人工智能赋能高职院校产教融合“双交付”育人模式创新发展研究

王琼 王晓侃 蔡滢

（河南机电职业学院，新郑，451191）

摘要：“双交付”育人模式是高职院校在产教融合实践中形成的一种创新范式，其核心是将企业真实项目成果与高素质技术技能人才同步交付。人工智能技术的深度介入，正在重塑这一模式的运行逻辑与实践形态。本文以河南机电职业学院等院校的实践为经验基础，从“交付什么”“如何交付”“谁来评价”三个维度，分析人工智能赋能“双交付”模式的内在机理。研究发现，人工智能的作用不在于简单地为既有流程“加装技术模块”，而在于推动育人逻辑从“知识传授”向“价值交付”的质变：通过项目智能体实现教学任务与企业需求的结构性耦合，通过学习智能体将隐性能力转化为可视化的成长证据，通过评价智能体使人才质量标准从学校内部判断转向市场认证。与此同时，数据安全、算法偏见与教师能力转型等风险，构成了模式持续运行不可回避的约束条件。

关键词：产教融合；双交付；人工智能；高职院校；育人模式

基金项目：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）；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）；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）

一、引言

产教融合的深层困境，不在于校企之间缺乏合作意愿，而在于“教”与“产”各自遵循的逻辑始终未能真正打通。学校关心的是教学秩序与学生成长，企业关心的是项目交付与效益实现，两套逻辑并行运转，形成了“校热企冷”“供需错配”的持久张力。为破解这一困局，部分高职院校探索出“双交付”育人模式，试图将企业的项目成果交付与学校的人才培养交付统一于同一过程之中，使二者互为条件、互相验证。

这一模式在实践层面已经取得了可观的进展。河南机电职业学院自2023年以来系统推进“项目+人才”双交付改革，近三年毕业生就业率稳定在98%以上，与宇通、比亚迪等龙头企业共建产教融合共同体，累计输送高技能人才6000余名。吉林科技职业技术学院则以“四图谱、三岗课、双交付、人岗合一”为框架，将毕业典礼直接搬到企业生产线，实现“毕业即就业”。然而，随着参与学生规模扩大、合作企业数量增加、项目复杂度上升，“双交付”模式自身的运行负荷也在急剧增长：如何在海量项目中精准匹配教学任务？如何动态追踪每一位学生的能力成长？如何使人才评价标准真正获得企业的认可？这些问题仅靠管理流程的优化已难以解决。

人工智能技术的介入，为回应上述问题提供了新的可能。但“赋能”一词容易遮蔽一个关键问题：AI究竟是在既有模式上“贴一层技术”，还是在改变模式本身的结构性条件？本文试图论证后一种判断：人工智能之于“双交付”模式的意义，不在于提高既有流程的效率，而在于使一种原本难以规模化运行的模式获得了可复制、可扩展的技术基础。论文首先厘清“双交付”模式的核心逻辑与内在张力，继而从“交付什么”“如何交付”“谁来评价”三个维度分析AI的赋能机理，最后讨论这一模式持续运行需要面对的风险与保障条件。

二、“双交付”模式的核心逻辑与内在张力

（一）双交付的实质：育人逻辑的结构性转换

“双交付”的基本表述是“交付项目成果，交付合格人才”。但如果仅将其理解为“一边做项目、一边培养人”，则未能触及这一模式的实质。河南机电职业学院在改革中经历了一个关键的认知转折：从“引厂入校”到“送教入企”，学校逐渐意识到，校企合作若停留在“学校育人、企业用人”的浅层衔接，始终无法解决企业参与动力不足的问题。真正的突破口在于，让人才培养过程本身嵌入企业的价值创造过程之中。

这意味着育人逻辑从“基于学科”向“基于项目”的根本性转变。在传统模式中，课程是组织教学的起点，项目是课程的应用场景；在“双交付”模式中，企业真实的生产、研发、维保项目成为贯穿培养全程的载体，课程围绕项目需求模块化重组。学生在“准员工”身份下参与真实任务，教师在企业现场开展教学，企业工程师以“产业导师”身份参与指导。学校交付给企业的不仅是人力，更是凝结在项目成果中的教学投入；企业交付给学校的不仅是岗位，更是检验人才质量的真实场景。

这种结构性转换的深层意义在于，它改变了产教融合中“谁为谁服务”的问题。在传统校企合作中，学校是服务提供者（为企业输送人才），企业是资源提供者（为学校提供实训条件），两者的交换关系是间接的、延迟的。而在“双交付”模式中，学校和企业同时成为价值创造的合作者：学校通过项目成果直接为企业创造价值，企业通过真实场景为人才培养提供不可或缺的质量检验条件。

（二）规模化运行的结构性张力

“双交付”模式在理念上的清晰性，与它在运行中的复杂性形成了鲜明对比。当合作企业从三五家扩展到数十家、参与学生从几十人扩展到数千人时，模式的运行面临三重张力。

第一重张力：项目与教学的匹配问题。企业项目的逻辑是“需求-执行-交付”，教学逻辑是“目标-内容-评价”。两者并非天然同构。一个适合企业需求的项目，未必适合作为教学载体；一个适合教学的项目，未必具有足够的商业价值。如何在项目筛选、拆解与教学化改造之间找到平衡，是模式运行的首要难题。河南机电职业学院提出的“六步闭环”——“基于产业选企业、基于企业选项目、基于项目设场景、基于场景建课程、基于任务双培养、基于标准双交付”——正是对这一问题的回应，但这套流程若依靠人工操作，在规模化情境下几乎不可持续。

第二重张力：个体成长的追踪与干预问题。“双交付”的核心承诺之一是培养“符合企业岗位胜任力标准的准员工”，这要求对每一位学生的能力发展进行持续、精准的追踪。然而，学生在不同项目、不同岗位、不同企业之间流动，其能力表现分散在生产记录、导师评价、任务完成日志、项目验收结果等多种载体中。传统的学校考核体系很难整合这些分散的信息，更难以在项目进行过程中及时发现能力短板并给予干预。

第三重张力：评价标准的双重性问题。学校衡量学生成长用的是学业成绩、课程学分和综合素质评价，企业衡量项目质量用的是交付标准、成本控制和客户满意度。这两套评价体系在逻辑上并不天然兼容。更关键的是，“双交付”模式要求以“学生完成企业项目的情况”作为人才评价的主要依据，这意味着学校的评价权部分让渡给了市场。没有一套能够同时容纳教学标准与企业标准的评价框架，“双交付”的质量承诺就难以获得制度性的保障。

三、人工智能赋能“双交付”的内在机理

人工智能对“双交付”模式的赋能，需要从上述三重张力出发来理解。它不是在既有流程上“加装”一个技术模块，而是为一种原本难以规模化运行的模式提供结构性的支撑。

（一）项目智能体：从“人工匹配”到“结构性耦合”

项目与教学的匹配难题，本质上是一个信息处理问题：面对数以千计的企业项目，要在有限的时间内判断哪些项目适合教学、适合哪个层次的学生、需要什么样的课程支撑，其计算量远远超出人工管理的极限。河南机电职业学院“线场育人”数字平台中的“项目智能体”，正是对这一问题的技术回应：它将企业原始需求拆解为可教学化的任务包，自动匹配课程目标，动态监控项目进度并预警风险。

这一技术逻辑的关键不在于“自动化”，而在于“结构化”。人工匹配项目与教学时，依据的是经验判断，匹配标准难以统一，匹配结果难以追溯。“项目智能体”所做的，是将匹配标准显性化、可计算化：一个项目需要什么样的知识前置条件？适合什么年级、什么能力水平的学生？完成该项目后能够覆盖哪些岗位能力指标？这些维度一旦被数据化，项目与教学之间的“耦合”就从模糊的经验判断转变为可验证的结构关系。

在此基础上，学校可以更进一步，利用AI对合作企业的产业数据进行趋势分析，预判未来一段时期内企业可能产生的项目类型与技能需求，从而提前调整课程模块和实训方向。这使得“双交付”从被动响应企业现有需求，向主动预见产业变化的方向延伸。

（二）学习智能体：从“结果考核”到“过程性证据”

如果说项目智能体解决的是“教什么”的问题，学习智能体解决的则是“学生正在变成什么样的人”的问题。传统考核的局限在于，它只能在特定时间点（考试、答辩、项目验收）捕捉学生的表现，而能力成长的许多关键信息——在项目推进中遇到的困难、调整方案时的判断、与团队成员协作的方式——都发生在这些时间点之间，无法被常规考核机制所捕捉。

“双交付”模式对能力追踪的要求远高于传统模式，因为“准员工”的标准不仅涉及专业技能，还包括职业素养、问题解决能力、协作意识等多维素质。河南机电职业学院通过学习智能体采集学生实训数据，生成个人能力画像，实现“一生一课表”的个性化培养。这种能力画像的技术逻辑，是将学生在项目过程中的行为数据（任务完成度、修改次数、求助类型、协作参与度等）转化为能力维度的证据链。

值得注意的是，学习智能体的价值不在于“预测”，而在于“揭示”。它所呈现的是传统评价方式无法呈现的过程性信息：一个学生在项目中期反复修改某个方案，可能被传统考核视为“效率不高”，但学习智能体可以从修改内容的分析中识别出“批判性思维”或“精益求精”的能力表现。这种“过程性证据”的积累，使人才培养从“结果验收”转向“过程确证”。

四、赋能路径：从技术介入到制度重构

（一）平台化支撑：打通教育与产业的数据壁垒

人工智能赋能“双交付”的前提，是教育与产业之间数据通道的打通。河南机电职业学院的做法具有示范意义：学校将教务系统与企业生产数据系统对接，使项目进度、学生表现、企业反馈在同一平台上实时流动。截至目前，平台已入驻企业397家，发布真实岗位需求1572个，支撑学习活动超21.6万个。这种规模的数据流动，在没有AI支撑的条件下是不可想象的。

但平台化带来的不仅是效率，更是一种制度性关系的重构。当企业项目数据与学校教学数据在同一平台上汇聚时，校企之间的合作就从“协议关系”变成了“数据关系”。数据关系比协议关系更紧密、更持续，也更容易形成合作惯性。一所学校如果更换合作企业，需要重建平台数据；一个企业如果更换合作院校，需要重新适应平台规则。这种“数据锁定”效应，在客观上强化了产教融合的稳定性。

（二）教师角色的转型：从“课程讲授者”到“项目引导者”

AI赋能“双交付”对教师提出的要求，远不止“学会使用平台”。更深层的变化是教师角色的重构。在“双交付”模式中，教师需要在企业项目中承担“教学化改造”的工作：判断项目中的哪些环节可以转化为教学任务，哪些技能点需要前置教学，哪些学生适合承担哪类角色。这种工作不是传统意义上的“备课”，而是对产业实践的教育学翻译。

河南机电职业学院通过“引、转、融、育”组合拳，引入企业工程师并推动教师入企实践，组建混编教学团队。在这一过程中，教师的核心能力从“讲授学科知识”转向“设计学习体验”。AI工具在这一转型中扮演的是“能力放大器”的角色：学习智能体提供的个体能力画像，帮助教师更精准地识别教学干预的时机和方式；项目智能体提供的任务匹配建议，帮助教师减轻项目筛选的认知负荷。但教师作为“教育判断者”的核心角色并未被替代，反而因为AI提供了更丰富的证据而变得更加重要。

五、风险审视与保障条件

人工智能赋能“双交付”模式的前景值得期待，但如果回避其中的风险，这种期待就缺乏严肃性。

（1）数据安全与隐私边界。“双交付”模式的运行依赖于学生在项目过程中产生的大量行为数据。这些数据既包含学业信息，也包含可能涉及企业商业机密的生产数据。如何在数据共享与隐私保护之间建立合理的边界，是模式持续运行必须回答的问题。OECD的研究指出，AI在职业教育中的应用可能削弱多主体治理的问责机制，如果AI系统未被谨慎地嵌入既有的验证和决策流程，可能导致责任模糊。

（2）算法偏见与教育公平。学习智能体和评价智能体的判断建立在数据模式之上，而数据模式可能反映的是历史形成的不平等。如果训练数据中某种类型的学生（如来自特定背景、具有特定学习风格）的系统性表现较弱，AI可能将这种差异误判为能力差异，从而在能力画像和评价结果中复制甚至放大既有的偏见。这要求“双交付”模式的评价体系必须保留“人类判断”作为最终的审核环节，不能将评价权完全让渡给算法。

六、结语

“双交付”育人模式的价值，在于它回应了产教融合中最根本的问题：如何让教育与产业在同一个过程中创造价值，而不是在两个平行的系统中各自运转。人工智能的介入，使这一模式从“理念上可行但操作上困难”的状态，向“可规模化、可持续运行”的方向迈进了一大步。项目智能体解决了项目与教学的匹配问题，学习智能体使能力成长变得可追踪，评价智能体打通了学校标准与企业标准之间的壁垒。

但技术赋能并不意味着模式问题的自动消解。数据安全、算法公平与教师转型，仍然是制约模式深化的关键变量。真正的创新，不是用AI替代人的判断，而是使AI承担那些重复性、计算性的工作，从而释放教师和管理者的注意力，让他们能够专注于那些真正需要人类判断的环节：一个学生是否在项目中获得了成长，一个项目是否真正具有教育价值，一次评价是否公平地反映了能力。这些问题的答案，最终仍然取决于人。

参考文献：

[1] 河南机电职业学院：“项目+人才”双交付构建职业教育新模式[EB/OL].新华网，2026-01-14.

[2] 河南机电职业学院探索“双交付”产教融合新范式[N].光明网，2026-01-16.

[3] 信阳职业技术学院获批河南省“人工智能+教育”领航计划项目[EB/OL].河南县域经济网，2025-12-22.

[4] 把毕业典礼搬进企业！吉林科技职业技术学院跨省举办“线场”毕业典礼[EB/OL].教育部，2026-07-13.

[5] 闵志宇.“项目+人才”双交付——人工智能赋能职业教育新范式的探索与实践[R].河南机电职业学院，2026-07-11.

[6] 人工智能驱动产教融合人才培养模式变革的逻辑机理与实践路径[J].南宁职业技术学院学报，2024(6).

[7] OECD. Developing Vocational Education and Training with Artificial Intelligence[R]. Paris: OECD Publishing, 2026.

[8] “三定、三转、双交付”：高职智能制造类专业育人模式创新与实践[EB/OL].河南机电职业学院.

[9] 人工智能赋能职业教育产教融合的内在逻辑与实践路径研究[J].职业技术教育，2026(4).

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