转自：中工网

原标题：AI如何为职业教育赋能

职业教育是国民教育体系和人力资源开发的重要组成部分，肩负着培养多样化人才、传承技术技能、促进就业创业的重要职责。

然而，随着科技飞速迭代和产业需求不断演变，传统高等职业教育模式暴露出教学内容滞后、实践能力培养不足、个性化学习难以落实等问题，与当下社会需求存在一定程度的脱节。

近年来，DeepSeek等生成式人工智能不断普及，高等职业教育也必须围绕产业结构升级而“转”，随着市场需求转变而“动”，紧跟社会发展需要而“变”，培养更多优质技能人才。

实现个性化学习定制，促进因材施教。在传统高等职业教育中，由于学生基础差异大、学习需求多元、技能培养与行业动态脱节，教学效果参差不齐。AI工具可以整合学生课程成绩、实训记录、在线学习时长等结构化数据，捕捉资源点击偏好、心理测评结果等非结构化兴趣标签，利用知识图谱技术，将知识点拆解为可量化的能力单元，精准识别学生能力边界与成长潜力。在此基础上，还可探索为学生智能匹配学习内容，生成“三步走”个性化学习方案，针对薄弱环节推荐基础微课、立足优势领域提供强化项目、依据兴趣标签推送跨界技能包，实践“因材施教”的教育理念。

搭建智能教学辅助系统，提高教育资源利用效率。在智能工具的加持下，教师只需输入相关指令，大模型就能迅速生成教案、精准批改作业，并设计出生动丰富的课堂教学活动。这能有效提升教学效率，让教师腾出更多时间、精力，了解学生的学习特点和需求，从而提供更加精准、有效的教学指导。

构建虚拟实训系统，增强实践能力。现代职业教育对学生技能实操能力要求不断提高，传统实训模式受限于设备成本、场地空间和安全风险等因素，愈发难以满足教学需求。利用人工智能技术，高职院校可以搭建低成本、高灵活、强交互的虚拟实训系统，为学生提供沉浸式学习体验。以现代物流管理专业为例，教师可借助该技术构建虚拟仓库，学生通过VR设备进入实训平台，依据系统自动生成的商品数据，完成货架布局优化、订单批量处理、异常事件应对等任务。在这个过程中，AI可以实时计算最优路径，比较学生方案与系统推荐方案，并自动生成操作评价，帮助学生精准定位技能短板，有针对性地提升实践能力和综合素质。

优化职业指导，促进精准就业。在大模型的加持下，就业指导教师可以抓取、分析海量行业数据，实时掌握就业市场变化，识别高需求岗位和新兴职业方向。同时，整合学生的学习成绩、技能证书、实习经历、兴趣测评等数据，生成多维度学生画像，精准评估职业倾向和能力水平。通过算法模型，将学生能力与岗位需求精准匹配，为学生推荐合适的职业方向和就业机会，进一步提高就业适配度。

目前来看，人工智能虽然在职业教育领域应用前景广阔，但仍有一些痛点、堵点急需打通。

一是要加强师资培训。人工智能的浪潮滚滚而来，但部分职业学校的教师的应用能力有限，对人工智能的学习、操作尚不规范。对此，相关教育部门和学校应加强对教师的培训，加强与行业、企业合作，提高教师对人工智能的运用能力。二是加强隐私数据保护。大模型需要收集、分析大量学生数据，涉及隐私问题。对此，相关部门应建立健全隐私安全保护机制，确保数据安全。三是控制技术应用成本。对接、调用AI大模型应用需要软硬件支持，相关部门可出台优惠政策，鼓励校企合作，引入社会资源，进一步降低技术的使用成本。（侯若玉）