在《2024AIGC应用层十大趋势白皮书》中，邬贺铨院士在序言中表示：“以AIGC（AI generated content，人工智能创造内容）为代表的智能经济活动不断增长，已成为中国科技创新和产业升级的新引擎。”与传统人工智能不同，生成式人工智能在处理输入数据外，更能学习和模拟事务的内在规律，根据用户需求对文字、图片、视频等素材进行转化、生成，具有较强的自主性和独立性。

职业教育与生成式人工智能有着天然的联系。生成式人工智能为职业教育发展生态建设提供了内在支持，但从外部机制来看，生成式人工智能的发展改变了劳动力市场格局，引发了对专业技术人才的新需求，对职业教育的价值提出挑战。

一、生成式人工智能赋能职业教育

职业教育强调实践应用型人才培养，而传统的职业教育模式普遍以课堂为中心，存在教学模式实践性不强、教学目标与市场需求偏颇、课程设置缺乏连贯性等问题。以ChatGPT、Bard、DALL-E2等为代表的生成式人工智能集合了深度学习机制和高级语言处理等新兴数字技术，会在无形中重塑职业教育的教学组织方式、教学管理体系与课程实施，有助于职业教育产教融合走深走实。

1.生成式人工智能辅助教师教学

在信息化环境下，学习者成为课堂的中心。教师不再是单一的“传授者”，而是更多地作为“引导者”。对于教师而言，人工智能模型可以根据需要，将理论知识与实践训练进行组织重构，同时，利用快速检索吸纳、梳理海量的教学资源库，生成系统性、可视化的知识体系，帮助教师设计课程方案，如针对汽车职业教育中的“汽车机械制图”课程，学生对一些复杂的工程材料没有清晰的概念，教师可以利用AI生成三视图，让学生直观地理解该工程材料的概念。同时，教师也可以让学生自行绘制某一机械图样，制作完成后与AI生成的图样进行比对、纠错。在课堂训练完成后，生成式人工智能可以对学生进行个性化评价和指导，及时为学生提供反馈，提升了课堂教学的实效性。除专业教学外，职业教育教师还面临着技能比赛、产教融合等多方面压力，利用生成式人工智能技术，他们可以轻松应对程序化工作，将更多的精力用于创造性提升自身能力上。

2.生成式人工智能深化学生学习

在生成式人工智能时代，学生的学习效果与自身的学习主动性紧密相关，学生的主体价值得到凸显。借助生成式人工智能强大的数据资源和神经网络技术，生成式人工智能技术可以输出个性化的学习资源，促使学生的学习方式和思维方式发生变革，学生可以根据自身需求自主进行深度学习，如Knewton平台会根据学生需求，制作精彩的课程；知识图谱可以根据学生提供的数据，向外搜索一切相关资源，并将获得的信息归纳为多个图谱，帮助学生进行数据分析，筛选出适合自身的学习内容。这样的学习模式可以为学生提供动态的学习体验，激发学生的学习兴趣，让学生在自主探索中习得知识与技能。同时，可以借助图像识别、智能机器人等技术，为学生构建可视化思维、虚拟现实等学习或职业场景，如VirBELA平台可以根据学习内容构建虚拟教学场景或职业环境，让学生在沉浸式的体验中掌握实践技能，最大限度拓展认知的外延，提升自己的知识深加工能力。

二、生成式人工智能时代职业教育面临的挑战

有学者提出，生成式人工智能技术已引发职业教育的全面变革。但目前，在校企合作、产教融合背景下，部分职业院校的生成式人工智能技术存在应用路径单一、数据更新缓慢等问题，如何让生成式人工智能技术全面助力职业教育发展仍须探索。此外，生成式人工智能会在一定程度上影响接受者的思维模式和价值理念，这对教师的专业素养提出新的要求。

1.教学主体叠加

随着生成式人工智能的步步“入侵”，职业教育的教学主体率先发生了转变。教师与学生之间的“一对一”关系被打破，转变为“师—机—生”的教学共同体。值得强调的是，生成式人工智能应只发挥辅助性作用，教师仍要占据主导性地位。但随着生成式人工智能技术与教育教学广泛融合，教师对智能技术的依赖程度也会愈渐加深，两者功能会有所叠加，教师的主导性地位面临挑战。

2.传统教学体系被冲击

面对生成式人工智能的“暴风式”发展，职业教育的教学体系不能在短时间内完成重构，难以适应生成式人工智能带来的冲击。主要体现在：一是教学内容滞后性较强，未能形成完备的、成体系的个性化学习资源库。二是地区、院校间数字教学资源差异大，数智化建设碎片化、片面化。三是师资和管理体系相对薄弱，生成式人工智能技术的维护与运行需要大量的人力、物力等，很多院校缺乏相应的人才和技术支持，也可能会导致教师、学生的隐私数据泄露外流。

3.情感教育被弱化

生成式人工智能的“机器意识形态”会弱化情感教育。主要体现在：一是教师与学生的紧密关系被打破，教师的教学活动可能会“落后”于生成式人工智能，而学生面对“百科全书式”的答案库可能会降低对教师的心理期待；二是生成式人工智能不可避免地“携带”着开发者的意识形态，部分内容可能与我国职业教育的发展理念、人才培养目标相违背，可能会导致教学方法与立德树人目标之间的纽带断裂；三是教学评价单一化，部分院校只以智能平台大数据的反馈作为评价学生的唯一依据，会忽略学生在情感能力等方面的提升，降低学生的自我效能感和学习信念感。

三、职业教育的突围之路

生成式人工智能已经逐步改变了职业教育的教学模式和学习方式，驱动职业教育发生变革。面对生成式人工智能隐藏的风险和对职业院校教学管理体系带来的挑战，职业教育应深刻认识和把握新时代职业教育新使命，积极应变，主动求变，在数智化环境中创新治理模式，提升数字建设能力，塑造职教新生态。

1.加强职业院校意识形态工作

意识形态工作对党、对国家、对民族具有根本性、战略性、全局性、长远性的意义。职业教育的长远、健康发展离不开正确意识形态的引领。高职院校要坚持立德树人根本任务，用社会主义意识形态来指导生成式人工智能算法。要加大高技能人才的引进力度，强化院校的技术支持，积极主动探索、研发人工智能技术，构建院校内部封闭式的生成式人工智能工具，建立数据分级分类管理模式，加强访问用户的隐私性、公平性。同时，要构建正确的语言导向，融合思政教育内容，强化生成式人工智能技术的价值观引导作用，如在教学过程中，可以利用人机对话交互技术，让学生开展积极的情感互动，引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观。

2.加强职业教育教师的数字素养

生成式人工智能时代对教师的数字素养和胜任力提出新的要求。熊璋教授提出，教师要从信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任等四个维度提升自己。一是要树立正确的信息意识，利用正确的、有用的信息引导学生开展学习。在教学过程中，要坚持“知识传授”与“情感教育”双线并行，强化自身在课堂上的主导地位，加深与学生之间的情感联系；二是要构建教师数字素养培训体系，教师要适时转变教学思维，秉承“以学习者为中心”的教育理念，不断更新知识结构，从知、行、技、理等方面提升自身的数字胜任力，从内而外，由浅入深，接纳、尝试生成式人工智能新技术，化被动为主动，提升育人能力。

技术是冰冷的，但教育是有温度的。职业教育肩负着培养多样化人才、传承技术技能、促进就业创业的重要职责。新《职业教育法》明确提出，支持运用信息技术和其他现代化教学方式，开发职业教育网络课程等学习资源，创新教学方式和学校管理方式，推动职业教育信息化建设与融合应用。在生成式人工智能时代的背景下，高职教育应坚持立德树人根本任务，回归教育本位，将生成式人工智能技术与教育深度融合，推动职业教育智能化、精准化、个性化。

作者单位：陕西开放大学