人工智能赋能高职院校“课堂革命”：技术逻辑与行动框架

黄茂勇　叶姗

［摘要］人工智能时代，如何利用技术赋能高职院校“课堂革命”，推进传统课堂向智慧课堂迈进，已成为教育行政主管部门、高职院校、职业教育工作者和学生共同关注的热点议题。高职院校实施“课堂革命”过程中普遍存在以碎片化建构代替整体性治理、技术理性僭越人文理性、实践教学场域单向度转换等问题，“课堂革命”的整体效能备受质疑。人工智能技术有助于突破传统职业教育课堂变革中的时间、空间、要素等限制，通过万物互联、群体智能、虚拟现实和智适应学习等技术赋能，从而提升高职院校“三教”改革的整体效能。基于人工智能赋能教学变革的技术逻辑，高职院校可从价值锚定、主体融合、过程智治、场景建构四个维度重塑课堂变革的行动框架。

［关键词］人工智能；高职院校；课堂革命；行动框架

［作者简介］黄茂勇（1982- ），男，广东汕头人，广东技术师范大学教育科学学院，副教授，博士，硕士生导师；叶姗（1999- ），女，四川南充人，广东技术师范大学教育科学学院在读硕士。（广东  广州  510665）

［基金項目］本文系2020年度教育部人文社会科学基金“人工智能的职业技能迭代效应及教育干预研究”（项目编号：20YJC880034）、2019年度广东省哲学社会科学规划项目“人工智能时代次级劳动力市场技能迭代与职业教育精准供给研究”（项目编号：GD19CJY05）和2022年度佛山市哲学社会科学规划项目“产业工人教育供给赋能佛山制造业智能转型的机理与路径研究”（项目编号：2022-QN17）的阶段性研究成果。

［中图分类号］G712    ［文献标识码］A    ［文章编号］1004-3985（2023）01-0082-08

教育部等九部门于2020年9月印发了《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》，强调要推动职业学校“课堂革命”，适应生源多样化特点，将课程教学改革推向纵深。“课堂革命”是顺应高职教育系统外部发展环境变迁、促进高职教育高质量发展的一项重要举措。过去一段时期，职业院校一直致力于探索如何有效实施课堂改革，但在实践过程中出现了整体规划不足、制度供给匮乏、外部支持欠缺、变革思维有待深化等系统性问题，导致“课堂革命”流于形式，未能触动课堂改革的根本。人工智能时代高职院校的“课堂革命”具有新的时代内涵，智能技术已经全面融入传统产业，产业向智能化聚集。高职教育作为与产业转型升级关系最为密切的教育类型，其专业与课程设置、教学范式、教师素养、教材内容等无不需要根据智能时代产业人才培养的新要求重新调整，其中，以智能技术赋能高职“课堂革命”被认为是提升职业教育发展适应性的核心驱动力。因此，如何借助智能技术推动“课堂革命”以提升课堂教学的整体效能，成为影响高职教育高质量发展的关键因素。

一、高职院校“课堂革命”的实践困境

（一）以碎片化建构代替整体性治理：“课堂革命”系统思维缺失

推进高职院校“课堂革命”要以开放系统理论为指导，以整体性治理范式全面提升职业教育的适应性和治理效能。当前高职院校“课堂革命”在此方面相对匮乏，存在“碎片化”及“局部性适应”等问题。

其一，改革理念的碎片化问题。“课堂革命”作为一场系统化、整体性变革的理念尚未被广泛接受，政府、企业、高校管理层、教师及学生等职业教育相关主体未建构关于“课堂革命”的价值共同体。改革成为一场由下至上的优秀课堂经验总结与分享活动，以教师和传统课堂师生交往活动的个别化与个性化改变替代职业教育“三教”改革的系统性变革。在高职院校推动“课堂革命”的实践场域中，部分教师未及时将改革理念内化，“穿新鞋走老路”，未能真正洞察变革的系统性要义。部分教师为应付考核，将课堂改革要求生搬硬套到课堂教学中，导致课程与学生学习需求的契合度不高、课堂改革目标模糊不清、课堂教学手段牵强附会、学生对课堂改革的适应极为被动，大大削弱了职业教育课堂的吸引力与适应性。

其二，改革主体的碎片化问题。高职院校“课堂革命”的推动主要以教育行政主管部门和高职院校为核心主体，依赖线性教育政策工具，企业、社区等关键主体尚未参与。“课堂革命”是国家全面开展“三教改革”的落脚点与最终实践场域，也是“三教改革”是否取得成效的检验场。但在高职教育治理链中，“课堂革命”的多主体治理格局显然被忽视，主要表现为改革主体单一，高职院校与其他改革主体呈现主从关系，缺乏横向的沟通、合作以及纵向的权责对称。从横向联结上看，高职院校在课堂革命中与政府、企业、高校、教育专家和教师之间的沟通合作并不紧密，各自发力，导致课堂改革力量分散。从纵向层级上看，政府与各高职院校之间、高职院校内部上下级之间权责不对称，导致高职院校和教师缺乏自主性。

（二）技术理性僭越人文理性：“课堂革命”主体性迷失

智能技术的全方位深入赋能也引发新的主体性危机，师生双边主体过度让位于“技术主体”，已有案例中存在显性的“智能崇拜”和“技术控制”特征，“智能技术主体”开始对传统的师生主体地位和师生交往范式发起挑战。

其一，教学智能化过程中教师角色的转换。传统职业院校课堂教学中，教师被定义为专业理论知识供给者、技能训练范型建构者，具有一定的角色权威。随着智能技术的融入，教师由传统的课堂权威者、教学主导者转变为任务提供者、技术解决者、过程监督者，知识与技能权威日渐消解，新的学习任务设计者、学习问题发现者和学习成效反馈者等复合角色逐步生成。在这一角色转换过程中，教师个体因高度信赖人工智能针对教学过程和教学问题提出的智能化解决方案，容易沉浸于智能技术建构的“虚拟教学空间”。同时，过度依赖智能技术，也容易导致教师探索问题的意识匮乏、自主解决教学难题的能力下降，间接被智能技术支配并形成惯性依附。

其二，智能化教学项目中学生学习行为的异化。技术支持下的高职课堂开始由现实教学空间转向虚实交互的学习空间，学生在教师设计好的项目指令中进行相应的技术技能训练并可以反复试错，直至熟练掌握技能。但是，当前智能化教学项目设计存在诸多问题，如项目设计过于精细、明确，学生逐步成为智能程序的执行者和学习流程的跟随者，遵照教师设定好的任务流程被动开展操作性学习，不利于其主观能动性的彰显和主体性的发挥，甚至可能成为项目和技术的支配者。同时，技术技能训练的智能化评价标准也存在建构难的问题。当前多数院校采用统一化的项目式学习效果评价指标体系，不利于激发学生的探索欲及解决问题的能力，一定程度上消解了他们的创新精神。

其三，智能技术支持下师生互动范式的转变。智能化教学与实训场景的建构，在一定程度上消弭了高职院校技能教育实践资源和场地不足的限制，通过在线、虚拟技术拓展了学生技能训练的空间边界。然而，当前以虚拟交往替代传统的师生互动，成为“课堂革命”亟须应对的新问题。传统课堂所具有的师生面对面情感交流与互动的范式容易被技术工具理性忽视甚至消解。技术赋能下的课堂容易存在异化师生互动行为的现象：一是部分院校片面注重智能技术在高职课堂教学中的应用，忽略了学生情感和职业道德意识的培养及价值观的生成；二是现有智能技术的成熟度尚无法真正实现高职教学过程中的“师—机—生”多边交互，使得智能技术未能在课堂教学中有效完成更深层次的语义识别及情感互动。

（三）场域单向度转换：“课堂革命”实践场景的三维剥离

课堂的场域单向度转换是指在技术单向融入课堂的情况下，高职院校线下的实训教室、线上的虚拟场景与企业实训场地三维度单向迁移与线性转换，没有实现真正的深层融合，以致课堂场域即学习域、交互域、实践域出现剥离。

其一，学习域的單向度转换。智能技术推动高职课堂形成新的学习场域，呈现出实体学习空间与虚拟学习社区共存共融的显性特质。然而，当前高职院校在建构学生虚拟学习空间层面面临技术支持、资源供给等方面的困难，导致采用学习场域的单向度转换替代虚实共生学习环境的建构。最突出的问题是学习内容的简单复制迁移，仅将传统课堂中的教学内容呈现于虚拟学习空间中，未能依据高职生技术与技能学习的特点建构有针对性的虚拟学习内容，无法充分发挥在线与虚拟学习场域具有的实时监控、偏好引导、个性化推送和瞬时反馈等平台优势。单向度的学习场迁移难以提升学生的技术技能学习成效，也无法激发学生深度参与虚拟空间的积极性。

其二，交互域的单向度迁移。虽然智能化学习平台的建构促使学生主动学习，但教师与学生的互动模式尚未发生根本性改变，出现了师生互动异化的现象。教师仅通过学生的主动提问和平台的反馈了解学生的学习情况，在线指导处于被动、滞后状态。实践过程中，多数高职院校建构的在线教学平台仅实现了师生交互模式的单向度转变，将传统的师生面对面交流转移到虚拟交流平台以实现非面对面互动。这种将线下交流转换为虚拟交流的范式无法拓展虚拟学习场景中的师生交互深度与广度，使学生难以投入学习情感。部分院校采用的虚拟教学平台虽然增加了师生瞬时交换信息功能如实时留言、弹幕等，整体拓展了学生参与课堂互动的渠道，但为了保证教学进度，教师难以一一回应学生的学习反馈，无法满足学生的实时交互性反馈需求。

其三，实践域的单向度建构。实践域主要指高职教育场域中的“拟真”与企业实践场域中的“实”之间的联通与互构。智能时代，高职教学场域由传统的实体课堂向互联网扩展，VR/AR技术将虚拟工作世界和真实职业场景结合起来，创建了一个高职学生能感知到的仿真职业世界。由于直接将高职课堂物理教学空间迁移到企业生产服务一线存在教育成本、场地资源等多方面限制，部分职业院校探索建构仿真的技能实训环境以培养学生技能，但这一场域缺乏触摸感和实操性，建构尚存在技术困难。现实的实训场景存在难以复制、容易出现模仿偏差等问题，导致高职学生在拟真实践场域习得的职业技能应用于真实职业场域时难以转换及适应。

二、人工智能赋能高职院校“课堂革命”的技术逻辑

人工智能的相关核心技术及理念具有赋能高职院校“课堂革命”的现实价值，其万物互联、群体智能、虚拟现实和智适应学习等层面的技术逻辑有助于消解职业院校“课堂革命”中存在的碎片化治理、主体性迷失等问题。

（一）万物互联：职业教育系统性治理的新诉求

人工智能真正实现了万物互联的功能，将人、流程、数据和事物进行深度整合。职业教育系统高度重视整体性治理，强调“协调与整合”，与智能世界中的万物互联所强调的多元素、多主体协调联合高度契合。高职院校实施“课堂革命”，也需以万物互联为导向，将政府、企业、院校、师生、数据、技术等多主体、多要素全面整合，形成高职课堂革命的整体性互联网络。一是智能技术助力职业教育“课堂革命”价值共同体的整体性建构。全域元素互联、多方资源共享以信息与数据作为核心载体或关键中介，来自政府、学校、企业多方的数据资源有序流动及共享，可以实现职业教育数据的多元主体访问和持续交互反馈，逐渐形成高职教育系统的数据资源共享生态和教育价值共创氛围，以智能技术赋能高职课堂革命“价值共同体”建构。二是智能技术推动构建“课堂革命整体智治”的共治格局。云计算与边缘计算互补形成的人工智能强载体拥有信息和知识共享、协同合作等优势，利用这些优势能在高效反馈“课堂革命”实时性需求的同时，降低薄弱高职院校、行业企业等多元治理主体应对标准化治理的数字化、智能化要求，为政府、学校和社会参与集体改革行动提供条件和可能。三是技术助力全局治理问题的解决。人工智能支持下的高职院校教学治理具有明确的系统性特征，通过使用智能分析工具，有利于打破治理行动中各系统之间的隔阂，明确界定治理内部上下级之间的纵向关系和各系统之间的横向关系，从全局观的角度调配变革资源和解决课堂变革治理中的全面性、系统性问题，实现科学治理。

（二）群体智能：高效教学变革决策的新范式

群体智能也称集体智能，是人工智能的关键技术之一，是整合多方决策主体意见并转化为最优决策的过程。高职院校治理实践过程中，运用群体智能技术，可集结多主体、多层面、全方位的意见，实现信息共享，共同作出决策。以群体智能技术作为高职院校教学变革决策的新范式，符合院校治理的实际需求，极具实践指导价值。一是群体智能决策对职业院校治理决策具有高度价值。教育变革决策过程分为确定议题、征求意见、作出决策、决策实施、决策完善五个阶段，群体智能在各个阶段发挥不同作用。在确定议题和征求意见阶段，利用该技术能快速获取来自政府、院校、行业、企业、社区、师生、教育专家等的重点数据和参考意见，为科学决策提供信息依据。在决策制定与实施阶段，参与教育变革的各利益主体能在智能平台上表达支持或反对意见，利用该技术收集意见，并结合变革决策实施效果对作出的教育变革决策进行完善，以提高教学变革决策的敏捷性和精准性。二是群体决策有助于形成多元决策治理体系。群体智能技术为高职院校治理变革活动的整体决策治理过程提供多样、深层、全面、具体的指导，打破“垂直治理—全局控制”的局面，通过去中心化、去优越化、分布式的力量，有效解决决策治理过程中的信息缺失、信息割裂等问题，让高职院校教学变革的决策过程从专断转向民主、从单一转向多元，从而整体上具有更强的灵敏性和更高的效率。

（三）虚拟现实：打破教学时空边界的新动能

虚拟现实主要应用于高职院校课堂教学中的场景转换，将学生的感官体验从现实世界转移到线上的虚拟教学，扩大交互场域，突破时空和实体关系限制，其最为突出的贡献就是为学生的技能学习开通了一个新的实践场域。一是为高职院校实践教学增权赋能。AR、VR等虚拟技术打破了高职院校传统课堂的教学时空边界，利用虚拟现实技术的沉浸式、交互式特点，将传统教学不能实现的高成本、高风险实训项目设计制作成虚拟现实课件嵌入课堂教学，帮助高职教师摆脱传统讲授式课堂的限制。二是提升实践教学过程中的师生交互效能。新型虚拟现实技术和传统模拟仿真技术为高职生实践技能学习创造一个虚拟工作间，学习者可以通过全仿真的环境和器具、精确的结果数字化显示、全角度的过程回放、全过程教师辅导，逐步修正自己的实践操作。这种基于真实工作场景设计的虚拟工作间最大程度还原了真实的工作世界，逐步消解了“真实”与“拟真”之间的鸿沟，为学生掌握未来工作岗位的实践技能打下坚实基础。三是虚拟现实赋能的实践教学范式提升了师生互动效能，通过构建多人协同教学管理系统，有助于实现虚拟现实课堂教学中的教学资源播放、师生互动等功能，支持师生多人在同一个虚拟空间中协同互动，使教学时间更灵活、教学空间更多元。

（四）智适应学习：生成个性化学习系统的新载体

智适应学习的本质是人工智能技术支持下的自适应学习，它在职业教育中的运用是指通过构建智适应学习系统，对学习者的学习基础、知识层次进行分析比对，并对其今后发展趋势进行预测，通过精准推送，为其提供最优的学习内容与路径，以满足高职生的个性化学习需求。智适应学习技术赋能高职课堂革命的技术逻辑主要体现在两个维度：一是推送个性化学习内容。通过数据分析，智能识别高职生的个性特点如学习风格、兴趣需要、技术技能掌握情况等，同时运用新技术如知识图表，对学生的学习状况进行深入的分析诊断。智能学习系统既可以通过静态的文字、图片，也可以通过动态的音频、影像，将多样性、丰富性和高质量的学习内容呈现给学生，使学生学习的知识既是预设性的又是生成性的。學生通过自主操作、小组讨论和人机协同等，共同获取具有连续性、完整性和深度性的知识与技能，解决了以往学生自主学习与实践过程中存在的学习方式片段化、学习内容碎片化等问题。二是运用多样化算法大规模采集学习数据。采取多样化的算法如机器学习算法、统计和概率算法等，为个性化学习奠定技术基础。在算法支持下，能够实现教育数据的大规模、全方位采集、计算和分析，并且还可以实时监控、记录和反馈教学中学生全过程全方位的情感、行动和学习行为数据，从而为学生定制个性化学习方案、选择开放化“学习清单”奠定数据基础。

三、人工智能赋能高职院校“课堂革命”的行动框架

为践行人工智能赋能职业教育“课堂革命”的技术逻辑，高职院校需建立“价值锚定、主体融合、过程智治、场景建构”的整体性行动框架，以匡正“课堂革命”实践过程中存在的价值偏轨与技术越位问题。

（一）价值锚定行动：建构整体性课堂变革框架

价值锚定是指高职院校“课堂革命”要在技术赋能下实现“复归学生成长”的价值基点，职业教育系统性变革也需以学生的知识与技能成长为价值选择。基于“人性向度”的旨归，高职院校应重塑“课堂革命”的治理理念与目标体系。

职业教育系统需建构整体性课堂革命理念，将“政府、院校、行业企业、师生、数据与信息、技术”等多要素纳入治理范畴，将相关主体的职责分担嵌套在一个高效、职能明确的治理框架中。政府应主动承担起价值引领、政策供给和资源保障等职责，精准定位人工智能与课堂变革的关系，为高职院校提供利用技术开展课堂革命的技术指引、案例示范和考核标准，提升院校利用技术赋能变革的意愿。同时，应重视建构起职业院校“课堂革命”的技术效能考核评价体系，对智能时代人才培养关键问题的解决效果进行有针对性的考核。此外，由于院校、行业企业、师生是“课堂革命”的核心主体，因此，应整体转变传统的分立化校企合作思维，建立“理念共同体”，共同致力于高水平技能型专业人才培养工作。

职业教育系统需重塑课堂变革的目标体系。国家推动高职教育“课堂革命”的目标主要在于彰显高职办学特色，激发学生潜能，通过培养具有高质量、高创新、高技术技能的人才，更好地为经济转型发展服务。高职院校推动“课堂革命”的目标追求则通过引入新技术、整合新资源、活用新方法对传统课堂进行全面变革，转变课堂中心，融合人工智能技术，引导学生成为知识的主动建构者和积极探究者，提高学生的就业率和社会适应性。师生是“课堂革命”目标链中最关键的交互关系体，教师应促进学生就业技能、自主创新创业能力的发展，使学生适应智能社会的需求，从而实现更好、更充分的就业。

（二）主体融合行动：实现多元主体共生参与

“课堂革命”在教学实践场域的有效推展还需依赖高职教育变革多方主体的融合，通过建构多元主体共生参与的课堂革命融合治理框架（见图1），实现“学生知识与技能发展”价值向度复归。

主体融合行动可依从以下步骤：一是遴选共生单元，有效整合资源。高职课堂改革首先需要从“政—校—企—技术交互体”四类主体中遴选共生单元，预测其合作意向和合作潜力，探明深度融合与协同的利益焦点，并将相关隐性资源有效转化为可以合作、共商、共建的显性资源，为合作共生提供后备资源。二是建构“无界”联结网络，打破政府、企业、高职院校的合作变革壁垒，建构“师—机—生”三元主体的协同场景，在技术共生、产教融合、校企合作背景下真正实现高职课堂中学生线上学习、线下学习、校内学习、企业实训等各个环节的合理衔接。三是拓展技术赋能“师—机—生”融合的路径。通过实施智慧教育、虚拟现实技术和仿真技术，将学生置于真实的工作场所进行学习和实践。同时，采用人机协同交互的教学策略，将智能设备用于包括课前课后、线上线下的全过程教学环节，形成“收集分析数据、指导学生、制订计划、实施培养方案、评价检查、结果反馈”的整体性课堂改革行动方案。四是培育共生环境，建立教学场域的多维空间。建构政府、高校、企业“三位一体”的协同发展机制，政府需致力于价值引领和政策建构，为院校和企业搭建共生平台；政、企、校共生打造教育云平台，致力于信息共享，实现教育资源的系统化、稳定化、结构化、开放化，打破主体融合的时空壁垒。

（三）过程智治行动：教学变革的全过程赋能

人工智能赋能高职院校“课堂革命”可以实现教学全过程智治。宏观层面，利用智能技术重置高职课堂教学范式顶层设计，建构正式教学与非正式教学交互的新型教学模式，延展职业教育教学的时间空间载体，实现学习空间的真实转化（见图2）。新型课堂教学范式的建构，有利于从时间维度整体推进高职课堂教学在校化、生活化、技能化与职业化的融合，实现自觉、自由、泛在学习，从而达到优化教学时间序列、消解教学空间局限的效果。中观、微观层面，人工智能可以实现对高职课堂“课前、课中、课后”的整体性赋能。一是建构智能化学习需求监测识别系统，通过学习课程预习系统、课前练习小程序等获取学生学习需求的基础数据，以此作为建构个性化学习资源和实训场景的前提与依据。二是加强智能化学习支持平台在课堂教学过程中的应用。针对学生的具体需求推送个性化的课程资源和学习材料，为学生提供专属服务和“技能训练宝库”。此外，高职院校联合企业对行业领域技能大师实操场景进行实况录制或现场直播，将最优秀的技术技能型人才实践过程作为重要的学习资源提供给学生学习模仿，解决技能实践过程中场景支持匮乏等问题。三是课后学习效果智能评价系统通过智慧教室、在线学习平台等筛选和收集与教学行为和教学场景有关的数据，并将其汇集到教育评价系统，供多元教育评价主体访问并做出评价，从而实现学习效果评价的多元化、科学化和全面化。

（四）场景建构行动：深度技能学习效能的环境支持

根据索恩伯格提出的学习场景建构理论，职业院校学生深度学习的学习环境支持应该是“营火—水源—洞穴—生活”的共同赋能体。其中，“营火”特指教师的知识教授，“水源”和“洞穴”分别指学生的对话参与和自省内化，“生活”则强调课堂教学与生活实践高度融合。依据学生技能习得特点，职业院校深度学习环境建构应当逐步减少“营火”场景，降低课堂讲授法在教学过程中的比重。职业教育中较为理想的学习环境建构应是在智能技术的赋能下，还原真实“生活”（现实职业世界）场景，让学生自主将“营火—水源—洞穴”三类场景习得的知识与技能付诸实践，实现技能迁移与知识内化。

为了建构基于“生活”的学习场景，师生和外部世界之间正形成新的学习关系体，话语权、控制和关系上的转变是此类学习场景的一个显著特征。教师、企业兼职人员需要建构起教学场景与教学资源开发的协作共同体，共同观察现实职业世界中相关就业岗位的技术技能结构，对实践场景进行归纳与提炼，并将其转化为可供学生学习的教学场景，以场景的“生活化”与“职业化”促进高职学生产生深度学习体验。此外，教师要引导学生参与创设“水源”和“洞穴”场景，让学生成为课堂的共同设计者和共同学习者，引导学生在教学过程中进行深度的同伴互动和自我反思，培养学生元认知、给予和接受反馈以及发挥主体性的技能。上述教学场景的实现，还需依赖群体智能、虚拟现实与智适应学习等关键技术提供保障，如群体智能可以促使职业院校、企业、教师和企业兼职人员同步掌握教学决策资源，提高智能教学场景的建构效率；虚拟现实则可以将校企双方共同提炼的“生活”场景呈现在实际教学过程中；智适应学习系统则为分析学情、个性化推送学习资源、学习过程监测与学习结果反馈等提供技术支持。

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