> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 职业教育人工智能应用成效与挑战 # ——职业教育人工智能应用发展报告(2024-2025)解读 2026年1月15日 # 国家 # 国家智慧教育公共服务 公共服务平台（国家和区域层面），数字教育体系，新型数字教育资源 - 教育专网和算力共享网络，人工智能教育大模型 # 国家教育数字治理 国家教育大数据中心 基于大数据和AI支持的教育评价和科学决策 基于基于大数据和AI支持的管理与公共服务 # 教学 # 学校数智化人才培养 公共服务平台（学校层面）——智慧校园（师生素养、智慧教学、智慧实践、智慧合作等） - 专业、课程、教材、实训体系智能化升级 - 学生AI素养、教师AI教学胜任力 # 学校数字治理 学校大数据中心 - 学生学业评价、教师教学评价（学生学习和教师成长数据库） - 智慧校园（数智治理、智慧管理、智慧服务等） # 学校 # 治理 # 《职业院校人工智能应用指引》 (2025.5.12) 1 总体目标、原则与路径 人工智能专业建设3 和专业智能化升级 5 人工智能教学模式创新 7 人工智能伦理与安全要求 2 学生人工智能素养标准及评价 4 人工智能通识课程体系建设 教师人工智能教学胜任力提升 8 人工智能应用的保障措施 职业院校人工智能应用指引 教育部职业院校信息化教学指导委员会 编制 2025年5月 面向智能时代树立高技能人才培养新标准加快构建智能时代高技能人才培养新体系 如何建设职业教育专用大模型(行业-专业大模型) 如何提升教师人工智能教学胜任力 目标：大部分高职院校接入；探索中职学校区域中心接入 已与1344所职业院校实现了动态连接，累计汇聚数据超过1000亿条。 □ 集成698所职业院校的特色应用场景，可以通过“一键击穿”的方式进行查看。 □ 对接全国2.6万多间教室开展线上巡课。 # 职业教育职教周活动——年度论坛 # □ 第十一届职业院校信息化教学改革与创新发展论坛 5月12-14日在山东威海市举行，威海海洋职业学院 主题：深化人工智能教育应用，赋能现代职教体系建设 > 作为今年全国“职业教育活动周”的系列活动之一 增加了展览（13家企业参展），增强互动体验 1200人参会,1.2万人观看直播 第十二届论坛，2026年5月12- 14日，广州市广州职业技术大学 第十一届职业院校 信息化教学改革与创新发展论坛 # 5. 职业教育人工智能应用 # □ 人工智能应用调研 教育部教育管理信息中心立项，《中国教育信息化》杂志社负责，教育部职业院校信息化教学指导委员会发布调研通知，清华大学教育研究院联合各省相关单位承担。 各省份都成立了项目专班。 调研样本来自全国32个省份（2025年4月） <table><tr><td>问卷类型</td><td>原始数据</td><td>有效数据</td><td>中高职分布</td></tr><tr><td rowspan="2">学校卷</td><td rowspan="2">1.5万</td><td rowspan="2">998</td><td>中职: 533份 (53.41%)</td></tr><tr><td>高职: 465份 (46.59%)</td></tr><tr><td rowspan="2">教师卷</td><td rowspan="2">23.7万</td><td rowspan="2">12.8万</td><td>中职: 51,959份 (40.33%)</td></tr><tr><td>高职: 76,860份 (59.67%)</td></tr><tr><td rowspan="2">学生卷</td><td rowspan="2">374万</td><td rowspan="2">130万</td><td>中职: 395,253份 (30.28%)</td></tr><tr><td>高职: 910,118份 (69.72%)</td></tr></table> # 学校卷样本省域分布 # 学校卷对应的各省中高职分布情况 学校卷、教师卷和学生卷在区域分布上呈现相似趋势：整体实现全国覆盖，保证了区域代表性性和分析的典型性。 # 教师卷样本省域分布 教师卷对应的各省中高职分布情况 教师卷整体趋势与学校卷一致。 学生卷样本省域分布 # 学生卷对应的各省中高职分布情况 学生卷样本量在三类问卷中最多，分布与学校卷、教师卷相同，实现了全国覆盖。 # 案例收集情况 # 收集职业院校380份案例，筛选出153个典型案例（除了西藏之外全覆盖） 学生积极尝试AI应用； 对AI工具有较高的信任度和使用满意度。 学生GenAI工具使用频率 职业院校学生GenAI信任度 56.8%的学生日常使用AI工具（每日或每周使用）； 71.7%的学生对AI工具具有较高的信任度（大部分信任和完全信任）； 73.6%的学生比较满意或很满意 学生将AI应用于日常学习： $95\%$ 用于获取知识、课前预习等学习环节； 职业发展：69.7%用于了解职业前沿，58.8%用于职业准备； 校园生活：52.5%用于校园活动 学生使用GenAI的主要应用场景分布 GenAI在校园活动中的应用 70%学生对生成式人工智能有基本的了解; 86.3%学生展现出较高的对相关知识和技能进一步学习的兴趣 # 教师具有较好的AI应用能力和伦理规范意识 # 教师肯定AI在教育教学中应用的正向价值与AI对教师专业发展的赋能作用。 # AI融入教学由初期“试水”逐步向常态化应用转变。 教师AI使用频率 教师在教学中使用AI的场景 # 教师对提升人工智能素养表现出积极的主动学习意愿。 教师对于提升AI素养的意愿 # 学校重视提升教师人工智能素养，开始进行教师AI素养的提升 学校开展教师AI素养评估情况 学校提升教师AI素养的方式和途径 <table><tr><td rowspan="3">技术环境</td><td>算力基础设施</td></tr><tr><td>大模型</td></tr><tr><td>数字校园</td></tr></table> <table><tr><td rowspan="2">数据准备</td><td>数据管理</td></tr><tr><td>高质量数据准备</td></tr></table> <table><tr><td colspan="2">GenAI风险控制</td></tr><tr><td>伦理安全</td><td>GenAI安全管理</td></tr><tr><td colspan="2">追踪和监管</td></tr></table> # GenAI就绪度评价框架 <table><tr><td rowspan="3">战略规划</td><td>AI政策</td></tr><tr><td>AI法律法规</td></tr><tr><td>GenAI发展规划与实施政策</td></tr><tr><td rowspan="3">组织结构</td><td>组织架构</td></tr><tr><td>领导力</td></tr><tr><td>人员AI素养</td></tr></table> <table><tr><td rowspan="3">过程保障</td><td>资助和评估</td></tr><tr><td>GenAI应用场景</td></tr><tr><td>供应商和技术合作伙伴</td></tr></table> 4.00 2.00 0.00 技术环境 过程保障 组织结构 伦理安全 数据准备 战略规划 平均值 - 总体平均值 (2.18) L1: 不清楚/尚未开始 L2: 学校认识到GenAI的重要性，并有意愿推进人工智能应用 L3: 学校尝试推进人工智能应用，但不够体系化 L4: 学校已经具有成熟且全面的人工智能应用的推进模式 学校AI应用就绪度处于刚刚起步阶段 # 职业院校GenAI就绪度的六个维度对比 47.89%的学校积极探索在促进教学教学模式创新，16.58%探索深化产教融合，11.3%探索提升管理和服务效能，形成了一些有成效的实践案例。 学生对AI的应用以工具性为主，人机协同和综合能力尚未得到有效发展； 将AI作为工具使用，而非认知发展的“伙伴”或“引导者” # 学生的AI素养在应用与分析、评价与创造维度得分较低，伦理规范意识淡漠 全国学生各维度准确率柱状图 # 全国职业院校学生人工智能素养总体与四个维度准确率 学生的AI素养存在结构性短板，突出体现在AI伦理和规范（53%答题正确率）方面的意识和素养不足。学生尚未形成对AI生成内容的筛选、整合和评估能力，对AI的技术局限、伦理风险缺乏认知，主体责任意识亟待加强。教师未充分发挥在学生规范使用AI方面的引导责任，教学中缺乏识别AI学术风险（如抄袭、依赖）的工具和方法。 # 使用ChatGPT的大脑状况：AI助手辅助写作会形成认知债务的累积 Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task—2025年6月10日, arXiv-Artificial Intelligence - 虽然 AI 能提供即时便利，但在教育环境中可能削弱学生的批判性思维和创造性写作技能 - 长期依赖大模型辅助写作会导致认知债务的累积：大脑活跃度下降、记忆力减弱 - 未来研究应探索平衡使用的教学策略，确保 AI 作为“助力”而非“替代”。 - 在学生使用AI时，应延迟AI整合的时机，应要求学习者先进行足够的自主认知努力。 大学正在拥抱AI：学生会变得更聪明还是停止思考？Universities are embracing AI: will students get smarter or stop thinking? • 由资深编辑海伦·皮尔逊（Helen Pearson）撰写，《自然》10月23日第646卷。 停止在学术界不加批判地采用人工智能技术？Stop the Uncritical Adoption of AI Technologies in Academia——公开信：1,484 signatures, 27 June 2025 - 我们在此信中，就所谓“人工智能”技术在高校中的泛滥现象表明原则立场 作为教育机构，我们绝不能纵容师生及管理层对人工智能技术不加批判地使用 - 英国大学生使用ChatGPT等生成式人工智能工具完成作业的学生比例已从2023年的 $53\%$ 跃升至2024年的 $88\%$ . The proportion of students using generative AI tools such as ChatGPT for assessments has jumped from $53\%$ last year to $88\%$ this year. - 使用过各类人工智能工具的学生比例已从去年的 $66 \%$ 跃升至今年的 $92 \%$ 。其中“生成文本”是最主流的使用目的，领先于文本编辑（例如Grammarly）和获取大学教材（例如Kortex）。 The proportion of students reporting using any AI tool has jumped from $66\%$ last year to $92\%$ this year. ‘Generating text’ is the most popular reason for using AI, ahead of editing work (e.g. with Grammarly) and accessing university textbooks (e.g. with Kortex). - 学生使用人工智能的主要原因是节省时间（51%），其后的是提高作业质量（50%）。 The main reason students use AI is to save time (said by $51 \%$ of students), closely followed by improving the quality of their work $(50 \%$ ). I enjoy working with AI as it makes life easier when doing assignments however I do get scared I'll get caught. 我喜欢使用人工智能，因为它能让完成作业变得更轻松，但我确实担心会被发现。 学校在AI通识课的开设比例和专业覆盖度较低； 高职有50.86%的学校未开设，仅为22.5%覆盖所有专业； 中职只有4.7%的院校覆盖所有专业; 通识课程内容多偏重基础知识，高阶能力与实践环节覆盖不足 职业院校AI通识课开设情况 教师在AI基础知识和基本技能方面的答题正确率低于学生将近10%。 教师与学生的生成式人工智能素养答题正确率对比 教师应用AI升级课程时，主要是内容和方法方面，评价和实训欠缺。 教师应用AI升级课程的主要方面 ■ 教师AI素养提升的政策和技术环境缺乏，在AI工具供给上显著滞后； 不足一成（6.5%）学校制定了明确的教师AI教学胜任力发展计划； ■ 教师培训针对性不足，未能响应教师对“AI+教学创新”“教学智能体开发”“知识库建设”等方面的高阶需求。 中职高职 # 区域间发展鸿沟明显，西部教师人工智能素养亟待提升。 “知道与理解”维度 $\spadesuit$ 上海市（7.706）、浙江省（7.733）等东部省份得分较高，而青海省（6.752）、西藏（6.783）等西部省份得分较低，反映出东部地区教师对AI基础概念、技术原理等知识的掌握更为扎实。 “应用与分析”维度 $\diamond$ 广东省（1.867）、江苏省（1.824）等东部省份教师在将智能技术应用于教学实践、解决实际问题方面表现更优，而甘肃省（1.734）、贵州省（1.614）等西部省份教师的应用能力相对较弱。 “评价与创造”维度 $\diamond$ 东部省份如山东省（3.479）、福建省（3.449）的教师在技术批判思维与复杂问题解决方面得分显著高于西部省份，例如宁夏（3.232）、新疆（3.215），这体现出东部教师更善于通过智能技术开展教学创新与效果评估，而西部教师在此类高阶能力上仍存在提升空间。 “伦理与规范”维度 $\spadesuit$ 北京（1.351）、天津（1.359）等东部省市教师对AI伦理准则的认知更为深入，得分高于青海（1.097）、甘肃（1.196）等西部省份。 # 中职和高职间差距显著，中职院校教师AI素养亟待提升。 高职教师的智能教学素养总分（ $M = 7.53$ ， $SD = 1.87$ ）显著高于中职院校教师（ $M = 7.29$ ， $SD = 1.996$ ）。高职教师在“知识与理解”“应用与分析”“评价与创造”“伦理与规范”四个维度的准确率均高于中职教师。 中职高职 职业院校推进AI应用中，“政策引导-组织保障-技术支撑-应用创新”的协同链条尚未打通。 人工智能应用的相关政策制定和推进情况 跨部门协同情况 职业院校面临诸多生态性障碍，多元协作机制尚未形成，严重制约AI技术的场景转化和项目落地。 职业院校当前的AI教育探索，尚难触达人才培养改革与产教深度融合的核心痛点。 职业院校AI应用推进阻碍 # 《职业院校人工智能应用指引》 (2025.5.12) 1 总体目标、原则与路径 人工智能专业建设3 和专业智能化升级 5 人工智能教学模式创新 7 人工智能伦理与安全要求 2 学生人工智能素养标准及评价 4 人工智能通识课程体系建设 6 教师人工智能教学胜任力提升 8 人工智能应用的保障措施 职业院校人工智能应用指引 教育部职业院校信息化教学指导委员会 编制 2025年5月 # ■ 构建以“自主-审辨-协同-创造”为核心理念的学生AI素养培养体系 ◇优化AI通识课程供给，扩大AI通识教学覆盖面，将AI审辨能力纳入课程目标体系。 推动AI素养向专业课程和实践环节多维渗透。 在更丰富的情境中深化学生的AI实践与创新，推动学生对AI的“替代性使用”走向“协同式问题解决”。 # □编制《信息技术与人工智能课程标准》（2025年） 高职组： 南京信息职业技术学院 # 校企协同构建分层分类的教师AI教学胜任力提升体系 建立分层分类的AI教学胜任力标准体系，推动精准培训。 加强问题导向的场景示范，注重AI教学成效，推动教师全流程教学创新，提升持续使用意愿。 强化校企协同机制，完善院校支持保障，满足教师AI高阶教学能力发展需求。 韩锡斌, 郭文欣, 李梦. 职业院校教师人工智能素养现状及提升策略. 现代远距离教育. 2025 # 健全AI系统性融入的“政策-组织-人员”协同体系，全面提升学校AI应用能力 以AI赋能专业群建设为抓手，形成推进学校AI深入应用的政策。 学校进行AI应用的顶层设计与跨部门协同，形成系统化推进机构和机制。 # 构建政校企行研协同推进的职业教育AI应用生态 强化顶层设计与标准引领，协同推进人工智能行业-专业大模型的建设。 $\diamond$ 在国家智慧教育公共服务平台搭建“职业教育专用大模型公共服务平台”。 $\diamond$ 开展职业教育AI应用监测，通过试点和典型案例推动AI赋能职教高质量发展。 智能时代教育形态从学校“单兵作战”全面转向多元主体协同的“体系化发展” 在政校企行研持续协同下，在真实场景中不断迭代（乌镇智能养老中心，机器人协同照护，乌镇世界互联网大会2025.6-9） # 谢谢倾听，敬请指正！