数智化赋能职业教育“新质人才”培养的策略

1、引言

数智化给职业教育带来了革命性影响 [1]。职业教育作为与产业发展紧密相依的教育形态，需要重新审视其教育使命与功能定位，职业院校应积极探索“新质型”职业人才的培养路径。2022 年 5 月 1 日起，《中华人民共和国职业教育法》 的正式施行将职业教育的发展以立法形式确定及推进，促使我们不得不去思考职业教育人才培养的选择和走向 [2]。笔者拟从数智化技术入手，深入分析职业教育人才培养的策略。

2、“新质人才”的特质

“新质人才”这一说法是在新质生产力后提出的。祝智庭 [3] 提到现行教育体系仍存在知识本位、教学内容与社会需求脱节、教学方式以灌输式与脱境式为主等现象，无法满足“新质人才”培养的需求。随后，他进一步探究“新质人才”的特征，他认为“新质人才”需要具备技术思维、复合思维与创变思维[3]。徐芳等人[4] 认为“新质人才”是顺应新质生产力发展需要，具备专业技术特质的创新型 “塔尖”人才，其不但能熟练运用先进生产工具，掌握跨学科前沿知识结构，还应有知识快速迭代升级能力，拥有战略视野与前瞻性思维；更能自觉地融入技术变革洪流，引领颠覆式创新突破，驱动全要素生产率大幅跃升。姜晓丽[1] 等更加明确地为新质人才画像，他们认为“新质人才”应具备“新”、“质”、“数”、“技”的特征。“新”指的是创新能力及跨界融合能力，“质”体现在批判性思维及成长及学习意识，“数”即数智素养及数智技能，“技”则是专业技能及跨域技能。数智素养要求熟练掌握数智技术的应用 ， 能够进行人机交互的清晰表达 ， 深入理解数智技术逻辑， 严格遵守法律道德规范。

3、数智化赋能职业教育“新质人才”培养的逻辑

“数智”是以数智技术为基础支撑，在“数字”基础上的跨越式变迁。狭义的数智技术是数据技术（又称“数字技术”）和智能技术集成化的新一代信息技术[5]。广义的数智技术是大数据、人工智能、虚拟现实、物联网、云计算、区块链等新一代信息技术的总称[6]。数智化赋能“新质人才”培养的理论基础来自20 世纪80 年代的赋能理论。

赋能理论（Empowerment Theory）最早是于研究改善妇女等弱势群体权益，后来不同学科开始对赋能理论拓展及延申（Perkins）。赋能理论认为赋能是一个整体性、开放性、目的性、动态性的社会互动过程 [7]。在人才培养领域，茨格勒提出人才的最终卓越是人与环境、环境与环境之间复杂互动的结果 [8]。而专业是高职院校人才培养的基本单元，产业是人才培养的逻辑起点，两者共同组成了人才培养的内外部环境。数智技术作为一种集成创新的新型劳动资料和教育手段，通过人与内外部环境共同作用推动教育创新和质量提升，进而达成人才培养目标。数智赋能职业院校新质人才培养是一项系统工程，职业院校在新质人才培养过程中，不仅应聚焦数智技术如何深度渗透人才培养的过程，还应关注数智技术如何融入职业院校新质人才“培养目标——培养方案——培养模式——培养评价”的全过程。

4、数智化赋能职业教育人才培养“新质人才”的策略

数智赋能新质人才培养是职业院校面临的一个全新的时代课题。尽管近年来，数字校园、智慧教室建设等项目逐渐得到重视 ，但在许多职业院校的教学与管理应用中，数智技术还停留在数字化呈现上，数智技术并没有深入到职业院校的具体实践中，并没有全程参与职业院校新质人才“培养目标——培养方案——培养模式——培养评价”的过程。

4.1 大数据辅助培养目标的设定

数智化技术可以帮助职业院校分析行业发展趋势和岗位需求，从而更精准地设定人才培养目标。通过大数据分析，教育者可以洞察到哪些技能在未来就业市场中更为重要，进而调整和优化培养目标。

4.2 数智化技术设计培养方案

数智化技术可以通过人工智能辅助课程开发，确保课程内容与行业需求紧密对接。同时，利用在线学习管理系统（LMS）来整合和优化教学资源，为学生提供个性化的学习路径。

4.3 创新培养模式

数智化技术为职业本科提供了混合式学习、翻转课堂等新型教学模式。通过虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，学生可以在模拟环境中进行实践操作，增强学习的互动性和实践性。此外，通过智能教学系统，可以实现个性化教学，根据学生的学习进度和能力进行动态调整。

4.4 优化培养评价

数智化技术可以通过学习分析工具监控学生的学习过程，及时发现学习难点和问题，为教师提供反馈，帮助他们调整教学策略。同时，通过构建结构方程模型（SEM）等量化分析方法，可以更科学地评估教学效果和学生能力的发展。

5、结论与展望

通过有效运用数智化技术，可以提高人才培养的效率和质量。然而，在数智化技术参与新质人才培养的过程中，也面临着数字 鸿沟、技术依赖等问题。为此，职业院校需要加强教师的数智技术培训，提升学生的信息素养，并注重培养学生的批判性思维和创造力。

参考文献：

[1] 姜晓丽 ， 袁基瑜 ， 于灥 . 数智化赋能职业教育新质人才培养 ：意蕴、挑战与进路 [J]. 成人教育 ，2025，45（04）：78-84.

[2] 于扬 ， 牛彦飞 . 高质量发展视域下本科层次职业教育人才培养的内涵意蕴与推进路径 [J]. 教育与职业 ，2024，（03）：42-48.DOI：10.13615/j.cnki.1004-3985.2024.03.006.

[3] 祝智庭 ， 赵晓伟 ， 沈书生 . 融创教育：数智技术赋能新质人才培养的实践路径 [J]. 中国远程教育 ，2024，44（05）：3-14.DOI：10.13541/j.cnki.chinade 2024.05.003.

[4] 徐芳 ， 李秉远 . 新质人才赋能新质生产力的理论逻辑与现实路径 [J]. 人口与经济 ，2024，（04）：1-6+18.

[5] 王秉 ， 史志勇 ， 王渊洁 . 何为数智赋能：概念溯源与解构 [J].情报资料工作 ，2024，45（05）：13-21.

[6] 李阳 ， 孙建军 . 数智型预测情报研究：预测情报研究的新范式[J]. 情报学报 ，2024，43（06）：633-643.

[7] 宣翠仙 ， 张炜 . 数智赋能高职院校新质人才培养：逻辑意蕴、现实困境与实践路径 [J]. 大学教育科学 ，2025，（01）：117-127.

[8] 阎琨， 吴菡， 张雨颀. 拔尖人才培养的要素、动态和系统视角：基于茨格勒理论 [J]. 清华大学教育研究 ，2021（3）：5-14.

作者简介：李敏（1978.8-），女，汉族，江西南昌人，硕士研究生注册会计师、CMA、高级经济师，研究方向：教育改革、审计、会计。通讯作者：戴婷

基金项目：本文系中国职业技术教育学会 - 新时代中国职业教育研究院2024 年职业教育课题“建构主义视域下职业教育“新质人才”培养路径研究”（SZ24B36）阶段性研究成果。