职业教育智慧学习空间的模型构造与发展方向

职业教育智慧学习空间作为数字化转型背景下职教领域的关键载体，其模型构建与发展路径的探索始终是破解传统教学局限、适配技能人才培养需求的核心命题。当前，随着 5G、人工智能、物联网等技术与教育教学的深度融合，职业教育智慧学习空间已从单一的 “技术堆砌” 向 “场景化、个性化、协同化” 转变，亟需通过系统的模型构建明确功能定位、要素架构与运行机制，同时规划科学的发展路径以应对资源整合、师生适配、可持续运营等现实挑战。这一探索不仅关乎职业教育教学模式的革新，更直接影响着高素质技术技能人才培养质量的提升，具有重要的理论价值与实践意义。

（一）职业教育智慧学习空间的设计过程

1. 教：基于数据驱动的精准教学人工智能的迭代发展，基于数据驱动下的精准教学，已成为职业教育智慧学习空间的重要实践形式。精准教学本质上是促使因材施教理念落地、落实、落细，为每一位学生提供适切的学习资源和知识内容，达到精准施教、精准促教的目标。职业教育智慧学习空间中利用智能技术实现实时采集、整合学生学情数据，通过大数据分析技术、机器学习算法、聚类分析识别等对数据进行深度分析，揭示隐藏在数据背后的深层次关联，为精准教学提供科学决策，使教育者与管理者不断调整教学策略与方式，并生成系统、连续的职业教育精准教学方案，更好地满足职业教育对象的多样化发展需求，提升教学效果和教学效率。

2. 学：基于学习空间的泛在学习

职业教育智慧学习空间为学生开展泛在学习提供了技术支撑。通过整合和匹配人、物、境、事等多要素，搭建多模态、跨情境的数字化学习空间，打破传统职业教育学习集中在操作车间与实践工场的物理空间，缓解信息化课堂与传统课堂割裂的困境，延伸学习空间，重构学习场景，实现职校生学习范式的改革创新。职业教育智慧学习空间利用各种智能技术打造融合学习场所和工作场所的通用空间，促进学习空间上的泛在互联，为职业院校的学生提供不同形式、不同类型的优质资源，支持他们进行灵活、便捷的泛在学习，以提升其职业素养、职业技能与职业竞争能力，使他们在未来工作岗位上实现横向转移和垂直发展。

3. 管：基于智慧系统的自动管理

面向物联网的设计框架，具备多种功能的智慧管理系统，能够为职业教育的科学管理与决策提供数据支持。无论是学生还是教师都可以在系统中实现数据共享和互通有无，打破信息孤岛的割裂。同时，智慧管理系统对职业教育信息数据予以全方位感知获取，进行大数据的智能分析与高速诊断，为职业院校学生的个性化学习与企业实训实操服务提供科学化决策。此外，智慧管理系统还可以对学生的异常学习行为进行自动监测，通过人性化地设置一些温馨提示语音，在保护他们个人隐私的前提下对其异常学习行为提供有针对性的干预措施，帮助学生进行高效的自我管理和自我更正，促使他们科学、高质量的学习。

4. 评：基于智能终端的伴随评价

智慧学习空间中的评价将实现基于学习全过程的“伴随式”评价。通过智能技术动态采集师生教与学多模态数据，构建基于学习者个体差异的数字孪生体，关注每一个学习者的学习过程和成长路径，并可视化反馈学习者的学习全貌，为教学评价提供科学的数据支撑，促进教学评价从单向、粗放、平面转变为多维、精细、立体。职业教育智慧学习空间中的教、学、研、训活动通过智能技术进行全景式的海量数据持续性采集，并以可视化的方式将教学评测结果及时反馈给教育决策者，能够帮助其不断调整和改变教学行为，为学习者提供个性化的学习资源，推送适宜的学习内容，生成自主个性的学习路径，满足学生多样化的学习需求。

一、职业教育智慧学习空间的发展路径

（一）全要素驱动融合：智能服务打造协同共生的学习生态

第一，职业教育智慧学习空间旨在实现“人-物-境-事”的交互融合。其一，智慧学习空间将重新构建职业教育学习生态。结合职业教育的类型特征，多元参与主体采用协同创新的交互治理模式，积极调适“人-物-境-事”之间的动态平衡，充分激发职业教育中多元参与主体的主观能动性，构筑协同共生的职业教育学习新生态，推动人与技术、人与资源、人与场景、人与活动的智能交互。其二，智慧学习空间重塑职业教育课程生态，构建适应人才培养与社会发展动态协调的课程生态系统。智慧学习空间中的智能服务通过对学生学习表现、生产性实训等进行感知，精准定位其认知基础与技能水平，开发与学生发展维度和知识逻辑顺序深度契合的模块化课程，优化职业教育课程体系架构。

第二，构建校企合作协同育人的生态，促推产教深度融合。智慧学习空间将校企合作、工学结合、产教融合推向更新、更深的发展阶段。职业教育的跨界属性和实践属性要求多方主体开展协同育人，注重学校与企业产业开展跨界合作。职业教育的学习空间必须突破学校“围墙”界限，构建与真实工作场域无缝衔接、精准对接产业、行业和企业的学习场域。通过数字孪生技术构建的智慧学校、智慧工厂、智慧车间，可以模拟接入企业真实生产现场和技能训练的生产性实践活动，为职业院校学生创建一个高适配性、沉浸式的学习场景，从而将理论学习与实践技能训练高度整合，有效缩小职业教育与企业人才需求之间的差距，深化产教融合，促进教育链、人才链、产业链与创新链有效衔接。

第三，创建职业教育优质资源库，优化学习空间资源配置。智慧学习空间通过数据与空间的联结互通可实现家庭、学校、企业间的信息和资源共享，促进优质教育资源进一步整合利用，使校企协同、家校合作共同发展，形成更高层次的“家-校-企”协同教育系统，展现共育共享的教育生态[7]。智能服务依托各种智能技术密切联系校际之间与校企之间，使数据资源在职业教育教师、职业学校、企业行业等不同参与主体之间形成多维联动，协同构建拥有海量数据的高质量专业教学资源库，提升资源服务效能和供给质量。同时，智能服务还可以不断优化资源配置方式，实现资源之间的连通融合、共享共建与优势互补，消除不同地区之间职业教育资源配置差异，进一步促进教育公平。

（二）全场景链接集成：智能场域引领具身沉浸式的学习体验

第一，依托智能技术搭建全场景链接的智能场域。智能场域构建的首要条件是打造数字化学习环境，为职业教育师生进行数字化教学与实训提供基础设施。职业院校可以给专用教室配备交互式教学平板、仿真实验室等设备，支撑学生的数字化学习、科研与实训，更为重要的是职业教育断然不是情境无涉的，个体职业技能的形成是在一定情境下的交互、协调与实践的过程，应结合职业教育实践特征引入CNC实训一体机打造智能仿真产业学院和实训基地，让学生置身于真实的工作场所模拟实践操作，将理论与实践紧密对接，实现“教、学、做”的融会贯通，以更快地掌握复杂职业操作技能，为整个职业生涯奠定坚实基础。

第二，以数字孪生技术为支撑构建智能实践场域，激发职业教育智慧实训。数字孪生技术是将物理实体的属性、状态、功能、结构以及行为映射到虚拟世界，实现虚实世界之间的动态交互、实时连接以及双向映射。其具有高虚实融合性、高虚拟仿真性以及高教学交互性特征。职业教育智慧学习空间通过数字孪生技术为职业院校学生提供智能化的实践生产和实操练习场景，高度还原职业教育对应的行业、企业生产模拟现场，使他们沉浸到认知学习与职业技能操作训练等真实学习活动之中，规避真实工作场景中的安全风险，提升学习者在不同复杂情境中的感知能力，以实现职业教育技能训练与企业需求的“零距离”对接。

第三，打造映射现实世界，融通虚实世界场域，提升学生具身沉浸式的学习体验。智慧学习空间通过构建一个整合身体感知、情感体验与环境互动的具象化学习空间，达到物理空间、虚拟空间、社会空间和个人空间的相互互嵌，且身体的感知系统与技术、环境、活动等要素涉紧密耦合。在这种“身心共场”的具象化空间中，不仅能够增强技能习得的具身体验，激发学习动力，促进学习者虚实自然交互，使其全身心投入到学习活动中，而且带给学习者由内而外的“心灵体验”，激发触觉、听觉、视觉等多种感觉器官形成知觉联动，塑造可感知性、具身沉浸式的学习体验，达到身体、情感与环境的同频共场。

（三）全过程赋能一体化：智能学伴支持一体化学习流程

第一，精准促教，提供适切有效的教学干预。智能学伴通过收集学生多模态数据，挖掘学习者个性学习特征和知识建构方式，构建学习者模型，确保教学内容与学生认知结构紧密对接，促进教学资源与学生学习需要紧密相连，实现教学目标适切学生的最近发展区。此外，智能学伴具有情绪检测以及情绪调节等功能，可以对学生的内隐性特征进行追踪诊断，使教师能够及时发现学生学习过程中的隐性困境，为他们提供独特与适切的教学干预和心理辅导，守护学生心理健康，促进心智健康发展。

第二，个性促学，引导学生进行适应性学习。智能学伴可以精准定位学生学习需求，提供个性化的学习资源，引导他们完成个性化的学习活动，提升个性化学习品质，以优化学生的适应性学习。智能学伴可以在职业院校学生入校时结合职业生涯发展规划与就业指导中心的指导，引导他们完成职业性向测评，为其选择专业、制定职业生涯规划提供个性化指导建议，推荐学生选择适合的专业学习与职业方向，使其自主选择进入“专业+X”的培养学习，实现个性化的成长成才。

第三，自动促管，促进高效管理与决策。智能学伴通过感知系统全面收集学生的多模态数据和信息，为管理人员提供全面、精准的数据支持，提高教育系统的管理水平、决策效率与科学服务。智能学伴还可以为每个学生制定、配送一个能够全程伴随其职业生涯发展不同阶段的唯一学习账 号，不仅可以动态采集学生知识学习、专业技能、企业实训等数据，还可以动态管理学生完成学习任务和参加职业技能大赛等数据，为其提供智能化的教学支持服务，实现对学生多维度、多领域的全面高效管理。

第四，科学促评，推动智能评估与反馈。智能学伴依托云计算、大数据、区块链等技术全程采集、存储与分析各种教学过程中的实时状态数据，根据系统中的评价模型自动生成评价结果，给教育决策者提供明确的数据反馈信息，并据此为学生提供适切有效的教学干预，从而更好地落实精准促教、个性促学、自动促管、科学促评。当然，智能学伴在采集学生多模态数据时应注意个人数据安全和学生隐私保护等问题，在系统中未经学生允许的情况下避免个人隐私被窥探，存储到系统中的学习者的多模态数据，通过开放数据访问密码，标识其个人身份的移动设备所访问，更好地保护学生的个人隐私。

综上，职业教育智慧学习空间的模型构建需立足职教特色，以 “技术赋能教学、空间服务育人” 为核心，统筹要素整合与功能优化；其发展路径则需兼顾当前实践痛点与长远战略需求，在技术迭代中动态调整、在产教融合中深化应用。未来，随着职业教育数字化改革的持续推进，唯有不断完善模型的系统性与适配性，细化路径的可操作性与创新性，才能让智慧学习空间真正成为推动职业教育高质量发展的重要支撑，为培养更多符合产业需求的技能人才提供坚实保障。

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