“人工智能+高等教育”：探索技术与教育的融合之道
近几年，国家在积极推动高等教育与人工智能技术的融合发展。随着技术的不断发展，人工智能与教育的融合也越来越深入，为老师提供了更加丰富、高效和个性化的教学体验。近日，教育部公布了首批18个“人工智能+高等教育”应用场景典型案例，为人工智能与高等教育的融合提供了思路。“人工智能+高等教育”的发展再次成为热门话题。
一、引领：构建职业教育开放发展格局
人工智能时代的职业教育，只有实现人才培养、学习方式、教师发展、评价模式等全方位的变革，才能实现高质量发展。受教育变革滞后性的影响，未来职业教育只有在国家顶层战略的推动下，准确研判智能技术发展态势，构建数智化开放发展格局，才能实现良性持续发展。
1.要激发内生动力，加速构建全域“智能+”生态。
要形成人工智能与职业教育和谐统一发展的理念，升级职业教育智慧治理网络体系，推动软硬件基础设施建设，利用各级智慧教育平台构筑交互式、立体化、新形态的多媒体资源，为智慧课堂和虚拟仿真实训平台提供技术支撑。建立职业教育智库，搭建开放共享公共数据平台，形成职业教育大数据中心。挖掘职业教育大数据的深层价值，探索学习成果的认证、积累、转换“生态链条”，为终身学习奠定基石。
2.要推进协同治理，优化“政校企行”体系。
职业教育是与经济社会发展紧密联系的一种教育类型，要构建政府、学校、企业、行业多方协作的数智共同体、人机共同体、产教共同体，发挥信息技术的多元治理功能，提高数据在决策中的影响力。要加强跨国、跨域、跨校合作，引入人工智能等相关领域的国际前沿技术和产业资源，与产业交流平台接轨，与前沿技术形态深度接洽，与高新产业创新协同，与国际职教改革互鉴相长。
3.要洞悉就业市场，动态调整人才培养结构设计。
定期开展调研，把握区域人工智能产业发展动向，科学预测应用开发类、算法研究类、运营管理类等岗位的人才需求，进一步优化人才培养比例。更新专业培养方案，增设技术前沿的系列交叉课程，鼓励师生充分发挥主观能动性，积极参加各类培训以考取人工智能工程相关证书，扩大知识视野，适应新时代对科技人才提出的新要求。
人工智能宏观上扩展了职业教育科学治理和统筹决策的能力，微观上促进了精准教学及客观评价。同时，职业教育仍需遵循教育实践规律，平衡好以下几对重要关系，促进全面变革。
（1）智能与传统的关系。促进教育均衡，使传统职业教育与人工智能优势互补，促进职业教育系统与社会系统的人才供需动态平衡，全面提升职业教育质量。
（2）虚拟与现实的关系。深化AI与虚拟现实、增强现实、扩展现实等数字感知技术的融合运用，搭建逼真的虚拟实践空间，消除虚拟与现实的时空限制，破除数智资源共享壁垒，缩减数智资源供给与需求的差距。
（3）技术与人文的关系。坚守职业教育本质和发展规律，坚持以人为本的理念，充分挖掘人工智能的工具价值，创新开发应用，促进技术与教育双向融合，保持“人—技术—职教”和谐发展的正向关系。
（4）规模化和个性化的关系。要根据学生的规模化和个性化需求，制定兼顾共性与个性的阶段性教学目标，提供更科学、更高效的教育服务；为学生提供图文并茂、丰富多彩的人机互动的画面，让知识库与信息库更加符合学生的联想思维和记忆特点，从而正面激发学生的学习兴趣，并为实现“探索式、发现式”规模化教学创造有利条件。
二、创新：重塑职业教育教学实践形态
人工智能时代知识和技术的迭代不断加速，职业教育亟待重塑教育教学实践形态，灵活运用教学时间和空间，引导教师将部分精力投入到提升学生的人文素养、形塑价值理性、激发学生的自我动能上来，有效防止人工智能技术工具理性僭越。
1.强化教学内容的AI元素融入。
整合重构课程体系，将教学内容革新调整成领域前沿所需，具体来说：一要将人工智能的原理性知识包括基础概念、演变历程、应用场景等纳入教学内容，并坚持与原有课程实践内在融合的原则。二要将方法性知识包括算法原理、自然语言处理、智能图像处理等纳入教学内容，培养学生的批判性思维、系统性思维和创造性思维，引导学生利用人工智能进行深度学习。三要纳入人文性知识，包括伦理道德、价值取向和工匠精神，培养科技素养、数据素养和人文素养，促进人工智能技术在各领域、行业的与时俱进落地应用。
2.强化教学模式的现代化智联。
依托“AI+数字感知技术”打造具有高度沉浸感的智慧化学习空间，推广“AI+X”智能教学模式，实现真实教师和机器教师的联合辅导，打造无边界的学习场。线上线下融合（OMO）模式具有可弹性教学、自适应学习、虚拟与现实无缝衔接等特点，能满足多场景、多设备、多资源的个性化需求，将成为职业教育教学的新常态。跨域协同模式使异地学习进程能在企业顶岗实践和校园理论课堂中交替进行，实现企业用人与学校育人的无缝衔接；在企业顶岗实习的学生可以随时随地通过智能移动终端学习，学校也能通过实时视频参与现场管理、掌握顶岗实况，还能大幅提高管理效率、节约管理成本，有效补足校园教学重理论轻实践的短板。
3.强化教学评价的系统性分析。
人工智能赋能职业教育评价，有助于更深入地挖掘教育价值，更全面地评估教育活动，更科学地诊断学生的全面发展。推进师生等教育主体为核心的职业教育系统性评价，逐步走向多元化、智能化、动态化、个性化。构建管理者、教师、学生、服务人员等多元主体参与的教学评价机制，实现“教、学、考、评”智能分析。通过智能平台呈现全过程、可视化、系统性的学情动态，为每位学生进行独立“画像”。一方面，实时分析学生学习效果，评估学生的群体特点和个体差异，形成个性化系统建议以促进学生全面发展；另一方面，实时分析教学效果，不断优化教学评价的内容和指标体系，为优化教学模式和教学策略提供参考，促进“教”与“学”互促互进，实现“螺旋式”提升。
三、规范：完善人工智能技术伦理规制
人工智能相关产业是知识与技术密集型产业，在给以技术技能型人才培养为目标的职业教育带来机遇的同时，也带来诸多挑战。为此，需要从三个方面进行技术伦理规范，使得教育主体与人工智能和谐共生，实现人机协同发展。
1.技术向度的伦理规制。
职业教育人工智能应始终兼顾工具理性和价值理性，其算法推荐应不断提升透明性和可解释性并遵循两个原则：一是教育主体利益原则，充分保证师生的自主性，警惕人工智能技术被滥用的风险，杜绝违背伦理道德的算法系统决策；二是遵循技术开发和应用的责任原则，应用开发方应保证算法透明度，使用方应遵循权责一致原则。系统平台对数据的使用和加工不仅应获得教育主体的许可，还应通过制定相关政策和标准来加以保障。对于利用人工智能可能推导出的、超过教育主体最初同意披露范围的内容应受到规制。
2.教育向度的伦理规制。
提高师生数字素养，巩固其职业教育主体地位，杜绝让渡智能主体。一方面，加强教师信息技术能力的培训，使教师不仅掌握专业知识与技能，还具备人工智能教学能力，能灵活运用智能教学平台进行教学策略部署和个性化指导；使教师掌握人工智能伦理知识并能对人工智能伦理道德风险进行预判性处置，有效保护数据隐私，持守人文关怀；使教师主动由育人者转变为学习任务设计者、学习问题诊断者、个性化指导激励者、同伴互助成长引导者，将烦琐、机械、重复的教学工作让渡给人工智能。另一方面，着力培养学生和下一代开发者的数字素养，以适应教育变革和科学技术更迭需要。主动迎合时代新需求，优化培养方案，将数字素养和人工智能伦理教育纳入学生核心能力培养范围，培养其批判性思维和创造性思维，让其充分理解公平、隐私、责任与包容，并可以在不同的职业环境中熟练运用。
3.管理向度的伦理规制。
掌握人工智能在职业教育应用中的“量”与“度”，防止“量”与“度”的僭越而导致师生深陷技术之中。构建职业教育智能应用的伦理规范，限定应用范围、自主程度和智能水平，确定数据查询、修改、分析和使用的权限，打造可信、安全的人工智能。构建师生敏感数据安全存储与传输保障机制，通过用户认证、增加密码复杂度和邮件加密等方式保障师生个人身份敏感信息的安全传输。人工智能发挥“赋能”职业教育，还应助力学习者深刻理解知识背后的含义，树立正确的价值观，感悟、吸收和内化工匠精神，营造促进学习者全面健康发展的环境。
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