“AI- 人类”双导师协同模式在空乘应急技能训练中的构建与应用

航空应急环境下，空乘人员需在瞬息万变的危机中完成精准决策与团队协作。单一训练载体难以同步覆盖技能标准化训练与复杂人文情境应对的双重要求，成为能力培养的结构性瓶颈。基于此，“AI- 人类”双导师协同模式应运而生，二者通过认知分工，AI 强化行为训练的确定性规则遵循，人类嵌入情感智能的非线性引导，在认知－感知－行为三维度形成互补性渗透，最终构建覆盖全生命周期的动态应急训练模式。

一、“AI- 人类”双导师协同模式概述

1.AI 导师的角色定位与功能边界

AI 导师负责处理标准化任务：自动讲解基础知识、批改客观习题、追踪学习进度、推送学习资源。它通过数据分析提供个性化练习。AI不进行主观评价、情感互动或复杂决策。其输出必须明确标识为AI 生成。功能严格限定在可量化、规则清晰的领域，避免介入涉及价值观或模糊判断的教育环节。

2. 人类导师的角色重塑与不可替代性

人类导师的核心职责转向：提供情感支持、培养人格品质、训练批判性与创造性思维。他们通过深度交流理解学生需求，给予 AI 无法实现的共情回应和价值观引导。在解决开放性问题、跨学科知识整合、伦理讨论等场景中，人类导师的判断力、经验及对学习本质的深刻理解具有不可替代性[1]。

3.“协同”的内涵与模式构建原则

在“AI- 人类”双导师协同模式中，“协同”指人工智能与人类导师形成互补增效的动态伙伴关系。内涵核心是结合 AI 的数据处理、模式识别和个性化推送能力，以及人类导师的情感洞察、价值判断与灵感激发优势，在教与学的全过程中紧密配合、互相启发。模式构建应遵循以下原则：人本主导、功能互补、双向交互及动态适应。最终目标是实现 1+1>2 的教学效能，形成有机循环的智能教育生态，以 AI 增效而非替代人类智慧。

二、“AI- 人类”双导师在空乘应急技能训练中的构建与应用策略

1. 双轨并进，AI 导师与人类导师的协同分工设计

在民航安全要求日益提高且训练资源需要高效利用的背景下，AI导师与人类导师的分工设计是双导师体系高效运行的基础。此分工并非简单切割，而是基于各自核心优势形成互补性“双轨”，确保训练过程既规范精准又灵活深入，最大化提升空乘人员应对突发状况的能力[2]。

AI 导师的核心角色在于承担标准化、重复性、可量化的初级技能传授与巩固环节。它能够通过预设的互动模块，如 VR 紧急设备操作步骤演示、标准化逃生动作分解、关键知识点互动问答，为学员提供7x24 小时不间断的标准化教学与即时反馈。例如，AI 导师能精确地反复指导学员练习氧气面罩佩戴的步骤、救生衣的快速穿着顺序、各类舱门 / 滑梯的操作口令，确保动作在反复练习中形成肌肉记忆。而人类导师则聚焦于高阶认知、复杂情境决策、情绪管理与团队协作等维度。当学员掌握基础操作后，人类导师介入，组织小组演练或深度研讨，模拟真实紧急状况下的时间压力、混乱信息干扰、多角色协作等复杂局面。人类导师凭借其丰富的飞行经验、对非结构化信息的处理能力以及共情能力，能够敏锐地观察学员在压力下的沟通方式、领导力、跨文化服务技巧以及临场应变能力，并提供AI 难以替代的个性化指导和情感支持，弥补AI 在“人本”层面的不足。

2. 场景融合，虚实结合的应急情境动态构建策略

随着 XR 技术与仿真平台在训练领域的成熟应用，构建贴近真实、又能覆盖各类极端情况的应急训练场景成为可能且必要。“场景融合”策略旨在巧妙结合虚拟仿真的广度、可控性与低成本以及实体模拟训练的真实触感与现场互动性，动态构建多层次、难易递进的应急训练情境。

虚拟场景（VR/MR/AR）的核心价值在于模拟不可行或高风险的现实罕见但后果严重的极端情况。例如，AI 驱动的虚拟场景可以高度还原飞机在海上迫降后机舱进水、浓烟弥漫且乘客恐慌混乱的局面；或者在极端颠簸时旅客受伤、行李散落且乘务员需要同时应对多个位置紧急需求的情景。此类场景在现实模拟器中难以高频率、低成本地复现。VR 环境允许学员反复进入这些极端情境，进行判断、决策、沟通和初步处置的训练。而实体模拟舱、水上训练平台、烟雾舱等现实场景则用于强化核心实操技能的真实感与环境压力。学员在掌握虚拟场景中的决策逻辑后，进入高度仿真的实体环境，进行真实的舱门操作、滑梯充放、灭火器使用、水上撤离演练等，处理真实的设备重量、声音噪音、水流冲击、模拟烟雾刺激等物理反馈。该“虚（认知决策）- 实（核心操作）-虚实结合（综合演练）”的循环过程，确保了核心技能从虚拟认知到物理操作的平滑迁移和环境适应性，构建出覆盖从常态到极端、从个体到团队的完整应急技能训练图谱。

3. 反馈共生，AI 数据洞察与人类经验判断的闭环优化

为了形成训练质量持续提升的闭环，反馈共生策略强调充分利用AI 在数据捕捉、量化分析方面的优势与人类导师在经验洞察、情境化判断方面的长处，共同作用于训练过程的评估、诊断与优化升级，实现“教- 学- 评- 改”的动态优化。

AI 导师在训练中扮演着精密数据记录仪和初筛器的角色。通过嵌入在VR 环境、训练设备或学员佩戴的传感器，AI 系统能够毫秒级、无干扰地采集并分析海量训练数据：学员的操作序列是否精确、视线焦点位置是否正确、关键口令是否清晰完整、在模拟压力下的生理指标变化等。AI 可自动生成详尽的量化报告，比对标准操作模型，快速标识出偏离项、熟练度趋势及共性易错点，实现高效、客观的初步诊断。然而，真实应急情境的复杂性远超预设模型，此时人类导师的经验洞察和情境化判断成为不可或缺的一环。人类导师审阅 AI 提供的报告，结合其在现场观察到的非语言线索、对模拟场景逼真度的评估，以及对整体氛围、节奏把握的主观感受，对 AI 数据进行深度解读与校正。他们能判断某处动作迟疑是因技术生疏还是情境理解偏差导致；识别AI 标注的动作错误是否源于设备故障或情境特例；评估学员在高压下的综合表现是否达到安全可用的实战标准。最终的训练方案优化由AI 提供的数据基础和人类导师的经验判断共同驱动，形成一个螺旋上升、针对性不断增强的训练闭环[3]。

结束语：

综上分析，“AI- 人类”双导师协同模式通过双轨分工实现教学资源的优化配置，依托场景融合突破传统训练的空间与安全局限，最终以反馈共生机制构建自我升级的闭环体系。该模式不仅显著提升了空乘应急技能训练的标准化程度与情境适应力，更在底层逻辑上重新定义了人机协作的教育范式，AI 以数据赋能操作精准性，人类以经验激活复杂决策的灵性。二者的深度融合既是对民航安全要求的动态响应，也为核心应急能力从技能习得到心智应变的跃迁提供了可持续路径，为空乘培训领域树立了智能时代的能力培养新坐标。

参考文献：

1. 李克斌 , 徐威 .AI 赋能课堂，引领教师行为变革 [J]. 教育家 ,2025,(31):44-45.2. 陈江琳 .AI 时代的教师责任界定：机遇与挑战 [J]. 现代商贸工业 ,2025,(18):181-184.3. 吕书敏 . Al+ 教育：教育数字化转型背景下基础教育领域教育教学改革实施路径探讨[J]. 中国教育技术装备,2025,(13): 53-56+63 .