基于AI知识图谱的产教融合人才培养模式实践与探索

一、AI 知识图谱驱动下产教融合人才培养的战略价值与现实诉求

（一）政策导向的紧迫性

国家“十四五”规划、《教育数字化战略行动》等文件强调要深化产教融合、推动教育数字化转型。AI 知识图谱作为新一代智能技术，是职业教育与产业紧密衔接的关键工具，其应用已成为落实国家战略的迫切需求。

（二）产业变革的紧迫性

新兴产业快速发展、岗位技能不断更新，传统课程体系难以及时跟进，导致人才供给与产业需求错位。基于AI 知识图谱的模式能够实时反映行业变化，动态优化课程设置，缓解“教育滞后于产业”的矛盾。

（三）人才培养的紧迫性

职业教育学生存在学习差异，传统“一刀切”的培养方式难以满足个性化需求。知识图谱可构建个性化学习路径与智能评价体系，提升人才培养的精准性和适配性，助力学生更快融入岗位。

（四）区域发展与竞争力的紧迫性

高素质技能人才是区域产业升级与经济高质量发展的核心支撑。通过AI 知识图谱推动产教深度融合，不仅能提升院校办学质量，还能增强区域在数字经济和智能产业中的竞争力。

二、基于AI 知识图谱的产教融合人才培养模式构建与实践案例

（一）模式构建

1.学习者知识图谱：通过对学生的学习记录、成绩表现、能力测评和职业兴趣进行整合，形成个性化的学习画像。这一画像能够帮助系统识别学生的优势与短板，从而推荐更契合的学习路径与课程资源，实现“因材施教”。

2.校企协同平台：作为信息交互与资源共享的枢纽，平台能够打通企业与学校之间的数据壁垒。企业不仅是课程的使用方和需求方，更成为课程设计和教学过程中的参与方，推动校企共建从“浅层合作”向“深度协同”转变。

3.智能评价体系：借助AI 算法实时监测学生的学习轨迹与实践表现，生成多维度的学习反馈报告。这一体系能够突破以往依赖考试分数的局限，实现过程性、发展性评价，更有助于学生全面素养的提升。

4.运行机制：该模式的运行机制可概括为

产业需求采集 → 行业知识图谱构建→ 学习者数据整合 → 个性化学习路径推荐 → 校企共建课程实施 → 智能评价与反馈→ 模式迭代优化。

这一机制保证了教育与产业需求的实时耦合，同时也为学生提供了一个持续改进和成长的学习生态。

（二）实践案例

1.试点背景。研究团队在与新道科技股份有限公司的合作中，率先开展了模式试点。院校方面负责提供学生学习数据、课程大纲和教学资源，企业则提供岗位需求、行业技能标准和真实项目任务。双方共同搭建知识图谱和数据共享平台，在此基础上进行课程优化与人才培养模式探索。该试点既是理论研究的应用场景，也是对校企协同育人的深度实践。

2.实施过程。

阶段一：数据采集与整合

团队收集了近三年毕业生的就业数据、专业课程教学大纲以及合作企业的岗位说明书。经过数据清洗与结构化处理，将其导入知识图谱系统。行业需求与教育内容在同一语义网络中建立起对应关系，为后续分析提供了数据基础。

阶段二：课程优化与推荐

基于知识图谱的分析结果显示，现有课程体系在“数据分析”“智能财务工具”等模块与企业需求之间存在差距。项目组据此调整课程内容，增加了数据可视化、财务机器人应用等模块。同时，系统为不同层次的学生推荐差异化的选修路径，例如对数学基础较弱的学生强化数据思维训练，对学习能力较强的学生推荐大数据建模等拓展课程。

阶段三：校企协同实践

依托校企合作关系，双方联合开设了“财务机器人应用”“智能报表分析”等新课程。企业不仅提供真实案例，还派出专业人员参与课堂教学和学生指导。学生在课程学习的同时，直接参与企业的真实项目，如自动化报表生成、财务流程优化等，从而在学习过程中提升岗位适配能力。

阶段四：智能评价与反馈

系统对学生的学习过程进行实时监测，生成个人技能成长曲线和学习反馈报告。评价不仅涵盖知识点掌握情况，还包括项目完成质量、团队协作表现和岗位技能匹配度。学生可以根据报告明确自身短板，教师与企业导师也能够据此调整教学与实训内容。

3.效果分析

学习效率提升：试点班学生完成课程的平均学习时间比对照组缩短约 15% ，学习满意度调查结果显示提升了 20% 。部分学生反映，通过个性化推荐课程，更容易找到适合自己的学习节奏。

就业匹配度提高：试点学生的就业岗位与所学专业契合度显著高于对照组，尤其在数据分析与智能财务方向上，就业岗位匹配度提升超过 25% 。

校企合作深化：企业普遍反馈课程与岗位需求更加贴合，愿意继续投入资源参与课程开发，并提出联合建设实训基地的计划，推动合作向常态化、制度化发展。

（三）案例总结

通过实践可以看出，基于AI 知识图谱的产教融合模式不仅解决了传统教育中“课程滞后、对接不准、评价单一”的问题，还形成了“动态更新—个性化推荐—智能评价—反馈优化”的闭环机制。它既提升了学生的学习效率和就业能力，也增强了校企协同育人的深度与广度。更为重要的是，该模式为职业教育的智能化转型提供了可复制、可推广的路径，对区域产业升级和高质量发展具有显著的推动作用。

三、基于AI 知识图谱的产教融合人才培养模式的意义与启示

（一）教育层面的意义

1.促进课程体系优化升级

AI 知识图谱能够将行业需求与课程内容建立精准映射关系，推动职业教育课程由静态更新走向动态迭代，解决长期存在的“课程滞后”问题。

2.推动个性化学习落地

通过对学习者画像的分析，系统能够为不同学生推荐差异化的学习路径，满足“因材施教”的教育理想，使职业教育真正实现精准培养。

3.完善教育评价体系

传统职业教育评价过于依赖结果性考试，知识图谱驱动的智能评价能够覆盖学习全过程，促进形成性评价和发展性评价的结合，提升教育的科学性。

（二）产业层面的意义

1.缓解人才供需错配

模式能够实时采集并分析行业岗位需求，帮助院校及时调整课程体系，使毕业生的技能与企业需求高度契合，显著提升就业匹配度。

2.推动企业深度参与育人

企业不再是单纯的用人单位，而是教育过程的合作者。通过校企协同平台，企业能够提前介入课程开发和实践教学，实现“前置式育人”，提高人才培养的针对性。

3.提升学生岗位适应力

学生在学习阶段即能参与企业真实项目，毕业后能够快速适应岗位，缩短教育成果转化为生产力的周期。

四、结语

基于AI 知识图谱的产教融合人才培养模式，体现了职业教育与新一代信息技术深度融合的趋势。通过行业知识图谱、学习者知识图谱、校企协同平台和智能评价体系的构建，本文探索了教育供给侧与产业需求侧精准对接的可行路径。试点实践表明，该模式在课程优化、个性化学习和智能评价等方面取得了积极成效，能够有效提升学生的学习效率与就业适配度，同时推动校企合作由浅层走向深度。

参考文献：

[1]王强.产教融合背景下职业教育模式的创新与实践[J].职业教育研究，2023（3）：45-55.

[2]李丹，张小芳，王海.AI 知识图谱在个性化学习中的应用研究[J].职业教育与技术，2021（9）：33-40.

[3]周磊.AI 知识图谱在产教融合中的应用探讨[J].现代职业教育，2022（7）：34-41.

作者简介：

韩娜（1989.10），女，汉族，籍贯：人财会金融学院，讲师，硕士学位，专业：工商管理、会计学，研究方向：职业教育、工商管理

本文为山东省职工与职业教育协会2025 年山东省职工与职业教育重点课题（课题编号 2025-215）结项论文