一、引言

实训教学是高职学生职业素养、复杂问题求解能力、实践操作能力与团队协作能力的“孵化器”，也是提升就业竞争力的关键赛道。然而，传统实训长期被“三高三难”（高投入、高难度、高风险；难实施、难观摩、难再现）所困，人才培养成效大打折扣。虚拟实训资源以“零事故、零损耗、零时空限制”的数字化形态，为破解上述痛点提供了“金钥匙”。

党的二十大报告把“教育数字化”上升为国家战略，强调人工智能与教育的深度耦合。教育部《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》要求“建立国家—省—校三级资源库，扩大优质资源覆盖面”；2023年世界数字教育大会上，怀进鹏部长进一步指出，要用“虚拟仿真、数字孪生”创设教学场景，化解实习实训难题。政策迭出，信号鲜明：开发虚拟实训资源已成为职业教育数字化转段升级、培养创新型技术人才的“必修课”。

二、开发虚拟实训资源的三重价值

2.1 破解“三高三难”，打破时空天花板

化工、冶炼等高风险专业，常因安全、成本、设备精度等问题“看得见、摸不着”。虚拟仿真以“数字替身”还原高危装置与精密工艺，学生可无限次“试错—复盘—优化”，既规避了现实风险，又摊薄了实训成本，实现“昂贵设备人人可碰、危险场景反复演练”。

2.2 创设真实情境，激活主动学习

新《职业教育法》强调“面向实践、强化能力”。虚拟工厂、智慧教室把“车间”搬进课堂，学生以角色扮演方式领任务、排故障、做决策，在“物理—行为—环境”三重真实中完成知识建构与价值塑造，形成“教师引导—学生探究—系统反馈”的沉浸式学习闭环。

2.3 数据驱动，实现“千人千面”实训

依托《职业教育专业教学资源库建设指南》“能学、辅教、促改”定位，系统可课前诊断学情、课中采集操作数据、课后生成“实训画像”。教师据此动态调整项目难度与参数，学生则在“最近发展区”精准练习，评价即时、反馈闭环、教学迭代，真正实现个性化、精准化、定制化的实训新模式。

三、生成式人工智能引领虚拟实训资源新变革

以ChatGPT、DeepSeek等为代表的生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence, GAI）正在深刻重塑职业教育的未来图景。作为一种基于深度学习架构的人工智能技术，生成式AI通过海量数据训练掌握数据内在规律，能够根据概率分布生成全新的文本、图像、音频、视频等内容，展现出强大的理解、推理和自主学习能力，呈现出显著的“类人化”思维特征。作为人工智能领域最活跃的技术分支，生成式AI的迅猛发展正从教学主体重组、教学场景重构、教学资源重建、教学模式创新和教学评价变革等多维度，全面赋能职业教育虚拟实训资源的开发过程。

3.1 职业能力内涵与外延的重塑与拓展

职业能力是指在真实工作情境中整体化解决综合性问题的能力，是从事特定职业所必需的综合素养，体现在运用科学思维处理职业工作、社会活动和个人生活问题，并具备对个人和社会负责的态度与能力。生成式人工智能对职业能力的影响是根本性的，既重塑了其内涵，也拓展了其外延。

职业能力需求的结构性变革正随着生成式AI的普及而加速。一方面，生成式AI降低了对基本认知技能的需求，逐步替代了程式化、低复杂度的职业任务，加剧了自动化对劳动力市场的冲击。目前，这一趋势已延伸至部分中高技能领域，随着技术迭代升级，替代范围将持续扩大。另一方面，它催生了新型职业能力需求，如人机协作能力、价值判断能力、信息筛选能力、终身学习能力和信息安全管理能力等，这些能力在各行业数字化转型中日益重要。同时，生成式AI还革新和升级了复杂问题分析、团队合作、创造性解决问题等能力，这些能力在未来工作环境中的决定性意义将更加凸显。

生成式AI时代职业能力构建的新范式要求劳动者发展“T形”技能结构——在某一领域深入钻研，同时掌握多个相关领域的基本知识，既保持专业深度又具备适应能力。例如，人工智能训练师、AI辅助设计师等新兴职业的出现，体现了人机协作能力已成为核心职业素养。

对职业教育实训资源开发的影响是根本性的。未来虚拟实训资源的开发将不再局限于单一技能训练，而是更加注重培养学生在复杂情境下的分析、判断和决策能力，以及在“人-机”或“人-机-人”协作框架中创造性处理不确定性问题的动态能力。这种转变要求虚拟实训系统设计更加注重开放性、探究性和协作性，通过生成式AI创建高度仿真的复杂工作场景，使学生能够在安全环境中体验并应对真实职场挑战。

这种基于生成式AI的虚拟实训模式，不仅提升了技能训练的效率，更从根本上重新定义了职业教育的人才培养目标，为应对未来工作环境的技术多变性和任务复杂性提供了全新路径。

3.2 生成式人工智能对实训教学内容和模式的重构

随着生成式人工智能技术的成熟，劳动力市场对技能需求发生显著变化：重复性、程序化操作的价值逐渐降低，而创造性解决问题、人机协作、数字素养等高阶能力日益成为核心竞争力。这一趋势要求职业教育实训教学进行根本性变革，从内容到模式全面重构，以培养适应智能时代需求的技术技能人才。

（1）教学内容动态重构

生成式AI实现了实训内容的按需生成与动态优化。这种基于真实工作场景的内容生成能力，使实训教学与企业技术应用保持同步。

跨学科整合成为教学内容重构的显著特征，这种整合打破了传统学科界限，培养学生解决复杂问题的综合能力。

（2）教学模式创新升级

基于情境学习理论，生成式AI通过虚拟仿真和数字孪生技术，将真实工作场景转化为可交互的学习环境。

“生-机-师”协同的新型教学模式逐步成熟。在这一模式下，学生通过任务驱动开展自主探究，生成式AI作为智能学伴提供个性化指导，教师则专注于引导与启发。

（3）核心素养培养机制

生成式AI支持的实训模式特别有利于高阶思维能力的培养。通过模拟真实工作场景中的复杂问题，学生需要在不确定条件下进行分析、判断和决策，从而发展批判性思维和创新能力。

同时，这种模式促进了数字素养与工匠精神的融合。在AI生成的虚拟工作场景中，学生既掌握了先进技术工具的应用，又通过反复实践培养了精益求精的职业态度。

3.3 生成式人工智能对实训教学评价体系的重建

生成式人工智能技术正推动实训教学评价从单一结果评估向全过程、多维度、个性化的方向演进，构建更加科学全面的评价体系。

（1）数据驱动的过程性评价

生成式AI实现了对学习行为的实时记录与分析，这种伴随式评价使教师能够准确把握每个学生的学习难点，实现精准干预。

学习行为画像技术为个性化评价提供了支持。系统通过分析学生的操作数据，构建包含知识掌握、技能应用、协作能力等多维度的“实训画像”，为每个学生提供定制化的学习建议和改进方案。

（2）能力导向的综合评价

生成式AI支持对创新能力和实践技能的贯通性评估。系统通过分析学生在复杂任务中的表现，评估其问题解决策略的创新性和有效性，而不仅仅是关注最终结果。

评价体系的科学性显著提升。生成式AI能够融合过程性数据与结果性数据，建立预测模型，准确评估学生的学习成效和发展潜力。

（3）工具理性与教育本质的平衡

在推进评价体系创新的同时，需警惕技术依赖可能带来的风险。生成式AI应作为增强而非替代人类判断的工具，评价的最终目的仍是促进学生全面发展。

生成式人工智能对实训教学的重构体现了职业教育数字化转型升级的必然趋势。通过内容、模式和评价体系的系统性创新，职业教育将更好地培养具备数字素养、创新精神和实践能力的复合型技术技能人才。

四、虚拟实训资源教学实践的关键问题与挑战

4.1 实训内容同质化，与产业需求脱节

当前虚拟实训资源开发存在显著的"标准化陷阱"，开发主体为快速推向市场，普遍采用重复调用通用型资源的模式，导致资源与区域产业需求匹配度严重不足。究其根源，在于开发主体的结构性失衡：专业教师缺乏数字化开发能力，无法精准识别真实岗位任务的实训价值；数字化人才又因专业背景局限，难以把握教学功能的核心需求。这种"双盲"协作模式最终催生出"最大公约数式"的实训内容——既无法体现专业深度，又脱离产业实际场景，导致培训内容呈现"低幼化"特征：技能训练停留在简单操作层面，与高职学生认知水平和岗位能力要求严重错位，难以培养解决复杂问题的复合型技术技能人才。

4.2 资源体系碎片化，知识技能结构断裂

虚拟实训资源开发需经历需求分析、脚本设计、三维建模、程序开发、系统调试等8个关键环节，要求数字化人才、企业专家与专业教师深度协同。然而，开发周期长、投入大导致实践困境：开发主体常优先推出独立子项目抢占市场，学校因经费限制难以构建完整体系。这种"碎片化开发"与"碎片化采购"的双重困境，造成实训资源呈现"拼图式"分布——各模块独立运行却缺乏逻辑关联，使学生难以形成系统化的知识技能网络。更严重的是，碎片化资源无法支撑职业能力的进阶培养，学生在掌握零散技能的同时，缺失对专业体系的完整认知，直接影响其职业发展可持续性。

4.3 "游戏化"倾向泛化，安全意识培育失效

在高危专业实训中，虚拟仿真本应作为安全意识培养的关键载体，却因过度追求交互趣味性而陷入"游戏化"陷阱。学生将事故模拟场景视为"游戏关卡"，误认为操作失误仅需"重开一局"，完全忽视真实生产中的生命风险与责任后果。这种认知偏差直接导致安全意识培育失效：学生对危险工况的敬畏心缺失，对应急处置流程的严肃性认知不足，最终形成"技术熟练但安全意识薄弱"的危险教学结果。更值得警惕的是，当学生将实训视为娱乐消遣，其对职业责任、安全生产规范的认同感将被严重削弱，这与"培养具有安全素养的技术人才"的教育目标背道而驰。

五、校企协同开发虚拟实训资源的创新路径

5.1 构建三方协同开发机制，实现优势互补

虚拟实训资源开发具有周期长、流程复杂的特点，需全程依托学校、企业、数字技术公司（以下简称 “三方”）协同推进。因此，开发前期需结合具体项目建立专项开发机制：

一是明确主体与组建团队，以学校为牵头方，遴选三方专业骨干（如企业技术能手、学校专业教师、数字技术工程师）组建核心开发团队，确保人员专业适配；

二是细化计划与进度管控，制定专项开发方案及可视化时间表，按关键时间节点分步推进，避免流程脱节；

三是搭建高效沟通平台，通过定期会商（如月度例会）与不定期动态反馈（如线上协作群）打破校企协同壁垒，确保需求与问题及时同步；

四是完善经费保障机制，通过政府专项补贴、校企联合投入、社会资源引入等多元化方式确保经费充足，并建立规范的经费使用与监管制度；

五是建立考核奖惩机制，依据项目阶段性成果质量（如资源完整性、适配性）开展量化考核，强化过程管控与团队激励。

5.2 以真实工作过程为基点，系统化开发实训项目

职业教育数字化学习资源并非传统课程内容的简单数字化（即将海量线下资源按知识点、技能点拆解后数字化，方便学生获取与理解），而是需依托数字化手段对职业教育学习内容进行重组与系统化再造。基于此，开发前需由三方共同研判虚拟实训项目：

首先明确企业典型岗位的核心任务，围绕岗位所需职业素养与核心能力设计实训内容；其次以真实生产场景为载体，确保项目与产业实际紧密衔接。

以化工类专业为例，结合现代化工企业需求，可将实训项目划分为 “生产操作”“安全保障”“绿色环保” 三大模块，且均以区域经济中的典型真实生产场景（如地方大型化工企业生产线）为原型：

“生产操作” 模块细分为备料、进料、生产运行、成型包装等子环节，还原实际生产流程；

“安全保障” 模块涵盖 HAZOP 风险分析、设备巡检、故障检修、事故应急处理、职业卫生健康等内容，匹配企业安全管理标准；

“绿色环保” 模块包含环保检测、废气处理、废水净化、废渣处置等子项，契合产业绿色发展要求。

模块设计支持教学中灵活组合，可适配不同学习目标的个性化需求。同时，项目开发需兼顾 “典型性” 与 “通用性”：一方面聚焦区域产业急需的新技术、新工艺、新设备，服务地方经济发展；另一方面确保培训技能可迁移（如化工操作规范可适用于同类企业），可拓展至企业员工培训场景，提升资源复用价值。

5.3 打造产教融合实训平台，实现资源价值倍增

以 “应用为王” 为核心导向，精准对接区域产业需求，联合企业开发高质量虚拟实训资源，将学校教学需求与企业生产需求共同转化为可落地的开发任务。开发过程中需优先保障教师教学与学生学习的使用体验，避免因过度追求数字技术先进性（如复杂特效）而弱化资源对实训教学的支撑作用。

需严格遵循 “能实不虚、以实带虚、虚实结合、以虚助实” 原则，采用 “虚实融合 + 真实场景” 的混合式教学模式，实现线上虚拟资源（如 3D 仿真操作）与线下实训资源（如实体设备演练）的互补融通，既解决线下实训受限问题，又确保技能训练的真实性。

三方需建立 “共建、共管、共享” 长效机制：

共建层面，联合投入技术、资金与人力，打造对接区域经济产业的产教融合虚拟实训资源平台；

共管层面，成立专项运维团队，制定平台更新、安全管理等制度，确保资源时效性与稳定性；

共享层面，通过平台培养学生职业素养与核心技能，助力其快速适应企业工作环境与文化。

同时，需拓展平台应用场景：除满足高职院校学生实习实训、技能鉴定、技能竞赛等核心需求外，还需支撑教师教学能力提升（如教学资源开发、实训方案设计）与科研创新（如产业技术研究），并服务企业员工技能升级培训（如新技术操作培训）及社会人员创业赋能（如化工行业创业基础实训），切实拓宽平台服务覆盖面，提升资源综合使用率。