□ 孔德丽
面对产业智能化升级的迫切需求，传统职业教育在产教融合深度、教学方式灵活性及人才评价精准度等方面面临系统性挑战。人工智能技术的融合应用，为此提供了全新的解决方案。以AI赋能职业教育的本质，绝非单一技术工具的简单叠加，而是一场旨在构建数字智慧教育新生态的深刻变革。以数据与智能为驱动，通过重构教育要素，可更好地实现职业教育人才培养模式与治理体系的整体跃升。
从数字基建到数据驱动的范式转变
构建新生态，首要前提是实现基础设施从“连接”到“赋能”的范式转变。这要求突破传统校园网络与多媒体教室建设局限，构建感知化、智能化、一体化的数字基座。该基座的核心功能是实现对教学、管理、实训全场景数据的无感采集、融合处理与智能分析。具体而言，此基座包含三个关键层次：一是泛在感知层，通过物联网、环境感知等技术，将物理空间的设备、环境与人的行为数据化；二是智能计算层，依托云计算与边缘计算协同，为AI算法模型提供实时分析与决策支持；三是数据中枢层，通过建立统一的数据标准与接口，打通教学、学工、科研、产业等多源数据，形成完整的教育数据资产。其最终目的是让数据成为驱动教育活动的核心要素，为精准资源调度、个性化学习路径规划及科学教育决策提供坚实支撑，进而破解资源错配与规模化因材施教难题。这一转型不仅是技术架构的重构，更是教育治理逻辑从“经验驱动”向“数据驱动”的深层跃迁，为后续教学模式创新提供了可量化、可迭代、可协同的底层支撑。
教学范式重塑与主体关系重构
新生态的核心在于教学范式的变革，以及由此引发的“教、学、评、产”主体关系的系统重构。
在教学范式方面，AI促使教学从“教师中心、教材先行”转向“学生中心、场景驱动”。基于学习分析技术，系统可为每位学生生成动态“数字画像”，并提供自适应学习资源与挑战性任务。虚拟仿真、数字孪生等技术构建起高度沉浸、可重复、低风险的虚拟实训场景，极大拓展技能习得的边界。同时，评价方式从关注终结性结果转向基于全过程数据的能力导向的形成性评价，对技能熟练度、问题解决策略、协作沟通等复合能力进行多维、客观的评估。在主体关系方面，传统“师生”二元结构转变为“教师—AI—学生—企业”多元协同共生的新格局：教师角色深化为学习设计师、引导者和价值塑造者，AI成为认知工具与个性化学伴，学生转变为自我导向的主动学习者，企业则通过提供真实数据等形式实时参与。这种重构使教育过程与产业前沿动态紧密相连。
敏捷治理与可持续推进的机制支撑
一个健康、可持续的数字智慧教育生态，离不开适配的现代化治理机制。这需要建立一套数据驱动、敏捷响应、开放共治的运行规则。
首先，治理模式须从科层化、经验式管理转向数据驱动的精准治理。管理者可借助“数据驾驶舱”实时洞察全校教学运行、资源利用、人才培养质量的全貌，实现从宏观规划到微观干预的科学决策。其次，需建立涵盖数据安全、伦理审查、算法问责的风险防控体系。特别是在学生隐私保护、算法公平性审查及人机责任界定等方面，要有明确的制度规范与技术保障。最后，关键要设计开放协同的激励机制，通过学分银行、微认证、成果共享等形式，吸引行业企业、科研机构等多方主体持续参与，形成共建共享、迭代优化的良性循环。
未来发展要在技术赋能与教育本质间寻求平衡
构建职业教育数字智慧新生态是一项长期且系统的工程。未来推进时，需在积极拥抱技术的同时，始终尊重教育规律。技术应用必须以促进人的全面发展、保障教育公平、坚守立德树人根本任务为前提。应着力规避“技术决定论”陷阱，防止因过度依赖数据与算法而窄化教育目标、影响人际互动。因此，必须在技术系统设计中融入人文关怀与伦理考量，在提升培养效率的同时，更注重培育学生批判性思维、创新能力与职业精神。
推动这一生态系统的成熟，最终需要政策引导、实践探索与学术研究的协同共进。这样，职业教育才能真正赋能学生终身发展，为实体经济高质量发展提供坚实支撑。
（作者为南京机电职业技术学院副院长、学校首席信息官，教育部学校规划建设发展中心专家）