从标准化到个性化：AI 视域下职业院校分类培养的范式转型研究

一、引言

在数字化时代，AI 技术成为推动各领域变革的关键力量，职业教育也深受影响。职业院校作为为产业输送高素质技能型人才的重要阵地，AI 技术的兴起为其带来新机遇，有力支撑着从标准化培养向个性化分类培养的范式转型。

二、AI 技术为职业院校分类培养带来的机遇

（一）精准学情分析

AI 技术可收集学生学习过程中的多维度数据，如学习进度、课堂参与度等。经深度分析，能精准掌握学生的学习风格、知识掌握程度、兴趣爱好及潜在学习困难。例如通过机器学习算法分析答题数据，发现学生知识点薄弱环节，为教师提供学情报告，为个性化分类培养提供依据。

（二）个性化学习路径规划

基于精准学情分析，AI 系统为学生定制个性化学习路径。依据学生学习基础和能力，自动调整课程难度、顺序及学习时间安排。如对基础好、能力强的学生提供挑战性拓展课程与项目实践；对基础薄弱学生安排基础知识巩固与针对性辅导，提升学习效率与效果。

（三）智能教学资源推送

AI 技术依据学生学习需求和兴趣，推送匹配的教学资源，包括在线课程、虚拟仿真实验等多种形式。例如学生学习专业课程时，AI 系统按其学习进度和薄弱知识点，推送优质教学视频、练习题及行业案例，满足个性化学习需求。

（四）多样化人才评价

传统人才评价多以考试成绩为主，难以全面客观评价学生。AI 技术支持的评价体系更多元，除学业成绩外，还考量实践操作、创新思维、团队协作等能力。通过采集分析学生在实践项目等场景中的表现数据，利用智能评价模型给出全面客观评价结果，为分类培养提供准确参考。

三、AI 视域下职业院校分类培养面临的挑战

（一）技术应用成本高

引入 AI 技术，职业院校需在硬件设备、软件系统、数据存储处理等方面大量投入资金。如购置高性能服务器支持大数据分析，开发或购买适用 AI 教学软件。且 AI 技术更新快，后续维护升级成本高，给资金紧张的院校带来巨大挑战。

（二）教师AI 素养不足

多数职业院校教师缺乏系统 AI 知识技能培训，对 AI 技术在分类培养中的应用方法策略了解有限。难以将 AI 技术与专业教学深度融合，无法充分发挥其在学情分析、个性化教学等方面优势。如利用 AI 学情分析后，教师可能无法解读结果并据此调整教学策略。

（三）数据安全与隐私问题

AI 技术应用中，学生大量个人学习数据被收集存储，涉及隐私信息。数据管理不善易导致泄露，给学生带来不良影响。同时，数据所有权和使用权界定不清，可能引发法律纠纷，影响AI 技术在分类培养中的应用。

四、从标准化到个性化：职业院校分类培养范式转型的必要性

（一）满足学生个体差异需求

每个学生学习风格、兴趣爱好和职业规划不同，标准化培养忽视个体差异，难以发挥学生潜力。个性化分类培养能根据学生特点针对性教学，满足学习需求，激发兴趣和积极性，促进全面发展。

（二）适应产业多元化发展

经济社会发展使产业结构升级，人才需求多元化、个性化。不同行业岗位对人才技能、知识和素养要求各异。职业院校实施分类培养，才能培养出符合产业需求的人才，提高人才与岗位匹配度。

（三）提升职业教育质量和竞争力

个性化分类培养有助于提高学生学习效果和就业竞争力。通过精准学情分析和个性化教学，学生更好掌握专业知识技能，提升实践和创新能力。既利于学生职业发展，也能提升职业院校教育质量和社会声誉，增强在教育体系中的竞争力。

五、AI 视域下职业院校分类培养范式转型策略

（一）加强技术支持与保障

合理规划技术投入：职业院校进行成本效益分析，合理规划资金，优先选择性价比高的AI 产品和解决方案，逐步推进AI 技术应用。

建立数据安全管理体系：职业院校制定严格数据管理制度，明确数据收集等规范流程，加强加密和访问控制。与专业数据安全机构合作，定期评估监测，保障数据安全与隐私。

（二）提升教师AI 素养与能力

开展系统培训：构建多层次、多样化培训体系，针对不同基础教师分层培训。内容涵盖 AI 基础知识、应用方法等。采用线上线下、理论实践结合方式，通过案例分析等环节，提高教师AI 应用能力。

建立教师激励机制：职业院校制定激励政策，将AI 技术应用能力纳入绩效考核和职称评定体系。表彰奖励表现突出的教师，鼓励创新应用，营造教学改革氛围。

（三）转变教育观念与教学模式

加强宣传引导：通过讲座、研讨会等形式，宣传AI 视域下个性化分类培养理念优势，转变传统观念。组织参观学习成效显著的院校，增强对范式转型的认同感。

创新教学模式：鼓励教师利用AI 开展项目式、探究式、小组协作学习等活动。以实际项目为载体，培养学生创新和实践能力。利用AI 实时监测学习过程，及时指导反馈，实现个性化精准教学。

（四）构建个性化分类培养体系

学生分类：基于AI 技术综合评估学生学习能力、兴趣爱好、职业倾向，将学生分类。如按学习基础分基础强化类、能力提升类；按兴趣爱好分不同专业方向类；按职业倾向分就业导向类、升学导向类等。

课程设置与教学内容调整：针对不同类别学生，制定差异化课程体系和教学内容。基础强化类着重基础知识教学与技能训练；能力提升类增加拓展课程和实践项目。同时，依据行业需求和职业标准更新教学内容。

六、结论

AI 视域下，职业院校从标准化到个性化的分类培养范式转型是时代发展的必然。尽管面临挑战，但通过加强技术支持、提升教师素养、转变教育观念和构建个性化分类培养体系等策略，能够实现成功转型。这将提高人才培养质量，满足学生和产业需求，推动职业教育发展。未来，职业院校应随 AI 技术进步持续探索创新，发挥其在分类培养中的优势。

参考文献：

[1] 李久军 人工智能赋能职业教育高质量发展的价值审思与实践样态 职业技术教育 G719.2

[2] 俞伯阳 生成式人工智能助推高职电子商务专业人才培养范式转型探析 黄河水利职业技术学院学报 2024