主体教育理论视角下人工智能赋能职业教育教学的实践方略

在职业教育迈向智能化、高质量发展的关键阶段，主体教育理论所倡导的 “以学习者为中心” 理念，与人工智能技术的赋能特性形成深度契合。当前，职业教育教学面临着教学模式固化、个性化培养不足、实践场景单一等现实挑战，而人工智能在数据分析、场景模拟、精准推送等方面的优势，为破解这些难题提供了全新可能。从主体教育理论视域出发，探索人工智能赋能职业教育教学的实践路径，不仅能推动技术与教育教学的深度融合，更能唤醒学习者的主体意识、提升其自主学习与实践创新能力，为职业教育培养适应产业需求的高素质技术技能人才奠定坚实基础。

一、以深度互动为关键点，培塑学生的主体能力

互动机会的充分和互动权利的平等是确保深度互动的两个重点，学习者在拥有互动话语权的基础上积极表达个人的思想观点，在平权式互动过程中明晰自己的观点，以观察、模仿和参与为途径，以活动、探究和任务为载体，逐步巩固和深化对复杂概念的理解，实现有深度、有意义的学习，形成学生主体能力。

首先，确保学习者的互动话语权是实现深度互动的前置条件。人工智能技术为学习者与教师、教育内容之间的关系提供了新的互动方式，例如生成式人工智能通过利用自然语言处理技术和人类反馈强化学习技术生成，使学生获得真实的个性化互动体验。这种互动方式是以学习者为中心的关系重构，有助于激发学生参与互动的动机。职业院校教师应充分利用生成式人工智能的这一技术优势营建平等、民主、自由的师生关系，赋予学习者话语权，鼓励学习者畅所欲言，对勇于创新的学习者给予支持，对怯足不前的学习者加以鼓励，充分利用生成式人工智能技术能够根据上下文进行互动等技术优势，激发和调用每一位学习者的互动潜能，引导学习者群体之间、学习者与教师之间就某个话题进行思想交流，实现话语权的质变性转移和知识的深层次理解。

其次，平权式互动是实现深度人际互动和人机互动的基本样态。主体间性强调教师和学生两大主体间的平等对话。平权式互动是对学习者主体性的进一步强化。与威权主义指导下的威权式互动不同，平权式互动增添了民主、独立、平等的蕴味，减少了服从、依附、控制的偏颇。职业院校教师应在人工智能技术的协助下，可以利用人工智能的场景算法模型生成能够吸引学生参与互动的教育场景，利用人工智能技术智能化识别特定教育情境下学习者的实时状态，包括社交意愿、认知偏好、学习习惯、学习风格等，从细微处捕捉学生的内心想法，于实践中挖掘学生的互动潜能，以学生的主体性为前提，与学生形成真诚、平等的互动关系。学生在与教师平等自由地对话中，自我发现并自觉行动。与此同时，职业院校教师应意识到师生间的互动关系是一种“此消彼长”的博弈关系，在智能教育环境下，职业院校教师应有与学习者平等对话的精神气度，重新审视自身在智能教育过程中的话语角色和教育身份，将互动的权利继续从自身向学习者偏移，利用人工智能为学生铺设自由表达的渠道，使智能教育环境成为积极、和谐的平权式人际互动环境，在此互动环境中学习者能够以平等、自由、独立的身份参与到互动之中。

二、以深度理解为落脚点，彰显学生的主体地位

学生的主体地位形成于主体意识唤醒、主体行为激发和主体能力培塑的过程之中，确立于深度理解的基础之上。而深度理解则需要职业院校教师在学习监测、学习分析基础上对学习者进行学习干预，最终在自由与规制中达成深度学习。

首先，智能教育环境下职业院校教师应立足循证教学理念，注重采集全程化、精准化的多模态监测数据。传统教育环境下职业院校教师的学习监测主要是通过观察、访谈和测量来完成，“互联网+教育”环境下的学习监测仅仅局限于学习进度、学习次数、学习时间等单模态数据，其对学习者的监测功能存在缺失，学习者更多的时候是一种“失控”状态。技术赋能学习是一个与多种因素相关联的复杂过程，只依靠单模态数据不足以准确、全面解释学习过程的内隐性、互动性和多维性等特征。因此，职业院校教师应充分利用智能教育环境中更加智能化和多元化的学习监测手段，不仅对学习者的学习行为、学习结果等显式状态进行监测，而且要利用表情识别、眼动追踪、脑电波监测等技术对学习者的学习情绪、学习投入、学习态度、认知负荷等隐式状态进行监测。对学习者的多模态数据的监测，为在学习分析技术的协助下挖掘能够辅助学习者实现深度学习的数据驱动效应奠定基础。

其次，职业院校教师应将多模态监测数据作为关键性的教育元素贯穿于学习分析过程之中。这既可以促进职业院校教师的教育过程向智能化、沉浸化、精准化转型，又充分释放大数据技术和学习分析技术的教育潜力。职业院校教师可以利用人工智能的深入挖掘和科学分析优势，提取学习者群体或个体的学习特征，构建学习者最佳的学习路径，使学习者的学习质量和效率实现质的飞跃，完成从数据分析到信息生成、从知识获取到智慧创生的过程。例如，职业院校教师可以充分利用人工智能支持下的大数据技术为每个学生绘制可被高度解析的“学习画像”，由此实现对学生主体的感知和增强，即作为主体的学生，其思维认知、学习行为都可以被算法捕捉并直观呈现，继而加以分析应用，从而超越学习者的认知局限、突破学习者的思维上限，实现原有认知与新的认知之间的有效连接。在此过程中，学习者抽象的思维过程转化为可视化的形态，深度学习发生机制的“黑箱”被打开，使职业院校教师可以依据学习者的数据留痕更精确地解构其学习认知过程，为学习者的深度知识建构提供智能化的学习指导。需要注意的是，在此过程中应避免过分强调数据的工具理性而忽视其价值理性，这将导致将学习者主体降格为“数据”的潜在隐患，进而消解学习者参与学习的意愿和动机。另一方面，职业院校教师应注重定性分析与定量分析的结合。职业院校教师不能将数据作为判定学习者理解水平的单一来源，还需要借助观察、访谈等传统手段，了解学习者在深度互动和深度体验过程中的行为表现，并对其进行定性分析，从中找到思维认知的外在投射，以此作为判定学习者理解深度的证据。

最后，职业院校教师应以精准有效的学习干预促进学习者的深度理解。学习干预是指为了提升学生的学习质量，以基于学习过程的教育大数据的分析为基础，实施的各种支持性策略和指导性活动的综合。精准有效的学习干预是促进深度理解的催化剂。适时且有针对性的学习指导可以从根本上干预学习的发展进程。教师应给予学习者契合其学习需求、切合其学习风格、符合其学习能力的学习指导，以避免学习者在深度赋权后的主体迷失，澄清学习者在深度互动过程中的思想困惑，解决学习者在深度体验过程中的认知障碍。对学习者给予的学习干预并非对学习者学习自由的侵犯，并不相悖于深度赋权视域下的自由学习。因此，智能环境中强调学习者的自由学习，不能在实践中教条、机械地贯彻执行。职业院校教师需要辩证地明晰生成式人工智能辅助下的学习干预的教育功能定位，一方面，职业院校教师应意识到学习者对知识的理解程度取决于其学生主体在能引起学习反应的教育环境中的互动深度和内在体验。另一方面，职业院校教师的责任是利用学习干预纠正学习者的错误认知、唤醒其主体意识和学习期望，为其提供丰富多样的学习支持，引导学习者积极地意义建构，并使学习者在此过程中获得满足感，以保持甚至增加其持续学习的动机和期望，使学习者理解他们从经历过的体验中建构起来的个体和社会意义。

综上所述，以主体教育理论为指引探索人工智能赋能职业教育教学的实践路径，既是技术革新与教育规律的协同发力，也是职业教育回应时代需求的必然选择。这一路径的深化，需始终紧扣 “强化学习者主体地位” 的核心，在技术应用中规避工具理性倾向，让人工智能真正服务于教学优化、能力培养与价值塑造。未来，还需持续完善技术支撑体系、优化师资数字素养、健全协同机制，推动人工智能与职业教育教学的融合从 “形式融入” 走向 “内涵赋能”，最终实现职业教育育人质量的跃升与主体教育价值的充分彰显。

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