職業(yè)教育是國(guó)民教育體系和人力資源開發(fā)的重要組成部分，肩負(fù)著培養(yǎng)多樣化人才、傳承技術(shù)技能、促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的重要職責(zé)。

然而，隨著科技飛速迭代和產(chǎn)業(yè)需求不斷演變，傳統(tǒng)高等職業(yè)教育模式暴露出教學(xué)內(nèi)容滯后、實(shí)踐能力培養(yǎng)不足、個(gè)性化學(xué)習(xí)難以落實(shí)等問題，與當(dāng)下社會(huì)需求存在一定程度的脫節(jié)。

近年來，DeepSeek等生成式人工智能不斷普及，高等職業(yè)教育也必須圍繞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)而“轉(zhuǎn)”，隨著市場(chǎng)需求轉(zhuǎn)變而“動(dòng)”，緊跟社會(huì)發(fā)展需要而“變”，培養(yǎng)更多優(yōu)質(zhì)技能人才。

實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)定制，促進(jìn)因材施教。在傳統(tǒng)高等職業(yè)教育中，由于學(xué)生基礎(chǔ)差異大、學(xué)習(xí)需求多元、技能培養(yǎng)與行業(yè)動(dòng)態(tài)脫節(jié)，教學(xué)效果參差不齊。AI工具可以整合學(xué)生課程成績(jī)、實(shí)訓(xùn)記錄、在線學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，捕捉資源點(diǎn)擊偏好、心理測(cè)評(píng)結(jié)果等非結(jié)構(gòu)化興趣標(biāo)簽，利用知識(shí)圖譜技術(shù)，將知識(shí)點(diǎn)拆解為可量化的能力單元，精準(zhǔn)識(shí)別學(xué)生能力邊界與成長(zhǎng)潛力。在此基礎(chǔ)上，還可探索為學(xué)生智能匹配學(xué)習(xí)內(nèi)容，生成“三步走”個(gè)性化學(xué)習(xí)方案，針對(duì)薄弱環(huán)節(jié)推薦基礎(chǔ)微課、立足優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域提供強(qiáng)化項(xiàng)目、依據(jù)興趣標(biāo)簽推送跨界技能包，實(shí)踐“因材施教”的教育理念。

搭建智能教學(xué)輔助系統(tǒng)，提高教育資源利用效率。在智能工具的加持下，教師只需輸入相關(guān)指令，大模型就能迅速生成教案、精準(zhǔn)批改作業(yè)，并設(shè)計(jì)出生動(dòng)豐富的課堂教學(xué)活動(dòng)。這能有效提升教學(xué)效率，讓教師騰出更多時(shí)間、精力，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求，從而提供更加精準(zhǔn)、有效的教學(xué)指導(dǎo)。

構(gòu)建虛擬實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)，增強(qiáng)實(shí)踐能力。現(xiàn)代職業(yè)教育對(duì)學(xué)生技能實(shí)操能力要求不斷提高，傳統(tǒng)實(shí)訓(xùn)模式受限于設(shè)備成本、場(chǎng)地空間和安全風(fēng)險(xiǎn)等因素，愈發(fā)難以滿足教學(xué)需求。利用人工智能技術(shù)，高職院?？梢源罱ǖ统杀?、高靈活、強(qiáng)交互的虛擬實(shí)訓(xùn)系統(tǒng)，為學(xué)生提供沉浸式學(xué)習(xí)體驗(yàn)。以現(xiàn)代物流管理專業(yè)為例，教師可借助該技術(shù)構(gòu)建虛擬倉(cāng)庫(kù)，學(xué)生通過VR設(shè)備進(jìn)入實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，依據(jù)系統(tǒng)自動(dòng)生成的商品數(shù)據(jù)，完成貨架布局優(yōu)化、訂單批量處理、異常事件應(yīng)對(duì)等任務(wù)。在這個(gè)過程中，AI可以實(shí)時(shí)計(jì)算最優(yōu)路徑，比較學(xué)生方案與系統(tǒng)推薦方案，并自動(dòng)生成操作評(píng)價(jià)，幫助學(xué)生精準(zhǔn)定位技能短板，有針對(duì)性地提升實(shí)踐能力和綜合素質(zhì)。

優(yōu)化職業(yè)指導(dǎo)，促進(jìn)精準(zhǔn)就業(yè)。在大模型的加持下，就業(yè)指導(dǎo)教師可以抓取、分析海量行業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)掌握就業(yè)市場(chǎng)變化，識(shí)別高需求崗位和新興職業(yè)方向。同時(shí)，整合學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、技能證書、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、興趣測(cè)評(píng)等數(shù)據(jù)，生成多維度學(xué)生畫像，精準(zhǔn)評(píng)估職業(yè)傾向和能力水平。通過算法模型，將學(xué)生能力與崗位需求精準(zhǔn)匹配，為學(xué)生推薦合適的職業(yè)方向和就業(yè)機(jī)會(huì)，進(jìn)一步提高就業(yè)適配度。

目前來看，人工智能雖然在職業(yè)教育領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊，但仍有一些痛點(diǎn)、堵點(diǎn)急需打通。

一是要加強(qiáng)師資培訓(xùn)。人工智能的浪潮滾滾而來，但部分職業(yè)學(xué)校的教師的應(yīng)用能力有限，對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)、操作尚不規(guī)范。對(duì)此，相關(guān)教育部門和學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)對(duì)教師的培訓(xùn)，加強(qiáng)與行業(yè)、企業(yè)合作，提高教師對(duì)人工智能的運(yùn)用能力。二是加強(qiáng)隱私數(shù)據(jù)保護(hù)。大模型需要收集、分析大量學(xué)生數(shù)據(jù)，涉及隱私問題。對(duì)此，相關(guān)部門應(yīng)建立健全隱私安全保護(hù)機(jī)制，確保數(shù)據(jù)安全。三是控制技術(shù)應(yīng)用成本。對(duì)接、調(diào)用AI大模型應(yīng)用需要軟硬件支持，相關(guān)部門可出臺(tái)優(yōu)惠政策，鼓勵(lì)校企合作，引入社會(huì)資源，進(jìn)一步降低技術(shù)的使用成本。

（作者系鶴壁職業(yè)技術(shù)學(xué)院教師）