人工智能时代职业教育教学的风险与对策研究

张文龙?吴金玲?孟垂懿

摘要：随着人工智能时代的来临，智能化教学技术已逐渐融入职业教育教学的体系之中，在重塑职业教育新形态的同时，也带来了职业教育教学目标、主体以及伦理的风险。职业院校应在澄清人工智能技术所带来的风险性因素的前提下，构建合理的人工智能教学技术培训体系，明确人工智能技术在教育教学的辅助地位，规范人工智能教学技术的理性发展。

关键词：人工智能技术；职业教育教学；风险性因素

中图分类号：G710 文献标志码：A 文章编号：1673-9094（2023）12-0025-04

近年来，以大数据、物联网、人工智能等为代表的信息技术浪潮正在席卷全球。在“阿尔法狗”打败围棋世界冠军、职业棋手李世石之后，人们把2016年称为“人工智能元年”，人工智能时代也随之而来[1]。目前，人工智能技术的数据和图像分析、语言和知识表达等功能已逐渐应用于职业教育教学的革新之中。但是若人工智能技术的应用超过其适用的边界便可能引起职业教育的教学目标、主体及伦理等方面的风险[2]。为此，应明确人工智能技术的应用给职业教育带来的风险性因素，探索应对风险的策略，以期借助人工智能推动职业教育教学的发展。

一、人工智能应用于职业教育中的风险性因素分析

人工智能技术与职业教育教学发展的方式和目标等方面的不确定性是智能技术应用于职业教育中的风险性因素产生的主要原因。为了规避职业教育智能化过程中潜在的风险，让智能技术助力职业教育教学的高水平发展，需要明晰人工智能技术应用于职业教育教学有哪些风险。

（一）人工智能技术引发教学主体的替代

教学是由教师引导、学生参与的互动性过程。教师是职业教育教学的主体，而人工智能技术在职业教育教学中的应用會给教师的主体地位带来风险。如教师对学生作业的批改和反馈等重复性的日常工作可以由智能教育平台完成，而且随着海量的数据对智能算法模型的反复训练，人工智能软件对外界刺激的判断和行为越来越接近人脑水平。不仅人工智能技术的高效性和精确性在显著提高，人工智能技术具备的知识容量也远远超过了教师。人工智能教学在学校教育和家庭教育的广泛应用，引起了教学过程中的教师主体地位的替代性风险。

虽然人工智能技术降低了教师教学的负担，但是也会引发教学过程中教师和学生所组成的正常教育生态机制发生异化。其一，简单、高效的智能教育教学平台易使教师及学生双方对人工智能技术过度依赖，甚至可能导致人工智能代替教师而成为职业教育教学的新主体。其二，人工智能技术也会引发课堂教学之中教师、学生互动模式的转变。传统的教学课堂中的教师和学生的交流、互动有助于深化师生双方的了解，达到言传身教的教学效果。但是智能化的学习方式使职业教育教学的交互域发生了双向度向单向度的迁移，致使师生的互动式教学方式逐渐碎片化，降低了学生在教学过程中的参与度，难以让学生形成正常的职业价值观。

（二）人工智能技术引发教学目标的偏离

职业教育教学的目标分为显性的工具理性目标和隐性的价值理性目标。其中工具理性目标指的是通过教学来提升学生的基本职业技能，价值理性目标是培养学生的职业道德素养和思想意识。人工智能的过度使用会导致职业教育教学目标偏向于实现其显性的工具理性目标，而难以实现职业教育教学隐性的价值理性目标[3]。第一，人工智能教育技术的运用易导致教学目标趋于功利化。很多高校利用智能教育平台和软件作为教学媒介，向学生传授基本的知识和职业技能。这种方式只是通过人工智能技术的运用来达到教育教学的工具理性目标，忽视了培育学生的职业道德和职业精神。因此，人工智能技术的功利化应用可能导致学生职业道德水平的缺失而引发职业教育教学目标的偏离。第二，人工智能技术在职业教育教学中的应用可能会导致实践教学目标的偏离。智能化实训场景的搭建及“虚拟—现实”仿真实验室的建立减少了职业院校实践资源的限制，拓宽了学生实验实训的空间边际，这在一定程度上提高了实践教学的效果，但并不是学生未来现实工作的真实场景，也不能真正提高学生在未来工作岗位中所需的实践技能。第三，人工智能技术在职业教育教学中的应用易导致教学目标的失控。智能化的教育教学平台主要通过网络对学生开展远程教学，虽然打破了学生学习的时空限制，但教学平台选择不当、学生的线上学习能力较差及师生互动效率低下等因素会严重影响职业教育教学的教学质量。这会造成课堂上教与学过程中的时空迷失，导致教学目标的偏离。

（三）人工智能技术引发教学伦理的风险

教学伦理主要表现为教学过程中师生的隐私权和自由平等权等多个方面。人工智能技术应用于职业教育教学过程易引发相应的伦理风险。第一，智能化教育教学内容的歧视风险。算法是人工智能技术的核心部分，不同的算法设计者将自身对于职业教育的理解和观念植入所设计的计算机程序之中。但是不同设计者具有不同的职业教育理念和教育教学方法，这可能造成人工智能技术在职业教育教学决策、学生评价与学习反馈等方面的算法歧视。第二，智能化教学过程中存在着泄露师生个人隐私的风险。移动互联网迅速发展的同时也伴随着层出不穷的用户信息泄露事件，而智能教育教学平台信息传递的媒介就是移动互联网技术。因此，教师和学生在智能教育教学平台使用时的个人注册、信息填报等操作，可能会被不法分子利用而造成个人信息泄露。其三，智能化教学易导致学生职业素养的缺失。人工智能技术帮助职业教育教学打破固有的时空限制，但是处于独立教学时空的学生会缺少师生之间的互动、交流，长此以往会导致学生对职业伦理和职业道德等重要的基本职业素养缺乏感性认识，难以形成良好的职业道德品质。

二、人工智能应用于职业教育引发风险的原因分析

（一）教师技术素养的缺失

在人工智能技术助力教育教学的过程中，教师是整个教学过程的参与者和决策者。造成智能化教学过程中出现的教师主体替代风险的根本原因是教师对于人工智能技术的理解和使用能力等方面的素养欠缺，这主要表现在：第一，职业院校教师缺乏有效的技术培训。人工智能技术在解决教育教学问题中的应用主要有智能导师系统、自动测评系统、教育游戏及教育机器人四种形态[4]。运用在职业教育教学中的智能技术具有多样性和复杂性的特点。这就需要职业院校对教师进行有效的人工智能技术培训以使教师掌握各种智能化教育教学方法的特点及教学应用场景。但是大多数职业院校侧重于智能教育教学技术的理论培训，缺少应用于过程化教学的实践培训，这可能导致职业院校教师的教学主体地位的替代性风险。第二，职业院校教师对人工智能技术的过度使用。教师对人工智能技术的风险管控意识的欠缺会导致职业院校教师对智能教育平台的惯性依附。这种现象的出现弱化了教师作为教学主体对学生产生重要影响的作用、削弱了教师在教学过程中的主体地位[5]。

（二）教学过程中价值理性的缺失

工具理性和价值理性是教育教学过程的基本要素，贯穿了教师课堂教学的全过程。工具理性强调培养学生解决问题的方法，是教学过程的外在表现形式；价值理性强调学生理解问题的原因，是教学过程的内在驱动。但人工智能往往侧重于提升学生的职业技能水平，通过工具理性的运用来功利性地实现教育教学的显性目标。这种忽略了价值理性的职业教育教学过程会造成学生职业道德思想的缺失，致使偏离教育教学目标。

（三）人工智能教学技术的缺陷

纵观人工智能技术的发展历程，算法模型、大数据和云计算已经成为人工智能的三个基本要素。运用于职业教育教学的人工智能技术的缺陷主要表现为大数据样本被污染和算法模型被欺骗，这会导致教学过程中的伦理风险。第一，错误的样本数据经反复的训练和运算容易导致机器做出错误价值取向和决策，从而引发其对学生学习成果的错误反馈与评价，甚至易产生职业教学内容的价值歧视进而影响学生的学习效果。第二，大多人工智能的算法模型的训练依赖于深度学习框架，机器通过算法模型的反复训练才具备了类似人脑的判断与决策能力，但是深度学习框架往往存在大量的漏洞，这些学习框架中的漏洞会演化出具有欺骗性的算法、程序，导致教师容易忽略对学生职业道德素养的培育。

三、人工智能技术助力职业教育教学的策略

（一）构建合理的人工智能教学技术培训体系

合理的人工智能教育教学技术培训体系可以拓宽教师的教学思路，促进教师专业知识的更新及提高职业教育教师的技术素养，从而保障教师在教育教学中的主体地位。第一，强化教师对于人工智能技术的认知水平。一方面，需要让教师明确人工智能技术对于教育教学的重要意义。智能教育平台不仅给予了教师教学极大的便利，更增强了教师解决专业问题和教学问题的能力，因此要提高教师对人工智能教学的期望和信心。另一方面，需要让教师厘清人工智能教学技术的边界。教师应认清人工智能教学适用的教学场景和边界，从而正确选择合适的人工智能教学方法。第二，在智能教学技术培训中需要将人工智能教学技术理论和技术实践相互融合、互为补充。第三，要保证技术培训的连贯性和合理性。组织技术培训的各个环节要相辅相成、互为补充，来保证技术培训的连贯性以达到理想的培训效果。

（二）明确人工智能技术在教育教学的辅助地位

要保证职业教育教学的工具理性和价值理性目标的达成，培育学生的职业技能水平和职业道德素养，关键在于明确人工智能技术在职业教育教学过程中的辅助地位。一是要正确认识学生学习的螺旋式上升规律。例如AR和VR等虚拟现实技术可应用于成本高、风险大的实验项目中，学生通过逐次实验、多次修正和过程回放的学习方式实现认识、实践到再认识、再实践的学习过程，从而提高专业知识和技能水平。二是需要教师控制人工智能教学过程。一方面，教师可以利用智能教育平台中相关的功能模块去构造教学情境来增强课堂上教师、学生的交流互动，并且可以借助平台的统计功能将学生课堂互动的参与情况以数据的形式进行量化，作为学生成绩评定的依据；另一方面，教师要利用智能教育平台的数据统计功能与课堂回放功能对学生在教学过程中的成绩反馈与课堂表现进行总结分析，根据分析的结果及时调整自己的授课方式和方法。三是智能化教学应为学生开展个性化服务。教师应根据人工智能所统计的课堂数据来对学生的学习状态进行量化评估，以此帮助学生发现学习中的问题并且为学生提供个性化的学习建议和相应的学习指导，这有助于提升学生学习的积极性和主观能动性。

（三）规范人工智能教学技术的理性发展

人工智能教学技术的运用需处理好风险规避与自身发展的矛盾关系，理性地规范人工智能教学技术的发展方向。第一，要对当前人工智能教育的教学方式和教学目标进行分析、讨论。可邀请人工智能和职业教育等研究领域的学者、专家来对目前人工智能教育教学的技术环节及教学环节等多个方面进行研判，引导人工智能教学技术的理性发展。第二，要加强人工智能教学技术的功能模块的革新、拓展。更高效的人机交互界面及人性化的网络服务终端等改进措施可以给教师和学生更好的课堂体验。第三，要厘清不同教学场景中的人工智能教学技术的应用边界。如“虚拟现实”技术可以破解高危性实验、实训项目的风险问题，但是若一些安全的参观性实训项目也通过“虚拟现实”技术完成，反而会让实践教学脱离工作实际场景，难以培养学生的职业素养与实践能力。因此，为避免教师和学生对于人工智能技术的过度依赖，无论学校或是教师都应确定好不同教学情境中的人工智能技术的应用边界，从而规范其发展。

人工智能时代的到来以及职业教育的发展与改革，都会给职业教育的发展带来一定的冲击和挑战。职业院校需在澄清人工智能技术所带来的风险性因素的前提下，通过完善人工智能教学技术培训体系来提高职业教育教师的核心竞争力，在思想和行动上协作统一，以促进人工智能教育的理性发展。

参考文献：

[1]孙兵.人工智能时代职业教育教师发展路径探析[J].中国电化教育，2021（10）：113.

[2]孙帅帅.我国职业教育教材管理的历程、变迁逻辑及未来展望[J].教育与职业，2023（6）：79.

[3]王润.论数字教科书风险的生成及其规避[J].全球教育展望，2021（5）：47.

[4]梁迎丽，刘陈.人工智能教育应用的现状分析、典型特征與发展趋势[J].中国电化教育，2018（3）：26.

[5]LAURA R S，CHAPMAN A. The technologisation of education： philosophical reflections on being too plugged in[J]. International Journal of Childrens Spirituality， 2009（3）：290.

责任编辑：赵赟