職業(yè)教育是國民教育體系和人力資源開發(fā)的重要組成部分,，肩負(fù)著培養(yǎng)多樣化人才,、傳承技術(shù)技能,、促進(jìn)就業(yè)創(chuàng)業(yè)的重要職責(zé),。

然而，隨著科技飛速迭代和產(chǎn)業(yè)需求不斷演變,，傳統(tǒng)高等職業(yè)教育模式暴露出教學(xué)內(nèi)容滯后,、實踐能力培養(yǎng)不足、個性化學(xué)習(xí)難以落實等問題,，與當(dāng)下社會需求存在一定程度的脫節(jié),。

近年來，DeepSeek等生成式人工智能不斷普及,，高等職業(yè)教育也必須圍繞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級而“轉(zhuǎn)”,，隨著市場需求轉(zhuǎn)變而“動”，緊跟社會發(fā)展需要而“變”,，培養(yǎng)更多優(yōu)質(zhì)技能人才,。

實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)定制，促進(jìn)因材施教,。在傳統(tǒng)高等職業(yè)教育中,，由于學(xué)生基礎(chǔ)差異大,、學(xué)習(xí)需求多元,、技能培養(yǎng)與行業(yè)動態(tài)脫節(jié)，教學(xué)效果參差不齊,。AI工具可以整合學(xué)生課程成績,、實訓(xùn)記錄、在線學(xué)習(xí)時長等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),，捕捉資源點(diǎn)擊偏好,、心理測評結(jié)果等非結(jié)構(gòu)化興趣標(biāo)簽，利用知識圖譜技術(shù),，將知識點(diǎn)拆解為可量化的能力單元,，精準(zhǔn)識別學(xué)生能力邊界與成長潛力。在此基礎(chǔ)上,，還可探索為學(xué)生智能匹配學(xué)習(xí)內(nèi)容,，生成“三步走”個性化學(xué)習(xí)方案，針對薄弱環(huán)節(jié)推薦基礎(chǔ)微課,、立足優(yōu)勢領(lǐng)域提供強(qiáng)化項目,、依據(jù)興趣標(biāo)簽推送跨界技能包，實踐“因材施教”的教育理念,。

搭建智能教學(xué)輔助系統(tǒng),，提高教育資源利用效率。在智能工具的加持下，教師只需輸入相關(guān)指令,，大模型就能迅速生成教案,、精準(zhǔn)批改作業(yè)，并設(shè)計出生動豐富的課堂教學(xué)活動,。這能有效提升教學(xué)效率,，讓教師騰出更多時間、精力,，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求,，從而提供更加精準(zhǔn)、有效的教學(xué)指導(dǎo),。

構(gòu)建虛擬實訓(xùn)系統(tǒng),，增強(qiáng)實踐能力。現(xiàn)代職業(yè)教育對學(xué)生技能實操能力要求不斷提高,，傳統(tǒng)實訓(xùn)模式受限于設(shè)備成本,、場地空間和安全風(fēng)險等因素，愈發(fā)難以滿足教學(xué)需求,。利用人工智能技術(shù),，高職院校可以搭建低成本,、高靈活,、強(qiáng)交互的虛擬實訓(xùn)系統(tǒng)，為學(xué)生提供沉浸式學(xué)習(xí)體驗,。以現(xiàn)代物流管理專業(yè)為例,，教師可借助該技術(shù)構(gòu)建虛擬倉庫，學(xué)生通過VR設(shè)備進(jìn)入實訓(xùn)平臺,，依據(jù)系統(tǒng)自動生成的商品數(shù)據(jù),，完成貨架布局優(yōu)化、訂單批量處理,、異常事件應(yīng)對等任務(wù),。在這個過程中，AI可以實時計算最優(yōu)路徑,，比較學(xué)生方案與系統(tǒng)推薦方案,，并自動生成操作評價，幫助學(xué)生精準(zhǔn)定位技能短板,，有針對性地提升實踐能力和綜合素質(zhì),。

優(yōu)化職業(yè)指導(dǎo)，促進(jìn)精準(zhǔn)就業(yè),。在大模型的加持下,，就業(yè)指導(dǎo)教師可以抓取、分析海量行業(yè)數(shù)據(jù)，實時掌握就業(yè)市場變化,，識別高需求崗位和新興職業(yè)方向,。同時，整合學(xué)生的學(xué)習(xí)成績,、技能證書,、實習(xí)經(jīng)歷、興趣測評等數(shù)據(jù),，生成多維度學(xué)生畫像,，精準(zhǔn)評估職業(yè)傾向和能力水平。通過算法模型,，將學(xué)生能力與崗位需求精準(zhǔn)匹配,，為學(xué)生推薦合適的職業(yè)方向和就業(yè)機(jī)會，進(jìn)一步提高就業(yè)適配度,。

目前來看,，人工智能雖然在職業(yè)教育領(lǐng)域應(yīng)用前景廣闊，但仍有一些痛點(diǎn),、堵點(diǎn)急需打通,。

一是要加強(qiáng)師資培訓(xùn)。人工智能的浪潮滾滾而來,，但部分職業(yè)學(xué)校的教師的應(yīng)用能力有限,，對人工智能的學(xué)習(xí)、操作尚不規(guī)范,。對此,，相關(guān)教育部門和學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)對教師的培訓(xùn),，加強(qiáng)與行業(yè),、企業(yè)合作，提高教師對人工智能的運(yùn)用能力,。二是加強(qiáng)隱私數(shù)據(jù)保護(hù),。大模型需要收集、分析大量學(xué)生數(shù)據(jù),，涉及隱私問題,。對此，相關(guān)部門應(yīng)建立健全隱私安全保護(hù)機(jī)制,，確保數(shù)據(jù)安全,。三是控制技術(shù)應(yīng)用成本。對接,、調(diào)用AI大模型應(yīng)用需要軟硬件支持,，相關(guān)部門可出臺優(yōu)惠政策，鼓勵校企合作，引入社會資源,，進(jìn)一步降低技術(shù)的使用成本,。

（作者系鶴壁職業(yè)技術(shù)學(xué)院教師）