本文转自：咸宁日报
分层·协同·赋能
高职教师人工智能素养培养体系构建
○储宇
当前，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各行各业，教育领域亦不例外。2025年5月，教育部职业院校信息化教学指导委员会发布的《职业院校人工智能应用指引》明确指出，要“引导职业院校开展适应智能时代的教育教学改革，推进人工智能技术与职业教育教学的深度融合”。在此背景下，高职教师作为技术技能人才培养的关键执行者，其人工智能素养的高低，直接决定了职业教育与未来产业需求的适配度，也决定了《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》中“促进人工智能助力教育变革”战略目标的实现程度。因此，构建一个科学、分层、协同的培养体系，已成为职业教育改革的当务之急。
一、现状审视：人工智能素养培养面临的结构性挑战
当前，高职教师人工智能素养培养面临的首要挑战是能力与时间的结构性矛盾。正如相关研究所揭示的，教师普遍认为人工智能能提升教学效率、实现个性化学习，但实际掌握程度堪忧。例如，在数智管理专业群的教学中，教师虽使用智慧树等工具，但主要用于签到、资料发放等浅层次功能，未能发挥AI驱动的个性化教学优势。这说明，缺乏系统性的能力提升路径，技术应用往往止步于表面。
其次，技术与教学的融合存在隐性壁垒。现有培训多侧重通用技术的操作层面，缺乏与专业课程深度结合的案例指导。例如，在财务管理课程中，传统会计人员需向运用AI软件进行数据分析的复合型人才转型；市场营销课程也需要借助AI算法进行精准营销预测。然而，教师若无法将AI工具与自身学科教学场景有效链接，技术便成了“空中楼阁”。
最后，心理层面的“技术焦虑”不容忽视。教师普遍存在的双重顾虑：一方面担心过度依赖AI会削弱自身教学主导权，另一方面担忧AI最终会替代传统教师角色。这种矛盾心理导致许多教师对新兴技术保持观望态度，失去了主动探索的意愿。更值得关注的是，从传统文化视角看，我国职业教育长期受“学而优则仕”观念影响，社会对技术技能人才的认可度不高，这在一定程度上也削弱了教师主动拥抱技术变革的内在驱动力。
二、体系构建：分层与协同“双轮驱动”的培养框架
破解上述困境，应从“分层”与“协同”两个维度构建全新的教师人工智能素养培养体系。
第一，构建“基础—应用—创新”三层次能力模型。
基础层：AI认知与工具普及。这是面向全体教师的通识性培训。核心目标是消除技术恐惧，普及人工智能基本原理、常用工具及应用场景。可参考《职业院校人工智能应用指引》的要求，培养教师具备基本的AI素养和数据安全伦理意识。培训内容应涵盖生成式人工智能、虚拟仿真、大数据分析工具的入门操作，并结合课前备课、学情分析等具体环节演示应用。
应用层：AI与教学深度融合。这是面向专业骨干教师的专项能力提升。培训重点在于如何将人工智能技术与专业课程内容有机结合。例如，在设计类专业中，如何利用AI工具辅助生成设计草图；在新能源汽车专业中，如何利用数字人教师或智能评价系统辅助实训教学。此阶段应强调“学以致用”，鼓励教师将AI工具嵌入真实的项目式教学、模块化教学之中，形成特色教学案例。
创新层：AI驱动研究与模式创新。这面向具有发展潜力的领军教师。目标是培养能够熟练运用AI技术开展教学创新、教学评价改革及教育科研的复合型人才。例如，利用大数据与人工智能技术构建“评—诊—改”一体化教学体系，或开发基于学情数据分析的个性化教学方案。这一层级的教师将成为学校推进教育数字化的核心智库力量。
第二，建立“师—校—企”多主体协同培养机制。
教师层面，激活内生动力。针对教师因教学任务繁重而缺乏学习时间的痛点，可借鉴“项目驱动”学习模式，让学生在真实项目中掌握知识。同样，教师也可以将教学中的真实痛点转化为小型研究项目，在解决“如何借助AI提升课堂互动”等问题中自然习得和提升AI应用能力，实现“即用即学”。
学校层面，创新管理与保障。学校需要提供制度保障与条件支持。首先，应建立分层培养的激励机制，将AI素养提升与教师绩效考核、职称评定挂钩。其次，搭建“虚实协同”的学习平台，如利用超星AI工作台、虚拟教研室等，为教师提供7x24小时的在线学习与互助空间。此外，应组织“教师数字素养”专项培训，邀请行业专家或企业导师驻校，开展“名师名匠领衔”的校企合作机制。
企业层面，共建共享生态。人工智能技术迭代日新月异，高校培养内容往往滞后于企业需求。因此，必须深化校企协同育人机制。企业应主动参与学校的教师培训计划，如华为、百度等行业龙头可以开放其AI教育云平台和实训案例库。同时，学校可以安排教师赴企业进行“顶岗实践”，在真实业务场景中体验AI工具如何赋能生产、管理、营销等全流程，从而将最前沿的产业经验带回课堂。
三、赋能路径：从技术工具到教育生态的跨越
构建培养体系只是第一步，关键还在于通过“赋能”实现技术与教育的深度融合，培育健康的数字教育生态。
一是赋能教学模式，从“标准化”走向“个性化”。如山东省中小学AI教育实践所证明的，借助云痕大数据平台，能够实现“学生初诊—教师复诊—多人会诊”的三级诊断机制，从而精准定位学情。高职院校也应鼓励教师利用AI学习分析工具，建立学生个人画像，推送个性化学习资源，让学生从“一刀切”的批量培养中解放出来，这既是因材施教的应有之义，也是教育公平的更高追求。
二是赋能评价体系，从“结果导向”走向“过程增值”。传统以一次性考试为主的评价方式，难以全面反映学生能力。智能评价系统可以采集学生在实训项目中的操作数据、团队协作数据乃至情感倾向数据，实现对职业素养、创新能力和实践能力的多维度过程性评价。这种评价模式的变革，不仅激励了学生，也为教师提供了大量教学反馈数据，用以迭代优化教学方案。
三是赋能专业建设，从“单点突破”走向“系统重构”。教师的AI素养最终需落实在课程和专业层面。人工智能应是“重塑”而非“点缀”人才培养体系。例如，在“岗课赛证”融合模式中，人工智能可以帮助实时监测岗位需求变化，动态调整课程内容，甚至智能模拟技能竞赛场景，从根本上解决教学内容滞后于产业升级的顽疾。当教师具备这种系统思维能力时，人工智能才能真正成为新质生产力在教育领域的核心引擎。
人工智能正在重塑职业教育的底层逻辑。面对这场深刻变革，高职教师不应是被动的适应者，而应是主动的探索者和引领者。构建“分层—协同—赋能”的培养体系，既是破解当前教师技术焦虑的治本之策，也是推动职业院校从“经验驱动”转向“数据驱动”的关键一跃。唯有如此，才能培养出符合新时代产业需求的高素质技术技能人才，真正实现职业教育的高质量发展。
（作者单位：咸宁职业技术学院。本文系课题项目：2026咸宁科技创新智库课题“多模态人工智能驱动的咸宁农作物种植智慧云仓控制系统应用研究”）
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