AI 赋能与角色重塑：中职电子专业教师教学能力提升路径研究

引言

《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》明确要求 “ 推动职业教育与数字技术深度融合，培养适应数字经济的技术技能人才” 。当前电子信息产业中，AI 已广泛应用于电路板 AI 检测、元器件 AI 识别等领域，但中职电子专业教学仍存在 “ 三滞后” ：滞后于产业 AI 技术、滞后于学生数字化需求、滞后于 AI 教学改革。据 2024 年《中国职业教育教师发展报告》显示，仅 29.3% 的中职电子专业教师接受过系统 AI 教学培训，45.6% 教师 “ 不知如何将 AI 融入实操教学” 。这种能力断层直接导致教学与产业脱节，如某中职毕业生因不会操作 AI 元器件检测设备，企业实习适应期比本科生长 2 个月。因此，研究 AI 赋能下教师教学能力提升路径，是破解中职电子专业 “ 产教融合” 难题的关键。

一、AI 时代中职电子专业教师教学能力的现实困境

（一）AI 工具应用能力不足，难以支撑 “ 虚实融合” 教学

中职电子专业核心课程（如《元器件识别与检测》）需 “ 理论 + 仿真 + 实练” 结合，但多数教师仅掌握传统工具，对 AI 虚拟仿真平台、AI 检测软件等应用能力薄弱。以长三角某中职为例，讲授 “ 电阻电容识别与检测” 时，教师仍用 “ 板书 + 实物演示” 模式，因实物检测易受环境干扰、效率低，40 名学生仅 15 人完成实操；若使用元器件 AI 识别仿真平台，可实时纠错、一键模拟检测流程，但该校仅 3 名教师能熟练使用。这种能力缺口导致教学效率低，与产业 “ AI 仿真先行” 的逻辑脱节。

（二）AI 融合课程设计薄弱，教学内容与产业 “ 两张皮”

产业 AI 化要求教学融入 “ AI+ 电子” 内容（如 AI 在元器件检测中的数据处理），但教师仍按传统教材授课，未有机整合 AI 元素。以《电子测量技术》“ 电阻电容测量” 章节为例，教材新增 “ 智能测量仪器” 知识点，但教师仅展示图片，未设计 “ AI 测量 - 数据建模 - 误差优化” 的实践环节；而企业已将该流程作为标准作业（如 AI 实时统计元器件合格率）。此外， 82.1% 教师依赖通用课件，未开发适配中职学生的简化 AI 案例（如简易 AI 元器件故障诊断模块）。

（三）个性化教学能力缺失，难满足学生差异需求

中职学生基础差异大（部分擅长元器件识别、部分擅长检测实操），需 AI 实现 “ 精准教学” ，但教师缺乏 AI 学情分析能力。某中职 “ 元器件综合实训” 中，教师布置统一 “ 常用元器件识别检测” 任务，未根据学生前期表现调整难度；若用 AI 学情系统，可自动采集 “ 识别准确率”“ 检测时长” 等数据，生成个性化报告（如提示 “ 某学生需加强 AI 辅助元器件故障分析训练” ），但该校教师均未应用。“ 一刀切” 教学导致基础好的学生 “ 吃不饱” 、基础弱的 “ 跟不上” 。

二、AI 赋能下中职电子专业教师的角色重塑方向

基于 TPACK 理论（融合电子专业知识、教学法、AI 技术），教师需实现三大角色转型：

（一）从 “ 知识传授者” 到 “ AI 教学设计师”

需将 AI 与教材深度融合，设计 “ 理论 - 仿真 - 实练 - AI 拓展” 闭环。以《元器件识别与检测》“ 半导体元器件检测” 章节为例，教师需设计：AI 仿真模块（用元器件 AI 识别平台搭建场景，对比传统人工识别与AI 识别的效率差异）、AI 实操任务（用 AI 模块优化元器件故障检测逻辑）、AI 评价体系（从 “ 仿真准确率” “ 方案创新性” 评分），实现专

业知识、AI 技术与教学法的整合。

（二）从 “ 技能示范者” 到 “ 虚实融合指导师”

需指导学生 “ 虚拟仿真（AI 预演） + 实物实操（AI 辅助）” 。以《电子测量技术》“ 电路板元器件故障诊断” 为例，先指导学生用 AI 故障库输入元器件症状、生成故障点，讲解 AI 诊断逻辑；再指导学生用 AI 万用表实修，对比 “ AI 诊断结果” 与 “ 实物故障” ，分析差异（如 AI 未考虑的元器件接触不良），培养学生用 AI 解决问题的能力。

（三）从 “ 成绩评判者” 到 “ 个性化成长分析师”

需用 AI 学情工具采集数据，制定差异化方案。如 “ AI + 元器件识别与检测” 实训中，AI 平台显示：学生 A^′′ 元器件识别正确率 90% ，AI 辅助故障分析完成率 40%^′′ ，学生 B^′ 元器件检测实操率 85% ，AI 数据采集错误率 60%^′′ 。教师据此为 A 设计 “ AI 辅助元器件故障分析专项训练” ，为 B 设计 “ AI 传感器实操指导” ，结合教材 “ AI 应用拓展” 章节布置差异化任务，解决学生差异问题。

三、AI 赋能下中职电子专业教师教学能力的提升路径

（一）校企协同开展 “ AI+ 电子” 专项集训

联合电子企业，分三阶段集训：产业认知（观摩企业 AI 元器件检测生产线，了解 AI 工具应用逻辑）、实操训练（企业技术人员指导使用 AI故障诊断系统，结合教材完成 “ 批量元器件测量” 模拟任务）、考核认证（独立设计 “ AI 驱动元器件识别检测方案” ，通过校企联合考核）。某中职实施半年后，教师 AI 工具应用达标率从 32.1% 升至 。

（二）校本化开发 “ AI+ 电子” 教学资源库

组建 “ 教师 + 企业工程师 +AI 专员” 团队，开发三大模块资源：AI 课件（如 “ AI 元器件识别” 插入企业仿真视频）、AI 实操任务库（基础任务对应教材知识点，进阶任务结合产业需求）、AI 评价工具包（如 AI视觉识别 “ 元器件焊接质量” ）。资源每学期更新 10%-15% ，确保适配中职教学。

（三）构建 “ 跨学科 AI 教研共同体”

组建 “ 电子教师 + 计算机教师（AI 方向） + 心理学教师” 团队，每月开展教研：聚焦问题（如 “ 如何用 AI 分析元器件实操数据” ）、案例打磨（试点班级实施 AI 个性化教学，复盘优化方案）。某中职运行 1 年后，教师个性化方案制定效率提升 60% ，学生实操及格率提升 25%. 。

结束语

AI 赋能不是替代教师，而是重构教师能力体系与角色。通过角色重塑与路径落地，可解决中职电子专业教师的 AI 能力缺口。未来需进一步整合家校社资源，构建 “ AI+ 职教” 协同体系，推动教师能力升级，最终实现 “ 教学质量提升 - 学生就业适配” 的良性循环，为电子信息产业培养高素质人才。

参考文献

[1] 陈慧. AI 赋能下中职电子专业教师教学能力的困境与突破 [J]. 中国职业技术教育，2024, (15): 68-72.

[2] 石雪梅。基于 TPACK 理论的中职电子专业教师 AI 教学能力培养路径 [J]. 职业技术教育，2023, (28): 45-49.

[3] 蔡欣红。校企协同视角下中职电子专业 AI 教学资源开发与应用研究 [J]. 职业教育研究，2024, (7): 56-60.