人工智能视角下职业教育人才培养模式变革

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  人工智能引发的产业创新和技术进步将不可避免地影响职教人才需求的定位。应对挑战,职业教育应补充人工智能理论与实践,建立“开放”人才培养理念,深化生产教育一体化人才培养模式,评价创新人才培养。
  人工智能是经济发展的新引擎和社会进步的加速器。作为信息技术革命发展到一定阶段的必然结果,人工智能带来了革命性的变革,工作标准的变化导致人才标准的变化,职业教育人才培养的目标将是高度流动的。人才培养原则将是个性化的,人才培养模式将是互动的,人才培养方法将是智能化的。
   一、人工智能背景
  从全球范围来看,人工智能人才已成为世界新的热点。美国,中国,法国和英国先后颁布了国家人工智能发展计划,并将人工智能发展作为提升国家竞争力和维护国家安全的重大战略。
  目前,人工智能已初步帮助教师解决问题,分配评估,学生学习诊断反馈,综合质量评估和个性化教学。 如上功能催生了以学习者为核心,并为其提供个性化、综合式、深入式的培养模式。 这种培养模式将侧重于以学生为主导,自我探索,自行选择学习内容。
   二、培养和改革职业教育人才的必要性
  人工智能时代的到来促进了生产技术的创新,工作模式和产业链的重组,改变了人的思维方式和生产方式,从而推动了职业教育的改革。职业教育培养的人才在适应社会发展需要,缓解就业问题方面面临一系列挑战。
  (一)人工智能对就业市场的冲击
  职业教育主要以就业为导向,旨在培养学生的技术分析和操作技能,职业特征高度机械化。人工智能的发展取代了智能机器人的机械化任务。这表明智能机器人将逐步取代这些专业人才,这将挑战未来职业教育的就业市场。
  有研究设置,如果60%以上的专业工作任务可以通过机器自动化,那么工作就是“可以替代的工作”例如,司机,收银员,客户服务人员,仓库经理,装配线操作员等。从长远来看,大量的职业将由机器取代,一些受过职业教育培训的专业人员将面临失业。这使得高职院校的学生面临严峻的就业问题,难以适应就业市场的快速变化。
  (二)新的技术要求带来的挑战
  目前,大数据技术和应用呈指数级增长趋势,大数据产业规模大幅增长。中国的高端技术,先进的半导体和其他高端技术仍然无法获得,一些微芯片和先进的半导体需要依赖进口。这严重阻碍了中国人工智能产业的商业化进程。
  从目前的发展情况来看,中国人工智能产业规模持续增长,企业数量大幅增加。 “制造业人才发展规划指南”预测了制造业十大关键领域的人才需求。 再过5年缺口将达到950万人。从获得的制造业数据来看,职业教育制定的许多培训目标无法适应未来劳动力市场的变化。
   三、人工智能背景下人才培养的新要求
  人工智能时代的到来将导致技术知识,技术技能,专业素养以及技术和技术人员的其他结构要素发生重大变化。我们必须转向培养技能,激发学生的好奇心和想象力,提高学生的批判性思维能力,培养学生获取,应用和创新知识的能力。培养具有知识,能力,创新,责任,学习和应用的创新人才。人工智能时代的人才培养应具备以下特点:
  首先,它应该有能力深入思考和分解问题。 在人工智能时代,一些重复和重要的心理和体力劳动可以被人工智能所取代,但对于那些不可重复的工作, 特别是面对不同的情景,如何深入思考并迅速打破复杂问题是人工智能无法替代的。
  人工智能系统是一个集计算机,电气和电子信息多学科集成于一体的复杂系统。 这表明未来许多行业对人才的需求将会很大。 作为未来复杂职位的实践者,有必要对这些复杂智能系统的跨学科背景有一定的了解,以便在工作中表现出色。
  其次,它应该具备整合科学技术和人文科学等综合知识的能力。 人工智能时代是解决人类智慧的奥秘,实现人类的全面进化,需要整合知识的分工,在技术和人文科学的分支中将满足人工智能的时代。
  随着人工智能的出现,从业者的角色将从体力劳动者转变为脑力劳动者。 由于技术的快速发展,这就要求职业教育人员必须具備终身学习,与时俱进,不断学习掌握新技术的能力。 提升个人综合素质。
  三是具有创新思维和创新精神。在人工智能与互联网社会特征相结合的时代,年轻人遇到了更多挑战知识权威的机会。让学生掌握批判性的创新思维能力是加快创新人才培养的重要基石。 人工智能时代新业态、新产业、新技术层出不穷,创新成为提高国家竞争力的关键。职业教育应更加注重培养学生的创新思维和创新能力,培养学生发现问题的能力,深入思考问题,解决问题。
   四、构建职业教育人工智能人才培养体系的行动建议框架
  (一)补充人工智能理论与实践成果
  未来我们的工作可能与人工智能共同完成,甚至直接从事与人工智能有关的工作,因此,职业教育在教学内容上需补充人工智能相关课程,将学习人工智能的基础知识扩展到学生,了解人工智能的前沿信息,并对未来的就业发展趋势有一定的了解。将信息通信,软件和硬件开发管理以及数据分析等技术集成到课堂教学中。
  随着人工智能领域的不断扩大,它不仅是大学人才培养和研发的突破,也是人工智能领域的应用和服务。 这其中职业教育承担着重要的角色。一个想法是在高职院校建立一级人工智能学科,教授学生智能知识和技术,真正培养发展导向的技能,以更好地适应未来的就业市场。当然,高职院校人工智能一级学科的建立需要考虑培训方向,课程设置和教师等一系列问题。
  (二)树立“开放”的人才培养理念
  在人工智能阶段,有必要从哲学的角度将职业教育人才的培养纳入社会的大系统。如何与行业的转型升级设计良好的互动和联系,如何与学生的良好生活需求和期望相结合。要坚持“立德树”教育人的方向,努力培养一大批适应未来,具有“工匠精神”和创业精神的优质产业工人。
  职业院校要树立“开放”的人才培养理念,积极参与社会职业教育,强化再就业培训的作用,与社会化培训机构开展人工智能技术培训。提高就业人员的专业技能,满足中国人工智能发展带来的高技能,高质量工作的需要;同时,加强员工再就业培训和指导,确保从事简单重复劳动的劳动力和人工智能失业人员顺利转移; 互联互通、开放共享是人工智能时代的标志,职业院校必须积极主动走进国际职业教育大舞台,与各国交流人才培养经验,分享人才培养资源,提升职业教育人才培养的国际化水平和国际竞争力。
  (三)深化生产教育一体化人才培养模式
  职业教育要想引领发展,占据人才培养高地唯有深化产教融合。 通过高职院校与企业的高频交流和高效合作,促进教育链,人才链,产业链和创新链之间的有机联系,构建新的智能职业教育生态系统。
  注重人才培养质量,以培养人才为目标,供需对接,资源转换,优势互补,利益共享, 创建一个集企业,行业和学校于一体的工业,教育和教育一体化社区。 共同开发人才培养计划,培训方法,培训载体,培训目标等,实现专业对接岗位,实用对接技能,实现教师互聘、课程共商、基地共建。 促进正规和非正规学习的结合; 广泛推广现代学徒制度,深入推广 “入学意味着招募,进入学校,进入工厂,共同培养学校和企业”现代学徒制的试点工作阐明了企业的主体地位,探讨了学校与企业联合招生的实践模式。
  (四)创新人才培养评价
  有必要改变过去奇点,外化和终结性结果评价的结构和方法,增加程序评价,自我评价和发展评价的比例。建立学习成果和学习状态文件,并根据对学习成果的满意度实施评估。
  学历证书,技能证书和学生体验证书共存的多证书制度更客观,更细致,力求全面刻画学生的优势,特点和潜力。扩大评估内容,将学生的道德素质,身心素质,思维方式,以及企业家创业能力,终身学习能力和企业管理能力作为评价的重要组成部分。(作者单位:天津城市职业学院)
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