人工智能與勞動密集型行業轉型職業教育改革

摘 要：人工智能技術在深度學習算法的支撐下，在大數據時代實現跨越式發展。未來二十年內，全球有47%-77%的勞動密集型行業崗位被人工智能取代，傳統的高職教育必然面臨巨大的挑戰，如何轉型適應人工智能時代的發展，是高職教育亟待研究的問題。本文闡述了人工智能的本質及發展歷程，分析了各國在人工智能戰略規劃，人才儲備等方面的競爭現狀，結合我國人工智能戰略，提出人工智能時代職業教育的改革發展策略。革新理念思維，改變教學方法，構建職業教育資歷框架體系，有機銜接產業鏈。

關鍵詞：人工智能;勞動密集型行業轉型;職業教育改革

大數據的可用性提升驅動人工智能發展進入新階段。美國、日本等國，從國家層面發布人工智能政策規劃，將人工智能作為社會變革與國際競爭力的新動力。我國已將人工智能上升為國家戰略。2017年，國務院首次將人工智能寫入《政府工作報告》，提出人工智能競爭力在2030年達到國際領先水平。黨的十九大報告中提出，要推動人工智能與實體經濟深度融合。2016年，國家工信部，發改委等部門聯合發布《互聯網+人工智能三年行動實施方案》，權力助推我國人工智能發展。人工智能的飛速發展為職業教育帶來了巨大的沖擊，職業教育培養的技能型人才可能面臨失業的窘境，2017年，教育部發布《推進職業教育信息化發展的指導意見》提出，職業教育要加大人工智能的應用，國內學者對人工智能時代下的職業教育發展進行了研究，本文積極探索人工智能對職業教育的新要求，為我國職業教育在人工智能時代的發展提供測量參考。

一、人工智能的概念

人工智能是指人造的智力，采用語義分析工具是NLPIRR大數據搜索挖掘共享平臺，能夠全方位對大數據文本進行處理，朱啊喲包括實體抽取，關鍵詞提取，文本分類等。文章中的數據來源包括國內外權威圖書，專業機構等共計132個。通過對數據源提供的人工智能定義文本進行整理，運用平臺進行摘要提取。與人工智能相關的新詞是數字計算機、機器模仿與計算機科學。通過提取高頻詞進行綜合定義，人工智能主要探究機器模仿智能人類行為的能力。是獲取知識使用知識的最佳結果的理論與應用系統。人工智能在評估算法性能方面存在差異，對人工智能的觀點有所變化。

人工智能按實力分為弱人工智能與強人工智能。弱人工智能是僅在單個領域強大的人工智能程序。強人工智能是能夠達到人類智慧級別的智能程序。弱人工智能大部分已實現，強人工智能不斷逼近。超人工智能能夠準確回答幾乎所有困難問題的先知模式，擁有自由意志與自由活動能力的獨立意識模式。

二、人工智能時代對職業教育的影響

以培養應用型人才為目的的高職院校，在人工智能時代面臨重重挑戰。未來高職院校的人才培養中應從培養藍領人才向應用型人才轉型，否則缺乏創造性的勞動密集型工種會被人工智能取代。高職教育的重心應在培養學生的終身學習能力，包括創造力，思辨能力，交流溝通能力等。

（一）人工智能時代對職業教育帶來的機遇

我國經濟發展不均衡，導致地區教育發展存在巨大差異，邊遠地區師資資源嚴重匱乏，導致教育水平差異化嚴重，人工智能時代的到來有助于解決師資資源匱乏的問題，促進教育公平。

孔子提出因材施教的教育理念在人工智能時代得以實現。通過人工智能技術分析個人學習情況，通過大數據進行個性化課程的定制，最優化學習內容，定制個性化教學內容已成為新時代教育體系的必然要求。為人工智能提供了豐富的應用場景，人工智能技術將龐雜的知識內容分類整理，供學習者高效學習。

現有學校與學生的溝通渠道比較狹窄，主要通過與輔導員反映學生學習中遇到的問題?，F在大學生心理脆弱，易受到社會的影響產生消極的想法，需要學校的交互溝通做到及時解決。人工智能時代可以輕松實現交互渠道的構建，學校可以與學生構建更加融通的交互渠道。學生與學校發生信息交互產生大量數據，對個性化定制課程非常重要。

（二）人工智能發展對職教帶來的挑戰

人工智能時代在快速推進社會對人工智能的應用時，造成學校與社會的鴻溝。社會領域應用廣泛使用人工智能，學校未跟上時代的發展，會產生明顯的技術落差。學校如何利用人工智能技術需要教務流程數據化信息支撐。對現有教學信息數據庫的覆蓋面更廣。

人工智能時代對每個人提出了終身學習的要求，高職院校要重新定位人才培養方案，針對人工智能時代出現的新崗位特點制定符合時代需要的人才培養方案。針對每個學生菜單式的個性化培養方案。學校成為學習內容的提供商。

人工智能會淘汰大量現有的工作崗位，實現勞動力市場的供需平衡，轉變對以培養技術型人才為目標的職業教育是巨大的挑戰。

三、人工智能時代下職業教育的改革

（一）重新定義職業教育

人工智能時代的職業教育將更多的依賴數據支撐決策與辦學。職業教育的人才培養規格，教學內容，師資隊伍建設等需要重新定義。人工智能背景下，職業教育要為學習者提供個性化的學習服務，實現因學定教，職業教育教師現有的重復性的教學任務，可能被人工智能取代。教師需要更多的關注人本教育，職業教育學生的學習方法得到重構，個性化學習日益普遍。教師能完整的跟蹤學生的學習過程。職業教育將出現新師徒制。帶領規模龐大的徒弟利用碎片時間進行學習。在海量的人群中挑選合適的師傅，對徒弟進行大數據分析。

很多職業將可能消失，為職業院校帶來巨大的沖擊。職業院校應及時調整專業設置，注重培養學生的綜合職業素養與創新能力。隨著人工智能時代的快速發展，職業教育將走向時間彈性化，方式混合化，機構開放化。

（二）融合人工智能技術改變教學

未來25年，人工智能會對教育教學帶來巨大的影響，人工智能將聚焦于課堂時間與技術多元應用等你。融入學生日常生活，支持學生的文化習得與社區融入等。隨著大數據采集的應用，可以實現對學生學習過程，教育過程的全場景采集。分析采集數據，向學生智能推薦個性化服務。減少學生的無效做題時間。對學生進行非這回事性數距采集，幫助教師確定進行創新性培養。教師可根據學生的心理特點及時調整教學方法，減少備課重復性工作。提升學習成效。

職業教育是動態的常態化數距記錄，在學生畢業時，招聘企業看到每個學生的數據檔案，如學生是否上課，是否積極回答問題，是否在教室里合作學習等。通過基于大數據的評價模型給學生更科學的評價。

（三）構建職業教育資歷框架體系

人工智能時代，教學會向終身學習的方向發展，人工智能時代技能型人才的技術面臨被機器人替代的危險。會導致技能型人才隨時被拋進低端就業市場。職業教育對樹立終身學習的理念被納入終身教育體系。政府要加大政策支持，職業教育被很多國家納入終身教育體系，職教成果通過資歷框架體系，可與繼續教育等其他類型教育互換。

2008年，歐洲發布區域資歷框架，通過資歷框架職教實現了與普通教育學歷層次的銜接溝通。全球已有159個國家建立資歷框架。各國將職業教育體系納入終身教育體系。為勞動者通過非正式學習技能建立統一的標準，保障人才的自由流動。目前我國尚未建立國家層面的資歷框架，不利于職業教育在終身教育體系中發揮其應有的社會功能。我國應盡快制定相關法律，構建職業教育終身學習體系。

2025年，人類將設計研發出具有人工智能的人腦，2045年，科技發展奇點將到來，職業教育服務于國家戰略發展，要正視人工智能帶來的挑戰，利用人工智能改革職業教育，培養出國家化的高技能人才。

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基金項目：人工智能與勞動密集型行業轉型中職業教育的變革的研究，編號：2019QZJ090。

作者簡介：向貴君（1982- ），男，漢族，江蘇泰興人，本科，實驗師，研究方向：機械加工。