《职业教育人工智能应用发展报告(2024-2025)》PDF下载

一、核心应用现状与成效

（一）师生智能素养培育

1. 学生层面：超半数学生使用 GenAI 进行知识拓展、职业规划等，高职应用比例高于中职；但素养结构不均衡，基础概念掌握较好（正确率 70%），创新与伦理意识薄弱（正确率 53%）；近七成学生未修读 AI 相关课程，课程供给与多元需求存在缺口。
2. 教师层面：智能教学素养整体达标（74.36 分），应用分析能力突出，但高阶创新与伦理规范能力不足；AI 工具使用常态化，DeepSeek、文心一言等为常用工具，主要应用于资源制作、课程设计等基础场景，教学深度融合不足。
3. 培育路径：AI 通识课程覆盖 19 个专业类别，电子信息、财经商贸等领域开设比例较高；“课 – 赛 – 坊” 融合、校企协同培训等模式成效显著，部分院校学生竞赛获奖、教师教学能力大幅提升。

（二）教学模式与人才培养创新

1. 教学全流程赋能：AI 贯通备课、授课、评价等环节，67.33% 院校应用 AI 提升教学效率，虚拟仿真、数字教材等新型形态加速落地，部分院校实训通过率、教学效率显著提升。
2. 育人范式重构：形成 “基础认知 – 专业融合 – 创新拓展” 进阶路径，“AI + 专业” 场景深化，如智能矿山、智慧农业等跨学科项目推动产教协同；思政教育与 AI 融合，实现个性化推送与价值引领。
3. 国际化推进：28.66% 院校探索 “中文 + 职业技能”AI 教学模式，多语种课程、跨境远程实训逐步落地，但整体认知与实践滞后，60% 院校尚未开展职教出海相关 AI 应用。

（三）产教融合与校园管理升级

1. 产教协同：近四成院校用 AI 追踪产业动向，校企协同开发课程、共建实训基地成为主流；“人工智能 +” 实训基地落地，虚拟仿真、数字孪生技术缓解实训场景不足难题，部分院校技能达标率超 90%。
2. 智慧校园建设：超半数高职院校具备基础算力资源，32.4% 高职部署基座大模型；AI 应用于校务管理、安全防控等场景，如智能巡课、AI 助手等，显著提升管理效率与服务体验。
3. 数据建设：高职数据标准与数据中心建设进展较快，超六成建立数据使用协议机制，但中职数据治理滞后，数据孤岛、质量不足问题突出。

二、主要挑战与问题

（一）发展不均衡问题突出

1. 区域与层级差异：东部师生智能素养显著领先中西部，高职整体发展水平优于中职，如高职学生 AI 素养总分 6.15 高于中职 5.55。
2. 专业与群体差异：电子信息、装备制造等专业 AI 应用较成熟，公共管理、文旅等专业滞后；师生伦理安全意识差距明显，学生伦理规范题正确率仅 53%。

（二）支撑体系不完善

1. 技术支撑不足：算力资源建设滞后，仅 4% 左右院校具备 GPU 基础设施；职业教育专用大模型缺位，通用模型与专业适配性不足。
2. 机制保障薄弱：超半数院校未制定 AI 应用专项政策，经费支持不足（74.75% 院校认为是主要阻碍）；跨部门协同机制缺失，仅 18.74% 院校建立跨部门团队。

（三）伦理与安全风险

1. 风险防控不足：AI 滥用、技术依赖等风险凸显，学术不端、隐私泄露问题时有发生，仅 4% 左右院校将伦理规范纳入规章制度。
2. 主体责任薄弱：教师对 AI 生成内容准确性判断不足，学生缺乏风险识别能力，责任意识有待强化。

三、推进策略与发展方向

（一）优化师生素养培育体系

1. 课程与培训：扩大 AI 通识课程覆盖面，构建 “基础 – 应用 – 创新” 进阶课程体系；开展分层次教师培训，强化高阶应用与伦理素养。
2. 资源与环境：补齐中职 AI 工具供给短板，推广个性化学习平台、虚拟助教等资源；建立师生 AI 素养档案袋，实现动态追踪与精准反馈。

（二）深化 AI 与教育融合应用

1. 教学创新：聚焦专业特色开发场景化应用，推动 AI 与实训、科研深度融合；完善数字教材、虚拟仿真等新型教学资源建设标准。
2. 产教融合：共建产业学院与联合研发中心，推动企业技术、数据向教学转化；搭建区域性产教协同平台，破解场景设计、技术对接难题。
3. 基础设施：区域统筹算力资源，推进 GPU 等高性能设施建设；构建职业教育专用大模型公共服务平台，制定数据标准与治理规范。

（三）强化伦理安全与机制保障

1. 风险治理：建立全流程伦理安全规范，将 AI 应用纳入院校管理制度；开展案例教学与模拟演练，强化师生风险识别与责任意识。
2. 制度建设：制定 AI 应用专项规划，将其纳入院校整体发展战略；设立校级 AI 治理委员会，健全跨部门协同、经费保障与项目评估机制。
3. 区域均衡：实施东中西部资源共享计划，针对性支持中职与薄弱专业 AI 应用；通过政策引导与校企合作，缩小发展差距。

四、核心结论