摘要：本文在人工智能视域下通过对高职院校人才培养质量评价体系进行分析，借鉴国外在高职院校人才培养质量评价方面的经验，从人工智能视域下高职院校人才培养质量专业学科建设、师资建设、学生培养三个方面构建了高职院校人才培养质量评价体系，使评价能更客观真实反映高职院校人才培养质量情况。这对于提高高校管理者对人才培养质量的关注，保障我国高职教育规范性发展，从整体上提高人才质量，提高区域核心竞争力具有重要作用。

关键词：人工智能；高职；人才培养质量；评价

基金项目：江苏省教育科学“十四五”规划课题（D/2021/03/144）；江苏省教育教学改革重点课题（2021569）；江苏经贸职业技术学院教改重点课题（2020JMJG02）；江苏经贸职业技术学院重点课题（JSJM20004）；本论文得到江苏高校‘青蓝工程’、江苏省高等学校优秀科技创新团队项目资助

1问题提出

信息技术的爆发，人工智能、大数据等现代技术正在深刻改变着人类的生产生活和学习方式，并展示了世界发展的前景，推动整个社会走向数字化。我国更是在“十四五”规划中明确了“加快数字化发展，建设数字中国”的新目标。而产生在数字经济背景下的教育数字化，则旨在通过新一代信息技术构建更加智慧的学习环境，变革传统的教学方式，促进教育过程中的数据挖掘、分析和利用，从而加快教育的高质量发展步伐。

作为一个以人为主体的复杂系统，教育数字化与其他行业的数字化转型相比，有着更加纯粹的导向，即成果最终体现在教书育人和人才发展上，因此，整个过程不但需要通过数字技术推动教学范式、组织架构、教学过程、评价方式等全方位的创新与变革，更需要帮助区域、学校管理者突破教育数据汇聚流转、治理方式变革的难点，从而将技术应用于教学质量及效率的提高和学生科学素养的提升，赋能教学实践的痛点问题。高职院校更要充分关注和发挥人工智能新技术，融入学科交叉、科教融合、校企合作、协同育人的教育理念，并通过构建符合时代发展与产业升级要求的人才建设体系，培养懂理论、强实践、能创新的高素质复合型人才。为此，需要构建一整套评价系统以促进高职院校充分理解和利用人工智能优势。

2文献综述

国内外对于人才培养质量问题的研究兴起于20世纪80年代，主要研究集中于高校人才培养质量标准、高校人才培养质量评价、高校人才培养质量保证体系的建立等方面，而在人工智能背景下研究高等教育人才培养质量问题则较晚。Tony Becher（1993）对英国高等教育质量评价活动作了介绍，他指出英国高等教育的评价主体包括所有的研究委员会，并对他们的评价依据和方法进行了介绍。同时，他指出，评价还会采用来自学术界和工业界的代表的评价结果，以确保评价效果最优。Holmes W（2016）提出教育人工智能（EAI）是人工智能与学习科学相结合而形成的一个新领域，人工智能是成为打开“学习黑匣子”的重要工具。陈之腾（2017）认为技术革新将会带来教育结构变革，在信息社会，每一次的技术变革，毫无疑问会影响教育，推进教育。Qinglan Luo（2020）指出，随着人工智能在教育信息化中的不断深入，各种新技术下的教育方式和学习方式的变革，对于推动人工智能环境下的个性化和深度学习的研究和应用有着巨大的前景。刘嘉（2020）提出人工智能将赋能多元评价，包括通过分析海量的文本、图片和视频数据抓取、抽提出个体的心理品质与认知能力、通过动态追踪学生行为表现的各类数据实现心理危机预警等。

总体来说，国内外对人才培养质量的评价指标、评价方法、评价角度的研究起步较早，从不同的角度研究的结果也不尽相同，现有的研究出发点大多都是根据已有的人才定义或者人才的培养过程进行评价。随着经济与科技的发展，人工智能对教育转型发展正产生着深远的影响，近年来以人工智能为背景，研究高等教育人才培养质量评价体系构建问题逐渐增多，这种根据国家的战略需求及社会发展对人才的需求着手进行人才评价体系的重建研究体现了科技发展的新方向，将会出现越来越多的学者及高校开始关注该领域的研究。

3 人工智能视域下高职院校人才培养质量专业学科建设评价

3.1评估内容

人工智能赋能产业发展。作为新兴科技的战略性产物，人工智能与经济社会中的各行各业逐步融合，改变了我国现有产业结构格局和国际竞争力，同时也改变了人民的生活、消费方式，打破了现有人才市场供需平衡，对职业院校人才培养内涵提出了新要求。重复性高，替代性强的工作岗位必将被人工智能所替代。这解放了劳动力，也对高职院校学生的就业提出了挑战。人工智能视域下，高职院校需要提前考虑学生当前以及未来的就业方向和就业能力，设立或调整专业设置及人才培养方向定位。为此，教育部提出高职院校应全面理解《职业教育专业目录（2021年）》的专业内涵，充分利用信息技术优势，围绕人工智能产业开办新专业，提高专业与产业的匹配度；推动传统专业改造升级，将人工智能、大数据等前沿技术应用到专业（群）建设，打造本校的核心专业（群）、特色专业（群），提升专业竞争力。

3.1.1专业设置

人工智能及其相关的云计算、大数据、区块链、物联网等新一代信息技术在智能制造、交通、物流、安防、医疗、教育、家居、零售等领域的广泛应用，在推动产业转型升级的同时，催生了很多新兴的专业，也提高了行业企业对现有专业人才知识、能力和素质的要求。2021年3月17教育部印发《职业教育专业目录（2021年）》其中高等职业教育专科专业一共有19个大类专业，97个专业类，744个专业。高等职业教育专科新增74个专业，撤销40个专业。高职教育的根本就是就业。不同于本科类院校，高职类学校专业方向的指导意义更大，在高职高专类院校的学习过程中，理论掌握与技能培养是结合得非常紧密的。高职院校有必要根据学校特色，结合社会发展不同阶段，充分融合数字化、智能化等人工智能要素，及时更新和调整现有专业，为社会培养有用的人才，为学生谋求更好的就业途径。

3.1.2人才培养内容

科学技术日新月异的今天，人工智能很好的诠释了“唯一不变的是变化本身”这句话。传统产业、行业和岗位的迭代对高职学生的知识、技能结构提出了新的要求。高职院校必须提前预估并淘汰人工智能可能替代的知识、技能或岗位并进行同步升级，确保学生所学即所用。同时还需要积极提升机器不可替代的社会价值观、人文素养、知识变迁和创新能力、解决复杂问题的逻辑思维能力、技术伦理知识，终身学习态度、协同合作能力等必不可少的职业素养。因此，高职院校需要结合各专业特色，积极探索人工智能赋能下的本专业、本行业对高职学生提出的新要求，并融入课程体系中，切实提升学生对人工智能时代的认知能力、接受能力和应对能力。

3.1.3学生就业方向

传统的职业教育理念、陈旧的知识体系、单一的能力结构、同质化的人才已经不符合当前企业发展的需求，无法为社会提供更好的服务和价值。每年800-1000万的大学生涌入就业市场，一面是大学生就业难，另一面是企业一才难求的困境。人工智能让机器代替人工完成共性化的生产和服务，广大高职毕业生可以更好的满足个性化的社会需求，并由此进行创新，寻找和创造新的蓝海。为此高职院校需要积极探索社会需求，结合本校特色，进行特色专业建设，培养差异化的高职人才。

3.2评估方法

3.2.1定期考评法：由第三方机构定期对高职院校专业设置是否满足社会需求、是否具有学校特色和差异性；其人才培养目标是否满足当前人工智能大背景，并结合了相关专业，兼顾学生各项综合能力和素养；是否对学生的就业和提升学生职业素养有帮助进行考评。

3.2.2实地考察法：选取各院系，通过人才培养方案、师资力量构成、课程设置、师生调研等多种方式实地考察学校办学情况；选取对应学生就业企业，通过企业访谈，了解已毕业学生综合能力，以达到真实全面的了解。

3.2.3问卷调查法：通过向学生、教师、企业等提供调查问卷，进行数据分析，得出综合评价。

3.3评估标准

3.3.1成果标准：学校的招生率、就业率、社会认可度等方面的表现。

3.3.2能力标准：学校的人才培养计划、课程设置、包括价值观、创新能力、职业态度等在内的学生的各项显性和隐形的职业能力和职业素养。

3.3.3管理标准：学校的管理水平，包括制度建设、文化建设、职能部门配合能力等。

第三方评估机构根据社会需要，在教育部相关文件指导下，进行加权汇总并综合评定。这将对于学校积极研究人工智能改变下的职业教育，并主动求变，提升高职人才培养质量，帮助学生谋求更好的职业发展，提高我国产业国际竞争力提供动力。

4人工智能视域下高职院校人才培养质量师资建设评价

4.1评估内容

人工智能发展对职业院校高技能人才培养师资力量提出了新要求。2018年《中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》要求“教师主动适应信息化、人工智能等技术变革，积极有效开展教育教学”。提升与完善智能时代的教师专业素养，利用人工智能提高教师教学效能以适应教育生态系统数字化转型的新趋势，成为亟待解决的重要课题。当前，人工智能教育发展仍面临着诸多问题与挑战，特别是教师专业素养缺乏明确、系统的培养理念与培养机制，导致了不同教师群体在信息技术应用能力与智能化教学方面仍存在巨大的“数智鸿沟”，一线教师对人工智能及智能教育素养的认识还比较片面，信息素养、数据素养等概念无法满足智能时代人才培养与教师专业发展的新需求。

4.1.1教师人工智能教育理念

人工智能如第三次技术革命般颠覆整个社会生产、生活方式，也必然彻底改变职业教育。教师必须意识到传统的一个人、一本书、一个黑板的教学方式已经成为历史，人工智能将要改变的不仅仅是教学内容，还有教学方式方法、教学主体、师生关系等。教师必须厘清人工智能视域下，教师在整个教育体系中重要但不唯一、参与教学更要设计教学的主体地位的改变，主动了解人工智能相关技术和应用、积极了解最新企业行业动态，更新现有知识结构，学习相关软硬件知识，分析未来就业形势，提前开展课题革命，为培养适应社会需求的新兴人才做好充足的准备。

4.1.2教师人工智能教育知识

人工智能视域下提升高职院校人才培养质量，教师所需要具备的知识首先包括人工智能技术相关知识。比如人工智能的基本原理、算法和应用场景，以便在教学中有效的应用人工智能技术；其次，更新换代现有知识结构和体系。比如人工智能视域下教师所在行业最新发展动态、岗位更替、岗位内容变化及时更新现有教学知识体系和内容；再者，数据安全和隐私保护。人工智能授课过程中，教师需要了解数据安全和隐私保护的重要性，不仅教会学生具有行业相关数据安全理念，更要保证教学过程中所涉及的数据得到妥善保护，尤其是涉及学生个人隐私的数据；最后，更新教育法律法规知识。人工智能技术的普及带来了新的法律问题。教师需要了解人工智能技术在教育领域及所在行业应用所涉及的法律法规，保证教学过程和教学内容合法合规。

4.1.3教师人工智能教育能力

人工智能是知识，更是工具。语音识别技术、虚拟现实技术、大数据、人脸识别等技术给教育带来了新的可能。人工智能技术日新月异，应用场景成指数级别增长。但现有职业教师群体年龄结构、专业结构差异化明显。而人工智能所需要学习的知识具有专业性，前瞻性；使用的软件各异，不具有兼容性且费用高，更新换代速度快；与行业知识的结合具有不确定性和私密性；转化成教学内容具有工作量大，知识产权不被保护等特点。这无疑给老师学习和应用人工智能提出了挑战。

4.2评估方法

4.2.1定期考评法：由第三方机构定期对高职院校教师能力进行考察。包括教师人工智能教育理念、教师人工智能教育知识和教师人工智能教育能力。

4.2.2实地考察发：选取各院系，通过人才培养方案、师资力量构成、课程设置、师生调研等多种方式实地考察学校办学情况；选取对应学生就业企业，通过企业访谈，了解已毕业学生综合能力，以达到真实全面的了解。

4.2.3问卷调查法：通过向学生、教师、企业等提供调查问卷，进行数据分析，得出综合评价。

4.3评估标准

4.3.1成果标准：教学科研成果，包括论文、课题、教材、专著、发明等。

4.3.2能力标准：教师课程标准、教案、课程设计、课程内容、课程教学方式方法等是否反应人工智能在该行业最新动态，是否使用了人工智能相关教学理念、相关知识、教学工具和教学方法。

4.3.3师资标准：教师接受的人工智能相关课程培训、证书等。

第三方评估机构根据教师对人工智能理念的理解、知识的更新、教学工具的使用情况进行评价打分，并督促学校开展相关教育教学培训，教师的成长是培育符合社会需求的学生的前提条件。

5人工智能视域下高职院校人才培养质量学生培养评价

5.1评估内容

高职院校希望培养德、智、体、美、劳全面发展，践行社会主义核心价值观，具有一定的科学文化水平、良好的职业道德和人文素养，掌握本专业基本知识、具备本专业技能、创新性、终身学习、高团队合作能力等的高素质技术技能人才。这就需要学校根据人才培养方案，利用人工智能技术方式，采用多主体、多渠道、多角度全方位对学生进行公平公正的评价。人工智能、大数据、模拟技术等新科技是未来实现面向全过程多维高效学生评价的重要手段和方法。大数据技术可采集学生作业练习、体质锻炼、人际交往等成长全过程数据，全面了解学生发展状况，评价更客观；人工智能的物体识别、认知推理和语音处理等技术，可采集自然状态下的真实信息，实现多维度测评，评价更科学；VR、AR技术能够创设类似真实问题解决的环境，支持开展模拟真实生活场景下学生高阶能力的评估，评价更专业；区块链等技术可以让评价更公平公正公开。以核心素养为导向，从知识评价转向能力评价，人工智能可以帮助教师解决教学、分配评估、学习诊断反馈、综合质量评估和个性化教学，可以塑造以学习者为中心，并为其提供个性化、综合式、深入式、自我探索式的培养模式。

5.2评估方法

5.2.1定期考评法：由第三方机构定期对高职院校学生考评办法进行评审，考察学校是否根据人才培养方案进行全方位培养；对学生评价方法是否科学严谨；对学生评价过程是否使用人工智能等相关信息搜集或智能分析工具；对学生考核结果是否公平公正公开。

5.2.2实地考察法：选取各院系，针对人才培养方案、课程设置、学生评价方法等内容对教师、学生和用人单位进行访谈。

5.2.3问卷调查法：通过向学生、教师、企业等提供调查问卷，进行数据分析，得出综合评价。

5.3评估标准

5.3.1成果标准：各类学生活动、学生比赛获奖、教学成果奖等成果。

5.3.2能力标准：学生综合能力。

5.3.3管理标准：学校的教务、学工管理水平，包括制度建设、文化建设、职能部门配合能力等。

第三方评估机构根据社会需要，在教育部相关文件指导下，进行加权汇总并综合评定。这将对于学生正确的自我认知、自我潜能的挖掘，培养学生创新思维、加强与行业衔接、树立正确的职业观、更加客观的进行人生规划产生重要影响。

6 研究展望

评价体系是高职院校进行管理和评估的重要手段之一。一个良好的评价体系可以有效地帮助高职院校提高管理水平、提升管理效率、培养高水平人才。人工智能技术可以帮助高职院校通过量化、标准化的方法，对各种复杂情况进行定量化分析、评价、判定和预测，从而制定出明确的人才培养目标和教学方案，以期为社会培养高质量人才。目前，人工智能概念已经深入人心，但人工智能“+”理念、人工智能知识和技能还有待进一步挖掘和推广。人工智能评价体系的构建、相关软件的研发还都在摸索中，未来需要更多的研究者、开发者和实践者进行进一步的探索。

参考文献

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