职业教育人工智能应用发展报告(2024-2025)

2025年11月 序言 第五章：升级智慧校园与管理 第一章：发展学生智能素养 第六章：应对人工智能伦理与安全挑战 第二章：发展教师智能教学素养 第七章：强化人工智能应用体制机制与支撑保障 第三章：AI创新人才培养范式 第八章：人工智能重塑职业教育生态：困境与展望 第四章：AI促进产教深度融合 时代浪潮 第四次工业革命浪潮下，AI将成为职业教育高质量发展的核心引擎。 职业教育与人工智能的融合已成为提升劳动力市场竞争力、促进经济可持续发展的关键因素。 政策驱动 《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》：提出“促进人工智能助力教育变革”。 《关于加快推进教育数字化的意见》（2025年）：细化AI与教育融合的路径。 职业教育的使命 面向先进制造业和现代服务业智能化转型需求，大力推动AI在职业教育中的应用。 赋能产教深度融合。 服务“一体两翼”建设和高技能人才培养。 精准把握当前职业教育人工智能应用的现状、问题和需求，提炼当前实践中典型经验和案例。 总体目标 第一章发展学生人工智能素养 1.1紧跟技能人才需求的变化 n超半数学生将GenAI用于知识拓展等场景，高职学生应用比例更高 学生使用GenAI的主要应用场景分布 职业院校学生主要将GenAI应用于知识拓展（71.5%）、了解行业动态（59.8%）、提升职业技能（59.7%）和职业规划（58.3%）。这一趋势在中高职群体中表现大体一致，但高职学生使用比例普遍更高，二者在知识拓展方面差距明显（高职73.8%，中职65.6%）。 1.2精准评估学生人工智能素养水平 n学生对GenAI基础概念与工具掌握较好，创新能力与伦理意识仍有短板 全国职业院校学生人工智能素养总体与四个维度准确率 学生AI素养的“知道与理解”维度表现最好（70%），说明对基础概念与工具掌握较好；但在“应用、评价和伦理”维度均偏低，反映出在综合分析、创新能力与伦理意识方面仍有短板。 1.2精准评估学生人工智能素养水平 n高职学生AI素养整体更高，但中高职在高阶能力与伦理素养差距不大 中高职学生人工智能素养维度对比 高职学生在四个维度的正确率均高于中职，AI素养整体更高。在“知道与理解”和“应用分析”维度，高职优势更为明显；但在“评价创造”和“伦理规范”维度，中高职学生整体水平较低，差距较小，反映出两者在这些方面均存在共同短板。 1.2学生智能工具的应用情况 n学生GenAI工具使用类型较为广泛，高职普遍高于中职 学生使用较多的GenAI工具是DeepSeek（高职58.4%、中职42.1%）、豆包（高职54.5%、中职38.0%）和文心一言（高职50.7%、中职49.1%），高职学生GenAI工具的使用率普遍高于中职。 1.2学生智能工具的应用情况 学生GenAI工具使用时长 学生使用生成式人工智能（GenAI）的时间普遍较短。高职学生以“1至6个月”（40.8%）为主，而中职学生则主要集中在“刚开始使用”（31.0%）和“1至6个月”（37.7%）。这表明职业院校学生整体仍处于对GenAI的初步探索阶段。 1.2学生智能工具的应用情况 n学生使用GenAI工具的频率主要集中在每周或每月，日常使用比例较低。 学生GenAI工具使用频率 中职学生以“每月使用”为主（47.6%），高职学生则以“每周使用”为主（48.8%）。整体来看，学生对GenAI工具已有一定使用基础，但并无高频、常态化的使用习惯；GenAI工具的系统融入仍需进一步引导和支持。 1.3提升学生的AI应用体验 职业院校学生GenAI使用满意度 超七成学生（73.3%）对GenAI使用持积极态度，其中“满意”占比最高（53.3%），近两成选择“非常满意”。虽然中高职整体差别不大，但是高职学生更多选择“满意”（54.5%vs50.3%），而中职学生在“非常满意”上比例更高（23.8%vs18.6%）。这表明两类学生对GenAI的使用整体态度积极。 1.3提升学生的AI应用体验 职业院校学生GenAI信任度 超七成（71.7%）学生对GenAI表示信任，26.5%持“半信半疑”态度。中高职总体差别不大，但高职学生（5.9%）在“完全信任”方面占比显著低低于中职学生（10.9%）。 1.3在学习场景中体验AI技术 nGenAI多用于资料推荐和答疑，作业评价和情景模拟的应用有限 GenAI在不同学习场景中的应用 GenAI在学习场景中已成为学生获取知识和互动辅导的重要工具，学生主要用于资源推荐（推荐个性化学习资料与拓展阅读）和学习辅助（作为学习伙伴参与问答与讨论）。相较之下，作业评价（检查作业并提供解题思路）和情景模拟（进行案例分析或实验推演）的应用较低。 1.3在校园事务场景中体验AI技术 nGenAI多应用于校园活动宣传文案，学生事务办理应用有限 GenAI在校园活动中的应用 学生最常使用GenAI来生成校园活动流程及宣传文案，以及撰写社团活动计划文件，凸显了GenAI在组织筹备和文案支持方面的显著作用。相比之下，奖助学金申请、宿舍报修等学生事务办理以及各类竞赛准备的使用率则相对较低。 1.3在职业发展场景中体验AI技术 nGenAI已广泛应用于职业发展领域，高职学生的使用比例普遍高于中职 GenAI在学校事务整体应用分布情况 GenAI在职业发展的各类场景中的使用率均超过五成。学生主要利用AI推荐专业资料和拓展资源（73.8%vs65.6%）、了解行业动态（62.2%vs53.6%），并逐步应用于模拟岗位任务、面试技能提升（61.0%vs56.5%）以及职业规划设计（60.0%vs54.1%）。整体来看，AI正成为学生适应未来岗位的重要工具，但仍有部分学生未使用（9.4%vs15.1%），显示其在职业指导中还有进一步推广的空间。 1.4优化学生智能素养发展路径 n学生对GenAI表现出较高的学习兴趣，展现主动探索倾向 学生对GenAI相关学习内容的兴趣分布 学生对GenAI相关内容表现出较高的学习兴趣，各类学习选项关注度均超过五成。其中，“工具使用方法”、“专业领域应用”和“行业趋势与未来发展”是学生最为关注的方向，高职学生在这些方面的兴趣尤为突出。整体来看，学生展现出强烈的主动学习意愿，反映出GenAI在职业教育中的吸引力和发展潜力。 1.4优化学生人工智能素养发展路径 制定“基础认知-行业应用-创新拓展”进阶路径，培养基于AI的问题解决能力 重视专业课的AI融入，提升行业智能应用能力 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n开设AI通识课程，夯实学生智能素养基础 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n近三成职业院校已开设AI通识课程，高职覆盖面高于中职 职业院校AI通识课开设情况 AI通识课程建设正稳步推进，高职院校进展较快，近半数已开设相关课程，其中全覆盖率为22.53%，部分覆盖率为26.61%。中职院校也在积极规划，规划阶段占比达40.79%。 这一进展为后续实现课程均衡覆盖和“AI+X”课程体系的落地奠定了初步基础。 1.4优化学生智能素养发展路径 学校人工智能通识课程覆盖专业情况 AI通识课程的建设已覆盖19个专业类别，电子与信息（高职43.13%，中职16.17%）、财经商贸（高职29.18%，中职7.71%）、装备制造（高职28.54%，中职10.71%）等专业领域开设比例较高。整体来看，AI通识课程的建设覆盖面持续扩大，展现出多元化拓展的积极态势。 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n超六成学生表示AI课程“基本满足”学习需求，约两成学生表示不满足 职业院校学生修读人工智能相关课程情况 六成以上学生认为本专业课程“基本满足”其AI学习需求，17.1%表示“不满足”，另有19.3%认为“完全满足”。中高职反馈接近：中职“不满足”15.8%、高职17.6%；中职20.7%“完全满足”略高于高职17.8%。 综上，AI课程供给“基本满足”学生学习需求，仍需进一步优化内容、资源与方法。 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n普及人工智能通识教育，提升学生智能素养水平 北京科技职业大学：《人工智能应用》在线精品课程，以及配套出版的新形态教材 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n重视专业课中AI的融入，提升行业智能应用能力 围绕AI在不同行业中的典型应用场景进行模块化设计，明确课程内容与行业技术需求的对应关系01 推进“课程-项目-岗位”的一体化设计，强化学生对AI从知识理解到职业应用的全过程认知 嵌入企业真实项目、校企共建数据资源库与任务库，推动课程内容动态更新、案例资源实时迭代 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n在教学中引导学生掌握AI工具，提升学生AI工具应用能力 典型案例：天津生物工程职业技术学院 成效亮点 实施做法 问题背景 u显著提升作业效率与合格率 u激发学生学习更多AI工具的兴趣 u采用“任务驱动+工具引导”教学模式 u学生缺乏AI工具使用能力u存在手动格式转换效率低、错误率高、作业合格率偏低等问题 u设计“Markdown转Word”专项任务 u构建标准化模板库，统一文档结构与样式 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n举办技能竞赛，激励学生开展AI创新应用 竞赛通常设定具体的挑战和问题，例如数据分析、机器学习模型设计、智能系统开发等 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n以赛促学，提升AI创新应用能力 典型案例 黎明职业大学 青海建筑职业技术学院 u做法：“以赛促学、以训促用”的实践路径，“赛题导学-案例强技-产教协同”三维教学模式 u做法：依托“校企共研+项目驱动”机制，构建面向行业场景的“AI+无人机”综合育人体系 u成效：86%的学生具备了独立开发智能体能力，课程满意度达93% u成效：推动学生AI素养从认知走向实战，构建“知识-能力-素养”递进路径 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n融入实训项目，培养学生利用AI解决问题 真实情境设计 探索与迭代 岗位导向 围绕行业任务，引导学生用智能工具（图像识别、NLP、数据分析等）解决真实问题 比较不同算法/工具优劣，优化方案，增强技术判断与创新能力 积累实战经验，提升岗位胜任力与行业适应力 1.4优化学生人工智能素养发展路径 n构建“AI+民族文化”实训项目，在实际创作中提升智能素养 典型案例：凯里市第一中等职业学校 在视频剪辑课程中开展“AI+民族音乐”实训，学生利用AI完成MV创作，代表作《河边歌》获展演好评，在掌握工具与AIGC逻辑的同时，实现了从被动学习到主动创作的转变，形成“任务-工具-文化”的素养提升路径。 1.5优化学生人工智能素养发展环境 学生人工智能素养的提升有赖于学校在制度规划、资源配备、教学组织与评价反馈等多个维度的系统性建设。 完善制度建设，促成学生人工智能素养长效发展 Ø制定学生人工智能素养发展规划，提供政策和组织保障 丰富教学资源，养成学生人工智能工具使用习惯 Ø提供各类人工智能学习工具和教学资源，使得AI应用触手可及 加强素养评价，建成学生人工智能素养档案袋 Ø通过AI素养档案袋体系化地呈现学生在人工智能认知、工具使用、问题解决与创新实践等方面的能力画像，实现对其成长轨迹的可视化追踪与精准反馈 1.5优化学生人工智能素养发展环境 中高职学校对学生AI素养发展的相关举措情况 近半数院校停留在“重视但尚未制定计划”阶段（中职49.25%，高职43.99%）。相比之下，高职院校更具主动性，约四成已进入计划实施或持续推进阶段（32.2%逐步落实，8.2%持续推动），而中职则多数仍处于初步重视（49.25%）或未启动（24.44%）阶段。 1.5优化学生人工智能素养发展环境 n高职在AI工具供给上具有相对优势，中职AI工具供给不足 中高职学校提供Gen