人工智能赋能职业教育的价值意蕴、内涵特征及实践路径

［摘要］人工智能赋能职业教育有利于支持个性化学习，辅助智能教学；提高专业与产业的匹配度，推动产业转型升级；增强学生创新能力，提升学生就业竞争力。人才培养目标定位的精准性、学习内容需求的动态性、智能教学过程的交互性、育人机制的协同性、智能评价的多元性是人工智能赋能职业教育的内涵特征。五个要素紧密关联、相互影响，共同构成一个有机整体，推动职业教育人才培养质量提升。据此，提出人工智能赋能职业教育的实践路径：建设智能教学环境、优化课程体系与教学内容、加强师资队伍建设、创新评价与管理体系。

［关键词］人工智能；职业教育；智能教学环境；智能评价；智能教学过程

［作者简介］蔡明（1976- ），男，江苏泰州人，泰州市教学研究室，高级讲师，硕士。（江苏" 泰州" 225306）孙志权（1976- ），男，江苏泰州人，泰州市博日电脑技术学校校长，高级讲师。（江苏" 泰州" 225313）

［基金项目］本文系2022年度教育部科技发展中心专项课题“虚拟仿真实训教学管理及资源共建共享平台建设研究”（项目编号：ZJXF2022286）、2022年江苏省职业教育教学研究重点自筹课题“中国特色学徒制视域下双师型教师队伍建设研究”（项目编号：ZCZ54）和2023—2024年度江苏省职业技术教育学会职业教育研究重点资助课题“中国特色学徒制‘三标’融合机制研究——以计算机应用专业中高职衔接班为例”（项目编号：XHZDB2023038）的阶段性研究成果。

［中图分类号］G710" " ［文献标识码］A" " ［文章编号］1004-3985（2025）03-0098-08

人工智能与教育教学的深度融合，促进了教育形态的革故鼎新与转型升级［1］。人工智能促进了产业结构升级转型，要求人才培养的数智化和高端化，职业教育面临着新挑战。

一、人工智能赋能职业教育的价值意蕴

（一）支持个性化学习，辅助智能教学

一是受教学资源、师资力量和教学方式所限，职业教育教学难以满足学生个性化需求。职业教育统一教学模式忽视学生在学习能力、知识基础、兴趣爱好和学习风格等方面的差异，致使部分学生学习吃力，潜力难以挖掘。人工智能借助学习管理系统、智能设备等采集学习行为、知识掌握程度和学习速度等数据，运用机器学习算法与数据分析模型深度分析挖掘，精准把握学生学习特点与进度。此外，学习管理系统能够提供及时反馈和指导，对学生完成的作业等进行快速评估，给出详细反馈信息及改进建议，帮助学生及时发现问题、调整策略，提高学习效率。这种个性化学习支持方式使学生在符合自身特点的轨道上快速进步，短时间内掌握更多知识和技能，实现教育质量和效率的双重提升。

二是传统实践教学面临诸多限制，实验设备有限导致学生实践机会少，实际操作有安全风险，复杂实验场景难以频繁搭建和重现。虚拟实验室利用 VR、AR 和模拟仿真技术解决这些问题，对实践操作技能有待提高的学生，提供案例演示视频，展示操作流程和技巧；提供模拟操作机会，让学生在虚拟环境中反复练习、安全操作，亲身体验实验细节和变化，如在化学虚拟实验室能观察化学反应全过程；模拟复杂场景和突发情况，培养学生应急处理能力和实践技巧；支持多人协同实验，学生可合作完成项目，培养团队协作精神、沟通能力和问题解决能力。

（二）提高专业与产业的匹配度，推动产业转型升级

一是新兴产业涌现，传统产业数字化、智能化转型加速，这直接引发人才需求的持续变化。例如，信息技术产业对大数据、人工智能等技术人才需求剧增，制造业对掌握先进制造技术和数字化操作能力的人才需求旺盛。不同行业和企业在不同发展阶段对人才技能、知识结构和综合素质侧重各异。新兴行业注重创新与新技术掌握，传统行业转型需兼顾原有专业知识与新技术适应能力。

人工智能通过大数据分析行业发展报告、市场调研数据、企业招聘信息和技术研发动态等海量产业数据，精准洞察产业发展趋势与岗位技能要求。学校与企业据此及时调整教学内容与培养方案。学校优化课程设置，增设数据课程与人工智能实践项目；企业参与课程设计与教学过程，提供真实项目案例与实践机会，使学生知识技能紧密贴合产业实际需求，保障学生毕业后迅速适应岗位并创造价值，促进教育与产业无缝对接。

二是当前人工智能深度融入各行业生产、管理和营销环节，引发产业模式创新变革。依托云计算、大数据分析工具，未来的智能制造体系将直接根据消费者的个性化需求进行定制化生产［2］。这对人才提出更高要求，需兼具扎实专业技能与人工智能技术，以解决生产管理中的实际问题，支撑企业创新发展，助力企业在竞争中占据优势。

具备人工智能技术的高素质学生在产业升级中起到重要作用。他们在学习过程中融合专业知识与人工智能技术，可参与企业智能化改造项目，发挥专业与创新优势。在制造业，通过数据分析与建模优化生产流程，降低废品率，减少设备停机时间；在服务业，运用人工智能算法分析客户需求与市场趋势，为产品研发和营销策略提供依据。

（三）增强学生创新能力，提升学生就业竞争力

一是新职业教育范式的核心在于使学生能更好地面对不断变化的职业世界，促使他们成为能够适应未来挑战、具备终身学习能力和创新精神的人才［3］。人工智能为学生构建多元创新实践平台，使其有机会接触前沿科技与创新工具，从而更好地迎接挑战。随着人工智能技术发展，丰富的机器学习算法、开发平台和技术资源逐渐普及，开源平台提供的算法库和工具包方便学生开展模型训练与实验。学生借助开源平台参与智能产品或服务开发，如智能家居系统和智能医疗设备。智能家居系统开发需综合多技术实现设备智能化控制与自动化管理，智能医疗设备开发可利用人工智能算法提升诊断准确性与效率。

在创新项目实践中，学生需深入思考、积极探索与反复尝试，分析问题本质并提出解决方案。同时，创新项目需团队协作，学生之间有效沟通、协作分工，分享见解并倾听建议，共同制订计划与方案，培养团队协作精神与沟通能力。通过创新实践活动，学生专业技能与综合素质得以提升，创新意识与创业精神得以培育，为职业发展与个人成长筑牢根基。

二是数字化时代，人工智能在多领域的广泛渗透深刻改变了就业市场格局，企业对具备人工智能相关技能人才的需求呈爆发式增长。金融行业需要数据分析、机器学习算法和金融科技知识人才用于风险评估等；医疗领域需要医学与人工智能复合型人才助力辅助诊断等；制造业需要能够操作维护智能设备和优化生产过程的技术人才。

掌握人工智能技术的学生在就业市场极具竞争优势，可胜任多类岗位，如人工智能工程师、数据分析师、智能设备维护员和智能制造工程师等，这些岗位薪资待遇优、职业前景广。此外，企业倾向招聘实操能力强与创新思维佳的人才，因其能快速适应工作环境并创造价值。

二、人工智能赋能职业教育的内涵特征

人才培养目标定位的精准性、学习内容需求的动态性、智能教学过程的交互性、育人机制的协同性、智能评价的多元性是人工智能赋能职业教育的内涵特征。五个要素紧密关联、相互影响，共同构成一个有机整体，推动职业教育人才培养质量提升。

（一）借助人工智能提高人才培养目标的精准性

精准定位人才培养目标是人工智能赋能职业教育的出发点。主要体现在以下三个方面：一是职业岗位需求预测的精准性。利用人工智能收集分析产业数据，如行业报告、劳动力市场数据等；运用数据挖掘、机器学习与深度学习神经网络技术，预测不同行业产业未来职业岗位类型、技能组合与人才需求数量变化趋势。例如，在人工智能与金融科技融合领域，预测到智能投顾分析师等复合型人才需求，据此提前布局专业设置、优化课程体系、安排招生计划，提高人才培养的前瞻性与适应性。二是学生选择职业领域的适配性。借助人工智能采集学生多维度学习数据，经数据清洗、特征提取与模型构建，绘制个体能力画像；同时，剖析职业岗位任务要求、技能需求与发展路径，构建职业岗位能力模型库。运用智能匹配算法比对，进行职业适配性分析，确定学生最适配职业领域、岗位类型与发展方向，定制个性化人才培养方案。例如，在艺术设计领域中有创意与数字技术天赋的学生，定位为数字创意设计人才，规划针对性课程模块学习路径，实现人才培养与职业发展精准对接。三是跨学科人才培养的复合性。依据产业智能化需求，打破学科界限，整合人工智能技术与相关专业知识构建跨学科课程体系。以智能医疗领域人才培养为例，设置融合多学科知识的课程模块，采用项目驱动教学法，组织学生参与智能医疗诊断系统开发等跨学科实践项目，培养学生跨学科思维。

（二）借助人工智能提高学习内容需求的动态性

人工智能对职业教育教学的影响还体现在对学习内容的动态调整上。一是产业需求感知推动学习内容动态调整。借助人工智能搭建产业需求感知平台，通过网络爬虫抓取行业权威网站、企业平台及社交媒体信息，运用数据挖掘技术处理信息，提取关键需求信号。根据产业需求动态变化，及时调整教学内容。例如，工业机器人编程人才需求激增时，智能制造专业课程迅速增加相关模块，更新案例与项目，引入企业实际场景素材，确保教学内容的时效性与实用性。二是企业项目引入推动学习内容实践化改造。与企业深度合作，筛选适配项目融入课程体系，对教学内容进行实践化改造。以软件开发专业为例，引入移动应用开发项目。教学中，传授知识、技能的同时引导学生解决项目实际问题，要求按企业规范编写代码并调试。在此过程中，学生熟悉企业项目流程，掌握实用技术工具，提高实践动手能力与实际问题解决能力。三是新技术融入推动学习内容前瞻性更新。关注人工智能新技术发展动态，及时将其融入教学内容。例如，电子信息专业在人工智能边缘计算技术兴起时，增加边缘计算架构、算法优化及物联网设备集成等教学内容，使学生毕业时具备当下技能并能适应未来产业技术变革，提升职业竞争力。

（三）借助人工智能提高智能教学过程的交互性

智能教学系统通过高度的交互性，为学生提供了一个动态、个性化的学习环境和过程体验。一是多源数据驱动的个性化学习路径规划。借助先进教育数据采集工具，全面收集学生学习历程数据，包括学习行为、知识掌握及学习偏好数据。运用数据挖掘与机器学习模型剖析数据，洞察学生学习风格、能力水平与需求动态变化。据此，为学习能力强者提供前沿拓展资源与加速课程序列，为基础薄弱者提供基础巩固资源与辅导，实现个性化学习路径定制。二是智能交互技术营造的沉浸式学习体验创设。整合VR、AR与智能语音识别技术，打造沉浸式学习环境。理论教学时，以VR和AR技术将抽象知识转化为三维可视化场景或虚拟模型，增强理解与记忆。实践培训时，智能语音识别让学生通过语音交互获取操作指导与反馈，AR技术提供虚拟提示，降低操作难度，提升学习质量与技能水平。三是自适应学习机制引导的教学策略动态优化。人工智能算法实时监测学生学习数据，精准评估学习状态与进展。当学生学习困难时，自动剖析原因并动态调整教学策略，如提供详细讲解动画、同类题型解析与个性化练习计划。当学生表现优异时，适时引入前沿成果与复杂案例，激发创新思维与深度学习能力。此机制确保教学贴合学生需求与能力发展，提升教学针对性与有效性。

（四）借助人工智能提高育人机制的协同性

人工智能可以极大地拓展产教融合的深度和广度，有效支撑职业教育教学的开展，提升校企合作的协同性。一是校企双主体协同育人角色重塑与功能优化。学校加强人工智能教育应用研究与师资建设，为教师提供理论学习与基础技能培训平台，培养具备人工智能素养的教师团队；同时，与企业合作开展技术研发创新项目，将企业需求与前沿技术融入教学，提升人才培养的实用性与创新性。企业深度参与学校专业设置、课程开发与教学评价，提供行业动态、岗位标准与案例库，确保人才培养方案对接企业需求。二是产学研用一体化协同创新平台构建与运行。整合学校、企业、科研机构与行业协会资源，构建产学研用一体化协同创新平台，形成创新生态系统。学校发挥基础研究与人才培养优势，为企业提供创新人才与理论支持；企业提供资金、设备、市场信息与应用场景，推动科研成果转化；科研机构专注前沿技术研究与关键技术攻关，引领创新；行业协会促进沟通协作与资源整合。以人工智能芯片研发为例，学生在平台参与项目实践，了解产业创新流程与市场需求，提升技能与创新能力。三是人工智能技术支撑下的信息共享与沟通协作机制的完善。基于人工智能的信息共享平台整合学校教学管理、企业人力资源与学生成长档案等多源数据，运用大数据分析技术挖掘有价值的信息。学校根据企业反馈岗位需求变化调整教学内容与进度，企业根据平台数据锁定优秀学生，定制培养计划。同时，利用智能视频会议系统与在线协作平台，打破时空限制，实现远程教学指导、项目研讨与合作交流高效开展。企业师傅远程指导学生实践操作，学校教师与企业人员协同开发课程与教材，提高协同育人效率与质量。

（五）借助人工智能提高智能评价的多元性

当前，教学测评正在不断走向智能化。随着教学测评的改变，职业教育的治理模式也将向着扁平化、网格化、专业化、数字化方向发展，更多地呈现出智慧化、系统化、个性化的特征［4］。智能评价强调评价的多元性，可以为教育实践的改进提供有效的建议和支持。一是构建全过程学习数据采集与多维度评价指标体系。借助多种技术平台，采集线上学习行为、线下实践操作、课堂互动数据。线上学习行为如学习时长、课程点击等反映学习态度与兴趣；线下实践操作数据涵盖设备使用及操作规范；课堂互动数据统计提问、回答及小组讨论表现。基于此，构建评价指标体系，突破仅依据考试成绩评价知识掌握程度的局限，全面客观呈现学生学习成果与综合素质。二是开发多元化的学习行为分析与效果预测模型。构建预测模型，依据当前学习行为数据，如学习时长变化、课堂互动活跃度、作业质量波动等，运用神经网络、决策树算法预测未来学习成果。教师借此提前介入，为学生定制个性化学习资源与辅导方案，如针对性辅导视频、练习题集及一对一答疑等，助力学生改进学习方法，提升学习成效。同时，预测模型可评估教学方法与课程设置的有效性，为教学优化提供依据。三是多元化的评价结果反馈推动人才培养质量提高。构建智能化反馈通道，将评价结果精准及时反馈给学生、教师与企业。学生可获个性化评价报告，呈现学习闪光点与不足，如知识学习优势学科与薄弱环节、技能擅长领域与待提升点、职业素养优点与需改进处，同时得到定制改进建议与智能推送学习资源。教师根据评价结果反思教学各环节，调整教学方法，优化教学内容，完善教学计划与课程设计，提高教学质量。企业根据评价结果了解学生实践表现，制定个性化职业发展规划，明确晋升路径与技能提升方向，同时为学校提供人才培养改进意见，促进校企深度协同。

三、人工智能赋能职业教育的实践路径

（一）建设智能教学环境

1.搭建多模块智能化教学平台。该平台应致力于整合多元化的功能模块，以全面满足学生和教师在教学过程中的各种需求。具体而言，包括教学资源管理模块、教学过程管理模块、学习行为分析模块和智能评价模块。

在教学资源管理模块方面，平台需具备强大的兼容性和扩展性，支持多种格式的教学资源上传与存储，涵盖视频、音频、文档、图片等各类常见形式。同时，应实现资源的科学分类管理，以便于快速检索和高效利用。教师能够通过简洁易用的操作界面，便捷地发布教学资源，而学生则可依据自身的学习进度和需求，自主灵活地选择所需学习内容。这不仅极大地丰富了教学资源的供给渠道，还充分体现了以学生为中心的个性化学习理念。

教学过程管理模块是实现教学数字化和智能化的核心环节。它应全面支持在线课程学习，为学生提供随时随地学习的便利条件。作业提交功能应具备智能化的提醒和批改辅助功能，如自动识别作业中的常见错误类型并给出提示，帮助学生及时发现和纠正问题。考试测评功能可采用多样化的考试形式，如在线限时考试、开放式问题作答等，并结合人工智能技术进行自动阅卷和成绩分析，为教师提供详细的考试情况报告，以便其深入了解学生的知识掌握程度和学习薄弱环节。

学习行为分析模块是智能化教学平台的一大亮点。通过对学生在平台上的学习行为数据进行全方位、多角度的收集和深入分析，包括学习时间的分布、学习路径的选择、答题的准确率和速度等关键指标，生成精准的学情分析报告。教师借助学情分析报告，能够清晰地了解每个学生的学习特点和习惯，从而及时、有针对性地调整教学策略，实现因材施教，提高教学效果。

智能评价模块则充分利用人工智能技术的优势，对学生的学习成果进行多元化评价。除了传统的过程性评价和终结性评价外，还应注重作品评价等更能体现学生实践能力和创新思维的评价方式。例如，对于一名设计专业的学生，其在课程学习中完成的设计作品可以通过智能评价模块进行多维度评估，包括设计创意、技术运用、实际效果等方面。综合这些评价结果，能够更加全面、客观地反映学生的学习效果，为其提供更具针对性的发展建议。

2.建设与实际工作场景高度相似的虚拟仿真实训基地。借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和模拟仿真技术，精心打造与实际工作场景高度相似的虚拟实训环境，为学生提供近乎真实的实践操作体验。

在虚拟仿真实训基地，学生可以进行全方位的实践操作训练，涵盖设备操作、工艺流程模拟、故障排除等多个关键领域。例如，在机械制造专业的虚拟实训中，学生可以通过虚拟操作设备，熟悉设备的运行原理和操作流程，进行各种加工工艺的模拟实践，还可以模拟设备故障场景，学习如何进行故障诊断和维修。

同时，虚拟实训基地与智能化教学平台的有机结合，进一步实现了实训教学的信息化管理和智能化评价。教师可以通过平台对学生的实训过程进行实时远程监控和精准指导，及时纠正学生在操作过程中的错误，解答学生的疑问。学生则可以在平台上随时查看自己的实训成绩和反馈意见，了解自己的优势和不足，从而有针对性地进行改进，不断提高实践能力。

（二）优化课程体系与教学内容

1.多层面开发人工智能相关课程。从基础能力、核心能力、社会道德和法律规范等多个层面考虑设置人工智能课程，形成一个系统的知识体系。

人工智能基础课程作为入门课程，主要负责向学生全面介绍人工智能的基本概念、发展历程以及完整的技术体系等基础知识。通过这门课程，学生能够对人工智能领域有一个宏观的认识和初步的了解，为后续深入学习相关技术奠定坚实的理论基础。

人工智能应用技术课程则聚焦于培养学生在实际工作场景中应用人工智能技术的核心能力。包括机器学习算法的实际应用，让学生学会运用算法进行数据分析与处理，实现数据的价值挖掘；智能控制系统的开发与应用，让学生学会构建智能化的控制系统，提升生产过程或服务流程的自动化和智能化水平等。

人工智能伦理与法律课程关注人工智能技术广泛应用所带来的一系列伦理和法律问题。随着人工智能技术的快速发展，数据隐私保护、算法偏见、人工智能决策的责任归属等问题日益凸显。这门课程旨在培养学生的社会责任意识和法律意识，使他们在未来的工作中能够在充分发挥人工智能技术优势的同时，合理规避潜在的伦理风险和法律纠纷，确保人工智能技术的应用符合社会道德和法律规范。

2.基于模拟的实际场景融入人工智能案例与企业项目。教师应广泛收集和精心整理来自企业的人工智能案例，并巧妙地将其引入课堂教学中。这些案例涵盖各个行业领域，如医疗、金融、交通、制造业等，具有多样性和代表性。通过对这些案例的深入分析和讨论，学生能够直观地了解人工智能技术在不同行业中的具体应用场景和实际效果，掌握解决实际问题的思路和方法。例如，通过医疗领域的案例，学生可以了解到人工智能在疾病诊断、医疗影像分析、药物研发等方面发挥重要作用；通过金融领域的案例，学生可以学习人工智能在风险评估、投资决策、客户服务等方面的应用。

（三）加强师资队伍建设

1.多元化开展人工智能培训。教师人工智能培训内容应涵盖人工智能技术的基础知识、教育应用以及教学设计与实施方法等多个方面。在人工智能技术的基础知识方面，教师需了解人工智能技术的基本概念、原理和主要技术流派，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术的基本原理和应用场景。这将帮助教师建立对人工智能技术的整体认知，为后续的教学应用奠定基础。人工智能技术的教育应用是培训的重点内容之一。教师应学习如何将人工智能技术融入日常教学中，掌握各种人工智能教育工具和平台的使用方法。例如，学习利用智能教学辅助系统进行个性化教学资源推荐、学习路径规划和智能辅导；学习运用人工智能技术进行学习行为分析和教学效果评估，以更好地了解学生的学习情况，及时调整教学策略。同时，教师还需掌握基于人工智能技术的教学设计与实施方法，学会设计适合学生特点和需求的智能化教学方案，充分发挥人工智能技术在教学中的优势，提高教学质量和效果。

培训方式应采用线上线下相结合的多元化模式，以满足不同教师的学习需求和实际情况。线上培训包括专题培训讲座、在线课程学习等形式。专题培训讲座可以邀请行业专家和学者介绍人工智能技术的最新发展动态和教育应用案例，拓宽教师的视野。在线课程学习则为教师提供了灵活自主的学习方式。教师可以根据自己的时间安排，随时随地学习相关课程内容，并通过在线讨论和交流平台与其他教师进行互动和分享经验。线下培训可以通过小组讨论、案例分析和实践操作等方式，教师深入探讨如何将人工智能技术与教学实践有机结合，解决实际教学中遇到的问题。

此外，学校还应鼓励教师积极参与人工智能相关的科研项目和实践活动。通过参与科研项目，教师能够深入了解人工智能技术的前沿研究成果，提高自己的科研能力和创新思维；同时，将科研成果转化为教学资源，丰富教学内容。参与实践活动则可以让教师更好地了解产业需求和实际工作场景，将实际经验融入教学中，培养出符合市场需求的高素质学生。

2.校企联合建设“双师型”教师队伍。学校可以通过与企业建立紧密的合作关系，广泛吸纳企业界实践经验丰富的人士或者科研机构的专业人士参与高职院校人才培养过程，构建多层次的人才培养队伍［5］。这些企业技术人才在人工智能领域具有丰富的实践经验，熟悉行业最新技术和发展趋势，能够将企业的实际项目经验和最新技术成果带入课堂。他们可以通过案例分析、项目实践指导等方式，为学生传授实际工作中的技能和经验，让学生了解企业对人工智能技术的应用需求和实际操作流程，提高学生的实践能力和就业竞争力。

学校还应鼓励校内教师到企业挂职锻炼。在挂职锻炼期间，教师可以深入企业，参与企业的生产、研发实践，成为具有高水平教育教学能力、娴熟的专业技能和较高科研创新能力的高素质综合型人才［6］。校内教师通过在企业中的实际工作，能够深入了解企业的生产经营管理模式、技术创新需求以及行业发展动态，提高实践能力和对产业需求的敏感度。同时，教师还可以与企业技术人员建立良好的合作关系，为学校与企业之间的产学研合作搭建桥梁。

（四）创新评价与管理体系

1.建立智能化评价系统。智能化评价系统可以根据预先设定的评价指标和权重，自动生成综合评价报告和成绩。

学习行为分析是智能化评价系统的重要组成部分。通过对学生在学习过程中的行为数据进行全面、细致的监测和分析，如学习时间的长短、学习频率的高低、参与在线课程的互动情况、作业完成的质量和速度等，能够深入了解学生的学习态度和学习习惯。例如，系统可以发现某个学生在特定时间段内对某一知识点的学习时间较长，但答题准确率较低，这可能暗示该学生在这个知识点上存在理解困难，需要教师给予更多的关注和指导。基于分析结果，系统可以为教师提供详细的学情分析报告，帮助教师及时发现学生的学习问题，并针对性地调整教学策略，实现个性化教学。

过程性评价在智能化评价系统中占据关键地位。它关注学生在学习过程中的阶段性成果和表现，包括课堂表现、小组项目合作中的参与度和贡献度、实验报告的完成情况等。通过实时记录和分析这些过程性数据，系统能够及时反馈学生的学习进展和存在的问题。例如，在小组项目中，系统可以对学生在团队中的角色分工、沟通协作能力、任务完成质量等方面进行评价，不仅关注个人的表现，还注重团队整体的协作效果。过程性评价能够激励学生积极学习，培养学生的团队合作精神和实践能力。

终结性评价主要通过考试、考核等方式对学生的知识和技能掌握程度进行总体评估。在终结性评价中可以运用人工智能技术实现自动阅卷和成绩分析，提高评价效率和准确性。同时，系统还可以对考试结果进行深入挖掘，分析学生在不同知识点和技能点上的掌握情况，为后续的教学改进提供依据。例如，通过对考试试卷的知识点分析，发现某个班级在某一章节的得分普遍较低，这提示教师在后续教学中需加强对该章节内容的复习和强化训练。

2.实施精细化管理。通过信息化管理平台，对学生的招生、培养、就业等全过程进行全面、深入的管理和监控，实现职业教育管理的精细化。

在招生管理方面，借助大数据技术对招生数据进行深入分析和挖掘。通过收集和分析历年招生数据、考生报考信息、市场需求趋势等多源数据，了解招生市场的动态变化和需求趋势，为制订合理的招生计划提供科学依据。例如，通过分析发现某地区对某一专业的人才需求呈上升趋势，学校可以相应地调整在该地区的招生计划和专业设置，以更好地满足市场需求。同时，利用大数据技术还可以实现精准招生宣传，根据不同考生的兴趣爱好、学习成绩等特征，推送个性化的招生信息，提高招生宣传的效果。

在培养管理方面，对学生的学习过程、实践活动、考核评价等进行实时跟踪和精细化管理。通过信息化管理平台，教师可以随时记录和上传学生的学习情况、实践表现等数据，实现对学生培养过程的全程监控。例如，平台可以实时记录学生在实训基地的实践操作时间、操作项目、完成情况等信息，为教师评估学生的实践能力提供数据支持。同时，当发现学生在学习或实践过程中出现问题时，平台可以及时发出预警，提醒教师和管理人员采取相应的措施进行干预和指导，确保学生能够顺利完成学业。

在就业管理方面，通过与企业的紧密合作和数据分析，了解就业市场的需求动态和学生的就业情况。利用人工智能算法对企业招聘信息和学生就业意向进行匹配分析，为学生提供精准的就业指导和服务。例如，根据学生的专业技能、实习经历、职业兴趣等因素，为其推荐合适的就业岗位。同时，通过对往届学生的就业数据进行分析，总结就业规律和趋势，为学校的专业设置和教学改革提供参考，不断提高学生的就业质量。

此外，精细化管理还体现在对教学资源的优化配置方面。通过智能排课系统，综合考虑教师资源、教学场地、课程特点等因素，合理安排教学课程，提高教学资源的利用率。例如，避免出现教师授课时间冲突、教学场地闲置等情况。同时，利用教学设备管理系统对实验设备、实训基地等进行信息化管理和维护，实现设备的实时监控、故障预警和维修记录管理，确保教学设备的正常运行，为学生学习提供良好保障。

［参考文献］

［1］陈可，叶林良.人工智能赋能职业教育变革：内蕴逻辑、现实挑战与时代进路［J］.教育与职业，2023（8）：102.

［2］严宇才.人工智能时代职业院校教育的变革与发展［J］.继续教育研究，2021（3）：69.

［3］贾保先.人工智能时代职业教育范式变革研究［J］.职教发展研究，2024（3）：95.

［4］王良.人工智能时代职业教育面临挑战、关注重点和改革创新——人工智能+职业教育创新发展论坛综述［J］.中国职业技术教育，2022（28）：91

［5］姚玲.人工智能时代职业教育人才培养的升级表征与发展路径［J］.职教论坛，2019（2）：27.

［6］薛维中，张春明，佀妲.人工智能时代职业教育发展研究［J］.教育与职业，2020（6）：43.