《职业教育人工智能应用成效与挑战》PDF下载

一、政策与调研基础

（一）政策支撑体系

（二）调研概况

二、人工智能应用核心成效

（一）学生层面：应用意愿与信任度双高

1. 使用频率与信任度：56.8% 的学生每日或每周使用 AI 工具，71.7% 对 AI 工具高度信任（大部分信任或完全信任），73.6% 对使用效果表示满意。
2. 应用场景广泛：95% 用于知识获取、课前预习等学习环节，69.7% 关注职业前沿，52.5% 参与校园活动筹备，覆盖学习、职业发展、校园生活全场景。
3. 学习兴趣浓厚：86.3% 的学生愿意进一步学习 AI 相关知识和技能，对工具使用方法、专业应用等内容兴趣突出。

（二）教师层面：应用能力与效能感知向好

1. 胜任力表现：教师在伦理与规范维度表现最佳（中职 90.25%、高职 92.75%），应用与分析能力较强（中职 83.52%、高职 85.53%），认可 AI 对个性化教学、工作量减轻的正向价值。
2. 应用常态化：AI 融入教学从 “试水” 转向常态，42% 左右的教师每日或每周使用 AI，应用于资源制作、学情分析、课程设计等多场景。
3. 学习意愿积极：60% 以上教师希望提升 AI 教学资源制作、课程设计等技能，学校通过讲座、竞赛、教研项目等多种方式支持教师素养提升。

（三）学校层面：应用探索与基础建设起步

1. 场景创新：47.89% 的学校探索 AI 赋能教学模式创新，16.58% 深化产教融合，11.3% 提升管理服务效能，形成一批典型实践案例。
2. 基础连接：全国 1344 所职业院校实现动态连接，累计汇聚数据超 1000 亿条，集成 698 所院校特色应用场景，对接 2.6 万多间教室开展线上巡课。

三、面临的主要挑战

（一）学生层面：素养短板与课程不足

1. 能力结构性缺失：AI 素养在应用与分析、评价与创造维度得分较低，伦理规范意识薄弱（答题正确率仅 53%），缺乏对 AI 生成内容的筛选整合能力。
2. 应用层次较浅：以工具性使用为主，人机协同和综合能力未有效发展，尚未形成 “协同式问题解决” 的应用模式。
3. 课程覆盖不足：高职 50.86% 未开设 AI 通识课，仅 22.5% 覆盖所有专业；中职仅 4.7% 覆盖所有专业，课程偏重基础知识，高阶能力与实践环节欠缺。

（二）教师层面：素养差距与支持不足

1. 基础素养薄弱：AI 基础知识和技能答题正确率低于学生近 10%，中职教师素养显著低于高职教师。
2. 应用深度不够：AI 升级课程集中于内容和方法层面，教学评价、实训设备升级覆盖不足。
3. 支持保障欠缺：仅 6.5% 学校制定教师 AI 教学胜任力发展计划，工具供给滞后，培训针对性不足，难以满足高阶能力发展需求；区域差距明显，西部教师素养亟待提升。

（三）学校层面：协同不足与生态薄弱

1. 协同机制缺失：“政策引导 – 组织保障 – 技术支撑 – 应用创新” 协同链条未打通，54.21% 学校 AI 应用政策不完善，67.23% 跨部门协同不足。
2. 生态障碍突出：面临经费支持不够、信息化基础设施薄弱、教师接受度不高等问题，多元协作机制未形成，制约 AI 场景转化与项目落地。

四、发展建议

（一）构建学生 AI 素养培养体系

（二）完善教师胜任力提升体系

（三）健全学校协同推进机制

（四）打造多元协同应用生态