优化教学方法和课程设计。1.4"人工智能技术在职业技能培训中的应用利用人工智能技术开发虚拟实训平台、仿真训练系统等，用于培训学生在特定行业或领域所需的技能。这些系统可以提供高度仿真的实践环境，帮助学生掌握实用技能，并在真实工作场景中得到应用。通过学习分析和预测建模，人工智能技术可以发现学习过程中的问题和挑战，并采取相应的干预措施，确保培训效果和成果达到预期。1.5"人工智能技术与职业教育深度融合结合特定行业的需求和人工智能技术的发展，开发定制化的职业教育方案。例如：在医疗领域开发基于人工智能的医学教育工具，帮助医学生和医护人员掌握诊断、治疗等技能；在工业领域开发基于人工智能的制造技能培训系统，帮助工人掌握机器操作、生产流程优化等技能。人工智能技术与各行各业的深度融合将产生广泛而深远的影响，带来许多创新和变革。通过数据分析和自然语言处理技术，人工智能根据学生的学习需求和水平提供定制化的学习路径与内容，提高职业教育的教学效率和质量。2"职业教育数字化转型发展态势分析2021年7月发布的《教育部等六部门关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》提出，到2025年，基本形成结构优化、集约高效、安全可靠的教育新型基础设施体系，并通过迭代升级、更新完善和持续建设，实现长期、全面的发展[6]。党的二十大报告中提出要推进教育数字化，为教育未来发展指明了方向，明确了路线。相关研究指出，数字化转型建立在数字化转换和数字化升级基础上，是数字化发展的更高层次走向，需通过数字技术与各领域的深度融合来实现。从本质上看，教育数字化转型是一种范式变革，是将数字技术整合到教育领域的各个层面，推动教育组织转变教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等的全方位创新与变革，从供给驱动变为需求驱动，实现教育优质公平与支持终身学习，形成具有开放性、适应性、柔韧性、永续性的良好教育生态[7-8]。2.1"数字化技术为职业教育提供工具和平台数字化技术的不断进步体现在多个方面，包括：人工智能技术在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器学习等领域取得巨大进步；大数据技术的快速发展为海量数据的收集、存储和分析创造了条件，并已形成大数据产业；数据分析技术的进步让人们能够从数据中挖掘出更多有价值的信息和见解，为决策提供更准确的支持。人工智能、大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，为职业教育提供了更多数字化工具和平台，教育内容的创作、传播、管理和评估变得更加智能化和个性化。2.2"数字化产业升级催生新的职业教育发展方向随着数字化技术的发展和互联网思维的逐渐成熟，数字化技术已成为产业升级的重要工具、产业发展的大方向、经济增长的新引擎，围绕数字化的产业升级正在逐渐形成，已经成为当今经济发展的重要趋势。数字化技术的普遍应用正在推动传统制造业逐步向数字化生产和智能制造转型，物联网技术、大数据分析、人工智能技术等的应用，在提高生产效率、提升产品质量、降低劳动强度方面发挥了重要作用，推动着生产过程向智能化、自动化和定制化方向发展。随着产业结构的不断升级和生产技术的更新换代，全新的技能要求催生新的岗位需求和新的职业教育发展方向。2.3"社会需求为个性化职业教育创造条件随着经济的发展和知识的更新迭代，学生希望通过数字化平台获得灵活、高效、个性化的学习体验，不断提升自己的技能和知识水平，以适应社会和职业发展的需求。数字化技术为更加灵活、便捷和个性化的职业教育与培训体验创造了条件。2.4"政策支持推动职业教育数字化转型许多国家和地区出台了相关政策与计划，推动职业教育数字化转型。政府部门提供资金支持、技术支持和政策引导，促进数字化技术在职业教育中的广泛应用。数字化发展需要强有力的政策支持来推动技术创新、产业升级和社会进步。政府通过提供税收优惠、研发补贴等激励措施，创造宽松而有引导性的企业发展环境，鼓励企业加大对数字化技术研发和创新的投入；通过制定产业政策，引导传统产业向数字化转型升级，提供资金支持、技术培训、市场拓展等扶持措施，推动企业加快技术更新和管理创新；通过加强对数据安全和隐私保护的监管，制定相关法律法规和政策措施，规范数据收集、存储、传输和使用行为。这些政策支持可以通过增加资金投入和资源配置，为职业院校的数字化基础设施建设、数字资源开发等提供保障，还可以鼓励职业院校与企业、行业协会等深度合作，推动产教融合的数字化转型。2.5"全球化竞争压力要求职业教育贴近国际标准和行业需求全球化竞争加大了对于人才的需求，职业教育需要更加贴近国际标准和行业需求。数字化转型使得教育资源可以更便捷地跨越地域和国界，为学生提供更广阔的发展空间。国际市场的开放和自由贸易使得商品、资金、技术和人才等要素能够自由流动，加剧了企业之间的竞争，推动产业结构不断调整和持续优化。职业教育需要培养掌握符合国际标准和行业需求的信息技术人才，开展国际交流与合作项目、校企合作，提升人才的适应性。3"ChatGPT等人工智能技术在职业教育改革中的应用探索在人工智能时代，职业教育领域应认识Chat-GPT等人工智能技术的优势与问题，积极应用ChatGPT等新技术助力科学研究和科技信息挖掘，加快教育智能化转变。借助互联网思维和方法，将现代信息技术与教育教学深度融合，积极探索新模式，推进新技术支持教育教学创新，促进职业教育领域的转型与革新。将智能化转型作为职业教育整体性、系统性变革的内生变量，从专业设置、资源平台、人员素养、应用场景、校企合作等方面着手，用数字化、智能化思维助力职业教育转型发展，实现符合时代要求的人才培养的系统性变革，探索以适应产业数字化转型为目标的教师角色重塑和教学体系改革。3.1"更新教师发展理念，主动适应智能化转型教育大计，教师为本。习近平总书记强调：“教师是教育工作的中坚力量。有高质量的教师，才会有高质量的教育。”在职业教育发展变革过程中，要高度重视并持续加强师资队伍建设，全面提升教师信息化素养和数字化技术应用能力。新形势下，职业院校和教师要深刻认识人工智能技术的潜力，教师要了解最新技术在教育领域的应用，不断更新自己的教学理念和方法；职业院校通过提供培训课程、组织学习小组等方式，帮助教师提升技术技能和数字素养；职业院校和教师要确立本专业教育目标，培养行业所需的数字化技能，让教师更加积极地接受和应用人工智能技术。3.2"训练预测模型，研究人工智能技术和职业教育的发展方向收集与职业教育相关的各种数据，包括学生就业率、行业需求、技能培训项目、经济指标等，并对数据进行有效的整理和预处理。选择与预测目标相关的特征，如学生背景信息、技能培训内容、行业就业情况等，进行特征缩放、变换、组合等，提高模型性能。将数据分为训练集和测试集，训练集的主要作用是对模型进行训练，测试集的主要作用是评估模型的性能。根据评估结果对模型进行优化，包括调整模型参数、特征选择、数据增强等。通过训练预测模型，利用大数据分析技术，精准研判职业教育发展方向、市场需求、专业发展趋势和人才需求变化等。职业院校可以更科学地合理规划教育资源的配置，如师资力量、教学设施等，提高职业教育的效率。3.3"深研产业发展需求，寻求职业教育应变措施在数字化技术的冲击下，为了主动适应产业数字化转型升级，职业院校需要紧密结合产业的数字化转型，寻求职业教育应变措施，调整人才培养方向，更加精准地培养服务产业发展的技术技能人才。职业院校教师应该从治理制度、数字基座、人才培养、产教融合、教师能力、教学改革、学生素养、技术创新、社会服务、国际合作等方面提出改革建议，为落实教育变革贡献力量。3.3.1"充分利用人工智能，关注学生素质培养在智能化发展背景下，职业院校应落实立德树人总目标，注重对学生的人文关怀，重视学生的情感发展和变化，注重正确思维方式和良好道德品质的养成，从素质培养角度促进学生全面而自由地发展。3.3.2"研判产业智能化发展态势，调整教学目标教学目标已不仅是特定知识和专业技能的培养，核心素养培育已逐渐跃升到教学目标的首位。职业教育需要根据智能化发展水平，及时调整职业教育的三维教学目标。3.3.3"建立健全考核方案，促进学生信息素养提升从学习计划、状态调节、自我评价等方面多措并举，着力加强学生的学习力与能动性，重塑信息时代的技术学习观，树立终身学习理念，让学生养成自觉、主动地参与数字化职业教育的学习习惯。调整专业设置和课程内容，不断提升数字化职业教育课程内容质量，保证教学效果。3.3.4"创新研发与社会服务功能，构建校企合作新生态面向企业问题，寻求合作路径，服务长足发展，打造职业教育合作长效机制与平台，鼓励头部企业