[论文阅读] 人工智能 + 职业教育 | 从技能操作者到技术反思者：生成式AI驱动职业教育学习范式转型
从技能操作者到技术反思者：生成式AI驱动职业教育学习范式转型
论文信息
- 原标题：生成式人工智能增强职业教育适应性学习的价值逻辑与实践探赜
- 主要作者：周杰（浙江师范大学，讲师）、刘珍（浙江师范大学硕士研究生）、童卫丰（浙江师范大学办公室主任，教授）
- 研究机构：浙江师范大学
- 期刊信息：《中国职业技术教育》2025年第15期
- APA引文格式：周杰, 刘珍, 童卫丰. (2025). 生成式人工智能增强职业教育适应性学习的价值逻辑与实践探赜. 中国职业技术教育, (15), 51-59.
一段话总结
该论文聚焦生成式人工智能（GAI）与职业教育适应性学习的融合，从技术哲学和后人类语境视角，分析了GAI对职业教育“道器分离”困境的破解作用，构建了“数据驱动—算法适配—动态演化”的适应性学习框架，提出了“人—技共生”培养范式、精准教学系统、伦理规约下的学习生态等实践路径，为职业教育数字化转型提供了理论支撑和实践指南。
思维导图
研究背景
职业教育作为连接教育链与产业链的关键环节，长期面临“道器分离”的困境——理论认知（道）与实践操作（器）割裂，导致学生技能学习低效、知识迁移能力弱。例如，传统汽修专业学生可能在课堂上掌握了发动机原理（道），却因缺乏实时实践场景，难以将知识转化为故障诊断能力（器）。
随着数字化革命推进，生成式人工智能（GAI）成为破局关键：2025年AI大模型DeepSeek凭借思维可视化、深度推理等优势渗透各领域，联合国教科文组织也发布指南鼓励GAI教育应用。此时，职业教育作为新技术落地的“试车间”，亟需借助GAI重构适应性学习机制，实现“学”与“习”的统一，培养既能操作技能又能反思技术的复合型人才。
创新点
- 理论视角创新：从技术哲学和后人类语境出发，将职业教育适应性学习置于“人—技—世界”三元关系中分析，突破传统工具理性视角。
- 框架构建创新：提出“数据驱动—算法适配—动态演化”的适应性学习框架，融合多模态交互、数字孪生等技术，实现从标准化供给到能力本位的转型。
- 实践路径创新：设计“人—技共生”培养范式，通过动态能力图谱替代传统证书，推动评价体系从“结果导向”转向“过程+发展”导向。
研究方法和思路
- 理论分析：梳理“适应性学习”核心概念，结合海德格尔技术哲学、后人类主义理论，阐释GAI对职业教育学习范式的重塑逻辑。
- 框架构建：
- 拆解适应性学习要素（环境、内容、活动等），分析GAI对各要素的改造作用（如用AR/VR压缩“试错—修正”周期）。
- 从人机协同、数据驱动等四维度搭建实践框架，每个维度配套具体技术方案（如多任务学习模型突破技能训练时空边界）。
- 实践路径设计：基于理论和框架，提出四大落地策略，涵盖育人体系、教学系统、伦理规制、诊改机制。
主要贡献
| 核心成果 | 具体价值 |
|---|---|
| 破解“道器分离”困境 | 通过多模态交互和认知增强技术，实现理论与实践的实时融合（如虚拟实训场景中嵌入抽象理论） |
| 重构学习评价体系 | 以动态能力图谱替代标准化证书，更精准反映学生技能成长轨迹，适配产业岗位需求 |
| 提供数字化转型方案 | 为职业院校提供可落地的GAI应用路径（如自主研发L1/L2专用大模型），推动教育链与产业链有效衔接 |
关键问题
-
Q：GAI如何解决职业教育“道器分离”的问题？
A：通过AR/VR将抽象理论嵌入实践场景，借助数字孪生工坊实现“理论认知—实践反馈”闭环，压缩试错周期至秒级。 -
Q：适应性学习框架中“数据驱动”如何体现？
A：通过分析学习者认知水平、行为特征等数据，生成个性化学习路径，如智能推荐故障诊断案例库。 -
Q：如何避免GAI应用中的“技术异化”？
A：强化技术伦理教育，培养学生数字批判思维，建立算法风险预警机制，确保“人的主体性”不受技术裹挟。 -
Q：实践中如何实现“场域融合”？
A：构建“实体课堂+AI虚拟仿真+企业实训”的多维场景，通过云端资源池打破物理空间限制，实现跨场域技能迁移。
总结
该论文系统阐释了GAI增强职业教育适应性学习的价值逻辑，通过理论向度分析、实践框架构建、落地路径设计，论证了GAI从“工具”到“共生体”的角色转变。其核心结论是：职业教育需以“人—技共生”为导向，借助GAI打造虚实融合的学习生态，才能培养出适应数字经济的高素质技术技能人才，为经济社会高质量发展提供支撑。