最近，我读了一份报告。它叫《职业教育人工智能应用发展报告(2024-2025)》。清华大学刘英群老师主编的。这份报告有整整200页。里面写满了数据和图表。它告诉我，AI现在是怎么用在职业教育里的。这份报告收集了全国32个省份的数据，有140万份。就像给职业教育做了一次大体检。
报告里的数字，每个都挺有意思的。比如，71.5%的职业院校学生，他们用生成式AI来扩展知识。你知道吗？超过七成的学生对这种用法很喜欢。差不多一半的高职院校，已经开了AI通识课。老师们呢，他们“初步具备了智能教学素养”。但是，不同地区之间差距挺大。有两成的老师，用AI工具超过一年了。还有，67.33%的职业院校，他们用AI来提高教学效率。45.79%的学校，已经开发了数字资源。35.47%的学校，完成了智能化升级。
1月15日，在2026年的研讨会上，清华大学教育学院韩锡斌老师解读了这份报告。他是项目策划人。韩老师说，职业教育现在已经进入了智能时代。这意味着底层逻辑会变，教育生态也会重塑。我觉得他说得很对。
AI正在改变职业教育的教学关系
AI怎么改变职业教育的？报告列了14个挑战。这些挑战，我看下来，每个都挺现实的。
首先是老师和学生的智能素养问题。他们的发展不平衡。很多需求没被满足。而且，发展体系还不够完善。你知道吗？有的学生用AI用得很溜，但是深入的用法，他们还不太会。老师们呢，他们用AI主要就是提高效率。但是，AI对教学效果到底有多大帮助？现在还不太清楚。学校的情况也差不多。AI在学校里的普及率不高。学校还在摸索阶段。
而且，还有其他问题。比如，政策制定得慢。校企合作也没有一个成熟的模式。计算资源也不够。技术供给也不足。这些都限制了AI在职教里的发展。
老师们对AI的态度很复杂。他们普遍觉得，AI能让学生学习更自主，也能提高教学效率。还能帮助老师做个性化教学。这些都是好事。但是，他们也担心一些事。比如，AI可能会让师生之间的情感交流变少。老师的创新力也会下降。学生批判性思维能力也可能被削弱。这种担心，我觉得很正常。毕竟，面对新技术，大家心里都没底。
韩锡斌老师说，AI时代，对老师的要求更高了。可不是嘛！现在老师不光要教书，还得会设计“AI+”的教学活动。要引导学生，要规范他们，还要激发他们的学习兴趣。更重要的是，要帮助学生提高思维能力和人机协同能力。这些都是新课题。以前没遇到过。
AI的应用，确实改变了职业教育的教学关系。以前就是老师和学生。现在多了AI。老师、AI、学生，这三者之间的关系正在重塑。职业教育培养人才的体系，也跟着变了。以前重视“知识”，现在更看重“能力”。以前靠“经验”，现在靠“数据”。以前是“单打独斗”，现在要“智能协同”。这些变化，都是实实在在的。
报告里的数据显示，学生们对生成式AI的学习内容很感兴趣。比如，“工具使用方法”、“专业领域应用”和“行业趋势与未来发展”，这些选项的关注度都超过一半。特别是高职学生，他们对这些方面更感兴趣。超过六成的学生觉得AI课程“基本满足”了他们的学习需求。差不多两成的学生说不满足。这说明，我们还有进步空间。
现在，差不多一半的高职院校都开了人工智能通识课。这说明教学场景已经开始大规模改变了。AI在教学中主要用在两个地方：教学资源和课程设计。超过三分之二的学校用它来制作资源。一半多的学校用它来设计课程。而且，一些职业院校，还把AI用在了“就业指导”和“情景模拟”这些有职业教育特色的场景。现在，AI教学应用正处于“规模化试水期”。但是，还没有一个“系统化解决方案”。很多学校还在自己摸索。
南京信息职业技术学院就是先行者之一。他们的AI学院院长何淼说，他们通识课程的目标是，让非AI专业的学生也能学会怎么在自己的专业里用AI。要培养他们初步具备“AI+”的复合思维能力。你看，这个目标很明确。它把老师的职责，从简单地传授知识，变成了设计学习环境和场景。
南信院为此用了一个方法，叫“分层分类混合教学法”。老师会根据不同专业学生的技术基础和未来的职业场景，帮他们选择合适的AI工具和应用案例。比如，学设计的学生，可能更需要AI来辅助创意生成。学物流的学生，可能需要AI来优化运输路线。这都是根据学生实际情况来的。
教学关系改变了，学生的身份也变了。以前他们只是被动接受知识。现在，在老师引导和AI的帮助下，他们变得更主动了。他们会去探索，会自己学习。广东科学技术职业学院的曾文权副院长就说了，他们AI通识课的核心是“以学生为中心”。通过AI交互学习，能“激发学生”。让他们在学习中成为“开动机器”的主体。让他们自己思考，学会实践。
曾文权说，一定要发挥学生学习的积极性。这就需要有好的资源，有技术平台来支持。我觉得他说的很对。
AI正在重塑创新人才培养模式
AI也改变了我们培养创新人才的方式。
北京科技职业大学集成电路学院的张萍老师，负责人工智能技术应用专业。她在教学中发现一个问题：如果只是统一讲AI原理，那些来自艺术、管理、理工等不同专业的学生，他们听起来会觉得没意思。而且，也找不到和自己专业的联系。
所以，她设计了一个“AI+X前沿拓展模块”。这是什么意思呢？就是针对不同专业群的学生，进行定制化的教学。比如，学艺术的学生，老师会教他们怎么用AI来辅助绘画或者设计。学管理的，可能教他们用AI来做数据分析。这样一来，每个学生都能看到AI和自己未来工作的关系。他们就能用AI工具来解决自己专业里的问题。这不就把通识知识，变成了实实在在的就业能力了吗？这方法特别好。
何淼院长也看到了一个明显的变化。他们引入了大模型工具。教学模式是“无码化、工具化、场景化”。这意味着，即使是那些编程基础不好的学生，也能用AI来完成以前很难做的学习任务。用他的话说，新的教学模式让学生跳过了复杂的代码环节。他们可以直接进入应用场景。然后专注于提出问题，利用工具解决问题。这其实是一个更高层次的学习目标。
何淼告诉我，他们一直坚持一个理念：AI通识课教学，一定要为学生的就业竞争力服务。我觉得这个理念特别实在。
天津电子信息职业技术学院网络通信学院院长崔宝才也提到了职业教育的特点：“做中学”。也就是说，学生要在实际操作中学习。在技能训练中加深对理论的理解。AI和硬件结合起来，能让学生清楚地看到AI是怎么帮助控制硬件设备的。这样，他们就会对学习相关理论产生兴趣。这种教学模式下，评价学生不再是看他们记住了多少知识点。而是看他们完成项目、解决实际问题的能力。这才是最重要的。
这些来自教学一线的探索，都得到了国家政策的支持。
2025年，教育部发布了758项新修订的职业教育专业教学标准。这些标准都要求“加强实践性教学”，而且要“加强校内实训教学”。同年5月，教育部职业院校信息化教学指导委员会，发布了《职业院校人工智能应用指引》。里面明确说，职业院校应该建设人工智能实训室。还要建设智能型虚拟仿真实训基地。这些都能让学生的实训体验更好，交互更顺畅，评价也更个性化。
韩锡斌老师指出，光靠单独的技术应用，已经不能满足职业教育面临的系统性变革了。职业院校必须改变以前“单兵作战”的思维。要构建一个协同创新的新模式。这意味着大家要一起合作。要构建AI支持的资源体系。让教学资源更符合产业和教学的需求。报告里说，AI推动教学资源从“供给驱动”走向了“需求驱动”。这意味着，我们提供什么资源，不是我们自己说了算，而是市场和学生的需求说了算。
报告里的数据显示，现在有六成的职业院校，已经用AI来和企业一起开发课程资源了。这提高了效率和质量。在建设“人工智能+”实训基地方面，也有很多好例子。比如，江苏工程职业技术学院的服装产业数字化虚拟仿真实训基地。福建船政交通职业学院的全产业链虚实融合基地。它们都用了“AI+大数据+虚拟仿真”技术。这改变了实训模式，推动了“AI+专业应用场景”的落地。
但是，韩锡斌老师也提到了一个实际问题。现在AI技术要用在教育里，需要有计算基础设施、大模型和知识库这些技术条件。而且，这些技术更新得特别快。对大部分职业院校来说，“技术的配置成本还比较高”。这确实是一个挑战。
在人工智能应用规划和政策制定方面，报告总结说，现在超过一半的职业院校，已经开始响应当地的AI相关政策了。差不多四成的职业院校，已经有了明确的AI应用发展规划。三成的职业院校，已经开始用项目评估来规范AI应用。差不多两成的职业院校，已经制定了具体的AI经费预算分配方案。
韩锡斌老师说，他希望这份报告能像一个中心点。把大家召集起来，汇聚力量。然后一起完成这次职业教育的重塑。我觉得他说得很棒。AI的浪潮来了，我们不能只是看着。我们得行动起来，一起把职业教育变得更好。
