近日，国务院《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》（以下简称《意见》）的印发，标志着人工智能已从技术探索阶段迈入全面融入经济社会各领域的关键期。

相关原文内容：

“到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。到2030年，我国人工智能全面赋能高质量发展，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极，推动技术普惠和成果共享。到2035年，我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段，为基本实现社会主义现代化提供有力支撑。”

“推行更富成效的学习方式。把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平。构建智能化情景交互学习模式，推动开展方式更灵活、资源更丰富的自主学习。鼓励和支持全民积极学习人工智能新知识、新技术。”

在这一宏伟战略目标下，教育被赋予了特殊使命。对于每一个探索新质教育何为的学校而言，这份文件尤其是六大行动中对于“人工智能+教育”的相关表述，可视作是重塑办学逻辑的 “指南针”。

人工智能的发展离不开高素质人才的支撑，而教育作为人才培养的摇篮，必须先行变革。《意见》特别强调把人工智能融入教育教学全要素、全过程，这一要求旨在打破传统教育的局限，构建全新的教育生态。创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，是实现教育变革的重要路径。智能学伴可以根据学生的学习特点和需求，提供个性化的学习指导和陪伴，激发学生的学习兴趣和主动性；智能教师则能够借助人工智能技术，优化教学内容和方法，提高教学效率和质量。通过这些新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，是适应智能时代需求的必然选择。在智能经济时代，知识更新速度极快，单纯的知识记忆和传授已无法满足社会对人才的需求，培养学生的创新能力、实践能力、批判性思维和终身学习能力，才是教育的核心任务。只有这样，才能为智能经济时代培养出具有创新精神和实践能力的高素质人才，支撑智能经济时代的生产力变革。

一、高职教育面临的挑战与机遇

1. 技术迭代压力

在人工智能飞速发展的时代，技术迭代的速度令人目不暇接。生成式人工智能、大模型技术等前沿技术正以前所未有的速度渗透到各个产业，引发了产业结构的深刻变革和岗位需求的巨大变化。

在制造业领域，工业 4.0 的推进使得生产过程日益智能化、自动化。传统的生产岗位逐渐被智能机器人和自动化生产线所取代，而工业机器人运维、智能终端应用开发等新岗位应运而生。这些新岗位对人才的技能要求发生了颠覆性变化，不再局限于传统的机械操作和简单的技术技能，而是需要从业者具备跨学科的综合能力。他们不仅要掌握机械、电子等传统工科知识，还需要具备计算机编程、数据分析、人工智能算法等新兴技术知识，能够理解和运用智能技术，实现生产过程的优化和创新。

以工业机器人运维岗位为例，从业者需要具备扎实的机器人编程基础，能够根据生产需求编写和调试机器人程序；掌握传感器技术，能够通过传感器对机器人的运行状态进行实时监测和故障诊断；了解人工智能算法，能够运用机器学习算法对生产数据进行分析，预测设备故障，提前进行维护，提高生产效率和质量。这些跨学科能力的要求，对高职教育的人才培养提出了巨大挑战。

2. 教育公平与质量双重诉求

《意见》中提出的 “大规模因材施教” 理念，为高职教育指明了方向，同时也带来了严峻的挑战。高职教育作为高等教育的重要组成部分，承担着培养高素质技术技能人才的重任，但在实现教育公平与质量提升方面，仍面临诸多问题。

在个性化学习资源方面，目前高职教育存在严重不足。不同学生在学习能力、学习兴趣、学习风格等方面存在差异，然而传统的教学模式往往采用统一的教学内容和方法，无法满足学生的个性化需求。一些基础薄弱的学生可能在某些课程上学习困难，但缺乏针对性的辅导和学习资源；而学习能力较强的学生，则可能因为教学内容缺乏挑战性而无法充分发挥潜力。在人工智能时代，虽然技术为个性化学习提供了可能，但如何整合和利用这些技术，开发丰富的个性化学习资源，是高职教育需要解决的问题。

实践教学场景的单一也是制约高职教育质量提升的重要因素。高职教育的特点在于强调实践能力的培养，然而目前许多高职院校的实践教学场景局限于校内实验室和实训基地，与实际工作场景存在较大差距。学生在这样的实践环境中，难以接触到真实的工作任务和复杂的问题情境，无法有效提升解决实际问题的能力。例如，在软件开发专业，校内实践教学往往侧重于理论知识的应用，而实际工作中的软件开发项目涉及到团队协作、需求分析、项目管理等多个方面，学生在学校中很难获得全面的实践锻炼。

为了应对这些挑战，高职教育需要借助智能技术实现教育资源的精准供给。利用人工智能技术对学生的学习数据进行分析，了解学生的学习情况和需求，为学生推送个性化的学习资源，实现 “因材施教”。通过虚拟现实、增强现实等技术，构建多样化的实践教学场景，模拟真实的工作环境，让学生在虚拟世界中获得丰富的实践经验，提高解决实际问题的能力。

二、能力重构：构建 “AI + 职业能力” 培养体系

（一）动态适配产业需求的专业群建设

1. 打造 “智能 +” 专业集群

在 “人工智能 +” 时代，产业结构正经历着深刻的变革，智能终端、智能体等技术的广泛应用，推动了各行业向智能化转型。为了培养适应这些新兴产业需求的高素质技术技能人才，高职院校必须紧密对接产业发展趋势，重点建设一系列 “智能 +” 专业 。

人工智能技术应用专业是 “智能 +” 专业集群的核心之一，它致力于培养掌握人工智能基本理论、方法和技术，能够从事人工智能算法开发、模型训练、数据分析与处理等工作的专业人才。这些人才将在智能安防、智能家居、智能交通等领域发挥关键作用，推动各行业智能化水平的提升。例如，在智能安防领域，人工智能技术应用专业的毕业生可以开发智能监控系统，通过人脸识别、行为分析等技术，实现对人员和场景的实时监测和预警，提高安防系统的智能化水平和效率。

工业互联网技术专业则聚焦于工业领域的智能化升级，培养能够将工业技术与互联网技术相结合，实现工业生产过程的数字化、网络化和智能化的专业人才。随着工业 4.0 和智能制造的推进，工业互联网技术专业的人才需求日益增长。他们可以在工业企业中，负责搭建工业互联网平台，实现设备的互联互通和数据的实时采集与分析，优化生产流程，提高生产效率和质量。例如，在汽车制造企业中，工业互联网技术专业的毕业生可以通过工业互联网平台，实现对生产线上设备的远程监控和故障诊断，提前发现设备故障隐患，及时进行维修，减少设备停机时间，提高生产效率。

智能网联汽车技术专业是适应汽车产业智能化、网联化发展趋势而设立的专业，它培养具备汽车智能控制、网联通信、自动驾驶等技术的专业人才。随着 5G 技术的普及和自动驾驶技术的不断发展，智能网联汽车技术专业的人才将在未来的汽车产业中扮演重要角色。他们可以参与智能网联汽车的研发、测试、生产和售后服务，推动智能网联汽车技术的创新和应用。例如，在智能网联汽车的研发过程中，智能网联汽车技术专业的毕业生可以负责开发自动驾驶算法，实现车辆的自动导航、避障和泊车等功能；在智能网联汽车的测试过程中，他们可以利用专业知识和技能，对车辆的智能控制系统和网联通信系统进行全面测试，确保车辆的安全性和可靠性。

除了这些核心专业外，高职院校还应围绕智能制造、智慧医疗、数字商贸等产业，形成专业群协同发展的格局。在护理专业中嵌入 “智能健康管理系统应用” 模块，使护理专业学生不仅具备传统的护理技能，还能掌握智能健康管理系统的操作和应用，为患者提供更加精准、高效的健康管理服务。在物流管理专业增设 “无人配送系统运维” 课程，培养学生掌握无人配送系统的运行原理、维护技术和管理方法，适应物流行业智能化发展的需求。通过这些专业群的协同建设，实现专业之间的资源共享、优势互补，提高人才培养的针对性和适应性，为产业发展提供全方位的人才支持。

2. 建立产业需求动态响应机制

在快速发展的 “人工智能 +” 时代，产业需求瞬息万变，高职院校必须建立一套高效的产业需求动态响应机制，以确保专业课程设置与产业需求紧密对接。

行业协会和龙头企业在产业发展中具有敏锐的洞察力和丰富的资源，高职院校应依托它们共建 “智能产业人才需求数据库”。这个数据库将汇聚行业内最新的人才需求信息，包括岗位技能要求、职业素养需求、人才供需状况等。通过对这些信息的实时收集和整理，形成全面、准确的岗位技能图谱，为专业课程设置提供科学依据。

每季度更新岗位技能图谱是确保数据库时效性和准确性的关键。随着人工智能技术的不断创新和应用，产业需求也在不断变化。例如，随着生成式人工智能技术的发展，对具备自然语言处理、图像生成等技能的人才需求迅速增加；随着智能经济核心产业规模的快速增长，对掌握 AI 营销算法、生成式内容创作等技术的人才需求日益旺盛。高职院校应及时关注这些变化，通过对数据库的更新，调整专业课程设置，使学生所学知识和技能与产业需求保持同步。

在电子商务专业中，根据 “智能经济核心产业规模快速增长” 的需求，新增 “AI 营销算法应用”“生成式内容创作” 等课程模块。“AI 营销算法应用” 课程将教授学生如何运用人工智能算法进行市场分析、用户画像、精准营销等，提高学生的营销效率和效果；“生成式内容创作” 课程则培养学生利用生成式人工智能技术进行文案创作、图像设计、视频制作等，满足电商行业对多样化、个性化内容的需求。通过这些课程模块的设置，使电子商务专业的学生能够掌握前沿的人工智能技术，适应智能经济时代电商行业的发展需求。

（二）深化 “能力本位” 的教学模式创新

1. 构建人机协同的立体化学习场景

在人工智能时代，传统的教学模式已难以满足培养高素质技术技能人才的需求，构建人机协同的立体化学习场景成为高职教育教学模式创新的重要方向。

“智能学伴” 和 “虚拟仿真实训平台” 等技术的引入，为构建立体化学习场景提供了有力支持。“智能学伴” 是基于人工智能技术开发的个性化学习辅助工具，它可以根据学生的学习情况和需求，提供定制化的学习计划、学习资源推荐和学习指导。例如，当学生在学习过程中遇到问题时，“智能学伴” 可以通过自然语言处理技术理解学生的问题，并提供详细的解答和相关的学习资料；它还可以根据学生的学习进度和表现，智能调整学习计划，确保学生始终在适合自己的学习节奏下进行学习。

“虚拟仿真实训平台” 则利用虚拟现实、增强现实等技术，为学生创造逼真的实践环境。在机电一体化专业中，利用数字孪生技术模拟智能工厂产线，学生可以通过虚拟现实设备进入虚拟工厂，与虚拟设备进行交互，完成各种生产任务和故障诊断操作。在这个过程中，学生不仅可以学习到实际生产中的工艺流程和操作技能，还可以锻炼解决问题的能力和团队协作能力。通过虚拟仿真实训，学生可以在安全、低成本的环境下进行反复练习，提高实践教学的效率和质量。据相关研究表明，引入数字孪生技术模拟智能工厂产线后，学生在故障诊断和工艺优化方面的实践教学效率提升了 40% ，学生对知识的掌握更加牢固，实践能力得到了显著提高。

通过构建 “线上智能诊断 — 线下项目实训 — 企业场景实战” 闭环，实现了学习场景的立体化和学习过程的连贯性。线上智能诊断环节，学生可以通过 “智能学伴” 进行自我评估和知识巩固，及时发现自己的学习问题；线下项目实训环节，学生在虚拟仿真实训平台和校内实训基地进行实践操作，将理论知识应用于实际，提高实践能力；企业场景实战环节，学生到企业进行实习和项目实践，接触真实的工作环境和业务流程，积累工作经验，提升职业素养。这种闭环式的学习模式，使学生在不同的学习场景中不断提升自己的能力，更好地适应未来的职业发展。

2. 推行 “项目制 + 案例库” 教学改革

传统的教学模式往往侧重于理论知识的传授，学生在学习过程中缺乏实际问题的解决能力和创新思维的培养。为了改变这种状况，高职院校应推行 “项目制 + 案例库” 教学改革，以真实产业场景为背景，培养学生解决复杂问题的能力。

开发基于真实产业场景的教学案例库是教学改革的基础。这些案例库应涵盖多个领域和行业，如 “某车企智能座舱用户体验优化”“某医院 AI 辅助诊疗系统部署” 等。每个案例都应包含详细的项目背景、任务要求、实施过程和解决方案，使学生能够深入了解实际项目的运作流程和技术要点。在 “某车企智能座舱用户体验优化” 案例中，学生需要分析用户需求、进行竞品调研、设计智能座舱交互界面，并利用人工智能技术实现个性化推荐和智能语音控制等功能。通过这个案例的学习，学生不仅可以掌握用户体验设计、人工智能技术应用等知识和技能，还可以培养创新思维和团队协作能力。

将大模型训练、数据标注、智能体开发等前沿技术转化为可操作的教学项目，是教学改革的关键。在教学过程中，教师可以将这些前沿技术融入到具体的项目中，引导学生通过实践操作掌握这些技术。例如，在 “某医院 AI 辅助诊疗系统部署” 项目中，学生需要进行医学数据的收集和标注，利用大模型进行疾病诊断模型的训练，并将训练好的模型部署到实际的诊疗系统中。通过这个项目，学生可以深入了解人工智能在医疗领域的应用，掌握数据处理、模型训练和系统部署等技术，提高解决实际问题的能力。

通过 “项目制 + 案例库” 教学改革，学生在解决实际问题的过程中，不仅可以掌握专业知识和技能，还可以培养创新思维、批判性思维和团队协作能力。这种教学模式使学生更好地适应未来职业发展的需求，提高学生的就业竞争力和职业发展潜力。

三、产教融合：搭建智能时代的协同育人生态

（一）共建 “产业学院 + 中试基地” 双平台

1. 实体化运作智能产业学院

在 “人工智能 +” 时代，产业与教育的深度融合是培养高素质技术技能人才的关键路径。实体化运作智能产业学院，成为了实现这一目标的重要举措。

产业学院聚焦智能终端开发、工业软件应用等领域，紧密围绕产业发展需求设置专业和课程。在智能终端开发领域，随着 5G 技术的普及和物联网的发展，智能终端设备如智能手机、智能穿戴设备、智能家居设备等的市场需求迅速增长，对相关技术人才的需求也日益迫切。产业学院针对这一需求，开设了智能终端应用开发专业，培养学生掌握智能终端的硬件设计、软件开发、系统集成等技术，使学生毕业后能够迅速适应智能终端开发企业的工作岗位。

在工业软件应用领域，工业软件是工业智能化的核心支撑，包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程（CAE）、企业资源计划（ERP）等软件。产业学院与相关企业合作，引入企业实际项目，开展 “课岗证赛” 融合教学。例如，在 CAD 课程教学中，教师以企业实际产品设计项目为案例，让学生在完成项目的过程中，掌握 CAD 软件的操作技能和产品设计方法。同时，鼓励学生参加相关的职业技能竞赛，如全国职业院校技能大赛 “工业产品数字化设计与制造” 赛项，通过竞赛提升学生的实践能力和创新能力。

2. 参与国家人工智能应用中试基地建设

国家人工智能应用中试基地是加速人工智能应用规模化、标准化、体系化发展的共性能力平台，对于推动人工智能技术的创新和应用具有重要意义。上海市 “AI + 制造” 工作推进会暨国家人工智能应用中试基地（制造领域）启动仪式的举行，标志着国家人工智能应用中试基地建设迈出了重要一步。

对接《意见》中 “布局建设国家人工智能应用中试基地” 要求，高职院校在智能制造、智慧物流等领域建立校级中试中心，是积极响应国家战略、提升自身服务产业能力的重要举措。在智能制造领域，随着工业 4.0 和智能制造的推进，企业对智能化生产技术的需求日益迫切。高职院校建立智能制造中试中心，能够承接企业 “AI + 生产流程优化”“智能装备故障预测” 等研发任务，通过产学研合作，推动人工智能技术在制造领域的应用和创新。

以 “AI + 生产流程优化” 为例，中试中心可以与企业合作，利用人工智能技术对企业的生产流程进行数据分析和优化。通过采集生产线上的设备运行数据、产品质量数据等，运用机器学习算法进行分析，找出生产流程中的瓶颈和优化点，提出改进方案并进行验证。在这个过程中，学生可以参与项目实践，学习到人工智能技术在生产流程优化中的应用方法和实践经验，提高自己的工程实践能力

在智慧物流领域，随着电商行业的快速发展和物流智能化的推进，物流企业对智能物流技术的需求不断增加。高职院校建立智慧物流中试中心，承接企业 “智能装备故障预测” 等研发任务，能够为物流企业提供技术支持，推动智慧物流技术的发展。

通过参与国家人工智能应用中试基地建设，高职院校能够为学生提供真实的技术转化场景，使学生在实践中积累工程经验，提高解决实际问题的能力。同时，也能够加强学校与企业的合作，促进产学研深度融合，为人工智能技术的创新和应用做出贡献。

（二）创新 “双师型 + 工程师” 师资培养机制

1. 打造跨领域师资团队

在 “人工智能 +” 时代，产业发展对人才的跨学科能力提出了更高要求，这也对高职院校的师资队伍建设提出了新的挑战。打造跨领域师资团队，成为了培养适应智能时代需求人才的关键。

组建由高校教师、企业工程师、行业专家构成的 “三维导师组”，是整合多方资源、提升师资队伍综合素质的有效途径。高校教师具有扎实的理论知识和丰富的教学经验，能够为学生传授专业基础知识和理论体系；企业工程师熟悉行业实际需求和技术应用，能够将企业的实际项目和工作经验带入教学过程，使学生了解行业的最新动态和实际操作技能；行业专家具有广泛的行业资源和敏锐的市场洞察力，能够为学生提供行业发展趋势和职业规划方面的指导。

要求专业教师每三年累计不少于 6 个月在企业智能岗位实践，是提升教师实践能力和专业素养的重要举措。计算机专业教师参与大模型训练平台搭建，能够深入了解大模型的训练原理、算法优化和实际应用，掌握最新的人工智能技术。在实践过程中，教师可以与企业的技术人员合作，参与实际项目的开发和实施，将实践经验融入教学中，使教学内容更加贴近实际应用。例如，在教授机器学习课程时，教师可以结合自己在大模型训练平台搭建中的实践经验，讲解如何选择合适的数据集、优化模型参数、提高模型性能等实际问题，使学生更好地掌握机器学习的核心技能。

机械专业教师掌握工业机器人 AI 控制算法调试，能够提升自己在智能制造领域的专业能力。工业机器人是智能制造的重要装备，AI 控制算法是实现工业机器人智能化的关键技术。机械专业教师通过参与工业机器人 AI 控制算法调试实践，能够了解工业机器人的工作原理、运动控制方法和 AI 控制算法的实现过程，将这些知识和技能传授给学生，培养学生在智能制造领域的实践能力。在实践教学中，教师可以带领学生进行工业机器人的编程和调试实验，让学生亲身体验工业机器人的操作和应用，提高学生的实践动手能力。

通过打造跨领域师资团队，高职院校能够整合高校、企业和行业的资源，提升师资队伍的综合素质和实践能力，为培养适应智能时代需求的高素质技术技能人才提供有力保障。

2. 引入 “企业技术总监进课堂” 制度

在 “人工智能 +” 时代，产业技术的快速发展使得学校教育与产业实际需求之间的差距逐渐加大。为了弥补这一差距，引入 “企业技术总监进课堂” 制度，成为了高职院校提升教学质量、培养适应产业需求人才的重要举措。

邀请头部企业技术专家开设 “智能技术前沿” 系列课程，是让学生接触产业最新动态、了解前沿技术的有效方式。通过引入 “企业技术总监进课堂” 制度，高职院校能够将企业的最新技术和实践经验带入课堂，使学生接触到产业的最前沿，拓宽学生的视野，提升学生的专业素养和实践能力。同时，也能够加强学校与企业的合作，促进产学研深度融合，为学生的就业和职业发展创造更好的条件。

四、保障体系：夯实智能教育发展底座

（一）建设 “算力 + 数据 + 平台” 基础设施

1. 构建区域性智能教育算力中心

在 “人工智能 +” 时代，算力已成为推动教育智能化发展的关键要素。对于高职院校而言，构建区域性智能教育算力中心，是满足师生对大模型训练、多模态数据处理等需求的重要举措。

联合地方政府、科技企业共建算力共享平台，是整合资源、提升算力服务能力的有效途径。地方政府在政策支持、资金投入和资源协调方面具有重要作用，能够为算力中心的建设提供良好的政策环境和基础保障；科技企业则在技术研发、平台运营和市场资源方面具有优势，能够为算力中心提供先进的算力技术和优质的服务。

2. 开发行业特色教学数据集

在人工智能技术的发展中，数据是关键要素之一。对于高职教育而言，开发行业特色教学数据集，不仅能够满足教学需求，还能为企业提供数据预处理服务，形成 “数据反哺教学、教学优化数据” 的良性循环。

聚焦高职教育优势领域，联合企业共建行业特色教学数据集，是提高教学质量、培养适应产业需求人才的重要举措。在智能制造领域，随着工业 4.0 和智能制造的推进，对工业物联网设备故障诊断的需求日益增长。高职院校联合企业共建 “工业物联网设备故障数据集”，能够为学生提供真实的工业场景数据，使学生在学习过程中能够接触到实际的问题和挑战，提高解决实际问题的能力。例如，在学习工业物联网设备故障诊断课程时，学生可以利用该数据集进行故障诊断模型的训练和测试，通过对大量故障数据的分析和处理，掌握故障诊断的方法和技术，为今后从事相关工作打下坚实的基础。

在医疗领域，随着人工智能技术在医疗诊断中的应用不断深入，对智能医疗影像标注的需求也越来越大。高职院校联合企业共建 “智能医疗影像标注数据集”，能够培养学生的医学影像分析能力和数据标注技能，为医疗行业提供高质量的数据标注服务。例如，在医学影像专业的教学中，学生可以通过对该数据集的学习和实践，掌握医学影像的标注方法和标准，提高影像分析的准确性和效率。同时，企业也可以利用这些数据进行人工智能医疗诊断模型的训练和优化，推动医疗行业的智能化发展。

（二）完善 “标准 + 评价” 质量保障机制

1. 参与制定智能领域职业标准

在 “人工智能 +” 时代，随着人工智能技术在各个领域的广泛应用，新的职业和岗位不断涌现。对接《意见》中 “推动技术普惠和成果共享” 要求，参与制定智能领域职业标准，成为了高职院校确保毕业生能力与产业认证体系接轨的重要举措。

联合行业协会制定 “AI 应用系统运维”“智能终端测试工程师” 等新职业能力标准，是整合行业资源、规范职业能力要求的有效途径。行业协会在行业内具有广泛的影响力和权威性，能够汇聚行业内的专家和企业代表，共同制定符合行业实际需求的职业标准。高职院校参与其中，能够将自身的教学实践经验和对人才培养的理解融入到职业标准的制定中，使职业标准更加贴近教学实际。

将这些新职业能力标准融入人才培养方案，是确保毕业生具备相应职业能力的关键。在制定人才培养方案时，高职院校应根据新职业能力标准的要求，调整课程设置、教学内容和教学方法，使学生在学习过程中能够系统地掌握相关知识和技能。例如，在 “AI 应用系统运维” 职业能力标准中，要求从业者具备人工智能应用系统的安装、配置、调试、监控和维护等能力。高职院校在制定相关专业的人才培养方案时，可以设置 “人工智能应用系统运维” 课程，详细讲解人工智能应用系统的工作原理、运维流程和常见故障处理方法，并通过实践教学环节，让学生在实际操作中掌握这些技能，确保毕业生能够满足企业对 “AI 应用系统运维” 岗位的需求。

2. 建立多元智能素养评价体系

在 “人工智能 +” 时代，传统的单一评价体系已难以全面评估学生的智能素养。引入 “AI 能力矩阵” 评估模型，建立多元智能素养评价体系，成为了全面、准确评估学生能力的重要手段。

从技术应用、跨领域协作、伦理意识等维度构建评价指标，是确保评价体系全面性和科学性的关键。在技术应用维度，评估学生对大模型微调、数据标注、智能体开发等前沿技术的掌握和应用能力。例如，在大模型微调方面，考查学生是否能够根据具体的应用场景，选择合适的大模型，并对其进行有效的微调，以提高模型的性能和适应性；在数据标注方面，评估学生的数据标注准确性、一致性和效率，以及对数据标注规范和标准的理解和遵守情况。

在跨领域协作维度，评价学生在人机协同项目中的表现，如团队协作能力、沟通能力、问题解决能力等。例如，在人机协同的智能制造项目中，考查学生是否能够与智能设备和团队成员紧密合作，共同完成生产任务；在沟通能力方面，评估学生是否能够清晰地表达自己的想法和观点，理解他人的需求和意见，促进团队的有效协作。

在伦理意识维度，考查学生在数据安全合规操作、AI 伦理问题认知等方面的表现。例如，在数据安全合规操作方面，评估学生是否能够遵守数据安全法规和企业的安全政策，保护数据的隐私和安全；在 AI 伦理问题认知方面，考查学生是否能够理解 AI 技术的潜在风险和伦理问题，如数据偏见、算法歧视等，并能够在实际应用中采取相应的措施加以防范。

通过智能教育平台实现学生能力的动态画像，是多元智能素养评价体系的重要创新。智能教育平台可以实时收集学生在学习、实践和项目中的数据，利用数据分析技术对学生的能力进行全面、深入的评估，并生成动态的能力画像。教师可以根据学生的能力画像，及时调整教学策略，为学生提供个性化的学习指导；学生也可以通过能力画像，了解自己的优势和不足，有针对性地进行学习和提升。

五、从适应者到赋能者的角色升级

随着 “人工智能 +” 战略的深入实施，高职教育在智能时代的发展中扮演着愈发关键的角色。从当前的变革趋势来看，高职教育正处于从 “被动适应技术变革” 到 “主动培育智能素养” 的重要转型期，未来有着广阔的发展空间和无限的潜力。

在人才培养目标上，高职教育将更加聚焦于培养兼具工匠精神与数字素养的 “智能技术技能人才”。这类人才不仅要掌握扎实的专业技术技能，还要具备良好的数字素养，能够熟练运用人工智能技术解决实际问题。他们应拥有创新精神和批判性思维，能够在智能经济时代的复杂环境中不断创新和发展；同时，也要具备高度的社会责任感和职业道德，确保在运用智能技术时符合伦理规范和社会价值观。未来，高职教育需要通过深化产教融合、强化技术赋能、创新育人模式等多方面举措，为培养这类高素质人才提供坚实保障。

深化产教融合将是高职教育未来发展的核心路径之一。通过与企业建立更加紧密的合作关系，共建产业学院和中试基地，实现教育链、产业链、创新链的深度耦合。产业学院将进一步发挥实体化运作的优势，与企业在人才培养、技术研发、社会服务等方面开展全方位合作，实现资源共享、优势互补。中试基地则将成为连接科研成果与产业应用的重要桥梁，加速人工智能技术的转化和应用，为企业提供技术支持和创新服务。同时，高职教育还将积极参与国家人工智能应用中试基地建设，承担更多的社会责任，为推动人工智能技术的发展和应用做出更大贡献。

在技术赋能方面，高职教育将加大对 “算力 + 数据 + 平台” 基础设施建设的投入，构建更加完善的智能教育生态。区域性智能教育算力中心将为师生提供强大的算力支持，满足他们在大模型训练、多模态数据处理等方面的需求，推动教学和科研的创新发展。开发行业特色教学数据集将成为高职教育的重要任务之一，通过与企业合作，收集和整理行业内的真实数据，为教学和科研提供丰富的素材，同时也为企业提供数据预处理服务，实现数据的价值最大化。智能教育平台将不断升级和完善，实现教学过程的智能化管理和个性化服务，为学生提供更加优质的学习体验。

育人模式的创新将是高职教育提升人才培养质量的关键。未来，高职教育将进一步推行 “项目制 + 案例库” 教学改革，以真实产业场景为背景，让学生在解决实际问题的过程中掌握专业知识和技能，培养创新思维和实践能力。人机协同的立体化学习场景将更加普及，智能学伴、虚拟仿真实训平台等技术将为学生提供更加丰富多样的学习方式，实现线上线下学习的有机融合，提高学习效率和质量。同时，高职教育还将加强对学生的职业生涯规划指导，帮助学生更好地了解自己的兴趣和优势，明确职业发展方向，为未来的职业发展做好充分准备。

当 “人工智能 +” 成为国家战略，高职教育的变革既是响应时代的必答题，更是重塑价值的应用题。在这场智能时代的教育变革中，高职教育唯有以专业群对接产业群、以智能技术重构教学场景、以产教融合突破资源边界，才能培养出 “懂技术、会创新、能落地” 的复合型技术技能人才，在智能时代的教育变革中找准定位、彰显价值，为我国智能经济和智能社会建设提供可持续的人才支撑，推动我国在全球智能经济竞争中脱颖而出，实现经济社会的高质量发展。