摘要：随着全球人口老龄化的加剧，养老职业教育在提升老年人生活质量和促进社会稳定中扮演着重要角色。然而，传统养老职业教育在资源、方法和师资方面存在诸多不足。本文通过构建基于人工智能的养老职业教育智能化转型模型，系统分析了人工智能技术在优化资源配置、创新教学方式和提升师资水平等方面的潜力。研究认为，人工智能技术是推动养老职业教育现代化、提升教育质量和效率的关键因素，对于应对老龄化社会挑战具有重要意义。

关键词：人工智能技术；养老职业教育；智能化转型

中图分类号：G711

一、养老职业教育现状

随着全球人口老龄化的趋势日益显著，养老问题已然成为国际社会普遍关注的重要议题。当前养老职业教育在发展过程中面临着诸多挑战，如优质教学资源供给不足、教学方法和手段单一、专业化师资力量匮乏等，这些问题严重制约了养老职业教育的质量与效率提升[1]。

在教学资源方面，无论是教材开发、实训基地建设，还是在线课程与模拟教学软件的研发，均存在明显不足，不仅限制了养老职业教育规模的扩张，更影响了其教学质量的提升[2]。

在教学方法上，当前的教学方法多侧重于理论，而实践操作相对不足。随着人工智能技术的广泛应用，为养老职业教育教学方法的创新提供了无限可能。目前养老职业教育领域对于新技术的应用尚处于初级阶段，亟需加强相关研究与实践探索[3]。

在师资力量层面，一方面，养老职业教育起步较晚，专业的师资队伍尚未形成规模，很多从业人员缺乏专业背景；另一方面，现有师资队伍水平上参差不齐，难以保证教学质量的一致性。这种状况不仅影响了养老职业教育的整体形象与声誉，更制约了其长远发展[4]。

以上问题不仅限制了养老职业教育的健康发展，也影响了老年人的生活质量与社会的和谐稳定。因此，亟需采取有效措施来推动养老职业教育的改革与创新，以适应老龄化社会的发展需求。

二、研究目的与方法

本研究旨在探讨AI驱动养老职业教育智能化转型，分析养老职业教育现状问题，挖掘AI应用潜力。我们构建了智能化转型模型，整合AI技术优化资源配置、创新教学、提升师资，推动养老职业教育升级。

为了实现这一研究目的，采用多种研究方法进行探讨。通过文献综述系统梳理国内外关于养老职业教育以及人工智能技术在教育领域应用的相关研究成果，为研究提供理论基础和参考依据。借助实证研究方法，通过问卷调查、访谈等方式收集一手数据，对人工智能技术在养老职业教育中的实际应用效果进行了定量和定性评估。这些数据分析结果不仅验证了理论假设，还为进一步优化智能化转型模型提供了有力的数据支持。

本研究构建并验证了基于AI的养老职业教育智能化转型模型，为转型提供指导，也为未来研究提供新思路和方法论借鉴。

三、养老职业教育的智能化需求分析

养老职业教育的智能化需求源于对教育质量与效率提升的迫切追求，老龄化社会背景下其重要性凸显，智能化技术为此带来了新机遇。

在课程设计方面，智能化技术的引入能够实现个性化教学。通过分析老年人的学习特点、兴趣偏好和学习需求，利用大数据和机器学习等技术，可以设计出更加符合老年人实际需求的课程内容和教学方式。例如，通过智能推荐系统，为每位老年学习者提供定制化的学习资源和课程建议，从而满足他们的多样化学习需求[5]。

在教学方式层面，智能化技术如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等，模拟真实的教学场景，提供沉浸式的学习体验。这种方式不仅能够激发老年人的学习兴趣，还能够帮助他们更好地理解和掌握相关知识和技能。通过模拟实践环境，老年学习者可以在安全、受控的环境中进行实践操作，提高他们的学习效果和动手能力[6]。

在教学管理方面，智能化技术的应用能够实现教学资源的优化配置和教学效果的实时监测。通过搭建教学资源公共服务平台，利用大数据分析和人工智能技术，可以对教学资源进行高效整合和精准推送，确保每位老年学习者都能获得优质的教学资源。同时，通过对学习过程和学习成果的数据收集与分析，可以及时发现教学中存在的问题和不足，为教学改进提供有力支持[6]。

在师资培养方面，智能化技术也发挥着重要作用。利用人工智能技术，可以对教师的进行分析和评估，帮助其发现自身的教学优势和不足，从而有针对性地提升专业素质和教学能力。同时，通过智能教学辅助系统，教师可以获得丰富的教学资源和教学建议，提高他们的备课效率和教学质量。

通过充分利用智能化技术，我们可以推动养老职业教育的转型升级，提高教育质量和效率，为应对老龄化社会挑战做出积极贡献。

四、人工智能驱动养老职业教育智能化转型的模型构建

构建基于人工智能的养老职业教育智能化转型模型，需坚持数据驱动和用户需求导向，注重协同化工作。模型包含四个核心模块：（1）教学资源模块：利用大数据和AI技术高效处理教学资源，智能推荐个性化课程，满足学习者需求。（2）教学方式模块：结合VR、AR技术，打造沉浸式教学环境，提升学习兴趣和实践能力。（3）教学管理模块：实时采集、分析教学数据，为管理者提供准确反馈，优化教学策略。（4）师资培养模块：利用AI技术为教师提供个性化培训和发展路径，提升教学质量。

该模型整合优化关键要素，打造高效、智能、个性化的教学环境，满足学习者需求，提升教学质量，为养老职业教育注入新活力。

五、人工智能驱动养老职业教育智能化转型的挑战

技术壁垒：人工智能技术应用于养老职业教育仍处初级阶段，性能不稳定、操作复杂，且如何有效应用于教学需进一步研究。

师资短缺：智能化转型要求教师具备更高专业素养和技术能力，但市场上相关教师数量有限。

数据安全：智能技术应用带来数据安全与隐私保护问题，需确保学生信息不被泄露。

教育公平：智能化可能导致教育资源分配不均，需关注教育公平和均衡发展。

六、结语

人工智能技术的快速发展为养老职业教育的智能化转型提供了有力的技术支撑和广阔的发展空间。然而，在转型过程中仍面临诸多挑战和问题。因此，应加强对人工智能技术在养老职业教育中的应用研究和实践探索，推动其不断发展和完善。同时，应注重政策的引导和支持作用，为养老职业教育的智能化转型提供有力的政策保障和资金支持。只有这样，才能培养出更多具备专业技能和创新能力的养老服务人才，为应对老龄化社会的挑战做出更大的贡献。

参考文献：

[1]刘晴.人工智能赋能职业教育高质量发展：内在机理、现实挑战及创新路径[J].顺德职业技术学院学报，2023，21（03）：1-5+13.

[2]金波，郑永进.高质量发展背景下职业教育数字化转型实现路径研究[J].中国高教研究，2023，（07）：97-102.

[3]杜睿云，蒋侃.人工智能跨越式发展给职业教育带来的挑战和机遇[J].继续教育研究，2018，（05）：51-54.

[4]李悦.人工智能时代我国老年教育服务供给模式转型研究[J].中国成人教育，2022，（04）：9-14.

[5]刘航.以工作任务为导向的中职《云服务》课程开发[D].天津职业技术师范大学，2020.

[6]苑大勇，张璞.寻绎与重塑：人工智能时代技术技能人才发展之镜[J].职业技术教育，2024，45（22）：25-32.

陈浪萍（1992-），女，汉族，四川广安人，广安职业技术学院，主管护师，本科，研究方向：护理及养老教育。