人工智能赋能职业教育课堂设计的探索

一、研究背景与问题提出

高职教育作为培养应用型技术技能人才的重要阵地，其教学质量直接影响学生的专业能力与就业竞争力。然而，当前高职教学普遍存在重技能轻理解、缺乏个性化支持等问题，导致理论与实践脱节，学习效率不高 [1]。近年来，人工智能技术的快速发展为教育改革提供了新机遇。 AI 技术通过数据分析、行为识别与智能反馈，可以实现对学生学习状态的动态感知与精准响应，助力教学资源优化与个性化教学设计，推动" 以学为中心" 的课堂重构。

本文以高职实训课堂为研究对象，探讨 AI 在教学资源推荐、任务生成与行为追踪等方面的应用路径，并结合具体课程案例，提出智能教学设计模式，分析其在提升教学效能与个体支持方面的优势与挑战。

二、AI 赋能下的教学设计理念与技术基础

随着人工智能在教育领域的深入应用，高职教学设计理念正经历从 " 知识传授"向"能力生成与场景适应"的转变[2]。例如，在高职新能源汽车相关课程中，基于任务驱动法开展教学设计，将实体操作与情境体验相结合，取得了良好效果。AI 技术的融入则进一步实现了任务难度感知、资源精准推送与操作过程追踪，为构建贴合岗位要求的能力导向型教学提供了支撑。

在教学实践层面，AI 通过“感知—识别—反馈—推荐”的功能链支撑教学各环节 [3]。其可根据任务目标与学生画像精准推送理论资料、操作视频与案例资源，提升课前预习效率与学习针对性。系统可追踪学习过程中的操作行为，如时长、误操作频率等，生成可视化数据报告，为教师提供实时干预依据。在关键步骤中， AI 还可提供即时提示与总结，增强学生信心，但亦需防止过度干预抑制学生独立思考。最终，系统能依据学习轨迹动态调整教学任务与节奏，推进分层教学与路径定制。

三、AI 赋能下课程的教学流程设计

3.1 教学任务设计与目标设定

本课程核心任务为完成动力电池的高压断电、拆装与检查操作，旨在提升学生对新能源汽车电池系统的理解与实操能力，强化安全规范意识。具体目标包括：

知识目标：掌握电池系统构成、拆装流程与高压操作规范；

能力目标：熟练使用工具完成各类检查操作，并具备基础故障判断能力；

素质目标：形成规范化、职业化的操作习惯，增强安全责任意识。

3.2 课前导学：任务情境驱动与资源适配

课前阶段，教师通过 AI 平台设定教学目标，系统自动生成任务导学包，内容包括：安全操作规范、拆装流程图、行业标准文件、典型事故案例。

例如，在开展“电池拆装规范流程”教学前，平台会推送一段因操作违规造成伤害的真实事故视频，引导学生从“安全第一”的角度理解任务的重要性。同时，AI 系统依据学生的学习记录、认知水平与理解能力，动态调整资源推送，确保每位学生都能获取适合其学习状态的预习资料，从而实现真正意义上的“因材施教”。

3.3 课堂支撑：操作追踪与动态反馈

实训课堂中，学生需完成动力电池拆装任务，整个过程通过实训平台进行实时记录。AI 系统从以下几个方面提供支持：

过程监测：记录每位学生的操作行为、流程步骤、完成时长、误操作频次等关键数据；

关键节点提醒：在学生接近高风险步骤时自动提醒，确保操作符合规范；

个性化反馈：对学习困难学生推送操作演示视频、案例分析等补充资源；

可视化看板：教师可通过平台了解班级或个体的学习状态，及时发现问题并作出针对性干预。

这种以数据驱动的“教—学”交互，有效增强了教师的组织效率，提升了学生的操作规范性和任务完成质量。

3.4 课后反馈：反思分析与智能推荐

任务完成后，学生需提交操作日志或反思报告。AI 平台运用自然语言处理技术，自动提取关键词和主题内容，生成学习词频图谱，并识别出学生未掌握或遗漏的知识点。

例如，若平台发现多数学生在反思中未提及“高压断电”这一关键环节，系统将自动标记并推送相关补充资源，引导学生再次学习，强化理解。此外，系统还可根据学生的操作数据和认知反馈，为其推荐下一阶段的学习任务或难度级别，逐步构建个性化学习路径。

该机制实现了从“任务预学—过程监控—反思修正”的教学闭环，为教师持续优化教学设计提供数据依据，也促使学生形成良好的自我评估与改进意识。

通过引入 AI 技术，本课程实现了教学资源智能推送、学习过程实时追踪与课后反馈精准分析的深度融合。平台在提供“可视、可测、可调”的教学环境基础上，大幅减轻教师工作负担，增强学生主动学习意识。

四、实践中的问题与优化建议

尽管 AI 在职业教育中已显成效，但仍存在应用层面的挑战。多数平台尚停留在基础的行为记录层面，缺乏对复杂教学互动的深入理解与智能判断能力。同时，教师在平台使用上的能力差异，以及平台之间在资源、功能与交互设计上的不统一，均制约了 AI 的深度融合与大范围推广。

针对这些挑战，建议采取系统化的改进措施：首先，通过引入语音识别图像分析和情感计算等多模态技术，增强系统对教学场景的感知和理解能力；其次，建立分层分类的教师培训体系，重点提升教师的数据素养和智能工具应用能力；最后，推动行业技术标准统一，实现不同平台间的数据互通和功能协同。

五、结语与展望

AI 技术提升了教学的针对性与实效性。但也应看到，其深度融合仍面临技术能力不成熟、教师适应不足、数据治理滞后等挑战。在推进技术应用的同时，必须保持教育的本质属性，注重培养学生的批判性思维和创新能力，避免过度依赖技术工具 [3]。

随着多模态识别与语义分析等技术发展，AI 有望从工具走向协同角色。未来职业教育的智能升级应围绕平台建设、师资培训与制度保障等方面多维协同，推动教学模式转型与质量跃升。

参考文献

[1] 周亚萍 . 人工智能赋能职业教育创新发展研究 [J]. 黑龙江教师发展学院学报 ，2024，43（2）：70-74.

[2] 姜峰 ， 徐步荣 ， 张逊 ， 等 . 人工智能赋能高职教育改革研究 [J]. 泰州职业技术学院学报 ，2021（04）：18-20.

[3] 秦军妹 ， 章玉祉 . 人工智能赋能高职课堂深度教学的探究 [J]. 广东技术师范大学学报 ， 2023（35）：17-20.