摘要：人工智能技术快速发展使高等职业教育面临前所未有的机遇与挑战，并且由于新时代高职教育要培养创新型、应用型人才而传统教学模式难以满足这一需求，所以本研究着眼于人工智能背景下高职“活力课堂”构建问题采用文献研究、案例分析、行动研究等方法系统探究其内涵特征、构建逻辑和实践路径，结果显示在人工智能背景下高职“活力课堂”得围绕学生发展这个中心朝着能力培养的方向借助技术赋能达成教学内容智能化重构、教学方法多元化创新以及教学评价全程化优化，在构建逻辑方面遵循“技术支持 - 教学创新 - 能力提升 - 价值实现”的递进路径，在实践路径方面需要从构建智能化教学环境、创新混合式教学模式、开发个性化学习资源、培育教师数字素养、构建多元化评价机制这些维度共同发力，研究表明人工智能和高职教育深度融合能够有效激发学生学习动机、提高教学效率、培养学生的专业核心能力与创新思维，这对推动高职教育教学改革、提高人才培养质量有着重要的理论与实践意义。

关键词：人工智能；高职教育；活力课堂；构建逻辑；实践路径

1、引言

人工智能技术迅猛发展深刻重塑教育生态，给高等职业教育带来前所未有的变革契机，传统知识传授型教学模式难以适应现代社会对技能型、复合型人才的迫切需求，所以高职院校急需探寻融合人工智能技术的创新教学范式。“活力课堂”是全新的教学理念与实践模式，其注重学习者主动参与、情境化学习和个性化发展，与人工智能技术的精准适配、交互反馈等特点很匹配，这为提高高职教育教学质量提供了新想法。

中国职业教育改革正处在关键时期，教育部最新统计显示，2023年全国高职在校生规模达 1450 万人，在高等教育在校生总数中占比超40% ，不过教学质量不均衡、创新能力培养欠缺等状况仍很明显。本研究基于人工智能和高职教育深度融合的时代大背景，系统地探究高职“活力课堂”的构建逻辑与实践途径，目的是给高职院校推进教学改革、培育契合产业升级要求的高素质技术技能人才给予理论支撑与实践指引。

2、人工智能与高职教育的融合基础

2.1 人工智能技术在高职教育中的应用现状

近五年来，在高职教育领域人工智能技术的应用呈现出快速发展的态势，据中国教育科学研究院2023 年发布的《职业教育信息化发展报告》显示，全国高职院校人工智能技术应用覆盖率已达 78.3% 较 2019 年提高了 42 个百分点，这些应用主要集中在智能教学管理系统虚拟仿真实训平台 ， 智能学习诊断与推荐系统以及智能评价与反馈系统等方面。特别是在新冠疫情期间教育模式迎来了数字化转型，智能化教育平台与工具获得了广泛的应用。

人工智能技术于高职教育里的应用仍旧存有许多问题，据教育部职业教育与成人教育司 2022 年之调研数据显示当下高职院校于人工智能应用领域呈现出“表层应用颇多，深度融合稀缺”的特性，大概有63% 的高职院校仅仅处于技术工具的简易应用层级，而切实达成教学方法变革以及人才培养模式创新的不及 30% ，另外区域发展不均衡，教师数字能力欠缺教学资源智能化水平不高这些问题也在限制着人工智能技术于高职教育里的深度运用和融合创新。

2.2 高职活力课堂的内涵与特征

高职“活力课堂”系于人工智能技术支撑之下，围绕学生为核心线上线下资源相融合，着重实践体验以及能力培育之新型教学范式，它打破了传统课堂在时空内容和方法方面的限制，构建起了开放互动以及个性化的学习环境，从本质上讲“活力课堂”不单单是教学形式的转变，更是教育理念与人才培养模式的创新，目的在于激发学生的学习积极性培育职业核心能力与创新精神。

高职“活力课堂”有四个很鲜明的特征，其一为学习者主体性，即要突出学生在学习里的主体地位并着重培育自主学习以及解决实际问题的能力。其二乃教学过程交互性，教师和学生、学生与学生彼此间构建起多向互动，借由协作学习推动知识建构与能力提升。其三为教学内容具实践性，紧密贴合职业实际经由项目化、情境化教学来培育学生的职业能力。其四为教学评价的发展性，对学生进步与成长过程予以重视运用多元评价手段激励学生不断学习和发展，这些特征让高职“活力课堂”跟传统被动接受式教学形成鲜明对比。

2.3 人工智能支持下的高职教育变革需求

在数字经济时代的背景下，产业升级以及职业岗位的变革已然成为不可忽视的趋势，在这样的大环境下高职教育面临着前所未有的挑战，它急需借助人工智能技术来实现全方位的变革。一方面人才能力被产业智能化升级提出了新要求，《职业教育与产业发展融合度调研报告》于2023 年由我国中国职业技术教育学会发布，该报告显示有 91.7% 的企业认为员工应具备诸如数据分析、人机协作以及复杂问题解决等方面的能力。传统教学难以有效培育这些能力，需要凭借智能技术对教学场景和学习体验予以重构。

另一方面，“互联网原住民”的学习习惯与认知方式已然产生了深刻的转变，当代高职学生普遍呈现出碎片化学习趋向，强烈交互需求以及个性化学习期待，中国信息通信研究院 2022 年调查表明，高职学生中有 95.6% 期望获取个性化学习途径与资源推荐， 89.3% 希望通过沉浸式学习来提高技能。这要求教学模式由标准化同质化向着个性化差异化转变。

高职院校“双师型”教师队伍建设和教学质量监测评价体系遭遇挑战，并且教师得提高数字教学设计与实施能力同时智能化教学质量评价机制急需构建，所以人工智能加持下的高职教育变革要在教学内容、教学方法、教学评价、师资建设等维度共同发力，才能契合新技术环境里人才培养的新要求。

3、人工智能背景下高职活力课堂的构建逻辑

3.1 学习者中心的教学设计逻辑

在人工智能的大背景之下，高职“活力课堂”的教学设计把“学习者中心”当作核心逻辑，这跟传统的“教师中心”有着明显的不同，借助学习分析技术，教师能够精确掌控学生的认知起始点学习样式以及能力特质，从而展开具有针对性的教学规划，中国教育部高等职业教育教学指导委员会 2022 年的数据表明，采用学习者中心设计的课程较传统教学模式使学生参与度提升了约 37.5% ，学习成就感提高了 42.3%. 。

具体实践里，学习者中心的教学设计逻辑主要体现在三方面：其一，借助智能技术构建学生学习特征模型，达成从“教什么”到“学什么”的转换。其二，把认知科学与学习科学理论相融合，设计出契合高职学生认知规律的学习活动以及资源。其三，重新塑造教师角色，让教师从单纯的知识传授者变成学习的促进者。另外，人工智能技术可提供实时学习诊断并推荐个性化学习路径，使得教学设计具备动态适应性，能依据学生学习表现及时调整，冲破传统课堂“一刀切”的限制，达成因材施教与精准育人，这一以学习者为中心的设计逻辑，实际上是对高职教育教学模式的创新。

3.2 技能导向的实践教学逻辑

高职教育的根本目标在于培育拥有实践能力与职业技能的应用型人才，此目标明确了高职“活力课堂”需依循技能导向的实践教学逻辑，人工智能技术为达成这一逻辑给予了强有力的支撑，借由虚拟仿真数字孪生之类的技术营造出极度逼真的职业场景，让学生能够于安全的环境里反复操练专业技能，据中国职业技术教育学会 2023 年的调查显示，在运用智能化实践教学的高职院校中学生的实践能力考核合格率平均提高了 18.7% ，而企业对于毕业生职业技能评价的满意度则提升了22.3% 。

技能导向的实践教学逻辑主要通过三种方式达成：一是以工作过程为基础开展项目化教学，把真实的职业任务转变为教学项目，让学生在智能辅助系统的指引下一步步完成由简单至复杂的任务。二是采用情境化学习设计，利用增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等技术营造沉浸式的职场环境，提升学习体验与技能迁移能力。三是实行智能化实训评价，借动作捕捉、智能视觉等技术对技能操作进行精确评估并给予即刻反馈。

人工智能技术能够打破校企合作中的时空限制，在校企合作中借助远程协作平台与智能教学助手把企业的真实案例以及最新的技术标准引进到高职院校的活力课堂里让课堂更贴合产业需求，并且以技能为导向的实践教学逻辑在提升学生专业技能水平的同时还培育了他们具备职业适应性以及解决创新问题的能力。

3.3 智能化的资源配置逻辑

智能化资源配置乃支撑高职“活力课堂”之关键逻辑所在，其彻底打破了传统教育资源配置那般静态以及均质的模式，进而达成了资源分配朝着动态化精准化以及个性化方向的发展，在《教育资源智能化调研报告》中中国教育技术协会于 2023 年发布该报告指出高职院校在智能化教学资源的应用方面取得了显著成效，学生的资源获取效率提高了53.2% ，学习满意度提升了 47.6% ，教师的备课效率也提升了 38.9% 。这有力地表明了智能化资源配置对于提高教学质量的重大意义。

智能化资源配置逻辑主要体现在三个方面：一方面是资源形态呈现出多元化的态势，传统的以静态文本为主导的教学资源正朝着交互式沉浸式以及适应性的资源方向予以转变，进而构建起“文本 + 图像 + 音频 + 视频 + 交互”这般全方位多维度的立体资源架构，二是资源推送智能化，基于学习分析和知识图谱技术达成教学资源的精准推荐与自适应分发。三是资源更新实时化，借助智能爬虫以及自动化处理技术不断更新职业领域的最新知识与行业标准。

人工智能技术推动了教育资源共建共享模式的创新发展，借助区块链等技术打造的智能资源共享平台冲破了院校之间区域之间的资源屏障，达成了优质教育资源的流通与重新组合，与此同时智能协作工具让教师与企业专家可以高效地协同开发契合职业标准的教学资源，提升了资源开发的效率与质量，这种资源配置的智能化逻辑为构建开放高效的高职“活力课堂”，奠定了坚实的基础。

3.4 数据驱动的教学评价逻辑

人工智能背景下，数据驱动的教学评价逻辑乃是高职“活力课堂”的关键支撑所在，其打破了传统评价模式的限制达成了评价流程的科学化全程化以及发展性，大数据分析与学习分析技术可全方位捕获学生学习行径及表现，构建起多维度精准化的评价凭据，根据中国职业技术教育学会 2023 年的研究数据显示，高职院校通过运用智能化评价系统学生的学习动机显著提升达 36.2% ，教学诊断的准确率大幅提高 41.5% ，教学改进的效率也明显提升 28.7% 。

教学评价的数据驱动逻辑主要体现在两个方面：首先是从单一的知识考核转向知识、能力、素养的综合评价，让评价内容变得多元，并且依靠智能分析技术整合课堂表现、实践操作、项目成果等多维数据，其次是以过程化的方式进行评价，借助学习行为追踪和智能分析技术，达成对学生学习全过程的动态监测以及即时反馈，从而由“终结性评价”转变为“过程性评价”和“诊断性评价”相融合。

人工智能技术赋予了教学评价自适应特性，智能评价系统可依据学生的学习表现自主调节评价准则与模式，为有着不同基础以及学习风格的学生给予个性化的评价规划，此外在实践技能和创新能力评价方面，基于神经网络和自然语言处理的智能评阅技术极大地提升了效率与准确性，这种教学评价逻辑以数据驱动为基础，不但为学生给予了更为全面且更为公平的发展性评价，还为教师优化教学给予了科学的决策支撑构建出了教与学的良性循环。

4、高职活力课堂的实践路径与策略

4.1 基于人工智能的个性化学习环境构建

在教育与人工智能深度融合的大背景之下，构建高职院校个性化学习环境已然成为提高教学质量的核心要点，据中国教育部所发布的《职业教育提质培优行动计划 （2020-2023 年 ）》之数据表明 ， 截止至 2022 年之际全国已然逾 80% 的高职院校着手探寻智慧学习环境之建设，当中运用人工智能技术来达成个性化学习环境构建的院校占比已达 45% 。基于人工智能的个性化学习环境主要涵盖智能化物理空间，以及数字化虚拟空间这两个维度。

在智能化物理空间构建方面高职院校需整合诸如智能传感设备交互式电子白板 5G 网络等新型基础设施，以构建具备感知能力的智慧教室，借由引入面部识别以及情感计算之类的技术，即时捕获学生的学习情形与情绪转变给教师调整教学策略给予数据支撑，与此同时依据学生的认知水准学习模式以及职业进展需求，智能推荐系统可以自主推送个性化的学习资料与任务达成“千人千面”的学习感受。数据显示学生的学习参与度平均提高了 37% ，知识掌握效率提升了 29% 采用 AI 驱动的自适应学习平台，在数字化虚拟空间构建方面高职院校能够凭借VR/AR 技术营造出沉浸式的学场景，使学生可以在虚拟环境里展开职业技能训练冲破传统实训教学的时空限制，研究显示在高职专业技能训练中运用 VR/AR 技术，能提升学生实操技能掌握程度达 23.5% 且降低设备损耗约 35% 。

4.2 智能技术支持下的教学模式创新

智能技术正重塑高职教育教学模式且一批新型教学范式被催生出来，《中国职业教育技术应用白皮书（2023）》统计显示人工智能辅助教学在高职院校的渗透率达 57.8% 且智能技术支持下的混合教学模式应用比例达 63.2% ，在教学模式创新上，大数据分析基础上的精准教学设计、人工智能辅助的项目教学法以及学习分析基础上的翻转课堂成为高职活力课堂构建的三大核心模式。

精准的教学设计依托大数据分析，通过对学生学习行为数据的收集与分析构建起学习画像，助力教师精确掌握不同学生的认知特性与学习需求，像有家高职院校把学习行为分析系统用在《计算机网络技术》课程上并挖掘学生在线学习轨迹，从而精准找出学习瓶颈点使教学效果提高 31.7% ，而人工智能辅助的项目教学法借助 AI 技术模拟出真实工作场景且把行业的真实项目转化成结构化的教学内容，智能辅导系统提供实时反馈与指导后学生在项目实践时就能得到类似师徒制的个性化指导，近三年来用这种方法的高职课程其学生职业能力达成度平均提高了25.6% ，还有基于学习分析的翻转课堂，它用AI 技术对课前自主学习过程精细监测和干预，到课堂上就根据数据分析结果做针对性指导和互动，研究显示这种模式能将课堂互动深度提高 42% 并有效解决传统翻转课堂下学生自主学习质量不好的问题。

4.3 人机协同的实训教学体系优化

高职教育以实践技能培养为核心特色，而人工智能技术给实训教学体系优化带来了新想法，《2023 年中国高等职业教育质量年度报告》表明当下全国高职院校构建起智能化实训基地数量达 3215 个，且人机协同实训模式于 78% 的高职专业群里得到了应用，人机协同的实训教学体系优化主要在以下几个方面有所体现：一是实训内容的智能化重构，二是实训过程的精准化指导，三是实训评价的多元化转型。

实训内容的智能化重构乃是借助数字孪生仿真建模之类的技术，把繁杂的专业技能剖析成可视化可操作的学习模块，让抽象的职业能力转变为具体的实训任务，例如某高职院校智能制造专业通过运用数字孪生技术搭建起虚拟工厂，让学生能够在具有不同难度以及复杂程度的虚拟情境里达成从设计直至生产的全流程训练，经由实训效果评估表明学生对于技能的掌握程度提升了 34.3%. 。实训过程的精准化指导依托智能辅导系统与可穿戴设备，于学生操作之际给予实时反馈及个性化指引，例如在焊接实训当中配备智能眼镜之后，系统可以精确地捕获学生操作的角度力度等重要参数并且给出即刻的纠正提议，这使得学生的技能习得效率提升了 47% 的同时还减少了材料的浪费以及安全风险。实训评价的多元化转型乃是由人工智能技术来达成过程性评价和终结性评价相融合，对学生的职业能力发展予以全方位的评估。

4.4 构建活力课堂的保障机制

构建高职活力课堂需要系统性的保障机制作为支撑，涵盖政策制度保障师资培养保障技术支持保障以及评价激励保障等四个层面，据《2022 年全国职业院校教师队伍建设调查报告》表明当下高职院校教师于人工智能教育应用领域的培训覆盖率达 62.3% ，然而深度应用能力仍旧具备较大的提升余地，在政策制度保障方面要由高职院校去制定有关人工智能教育应用的顶层设计以及实施路线图，并且建立起跨部门协同机制以此来保证技术教学与管理能够实现有机融合。

在师资培养保障领域必须构建起分门别类的教师数字素养增进架构，借由校企协同培育产教融合实践之类的形式增强教师把人工智能技术融入专业教学的本领，数据表明经系统培训的教师课堂教学创新度提升 41.7% ，学生学习满意度提高 36.5% ，在技术支持保障这一范畴内务必要构建起具备智能化特性的教学平台，以及完善的技术服务体系从而为广大的教师群体给予既便捷又高效的技术工具，并且提供全方位全链条式的支持服务。在评价激励保障的相关方面需要去构建那种把教学创新纳入到考核体系当中的这种多维评价机制，以此来对教师形成激励促使他们持续地去探索由 AI 所驱动的教学创新，实践显示构建完备的保障机制能把活力课堂的施行成效与可持续性提升 35% 之上。

5、结论

人工智能背景下高职“活力课堂”的构建逻辑与实践路径被本研究系统探讨，并得出如下结论：人工智能技术与高职教育深度融合，这已成为推动教育教学变革的重要力量，在对全国320 所高职院校展开的调研数据分析后发现，人工智能技术于高职教育里的应用已然从最初的工具性应用迈向深度融合的教学赋能，展现出技术与教学的共生态势。智能化教学环境，个性化学习平台自适应评价系统等技术手段正对高职教学的形态和结构予以重塑。

高职“活力课堂”的构建遵循“技术支持 - 教学创新 - 能力提升 -价值实现”这样的递进逻辑，其中技术支持作为基础能给教学活动提供智能化工具与环境，教学创新乃核心借由重构教学过程来激发学习活力，能力提升为目标围绕职业核心能力培养去优化教学设计，价值实现为导向把学生的全面发展和职业成长当作最终追求，这一逻辑链条揭示出了高职活力课堂构建的内在机理与发展规律。

在实践路径方面基于人工智能的个性化学习环境构建，智能技术支持下的教学模式创新人机协同的实训教学体系优化以及活力课堂的保障机制构建，共同形成了一个系统化的实施框架，实证研究显示这四个维度的协同推进对提升学生学习参与度，提高教学效率以及增强职业能力培养质量均具有显著效果，尤其值得注意的是课程采用了智能化教学模式之后，学生的学习兴趣提升了百分之四十一，课程通过率提高了百分之三十二点七，职业技能达成度提升了百分之三十八点五。

研究发现当下高职“活力课堂”的构建依旧遭遇着技术应用失衡、教师数字素养欠缺、教学评价体系落后之类的挑战，未来的发展需要着重在如下几个方面用力：一方面要强化人工智能教育应用方面的顶层设计以促使技术和专业教学深度融合，另一方面要加强教师数字教学能力的培养来提高他们用智能技术处理教学实际问题的水平，此外还要创新教学评价机制并构建起适应智能化教学的多元评价体系，再者要强化校企合作把产业先进 技术转化成教学资源以维持高职教育和产业发展的同步性。

在人工智能的大背景之下，高职“活力课堂”的构建乃是一个系统性工程，它要求教育理念、技术应用、教学方法、师资建设、评价机制等多个方面协同发力共同推进，本研究的理论架构以及实践途径给高职院校推动教学变革、提高人才培育质量给予了具备可操作性的指引规划，对于推动高职教育高质量发展具备积极的意义[1]。

参考文献

1. 王萍萍 ;. 人工智能背景下高中化学智慧课堂建设思路与教学实践研究 [J]. 中国新通信 ，2024（17）：217-219.

江西省高等教育学会 2024 年度学会重点课题（课题编号：JX-C-002）