基于人工智能赋能的职业院校工业机器人专业“双师型”教师队伍建设研究

引言：

在制造业智能化转型和高技能人才培养需求日益迫切的背景下，职业院校工业机器人专业日益受到重视。该专业技术更新迅速，实践性要求强，对教师提出了“双重能力”标准，即既需具备扎实的理论教学能力，又需具备较强的工程实践能力。当前，职业院校“双师型”教师队伍普遍存在数量不足、素质参差不齐、产教融合不深入等问题。与此同时，人工智能技术的发展为教学改革和教师培养提供了全新路径，如智能教学平台、虚拟仿真实训、数据分析评价等手段正逐步改变传统教师角色与教学方式。

一 相关概念界定与研究现状

1.1 “双师型”教师的内涵与特征

“双师型”教师是指既具备扎实的专业理论知识和教学能力，又具备丰富的工程实践经验和职业技能的复合型师资，是职业院校教学质量保障和人才培养质量提升的核心力量。与普通学科教师相比，“双师型”教师更强调理论与实践的结合，能够将企业一线的技术技能有效转化为教学资源，实现教学内容的更新与实用性的提升。从特征上看，“双师型”教师具有以下几点：一是“学术性”与“职业性”并重，既要懂理论又要懂实操；二是具备持续学习和技术更新能力，适应新技术快速更迭的要求；三是能够参与课程改革与实训基地建设，推动产教融合；四是善于使用多元化教学手段，将教学内容场景化、项目化。“双师型”教师的建设对于提升职业教育的核心竞争力、促进学生高质量就业具有重要意义。

1.2 人工智能在职业教育中的应用现状

人工智能技术正日益广泛地应用于职业教育领域，为教学内容、教学方式和教育评价带来了革命性的变革。目前，AI 在职业教育中的典型应用包括智能教学系统、虚拟仿真实训平台、自适应学习路径推送、智能答疑、学习数据分析等。通过引入 AI 技术，教学过程更加个性化和高效，学生可以在模拟环境中反复练习复杂操作，教师也可以借助数据分析更精准地把握教学效果。在教师队伍建设方面，人工智能可用于教师培训中的仿真教学、能力测评与教学反思，也可辅助教师实现更科学的课堂管理与互动。尤其是在工业机器人等高技能专业中，AI 提供的沉浸式、交互式、模块化教学工具能够有效弥补传统教学资源不足的问题。

1.3 工业机器人专业教学特点

工业机器人专业作为集机械、电子、控制、计算机等多学科于一体的交叉学科，其教学具有显著的综合性、实践性与技术前沿性。该专业的教学内容涵盖机器人结构设计、控制原理、系统集成、编程操作及维护管理等模块，既要求学生掌握基础理论，又强调实际动手能力的训练。在教学过程中，实践教学所占比重大，通常需要依托实训室、仿真实验平台或校企合作基地开展项目式教学。此外，工业机器人技术更新速度快，要求教师及时跟进行业技术动态，不断更新教学内容和教学方法。同时，教学中还需高度重视学生创新意识与工程思维的培养，推动从“知识传授型”向“能力培养型”转变。

二 当前“双师型”教师队伍建设的主要问题

2.1 师资结构不合理

目前，职业院校工业机器人专业“双师型”教师队伍普遍存在结构不合理的问题。一方面，具有丰富实践经验的企业工程技术人员引入院校后，往往缺乏系统的教学训练和教育理念，难以胜任高质量课堂教学；另一方面，部分传统教师虽有教学经验，但缺乏工业现场工作背景和新技术掌握，难以引导学生形成实践能力和岗位适应力。由于“双师型”教师认定标准不统一，部分院校将职称、证书等作为唯一评定依据，忽视了实际教学与实践能力的综合评估，导致教师队伍专业背景分布不均，年轻教师缺乏成长平台，骨干教师断层现象严重。

2.2 工程实践能力不足

“双师型”教师的核心在于具备较强的工程实践能力，但现实中不少职业院校教师在这方面存在明显短板。一方面，教师来源多为高校毕业生或研究型人才，缺乏企业一线工作经验，对工业机器人应用场景了解不深，难以将课程内容与产业实践有效融合；另一方面，受限于教学任务繁重、校企合作深度不够、外出实训机会少等因素，现有教师进修培训机会有限，导致其实践能力提升缓慢。部分院校虽设有教师企业实践机制，但时间短、任务轻、形式化现象突出，未能真正提升教师的工程技术能力。同时，工业机器人技术更新速度快，教师如不能持续跟进前沿技术，势必影响学生的职业技能适配性。

2.3 教师培养模式滞后

当前职业院校“双师型”教师的培养仍以传统“学术—教学”路径为主，缺乏针对性强、实践导向明确的培养模式。一些院校仍采用“一刀切”的通识培训方式，忽视了不同教师的专业发展需求与技术背景差异，难以实现精准培养。此外，教师培训内容往往偏重理论知识传授，缺乏与企业生产流程、岗位技能标准的对接，导致培训后效果有限。部分教师缺乏专业发展路径规划，职后学习动力不足，加之缺少高水平师资引领和职业成长激励机制，培养过程缺乏系统性和持续性。与此同时，人工智能、智能制造等新兴技术的迅速发展，对教师的信息素养和新技术教学能力提出了更高要求，而现有培养体系尚未及时跟进，导致教师难以胜任智能化教学环境下的角色转型。

三 推进“双师型”教师队伍建设的策略与建议

3.1 完善顶层设计与制度保障

“双师型”教师队伍建设要实现系统化推进，必须依赖于科学的顶层设计与制度保障。首先，应根据工业机器人专业特点与发展趋势，制定专项教师发展规划，明确“双师型”教师的认定标准、职称评定、考核评价、岗位职责等，形成多部门协同推进的制度体系。其次，建立“双师型”教师培养、使用、考核、激励一体化机制，保障其在教学、实践、科研等方面的权益。政策层面，建议政府出台专项资金支持“双师型”教师培训与交流项目，鼓励院校引进行业高水平人才并给予编制与薪酬倾斜。

3.2 深化产教融合、校企协同育人

深化产教融合、推进校企协同育人是提升“双师型”教师实践能力和教学水平的重要路径。一方面，职业院校应与行业龙头企业建立长期稳定的合作机制，共建实训基地、技术中心与教师企业实践平台，使教师能够定期进入企业开展挂职锻炼，参与项目开发与现场技术管理。另一方面，应鼓励企业技术人员兼任高校教师，参与课程开发、实训指导与教学改革，实现双向人才流动。校企双方还应联合制定人才培养方案，共同开展教师培训计划，使教学内容紧贴岗位标准与技术前沿。

结束语：

本文围绕人工智能赋能下职业院校工业机器人专业“双师型”教师队伍建设展开研究，系统分析了当前师资结构、实践能力及培养模式等方面存在的问题，结合产业发展趋势提出了完善顶层设计、深化产教融合、推动多元发展路径和智能评价机制等策略。研究表明，构建高素质、复合型的“双师型”教师队伍，是提升职业教育质量、促进工业机器人专业人才培养的重要保障。

参考文献：

{1} 王伟, 李明. 人工智能技术在职业教育中的应用研究[J]. 职业技术教育 , 2022, 43(5): 45-50.

{2} 张华, 陈刚. 工业机器人专业“双师型”教师队伍建设路径探析[J].中国职业技术教育 , 2023, (12): 32-37.