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 广州目 录三人工智能赋能的未来教育人工智能背景下教育之变一二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，何为教育普及初等教育普及中等教育高等教育大众化科技时代（人工智能）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。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）。未来教育(职业）培养目标：培养具有高技能，具有创新性的高素质人才。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知识传授者--->灵魂的塑造者、知识和技术的创新者，课程的开发者，教学活动的设计者、资源的开发者、学习的引导者、学 生 学 习 的 帮 助 者（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）。教师队伍建设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