人工智能背景下，职业教育的变与不变

李绍中 2025年5月16日广州 一 目录二三 人工智能赋能的未来教育 人工智能背景下教育之变人工智能背景下教育之坚守 人工智能赋能的未来教育 一 （一）未来教育形态人工智能时代，教学何为，何为教育 未来教育(职业）培养目标： 高等教育大众化 普及中等教育 普及初等教育 培养具有高技能，具有创新性的高素质人才。 新一代信息技术驱动的、是以互联网产业化，工业智能化，工业一体化为代表，以人工智能，新材料、清洁能源，无人控制技术，量子信息技术，虚拟现实以及生物技术为主的全新技术革命。 科技时代（人工智能） 高精尖”人才（“高”是指高技能，“精”是指精通科学理论，“尖”是指在某个领域出类拔萃）。 未来人才的核心竞争力： 学习能力、创新能力、解决问题的能力、批判性思维、数字思维与能力、责任心。 教育数字化战略： 构建更高质量、更加公平、更多选择、更加便捷、更加开放、更加灵活的教育新形态。 人工智能赋能的未来教育 一 （二）未来教育特征 个性化 围绕学生不同的学习方式来塑造教学，关注每个个体的学习特征。学生可以自己选择学习路径，独立完成自己的学习旅程。未来教育特别注重挖掘每个学生的独特天资，而且不会在学校教育结束之后就停止，而是延伸到课堂之外，培养学生自主学习和终身学习的能力。（个性化与定制化、终身教育） 多元性 数字时代改变了人的展现自我、沟通和建立连接的方式，教育形式不仅仅只有学校成建制的学习，还会有网络学习、手机学习、空间学习等各类学习，即可以是一对一的教学，也可以一位教师对几百人的教学。另外，教学中情境、教学环境、课堂活动、课外活动、评价方式都是多元的。 一是学习资源的共享，实现一校多区、校际之间的资源共享，校际之间的学分互认；二是学习者的自由，取消和突破种种学习的限制和障碍，学生对课程的选择有充足的自主权，教和学方式相对灵活，在学习方式、学习进度、时间和地点等方面可以由学生根据需要决定。 人工智能赋能的未来教育 一 （二）未来教育特征 趣味性 兴趣是最好的教师，驱动人类探索世界的最大动力就是好奇心，而在传统教育中，太多单调文本描述、太多定义和规则，这些都造成学生学习动机障碍。末来的课本应该是基于学生的好奇心的融媒体数字教材，设计的作业有闯关游戏、智力游戏，甚至魔法游戏等，让学习回归情趣，回归实践，回归感受，引导学生探究未知世界。 融合性 未来教育是传统教育与在线教育书融合，是线下学习与线上学习的融合，是人机协同的融合。教学环境集多终端、云平台、人工智能为一体，能将抽象概念情境化、可视化，实现教与学的高度融合、高度沉浸、高度交互。另外，实现课前、课中、课后的有机融合，课前可以借助数据分析工作，精准分析学情，助力教师高效备课，课中可借助数字化教学手段，使用教学变得生动、有趣、高效，可以通过智能化手段分析教学行为，便于教师及时调整教学策略，课外可以通过在线学习平台，预学知识，借助AI教师辅导答疑。还有，未来教育更加重视学科交叉融合，更好地培养学生的创新思维和能力。 人工智能背景下教育之变 二 （⼀）理念更新 1.重视跨学科能力培养：应注重将AI技术与专业技能相结合，帮助学生掌握AI工具的应用，提升工作效率。强调复合型人才培养（简单重复劳动大都被机器所取代），鼓励学生跨学科或专业学习，以适应多领域的需求。 2.强化终身学习意识和能力：AI技术更新迅速，职业教育应培养学生的终身学习能力、意识，使其能够不断更新知识和技能，所以，学生学习能力和自主学习习惯的培养应受到足够重视。 3.注重实践与创新能力：通过实际项目培养学生的实践能力，鼓励他们在真实场景中应用AI技术解决问 题。另外，培养学生的创新思维和批判性思考能力，使其能够在AI时代提出创新解决方案。 4.提升人机协作能力：职业教育应帮助学生理解如何与AI系统协作，发挥人在创造力、情感和决策方 面的优势。 5.全面推进个性化教育：利用AI技术分析学生的学习数据，提供个性化的学习路径和资源，满足不同学生的需求。开发自适应学习系统，根据学生的学习进度和表现动态调整教学内容和进度。 人工智能背景下教育之变 四 （⼀）理念更新 6.校企合作显得更为重要：人工智能朝代，知识、技术更新速度加快，职业院校应与企业紧密合作，了解行业需求，及时调整课程设置，确保教育内容与市场需求同步。 7.软技能培养受到普遍关注：在AI时代，软技能如沟通、团队合作、创新意识和领导力显得更加重要， 职业教育应注重这些能力的培养。帮助学生提升情商和适应力，以应对快速变化的工作环境。 8.关注AI伦理与社会责任：将AI伦理纳入课程，帮助学生理解技术的社会影响，培养负责任的技术使用态度，强化诚信教育，引导学生关注AI技术对社会的影响，培养他们的社会责任感。 量。 9.数字素养成为学生核心素养：培养学生运用AI等数字工具的意识和能力会得到更加重视。 人工智能背景下教育之变 二 （⼆）教师发展 教师角色转变 教 知识传授者--->灵 师魂的塑造者、知识和 队技术的创新者，课程的开发者，教学活动 伍的设计者、资源的开发者、学习的引导者、 建学生学习的帮助者 设（6“者”）、“全科”教师。 教师数字素养 数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任等（《教师数字素养》标准） 教师队伍结构 建设符合项目式、模块化教学需要的教学创新团队；“双师型”、机器人教师、线上名师远程教学+线下助教辅导教学（主讲+助教）。 人工智能背景下教育之变 二 （⼆）教师发展 1.AI和教学融合的能力 AI教学工具的应用能力：教师需要掌握各种AI教学工具和平台，如智能教学系统、评价系统、虚拟助手智能辅导等，并能够熟练使用这些工具进行教学，能够将AI技术整合到日常教学中，利用AI工具进行教学设计、教学实施和学生评估。 数据分析与解读能力：教师应具备基本的数据分析能力，能够收集和分析学生的学习数据，了解学生的学习进度和效果，通过数据分析做出教学决策，优化教学策略，提升教学效果。 个性化教学能力：利用AI技术分析学生的学习数据，提供个性化的学习路径和资源，满足不同学生的需求。确保每个学生都能得到适合的教育。 创新教学方法的能力：探索和尝试新的教学方法，如翻转课堂、混合式学习、项目式学习等，利用AI技术提升教学效果。 人机协作能力：教师需要理解如何与AI系统协作，发挥人类在创造力、情感和决策方面的优势，提升教学效果。 课程设计与开发能力：能将AI技术融入到专业、课程教学中，及时更新教学内容。 人工智能背景下教育之变 二 （⼆）教师发展 2.AI和专业融合的能力 AI应用能力：掌握与自身专业领域相关的AI技术，能够将AI技术应用于专业实践，解决实际问题，例 如，工程领域中智能制造、自动化设计、预测性维护等，金融领域：智能风控、量化交易等。 基于数据决策能力：能够收集、清洗和处理专业领域的数据，为AI模型提供高质量的输入，并利用AI工具对专业数据进行分析，提取有价值的信息，支持决策和创新。 AI与专业的整合能力：能够将AI技术与专业知识深度融合，探索新的研究方向和应用场景，能利用AI 技术解决专业领域中的复杂问题。 AI工具开发与优化能力：能够开发或定制适合专业领域的AI工具，满足特定需求，如对现有AI模型进 行优化，提高其准确性、效率和适用性。 行业趋势洞察能力：密切关注AI技术在专业领域的最新发展和应用趋势，探索AI技术在专业领域的未来发展方向。 人工智能背景下教育之变 二 （三）专业智能化升级与课程体系重构 ⼈才培养⽬标、规格变化：DeepSeek这样的工具带来了熟练和半熟练工人失业的真实风险”，越来越多重复性、程序化的工作岗位被机器所取代，其相应带来的“技术性失业潮”将迫使过去以知识能力为目标的人才培养模式向创新型、复合型人才培养模式转型。 专业升级：开设人工智能相关专业建设、其它专业的智能化升级 课程体系重构：针对人工智能技术，开发专门的课程模块，如开设《人工智能应用》《智能算法与编程》等课程，培养学生运用人工智能技术解决实际问题的能力。 课程内容更新：在各专业课程中融入人工智能基础知识，如机器学习、数据分析等，同时增加人工智能在本专业领域的应用案例和实践内容，如在物流相关专业中，介绍智能仓储、智能配送等应用。 人工智能背景下教育之变 二 （四）教学创新 1.教学模式创新 翻转课堂（颠倒课堂）：重新调整课堂内外的时间（由原来的”课内听课课外做“转变为”课外(课前）听课课内做“，将学习的决定权从教师转移给学⽣。在这种教学模式下，学⽣课前通过 ⽹络平台等进⾏⾃主学习，课堂内学⽣更专注于基于项⽬的学习和问题的解决，促成学⽣个性化 学习。 混合式学习（教学）（B-learning)：将在线教学和传统教学的优势结合起来的⼀种“线上”+“线下”的教学。通过两种教学形式的有机结合，可以把学习者的学习由浅到深引向深度学习。线上学知识，线下检验、巩固和内化。混合教学既要发挥教师引导、启发、监控教学过程的主导作 ⽤（导演），⼜要充分体现学⽣作为学习过程主体的主动性、积极性与创造性（演员）。 人工智能背景下教育之变 二 （四）教学创新 2.教学方法创新 （1）情景探究 情景教学法以建构主义为理念基础，从教学需求出发，依据教学目标，创设特定的情境，以激发学生的兴趣、情感和思维，达到最佳教学效果，其核心是创设情境，也是最常用的一种信息技术与课程整合的模式，主要过程为：体验情境-----探究问题建构（感知）知识 信息技术作用 情景资 源共享 意见表 达工具 情景资 源展示 信息加 工工具 测评 工具 情景探目标 究教学 课堂教学过程 创设 情景 思考 讨论 实践 探索 意义 建构 自我 评价 人工智能背景下教育之变 二 （四）教学创新 教师学生 2.教学方法创新 （2）问题探究 “问题—探究”教学法是以问题解决为中心，模仿科学家探究未知领域的途径，通过发现问题、分析问题、创造性地解决问题等步骤去掌握知识、培养学生的创造能力和创新精神。“问题—探究”学习模式从提出问题开始，到创造性地解决问题结束。 人工智能背景下教育之变 二 （四）教学创新 2.教学方法创新 （3）小组协作 “协作式”学习模式针对所要研究的问题，协作小组内各个成员针对研究问题，进行任务分工，担任不同的角色，承担不同的个人责任，协作交流，最终形成研究成果。（重在协作）（组内异质，组间同质） 学生 接受分组 明确目标 小组分工 协作交流 发布成果 总结评价 评价标准 分组策略 教师 学生分组 问题情境 协作环境 观察辅导 评价总结 明确任务小组计划协作交流成果汇总最终评价 人工智能背景下教育之变 四 （四）教学创新 2.教学方法创新 （4）游戏教学 游戏化教学模式能提供和控制一种富有趣味性和竞争性的教学环境，激发学生的学习动机，使学生在富有教学意义且教学目标明确的游戏活动中得到训练或有所发现，取得积极的教学效果。（对教师的教学设计能力要求较高） 人工智能背景下教育之变 二 （四）教学创新 2.教学方法创新 （5）虚拟仿真教学 虚拟仿真教学法是一种利用计算机技术和虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等数字化工具，模拟真实场景或实验环境的教学方法 。它通过构建虚拟的学习环境，帮助学生在 模拟的情境中进行实践操作、实验或技能训练，提升学习效果，从而解决“高投入、高难度、高风险，难实施、难观摩、难再现。主要特点：沉浸式体验、交互性、安全性、可重复性、跨时空学习。 人工智能背景下教育之变 二 （四）教学创新 2.教学方法创新 （5）虚拟仿真教学 虚拟实训：利用虚拟仿真技术可以进行各种实训的模拟，如驾驶、飞行、医疗、救援等，从而提高实训 效果和安全性。（真实操作(模拟器）、虚拟场景） 虚拟演练：利用虚拟仿真技术可以进行各种复杂的场景模拟和演练，如生产线