场景赋能、课程重塑、协同共生：职业院校人工智能素养普及与应用实践研究

王晓侃 王琼 汪东霞

（河南机电职业学院，新郑，451191）

摘要：人工智能技术的快速迭代对技术技能人才的能力结构提出了全新要求，职业院校人工智能素养的普及与应用已成为一项紧迫的系统性课题。本文基于教育部等五部门《“人工智能+教育”行动计划》的政策框架，从场景创新、课程重构、多元协同三个维度构建职业院校AI素养培育的实践分析框架。研究认为，场景创新将AI素养培育从抽象的知识传授转向真实职业情境中的能力生长，课程重构实现从“加一门课”到“融一条链”的范式转换，多元协同则通过“政行企校”共生生态为素养培育提供可持续的机制保障。三者之间形成“场景驱动课程更新、课程需求牵引协同、协同生态反哺场景”的耦合闭环。在此基础上，本文分析了当前实践中存在的课程迭代滞后、场景供给不足、协同深度有限等现实挑战，并提出相应的优化路径。

关键词： 职业院校；人工智能素养；场景创新；课程重构；多元协同

基金项目：2025年度中国电子劳动学会科学教育普及与国际传播应用研究专项课题（Ceal25B031；Ceal25B032）；2026年度全国高等职业院校人工智能通识课程教学研究课题（KT2508140）；机械工业人才开发服务中心2025年度人才发展专项课题（Cmitc2025064；Cmitz2025069）

一、引言

2026年4月，教育部、国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、国家数据局联合印发《“人工智能+教育”行动计划》，明确提出职业教育阶段要“推动传统产业相关专业的智能转型，培养适应产业变革的高技能人才”，构建纵向贯通、横向联通的人工智能全学段教育和全社会通识教育体系。这一顶层设计将职业院校的人工智能素养教育从“要不要做”推向了“怎么做”的阶段。然而，当政策落地到院校层面，一系列深层问题随之浮现：人工智能素养究竟应当如何界定？面向全体学生开设通识课与在专业课程中嵌入AI能力，两者如何衔接？企业、行业、政府等多元主体在素养培育中各自扮演什么角色、以什么机制协同？

这些问题的实质，是职业院校在有限的办学资源与快速迭代的技术环境之间寻找平衡点。传统的“增设课程”思路已难以回应产业智能化对人才能力结构提出的系统性挑战。有研究指出，高职AI素养欠缺正成为未来十年人才的关键能力短板，其核心不应等同于“学会使用某个AI软件”，而应被界定为面向真实职业任务的人机协同能力。这意味着，人工智能素养的培育需要跳出单一课程的框架，在场景、课程、机制三个层面进行系统性重构。本文以“场景创新、课程重构、多元协同”为分析框架，结合近年来的政策文件和院校实践案例，探讨职业院校人工智能素养普及与应用的有效路径。

二、场景创新：从知识传授到情境化能力生长

2.1 职业场景作为AI素养的生长土壤

人工智能素养与一般信息素养的关键区别在于其实践性和情境依赖性。一个学生能够熟练使用ChatGPT生成一段文本，并不意味着他具备了在智能制造车间中利用AI视觉系统进行质量检测的能力。后者的素养形成，高度依赖于对具体职业场景中问题结构、技术边界和操作规范的深入理解。

从职业能力结构看，高职AI素养至少包含四项核心能力：任务识别与判断力、工具协同与表达力、流程优化与再造力、伦理安全与质量治理力。这四项能力的共同特征是——它们都无法在脱离职业情境的抽象讲授中有效形成。“任务识别”需要真实的工作任务作为训练载体，“流程优化”需要在具体的生产工序中理解AI介入的节点与方式，“伦理安全”更需要在接近真实的风险情境中培养判断力。

2.2 场景创新的实践形态

近年来，一批职业院校在场景创新方面进行了富有启发性的探索。广西交通职业技术学院依托平陆运河建设工程，将无人机航测、三维激光扫描、数字孪生等前沿技术纳入人才培养方案，师生全程参与数据采集、模型搭建、方案验证全流程，在世纪工程的一线作业中完成了从“实训室操作”到“真实工程实践”的跨越。这种“工程一线即课堂”的模式，使AI素养的培育获得了真实问题的牵引和检验标准。

另一类场景创新发生在虚拟仿真实训领域。重庆电力高等专科学校在热工自动化技术专业中构建了“AI图谱+OBE达成度”双轮驱动模式，利用AI岗位大模型实时抓取行业岗位技能需求变化，智能识别核心能力点，将非结构化文本转化为“技能点—知识点—课程”关联矩阵，实现课程体系与岗位需求的动态匹配。金华职业技术大学则在制药工程专业中建设虚拟仿真实训中心，学生通过VR设备进入模拟药物生产车间，在虚拟空间中完成危化品处置演练等高风险操作。

这些案例的共同指向是：AI素养的培育需要为学习者提供“有意义的场景”——无论是真实工程还是高保真虚拟环境，关键不在于技术本身有多先进，而在于场景能否生成需要学生调动判断力、决策力和协作力的真实任务。

2.3 场景创新的核心原则

从上述实践中可以提炼出场景创新的三个核心原则。其一，问题导向而非技术导向。场景的设计应当从职业岗位中的真实问题出发，AI技术作为解决问题的工具而非学习的目的。其二，层级递进而非一步到位。中职阶段聚焦“能用”，高职专科阶段聚焦“会用”，职业本科阶段聚焦“善用”，不同层次的场景复杂度应当有所区别。其三，虚实结合而非二元对立。真实场景提供不可替代的复杂性体验，虚拟场景则解决高危、高成本、难复现的训练瓶颈，两者互补而非替代。

三、课程重构：从“加一门课”到“融一条链”

3.1 通识课程的定位与实施

职业院校AI课程建设的第一个争论焦点是通识课的定位。当前不少院校将AI通识课理解为“AIGC工具应用课”，教学生使用几款主流AI产品即可。这种理解窄化了通识教育的功能。有学者指出，人工智能通识课兼具文理双重内涵：既要让学生理解“何为人工智能”，也要帮助学生形成对AI技术的社会、伦理和文化层面的认知。

在课程实施层面，“工具性、伴随式、项目化”被证明是适合职业院校学情的有效路径。所谓“工具性”，是指教学中不追求算法原理的系统讲授，而是让学生在完成真实任务的过程中形成“需求—技术—评估”的思维逻辑链；所谓“伴随式”，是指AI通识教育不以一门孤立课程一次性完成，而是以“专题嵌入+系统强化”的方式贯穿学生整个在校学习过程；所谓“项目化”，是指全面采用项目化教学，将AI知识、技能、思维和伦理融入真实项目中。

南京信息职业技术学院的实践提供了一个可参照的样本。该校构建了覆盖全校不同专业的“人工智能应用素养”通识课程体系，采用“通用+特色三层递进”教学模式：通用核心层设立“人工智能技术概述”“人工智能产业生态”“人工智能就业向导”三大基础模块；场景运用层精选新能源风力发电预测、网络流量异常智能检测等六大典型行业应用项目；交叉实践层则以Python编程、AI开发工具应用为载体，培养“从代码到落地”的全流程能力。

3.2 专业课程的智能化嵌入

通识课解决“底座能力”，但AI素养的真正落地需要在专业课程中实现深度嵌入。这要求将AI作为“新工艺”纳入专业课程的教学内容和作业规范，而非作为独立的附加模块。

从实践来看，专业课程的智能化嵌入主要有三种路径。一是岗位能力的AI化改造。将传统岗位能力描述中的部分环节替换或增强为AI辅助下的作业方式，例如装备制造类聚焦预测性维护与质量追溯，护理康养类聚焦智能评估与风险预警。二是项目化任务链的重构。以典型工作任务为载体，将AI工具的使用嵌入任务完成的全流程中。三是课程图谱的动态更新。借助AI技术分析岗位技能需求变化，自动预警课程内容与岗位要求的偏离度，驱动课程体系的持续优化。

3.3 课程重构的机制保障

课程重构面临的深层困难是迭代速度问题。AI技术平台、模型和应用快速演进，而课程标准、教材和实训条件的更新周期较长，两者之间存在结构性时滞。破解这一难题，需要建立“需求感知-能力图谱-课程生成-反馈优化”的闭环机制，推动课程开发从教师经验主导向产业需求驱动转变。常州信息职业技术学院的做法值得借鉴：该校以人工智能技术应用教研室为核心，联合科大讯飞、华为等8家企业工程师组建协同开发小组，引入活页式教材理念，通过持续补充线上章节延长教材生命周期，打造“会生长的教材”。

四、多元协同：从校企合作到生态共生

4.1 协同主体的角色重构

职业院校AI素养教育涉及的协同主体远不止“学校”和“企业”两方。政府提供政策框架和公共资源，行业组织制定标准和规范，企业贡献技术、场景和工程师资源，院校承担教学组织和人才培养的主体责任，科研机构提供技术支撑和理论指导。这些主体之间的关系不是简单的“校企合作”，而是需要形成“政行企校研”多方参与的协同生态。

《职业院校人工智能应用指引》明确要求，职业院校应与行业企业紧密合作，建立“行业—企业—院校”三方联动的技能需求动态数据库，共同制定和定期更新专业人才培养方案，共同建设人工智能产教融合实训基地。这一要求将协同从“项目层面的合作”提升到了“制度层面的共建”。

4.2 协同机制的实践探索

在实践层面，多元协同已经形成了若干可辨识的模式。平台型协同以市域产教联合体和行业产教融合共同体为载体，集人才培养、课程开发、技术研发、技能鉴定于一体。常州工业职业技术学院作为“常州新能源产教联合体”牵头单位，联合政校企三方共建数字化运营体系，建成“产业-教育”双向映射数据库，研发“专产适配”“岗课适配”“人岗适配”“科研适配”四维适配规则引擎，形成“数据感知—策略生成—决策优化”的智能闭环。基地型协同-以实训基地建设为纽带，将企业的真实生产环境和项目引入学校。河北移动与石家庄邮电职业技术学院合作，在低空物流实训基地中探索出“企业出场景、学校出课程、平台出算力、导师出经验、赛事出标准”的多元协同模式。研究院型协同则以产学研深度融合为目标，达州职业技术学院与华智慧元科技有限公司联合共建人工智能研究院，推行学术导师、项目导师、企业导师协同指导机制。

4.3 师资协同：协同生态的关键节点

多元协同能否真正产生效果，很大程度上取决于教师是否具备将产业资源转化为教学资源的能力。当前，教师的工具掌握与教学设计能力亟待提升，现有考核较少衡量协同效率、流程改进贡献与安全合规水平，导致“教、学、评”与岗位标准脱节。

对此，一些院校已经采取了系统性行动。南京铁道职业技术学院以AI技能“全员培训、人人过关”为着力点，推进人工智能深度融入教育教学与管理服务。许昌职业技术学院组织全校200多名骨干教师开展“优苗计划”培训，以“理论引领+实战淬炼+成果转化”为主线，拆解AIGC课堂落地场景。更深层的师资建设方向是构建“校企协同的双师型团队”，通过校企人员互派互聘机制，让企业工程师进入课堂、让专业教师进入产业一线，形成知识流动和能力互补的常态化通道。

五、三维耦合：一个系统性分析框架

场景创新、课程重构、多元协同并非三个独立的工作领域，它们之间存在内在的耦合关系，共同构成职业院校AI素养培育的实践系统。

场景驱动课程更新。真实职业场景中涌现的新问题、新工具和新流程，构成课程内容迭代的源头活水。没有场景的持续供给，课程重构容易沦为“从教材到教材”的闭门造车。

课程需求牵引协同。课程重构过程中遇到的内容更新滞后、实训条件不足、师资能力缺口等问题，恰恰是需要通过多元协同来破解的。协同不是为协同而协同，而是课程建设的内在需求驱动了协同的发生。

协同生态反哺场景。校企共建的实训基地、产教融合平台和研究机构，持续产出新的场景资源，为场景创新提供基础设施和项目来源。

这一耦合关系可以用一个简洁的逻辑来描述：场景提供“学什么”的内容基础，课程提供“怎么学”的组织框架，协同提供“谁来教、在哪教、用什么教”的机制保障。三者之间的良性循环，是AI素养培育从碎片化走向系统化的关键。

六、现实挑战与优化路径

尽管政策框架已经明确、实践探索日益丰富，职业院校AI素养的普及与应用仍面临若干结构性挑战。

（1）区域间和院校间的数字鸿沟。优质的企业资源、技术平台和师资力量集中在经济发达地区和头部院校，中西部和普通院校在场景供给、课程开发和协同资源获取方面存在明显短板。对此，需要依托国家级职业教育AI资源与实训公共平台，汇聚开放案例、仿真实训和合规模板，降低学校“从零搭建”的门槛。

（2）评价体系与培养目标的脱节。当前多数院校的AI素养评价仍以知识考核为主，较少衡量人机协同效率、流程改进贡献和安全合规水平。《职业院校人工智能应用指引》提出开发基于动态能力图谱的AI素养评价系统，从通识素养、专业技能、行业能力、伦理安全意识等维度开展评价，并将企业认证作为补充评价依据。这一方向需要在更多院校落地验证。

（3）协同的深度与持续性不足。相当数量的校企合作仍停留在签署协议、挂牌基地的层面，缺少深度的课程共建、师资共培和技术共研。破解这一难题的关键在于利益机制的设计——协同不能只靠行政推动，需要让参与各方都能从中获得实际收益。

七、结语

职业院校人工智能素养的普及与应用，本质上是一场关于“培养什么样的人、如何培养人”的教育变革。当AI从一项专业技能演变为所有技术技能人才的通用素养，职业院校需要回答的核心问题不再是“是否要教AI”，而是“如何在真实职业情境中培养人的AI能力”。

场景创新回应了“在哪里学”的问题，课程重构回应了“学什么、怎么学”的问题，多元协同回应了“谁来保障”的问题。三者构成的系统性框架表明，AI素养培育不是一个可以孤立推进的教学改革项目，而是需要嵌入职业院校的整体办学逻辑之中——与专业建设同步、与产业需求对接、与校企合作共生。唯有如此，人工智能素养才能真正从政策文本走进课堂、走进车间、走进学生的职业能力结构之中。

参考文献：

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