—海南省职业教育研究院院长 劳永举博士

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以前所未有的深度和广度重塑全球劳动力市场结构。 根据世界经济论坛发布的《2025年未来就业报告》，技术创新被列为首要驱动力，全球劳动力市场正经历结构性变革。在这一宏观背景下，作为与产业发展和就业市场联系最为紧密的教育类型，职业教育正站在历史性转折点上。本文旨在深入探讨人工智能时代职业教育应着重培养的人才类型，深度剖析其具体要求与核心能力，并前瞻性地构建与之相适应的新型人才培养体系，具有重要的理论价值与实践指导意义。

1 人工智能驱动的就业市场变革与职业教育面临的挑战

人工智能技术的迅猛发展正在彻底改变传统职业的内涵与外延，这对以就业为导向的职业教育提出了根本性的挑战。

1.1 就业市场呈现“两极变革”态势

人工智能通过重塑商业模式，一方面正在加速取代或消解大量重复性高、流程标准化的技能型岗位。Hays的预测显示，AI自动化将持续削弱全球入门职位，尤其是在基础编程、初级设计与市场助理等白领工种领域。到2030年，可能有一半的入门级白领岗位面临消失的风险。

另一方面，人工智能也催生了大量前所未有的新职业与新岗位。中国教育部近期发布的《2025年职业教育专业目录增补清单》中，一次性新增57个职教专业，高度聚焦于低空经济、具身智能等前沿领域。这些新专业直接回应了如数字孪生应用技术员、人工智能训练师等新兴职业的需求，这些职业在上海等科技创新策源区已被认定为最高紧缺等级（5星） 的技能人才岗位。国家数据局的相关信息也表明，仅数字人才一项的缺口已达千万级别，高素质“数字工匠”和数据工程师的培养迫在眉睫。

1.2 岗位能力要求发生核心迁移

传统的岗位技能正在被重新定义和评估。世界经济论坛的报告指出，企业对人工智能开发技能的需求提升了214%，数据分析技能需求提升了189%，而手工灵活性等传统技能的重要性则下降了37%。这标志着岗位能力的核心正从执行既定程序向驾驭、理解和创新智能系统迁移。2026年职场预测清晰地表明，AI能力已不再是“加分项”，而是各行各业对员工的基本技术要求，工作模式正转向“AI参与流程规划、内容生成、数据推演乃至策略思考”的新常态。

1.3 职业教育体系的滞后性矛盾

当前，许多职业教育体系仍建立在工业时代标准化、规模化的培养模式之上。面对快速迭代的技术和瞬息万变的岗位需求，这种体系的滞后性日益凸显。标准化课程与动态市场需求之间的脱节，培养周期长与技术更新快的矛盾，都使得职业教育面临培养出的学生“毕业即过时”的风险。因此，职业教育必须进行一场从理念、目标到模式、内容的系统性重构，才能担负起为智能时代输送合格人才的重任。

2 人工智能时代职业教育应着重培养的人才类型与核心素养

综合产业发展趋势、政策导向及劳动力市场需求，职业教育在人工智能时代应着力培养以下几类核心人才。

2.1 人工智能技术融合型人才

这类人才是连接人工智能技术与具体产业应用的桥梁。他们并非纯粹的人工智能算法开发者，而是深刻理解某一特定行业（如制造、农业、物流）的业务流程与痛点，并能熟练运用人工智能工具解决实际问题的复合型技能人才。

· 典型职业与需求：例如，能够操作和维护AI驱动的物流调度平台的智能配送员；能够运用无人机和数据分析进行精准作业的现代农业技术员；能够运维智能制造生产线、处理人机协同故障的智能设备维护工程师。这些岗位都要求从业者同时具备扎实的行业知识和实用的AI工具应用能力。

· 核心素养：

· 跨领域知识整合能力：能够将人工智能技术原理与特定行业知识进行有效嫁接。

· 智能工具操作与运维能力：熟练操作行业专用的智能硬件（如无人机、机器人）和软件平台。

· 场景化问题解决能力：在真实、复杂的工业或服务场景中，利用智能技术优化流程、提升效率、解决突发问题。

2.2 人机协同与交互优化人才

随着人工智能系统在工作场所的普及，如何高效、安全、符合伦理地与机器协作，成为一项关键技能。这类人才专注于优化人机协作界面、流程和体验。

· 典型职业与需求：例如，“人工智能训练师”负责对AI模型进行标注、调优和评测，是确保AI理解人类意图的关键角色。在“教师+AI助教”的协同教学模式下，教师需要具备设计人机协同教学方案、利用智能分析系统进行学情诊断的能力。

· 核心素养：

· 人机协作流程设计能力：能够根据任务目标，合理划分人和机器的职责，设计高效协作流程。

· 智能系统交互与评价能力：理解智能系统的输出逻辑，能对其结果进行有效评判、反馈和校正。

· 强调人文与伦理关怀：在协作中坚守人的主体地位，确保技术应用符合伦理规范，体现人文价值。

2.3 数据素养驱动的决策支持人才

在智能时代，数据成为核心生产要素。各行各业都急需能够理解数据、分析数据并从数据中获取洞察，以支持业务决策的技能人才。

· 典型职业与需求：这类需求广泛渗透于所有专业领域。例如，智能工厂的生产班长需要依据实时生产数据调整排程；数字营销专员需要分析用户行为数据优化推广策略；智慧农业技术员需要根据传感器数据制定灌溉和施肥方案。其核心是利用数据驱动精细化管理和决策。

· 核心素养：

· 数据解读与洞察能力：能够读懂数据图表，理解数据背后的业务含义。

· 基础数据分析工具应用能力：能使用常见的BI工具或数据分析平台进行简单的数据处理、可视化和报告生成。

· 数据驱动决策思维：养成用数据说话、依据证据做决策的工作习惯。

2.4 终身学习型与创新适应型人才

面对技术快速迭代带来的“被淘汰恐惧症”，持续学习的能力本身已成为最重要的元能力。职业教育的目标不能局限于传授当前技能，更要激发学生的内在学习动力，培养其适应未来不确定性的能力。

· 核心素养：

· 自主学习和知识更新能力：具备主动寻找学习资源、掌握新工具、更新知识库的意愿和方法。

· 适应性思维与抗挫能力：能够积极拥抱变化，在技术迭代和岗位转型中保持弹性，从失败和试错中学习。

· 创新与跨域迁移能力：敢于尝试新方法，并能够将一个领域学到的知识和技能，创造性地应用到另一个领域。

3 构建适应智能时代的高技能人才培养新体系

为有效培养上述人才，职业教育体系必须在以下几个方面进行系统性革新。

3.1 推动专业与课程体系的智能化重构

职业教育的专业设置和课程内容必须与智能产业生态同步演进。

· 前瞻布局新兴专业：积极对接国家重大战略和区域重点产业，开设如低空飞行器运维、具身智能机器人技术、数字孪生应用等前沿专业。这些专业直接回应了《上海市“大零号湾”急需紧缺技能人才目录》等地方产业规划对跨界复合型人才的需求。

· 全面推动现有专业改造：将人工智能通识、数据分析基础、智能工具应用、AI伦理安全等模块，像“盐”一样融入所有专业的课程体系。例如，广西部署的“加快人工智能通识教育普及”工作，正是这一方向的体现。

· 开发模块化、活页式课程资源：借鉴贵州省“公共基础课+专业核心课+AI岗位实训课”的模块化课程体系思路，开发灵活组合的课程包和活页教材，便于快速响应技术更新和岗位需求变化。

3.2 创新“人机协同”的教学与实训模式

利用人工智能技术赋能教学全过程，创造全新的学习体验。

· 建设智能化实训环境：依托虚拟仿真、数字孪生技术，构建高度还原甚至超越现实生产条件的“沉浸式、交互式”实训基地。例如，校企共建的人工智能产教融合实训基地，可以引入企业真实项目，让学生在人机协作的真实场景中强化技能。

· 推广个性化学习支持：利用自适应学习系统和智能学伴，为每位学生生成个性化学习路径，推送适配资源和任务，实现大规模因材施教。

· 改革教学评价体系：借鉴教育部职业院校信息化教学指导委员会的思路，开发基于动态能力图谱的人工智能素养评价系统，从通识素养、专业技能、行业能力、伦理安全等多维度构建学生综合素质“画像”，并将企业认证作为重要补充。

3.3 深化产教融合与校企协同育人机制

应对人工智能的快速变化，必须打破学校与产业界的壁垒。

· 校企共建产业学院与实训基地：推广如广东“骑手学院”的模式，由电商平台与职业院校深度合作，共同设计涵盖AI平台操作、自动驾驶硬件维护等先进内容的课程，实现人才培养与产业需求的“无缝对接”。

· 建立“双师”流动与共享机制：一方面，通过分层培训（普及层、深化层、研发层）提升校内教师的人工智能教学胜任力；另一方面，大量引进企业工程师、技术专家作为兼职教师，将最前沿的技术和实践经验带入课堂。

· 构建人才需求动态反馈机制：学习上海闵行区建立目录跟踪评估机制的经验，通过定期企业回访、毕业生跟踪、产业数据分析，动态调整专业方向和培养方案，确保人才供给与产业发展同频共振。

3.4 夯实智能化发展的基础保障与生态建设

人才培养体系的转型需要强有力的基础设施和生态环境支持。

· 建设智慧校园与算力共享平台：职业院校需按照《职业院校智慧校园规范》要求，升级网络和智能终端，并充分利用社会提供的公共算力资源。如贵州省计划建设的省级人工智能教育算力共享平台，就是降低学校智能化门槛的有效举措。

· 形成多元化投入保障机制：推广贵州省“政府投基础、企业投应用、学校投人力”的多元投入模式。政府保障基础设施和基础资源建设，企业通过设备捐赠、项目合作、设立奖学金等方式投入前沿应用，学校则集中资源投入课程开发和师资建设。

· 强化人工智能伦理与安全教育：必须将人工智能的伦理、安全、隐私保护以及相关法律法规教育贯穿人才培养全过程，引导学生树立正确的技术价值观，确保未来人才既能创新应用技术，又能负责任地使用技术。

4 前瞻性思考：迈向以人为本的智能职业教育

展望未来，职业教育在人工智能时代的转型，其终极目标并非培养技术的附庸，而是培育能够驾驭技术、赋予技术以温度、并在与机器的协同中更加彰显人性光辉的全面发展的人。

职业教育的关注点需要从“技能培训”升维至“素养养成”和“潜能激发”。在夯实学生智能时代基础能力的同时，要更加注重培育其批判性思维、创造力、沟通协作等高阶思维能力，以及终身学习、社会责任感和数字福祉等未来素养。

最终，成功的智能时代职业教育，将使我们培养出的每一位劳动者，不再是流水线上可被算法预测的“螺丝钉”，而是能够在复杂人机环境中洞察问题、整合资源、创造价值的“智慧节点”。他们不仅不会被人工智能取代，反而将借助人工智能，释放出更大的潜能，在推动社会进步和实现个人价值的道路上，走得更远、更稳、更精彩。这既是职业教育在历史转折点上的使命，也是其面向未来无可替代的价值所在。