人工智能與職業教育改革:研究評述及潛在問題

安 紅,魯發麗

(貴州師范大學 教育學院,貴陽 550001)

一、問題的提出

隨著人工智能掀起第四次工業革命浪潮,人類社會的經濟效益、文化潮流、產業結構和勞動就業等都將面臨人工智能時代所帶來的機遇與挑戰。職業教育作為國民教育體系和人力資源開發的重要組成部分[1],如何面對人工智能、大數據、區塊鏈等數字技術的強勢崛起已成為政府高度關注的戰略問題。2017年7月,國務院印發《新一代人工智能發展規劃》提出三步走戰略目標,為我國職業教育邁進人工智能時代提供了良好的頂層設計。2019年4月,教育部、財政部發布《關于實施中國特色高水平高職學校和專業建設計劃的意見》指出“加快智慧校園建設,促進信息技術和智能技術深度融入教育教學和管理服務全過程”[2],2022年3月,教育部職成司發布的《職業教育與繼續教育2022年工作要點》明確提出要“推進職業教育與繼續教育數字化升級”。由此可見,職業教育走向教育數字化轉型已勢不可擋,特別是人工智能賦能職業教育系統性改革已成為必然趨勢。近年來學界也針對這一熱點問題從職業院校教學模式變革、師生角色重塑、校企合作交流、治理體系優化等方面展開廣泛討論。但由于當前研究視角比較分散,鮮有充分展示人工智能賦能職業教育改革全貌的研究成果,對人工智能帶來的潛在問題也缺乏深入思考。基于此,本研究采用扎根理論,借助Nvivo12.0質性研究工具對54篇核心文獻進行文本分析,旨在對人工智能賦能職業教育改革相關研究進行總結,并進一步挖掘人工智能對職業教育帶來的潛在問題,最終提出應對策略以供參考。

二、研究設計和研究過程

(一)研究設計

1.數據來源

為保證研究樣本權威性,選擇中國知網學術期刊數據庫,在學術期刊板塊高級檢索模式下,以“人工智能”并含“職業教育”和“智能”并含“職業教育”為主題關鍵詞搜索北大核心、CSSCI期刊文獻,共得到170篇文獻(截至2022年7月21日),刪除通知、會議等非學術論文,逐條閱讀文獻題目、摘要和關鍵詞等內容后最終保留與本研究高度相關的54篇核心文獻作為研究樣本。

2.研究方法

扎根理論是由格拉斯和施特勞斯提出的一種從資料中建立理論的文本分析方法,是一套通過自下而上的方式對文本進行編碼、歸納、可視化呈現并最終逐步建構理論的操作程序。Nvivo12.0軟件是輔助扎根理論的有力工具,具有對導入文本高效編碼的優勢。本研究采用扎根理論研究方法,將所選文獻利用Nvivo12.0軟件開展詞頻分析、三級編碼、可視化呈現等步驟,明晰人工智能賦能職業教育改革研究主題。

3.信效度保證

信效度是質性文本分析的重要內容,是研究結果科學性和實效性的基本保證。本研究為提高信效度采取以下措施:(1)權威文獻法。本研究以中國知網北大核心、CSSCI期刊文獻為分析樣本,并從被引率、下載量、主題契合度和發文時間等維度對文獻進行篩選,確保文獻的代表性和權威性。(2)飽和度檢驗。本研究從所選定的54份文獻中隨機抽取10%(5篇)進行理論飽和度檢驗,在完成對49篇文獻三級編碼后,再以相同方法對保留的5篇文獻進行編碼,主軸編碼環節未生成新節點,符合理論飽和檢驗標準。

(二)研究過程

本研究運用施特勞斯和科爾賓提出的扎根理論三級編碼步驟對所選取的54篇核心文獻進行分析,采用質性數據分析軟件Nvivo12.0進行開放編碼、軸心編碼和選擇編碼,直接從原始資料中歸納出概念并逐步建構理論操作程序,此歸納文獻資料中體現的人工智能賦能職業教育改革內容,并采用持續比較分析,不斷修正現有理論,直到達到理論飽和。最終形成了涉及281個編碼參考點、20個基本范疇、5個核心范疇的系統化分析體系,成為本研究的參考基礎。

1.開放編碼

開放編碼是扎根理論對資料進行逐級編碼的第一步,是將原始資料分解,賦予概念,然后再以新的方式重新組合起來的操作過程。在此過程中,要求研究者“懸置”個人觀點與學界既有觀點,嚴格從原始資料中析出概念,對概念加以類屬化,組成范疇[3]。

表1 開放編碼部分結果

通過對54篇核心文獻逐字逐句閱讀后形成初步概念感知,將54篇核心文獻導入Nvivo12.0中,使用人工編碼方式,基于本土化的編碼原則,提煉作者原始文段(如表1所示),最終形成由20個開放代碼構成的初始概念群,構成后續分析的基本依據。

2.軸心編碼

軸心編碼是施特勞斯和科爾賓提出的第三種編碼類型,以新的方式分類、綜合和組織開放編碼概念范疇,并建立概念類屬之間的各種聯系,發展“主范疇”和“副范疇”,是最終建立核心范疇的關鍵[4]。在此環節利用Nvivo12.0對20個開放編碼結果進行聚類分析(如圖1所示),形成對人工智能賦能職業教育改革研究內部編碼間關系的初步斷定,并以此為基本參照對初級概念進行調整,為構建類屬關系提供參考。

3.選擇編碼

選擇編碼是在所有已發現的概念類屬(范疇)中經過系統分析,選擇一個“核心類屬”,對所有資料及由此開發出來的概念、范疇及相互關系起到提綱挈領的作用,提煉、簡化和集中對個案的理解[5]。

表2 三級編碼匯總表

通過表2可以看出職業教育治理機制、課程設置、教學模式3個主題包含200個編碼參考點,占總編碼參考點數的71.1%,是5個類屬中的核心類屬,是人工智能與職業教育改革研究的主要議題。職業教育教師發展和學生學習2個主題包含81個編碼參考點,占總編碼參考點數的28.9%,屬于5個類屬中的支援類屬,雖然是人工智能與職業教育改革研究的次要議題,但學界仍有較高關注度。

三、人工智能與職業教育改革的研究梳理

通過對已有文獻進行扎根理論分析,編碼統籌每個聚類的內容,發現人工智能已逐漸引發職業教育系統性改革。為進一步明晰人工智能與職業教育改革的聚類及其知識結構關系中的關鍵性節點文獻,本研究從職業教育治理機制、課程模式、教學模式三個層面進行梳理。

(一)人工智能與職業教育治理機制改革

職業教育作為一個社會子系統,具有“多重利益結構,既分化又聚合,是復雜特殊的治理結構”[6]。近年來,人工智能逐步將職業教育推向數據化和智能化治理,但仍舊處于探索發展階段,從治理體制上看,職業教育治理仍以自上而下的行政管理為主要方式,職業教育治理改革面臨挑戰;從治理方法上看,經驗性治理方式大量存在,阻礙人工智能應用于職業教育;從治理范圍上看,職業教育治理范圍模糊,治理機制創新存在阻力[6]。為解決以上困境,研究者從不同視角獻策職業教育智慧治理,形成諸多觀點。一是對智慧治理內涵進行界定,認為智慧治理是強調以數據化和智能化驅動為核心,依賴各類新一代信息技術支撐,具有感知性強、公平客觀、連續性水平高和多元共治等特征,以實現職業教育領域公共利益最大化為目標的一種新型的治理模式[4]。二是從思想層面提出智能理念是職業教育治理核心,未來職業教育治理將依賴數據和智能技術支撐,職業教育管理者需要貫徹、落實和應用人工智能理念,形成利用人工智能開展工作的思維模式[7]。三是從治理體系入手,強調職業教育智能評價模式通過融合人工智能技術與教育大數據,精確收集教學信息[8],推進職業院校公平、科學治理。此外職業教育治理急需健全和完善保障機制[9],利用大數據和云平臺,建立智能驅動的教育決策機制,提升院校治理水平[5]。總體而言,人工智能引發職業教育治理機制面臨改革,為職業院校提供技術支持,有效調整學校內部組織結構和資源分配,增強組織管理的效率和活力,提高職業教育治理科學性。

(二)人工智能與職業教育課程設置改革

課程設置是職業教育人才培養的重要環節,課程模式及專業結構等內容直接影響著職業教育人才培養質量。人工智能激發智能制造逐漸成為新時代制造行業主流,智能產業將成為產業主體,大多數勞動力將會被人工智能機器所替代[10],因此,如何優化專業結構、創新職業教育課程模式,構建立體化教材,培育智能工程技術新興專業集群就成為職業教育人才培養中面臨的關鍵問題。為促進職業教育人才培養符合人工智能時代的高規格要求,保障職業人才更好服務社會,有學者提出職業教育急需改革傳統課程模式,構建多元課程體系[11],加強職業教育專業建設推進時效性、超前性、精準性的智能化調整[12]。教材是職業教育人才培養的重要載體,對職業教育改革具有不可替代的作用,人工智能促使職業教育教材發生結構性變革,有學者基于職業教育智能課程和教學標準,從技術生態、校企合作等方面建構實踐性強、互動性多、針對性準、銜接性高的立體化職業教育教材[13]。人工智能時代對勞動者綜合素質的高要求推動職業院校的教學過程全面改革,“金課”建設是職業教育人才培養改革的關鍵契合點[14],由此有學者強調要堅守立德樹人的育人本質,職業教育智能課程的開展在關注培養技術技能型人才的同時,及時推進職業教育的人文遷進[15],培養人工智能技術與人文精神兼具的高素質職業人才,實現符合智能社會需求的人才輸出[16]。由此可見,人工智能帶來崗位需求變化,催生職業教育課程設置改革,從開設人工智能相關專業、開發立體化教材、構建智能課堂并抓牢學生智能素養培養等方面著手,力求培育高素質技能型人才,發揮職業教育人才優勢。

(三)人工智能與職業教育教學模式改革

人工智能時代對人才培養提出新要求,深化教學模式改革有助于全面提升職業教育人才培養質量。當前人工智能在職業教育中的教學應用尚處于探索階段,究其原因,可以概括為職業教育教師對人工智能認知欠缺,智能理念不足、智能教育理論稀缺[17]。基于此,學者們積極探尋人工智能賦能教育教學改革實踐,提出人工智能應用能推進職業教育聚焦因材施教的個性化教學[18]、“人工智能+X”的線上線下互動教學模式[19]、再造產教融合的實踐情境[20]。另外,職業教育還需合理運用人工智能的獨特優勢,結合傳統教學模式,深入推進學徒制育人模式,借助現代學徒制提高學生進入高端企業頂崗實習的課時比例,打造智慧化產教融合實踐情境,提升學生核心技術技能水平[11]。由此可見,在人工智能的沖擊下,職業教育教師急需加強對人工智能在教育教學應用中的認知與實踐探索,重構職業教育教學模式,注重將智慧教學、學徒制教學、產教融合等多元因素共同發力,提升職業教育教學的品質和成效。

四、潛在問題與解決路徑

(一)人工智能與職業教育改革的潛在問題

通過梳理人工智能與職業教育改革相關研究,發現人工智能對職業教育改革帶來機遇的同時也催生出諸多潛在問題,本研究認為人工智能時代我國職業教育改革過程中需要關注職業人才替代風險、育人目標偏離風險和智能應用倫理風險三個維度。

1.人工智能加大職業人才替代風險

人工智能正引領新一輪科技革命和產業變革,給職業人才帶來史無前例的職業替代危機。一方面,人工智能將取代大量簡單重復、高危性等崗位,加大職業人才失業危機。當前我國大部分職業人才在生產一線,工作中技術復雜程度較低,而人工智能所具有的高效率、低成本、集成性強等特點給市場經濟帶來更多利益,受到社會生產的青睞,大量程式化強、重復性高、危險性大的職業崗位被人工智能取代,資源市場呈現高端智能技術替換低端勞動力現狀,低技能型職業人才失業風險與日俱增。另一方面,人工智能引發現有職業崗位升級轉型,對職業人才工作能力提出更高要求。面對人工智能的廣泛應用,要求職業人才具備多元技術技能,然而現代職業教育受傳統“唯技而教”的人才培養思想禁錮,技術技能認知水平較低[21],面對人工智能的廣泛應用,職業人才工作適應能力不足,難以滿足市場需求,就業范圍亦越來越窄。

2.人工智能產生育人目標偏離風險

教育的本質包含人的全面發展、愛的傳播和情感的溝通[22],職業教育作為教育體系的重要組成部分,其育人目標應回歸教育的本質。進入人工智能時代,社會對職業人才提出更高要求,職業教育改革人才培養目標,可能會出現偏離以人為本的風險。一方面,人工智能不斷滲透各行各業,致使培養掌握智能技術技能人才的育人目標高漲,出現“為了智能而教育”的現象,注重提升職業人才人工智能應用能力,以促進職業人才勝任相關崗位需求,而忽視對學生職業倫理道德培養,違背了培養“全面發展的人”的育人初心。另一方面,教育教學活動是教師與學生互動的過程,人工智能應用于職業教育,創建了新型教育場景、海量教育數據和先進教學模型,教育主體利用人工智能擴充教學資源,例如教師通過人工智能發展自身專業能力、學生在虛擬環境下自主學習,實現師生個性化發展,但其隱藏的人文關懷弱化風險悄然來臨。

3.人工智能催生智能應用倫理風險

人工智能逐步深化應用于職業教育領域,譬如隱私信息泄露、算法不透明、師生情感交流危機等倫理風險已逐漸顯現出來,引起社會共同關注[23]。遵守人工智能倫理道德是未來職業化人才利用智能裝備進行生產制造的前提和基本準則,是支撐人工智能與職業教育主體協同發展,促進職業教育高質量發展的關鍵所在。有研究者調查分析發現,學生對人工智能倫理的認知存在不均衡現象,并指出人工智能倫理的建設存在缺乏精準的規范與指引、人文關懷與價值引領缺位、技術自身存在局限、學習資源建設粗放等難題[24]。

(二)解決路徑

1.推進多元協同的育人模式

職業院校是人才培養的主陣地,但社會、政府和企業是人才培養的直接利益相關者。為應對人工智能帶來的職業替代風險問題,政府、行業、高校和社會其他組織應與職業教育攜手共建共生共榮的新型政產學研一體化育人模式,共同為現代職業人才提供就業保障。

第一,政府搭建聯合培養平臺,培養職業人才創新創業能力。政府發揮好頂層作用,首先保障人工智能相關硬性設施,為職業人才技術技能學習提供堅實的物質基礎;其次做好宣傳,引領社會各組織構建創新創業教育新體系,提升職業人才人工智能相關專業能力和科技研發創新機會;此外,社會急需做好服務創新保障,協同政府、企業和其他機構組織等力量開展智能人才創新創業幫扶計劃,構建新型創新創業支持體系,推進職業人才由“被動替代”向“主動創業”的轉變。

第二,職業教育與高等院校進行聯合培養,高等院校注重理論學習彌補職業院校理論不足問題,可通過線上線下教學、沙龍討論和科研講座等形式豐富職業人才對技術理論與科研發展的學習,實現人工智能理論與實踐能力兼備的高素質人才培養。

第三,深化產教融合,落實理論實踐相結合。企業行業是職業人才踐行理論知識的關鍵平臺,產教融合是引領職業教育智能創新和推動社會生產發展的重要推手。智能時代,職業人才與人工智能有機結合的最好辦法就是推進企業行業參與職業教育人才培養,企業行業要積極參與職業教育的教育治理、課程設置、教育教學等育人環節;同時,職業教育須以企業為主體,推進校企結合,創新育人模式,高效實現產教融合育人目標。除此之外,職業院校應積極與園區、生產單位、工廠等進行聯結,全面推行現代學徒制,在培養人才的過程中密切銜接院校招生與企業招工,提高職業人才就業率。

2.升級高質人才的培養規格

人工智能帶來社會變革,提高人才規格需求,如何規避培養低技術含量的職業人才成為當前職業教育迫切應對的難題。人工智能時代,培養會思考、會創造的高素質技能型人才是持續服務智能社會,建設現代化強國的重要力量。為應對時代變化,職業教育應積極探索高素質技術技能型人才培養策略,不斷革新職業教育人才培養目標、重構教學實踐方式、提高學生學習效率。

第一,人工智能時代職業教育人才培養要明確職業替代風險,深入挖掘技術理論和實踐應用,把人工智能作為職業教育發展的引領力量,拓寬職業教育人才培養的范圍及路徑,作好為社會生產提供智能人才的支撐,實現職業教育“數量人才”向“質量人才”的跨越。

第二,回歸教育本質,做好職業人才的素質培養。綜合素質圍繞職業人才的身心全面發展,強調“以人為本”,綜合素質既是職業教育人才培養的邏輯起點,也是職業教育改革發展的最終歸宿。職業院校須將綜合素質培養作為智能時代職業人才的培養坐標,著重培養職業人才的個體意志品質、創新創造力以及應用實踐等能力,培養新時代高素質的能工巧匠、大國工匠,實現“適應智能社會”向“引領時代發展”的轉變。

3.制定規范合理的倫理制度

制定科學的倫理規范是人工智能應用于職業教育的風險回避依托,職業教育急需在遵循人工智能標準規范前提下,結合人才培養特點,制定人工智能應用倫理制度。

第一,將人工智能倫理規范融入職業教育制度中,加強學生人工智能價值觀培養。規章制度能引起教育主體重視,積極執行制度內規定的人工智能應用內容,從而樹立正確的倫理意識,規范職業教育合理應用人工智能,發揮人工智能賦能職業教育改革的優化作用。

第二,建立責任問責機制,規約教育主體和科研人才行為,避免因主觀偏見與歧視出現的倫理性問題。算法不透明的現狀倒逼職業教育人工智能責任問責體制必須保持算法設計和教育決策過程透明,明確技術應用各環節的責任主體。構建具有明確的職業教育人工智能責任問責體制急需深化職業教育人工智能風險的責任主體權責,并輔以法律政策、制度規范等措施,明確職業教育主體以及科研人才等群體的行為和責任。

第三,完善人工智能應用倫理風險評估系統。職業教育充分利用智能技術完善倫理風險評估系統,細分人工智能應用職業教育的倫理風險類型,并針對不同類型的倫理風險給予相應解決方案,建設科學合理的倫理風險預警系統,以持續監測職業教育人工智能倫理風險問題。