核心观点与关键数据
第一章：发展学生智能素养
- 学生GenAI应用现状：超半数学生使用GenAI进行知识拓展、了解行业动态、提升职业技能和职业规划，高职学生使用比例更高。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%）。
- 学生AI素养水平：学生对GenAI基础概念与工具掌握较好（“知道与理解”维度70%），但在创新能力与伦理意识方面仍有短板（“应用、评价和伦理”维度均偏低）。
- 学生智能工具应用情况：学生使用GenAI工具类型广泛，高职普遍高于中职。使用时长普遍较短，以“1至6个月”为主，表明仍处于初步探索阶段。使用频率主要集中在每周或每月，日常使用比例较低。
- 学生AI应用体验：超七成学生对GenAI使用持积极态度，其中“满意”占比最高（53.3%）。超七成学生对GenAI表示信任，但高职学生在“完全信任”方面占比显著低于中职。
- 学生学习兴趣：学生对GenAI相关学习内容表现出较高兴趣，尤其在“工具使用方法”、“专业领域应用”和“行业趋势与未来发展”方面。
- 学生智能素养发展路径：建议制定“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；开设AI通识课程，夯实学生智能素养基础。
- 学生智能素养发展环境：建议完善制度建设，丰富教学资源，加强素养评价，建成学生人工智能素养档案袋。中高职学校对学生AI素养发展的相关举措情况不均衡，高职更具主动性。
第二章：发展教师智能教学素养
- 教师AI素养水平：职业院校教师已初步具备智能教学素养（74.36分），高职教师表现优于中职教师。教师AI素养区域差异明显，“东部引领，西部滞后”。
- 教师AI工具使用：DeepSeek、文心一言、豆包三款AI工具最受教师青睐。教师在教学中使用AI工具向常态化转变，九成以上教师已经使用AI工具，两成教师使用AI工具超过1年。
- 教师AI素养发展需求：教师智能教学素养发展路径从智能工具操作转向教学整合，“协同AI设计教学”“AI制作教学资源”是最普遍的教师智能教学素养发展需求。职业院校对教师智能教学素养的评估体系建设处于起步阶段，对教师智能素养的发展规划重视不足。
第三章：AI创新人才培养范式
- 人才培养智能化转型：职业教育的人才培养体系正经历由“学科本位”向“能力本位”、由“经验导向”向“数据驱动”、由“静态培养”向“智能协同”的深层转型。人才培养四大智能化转型路径包括传统专业结构固化、传统育人模式滞后、资源分散低效、课程体系亟待重构。
- AI促进教学模式创新：AI赋能教学过程，提升课程教学效果。AI赋能教学过程的三大方向包括AI赋能教学设计与实施、打造新型教材形态、强化思政元素融入。AI赋能教材建设可缩短教材开发周期、提升教学成效。AI赋能思政教育可推动思政教育由“灌输式传递”向“交互式共鸣”转型。
- AI提升国际化教育水平：60%的职业院校“不知道/尚未开始”利用AI助力职教出海。AI革新“中文+职业技能”教学模式，打造国际化、多元化职教资源，促进对外教育服务提质。
第四章：AI促进产教深度融合
- 构建智能化产教对接平台：人工智能正成为职业院校实现产教供需精准对接的核心工具。构建动态追踪平台，实现产教供需精准对接；搭建就业指导平台，助力学生精准就业与职业发展。
- 校企协同创新资源开发与应用模式：AI赋能推动教学资源从“供给驱动”走向“需求驱动”，提升产教适配度。加强资源平台建设，优化资源开发过程和应用成效。
- 打造“人工智能+”实训基地：利用AI+大数据+虚拟仿真升级实训模式，推动“AI+专业应用场景”。建设AI双创基地、公共实训基地、跨专业融合基地，提升学生数字化设计能力和智能制造水平。
- 服务区域产业智能化升级：开展AI技能培训，提升面向企业社会人员的服务能力；攻克技术难题，提升面向企业的技术服务能力。
第五章：升级智慧校园与管理
- 促进数字校园智能化升级改造：超过半数高职院校和四成以上中职院校已能利用第三方算力或现有资源开展教学与科研。超过三成高职学校和超过一成中职学校已本地部署基座大模型或构建了专用大模型。文本与PPT的AI生成工具最为普及，教学支持智能工具逐步拓展。
- 建设职业教育高质量数据集：职业院校在数据治理上正从认知提升迈向标准落地，数据规范化水平逐步提升。四成高职和近三成中职已建成数据中心并完成大部分集成。已有超六成高职和过四成中职院校建立了数据使用协议机制。
- 拓展AI在助管中的应用场景：引入多源数据分析、知识图谱构建和智能预警机制，实现对学生学习成效、教师教学行为、实训课程实施等关键环节的全流程、深层次分析与动态跟踪。构建融合型AI平台，打破数据孤岛，强化跨系统联动与统一管理。
第六章：应对人工智能伦理与安全挑战
- 学校层面完善安全保障制度：约四成中职、超半数高职开始采取措施应对AI伦理与道德风险。近半数职业院校开始关注AI乱用滥用风险，逐步强化制度与防控措施。近半数中职、四成高职院校已重视技术依赖风险治理并开展引导。建议构建大模型伦理检测机制，提升学校AI应用合规性与安全性。
- 教师层面强化引导责任：建议通过培训、案例与情境模拟，提升教师技术素养与伦理能力，强化引导与育人责任。
- 学生层面规范使用行为：建议规范学生使用行为，提升辨别能力，培养责任意识，强化风险意识。
第七章：强化人工智能应用体制机制与支撑保障
- 人工智能应用规划和政策制定：超半数职业院校已经开始响应区域AI相关政策，尝试在制定规划方案时融入区域相关政策要求。建议强化战略与制度保障，推动“AI+职业教育”顶层设计落地。
- 院校组织结构协同性：绝大多数职业院校高度认同设立AI专门牵头机构。建议重构组织体系，加强战略响应，加强AI项目管理。
- 人工智能技术合作开展：职业院校与多家AI大模型供应商建立了合作关系。建议拓展合作内容，深化校企合作关系，扫清合作障碍。
- 夯实“AI+职业教育”基础设施：建议加大投入，推进高性能算力基础设施建设；加快GPU等高性能算力设施的建设与更新，提升硬件配置和运算能力。
- 防范AI应用风险：建议完善AI应用风险治理协同，强化主体责任担当。
第八章：人工智能重塑职业教育生态：困境与展望
- 发展师生智能素养：建议缩小区域、层级、专业与群体间的智能素养差距；强化课程供给与培训体系，满足多元发展需求；完善发展体系，健全规划、路径、评价与支持机制。
- 融合AI技术与教育：建议面向学生，提升AI高阶应用能力；面向教师，解决AI应用浅层化问题；面向院校，以点带面探索场景智能化转型模式。
- 构建组织保障机制：建议完善投入与人才支撑，构建职业院校AI发展的可持续基础；健全评估与协同机制，提升AI应用的执行力与系统集成度。
- 夯实“AI+职业教育”基础设施：建议重视高质量数据集建设，开展相关标准和规范建设；加强数据使用机制，强化价值转化。
- 构建智能化职业教育新生态：建议推进职业教育专业大模型建设，构建统一AI开发平台，加强相关标准建设，开展职业教育专业大模型研究和技术攻关，选择适合的专业开展试点工作，构建资源汇聚和共享机制，开展专业大模型应用监测。
研究结论
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。职业院校在AI应用方面取得了一定进展，但仍面临诸多挑战，包括师生智能素养发展不均衡、AI应用浅层化、基础设施不足、数据集建设滞后、校企协同推进AI应用尚未形成成熟模式等。建议从完善规划与制度、加强资源建设与应用、提升师生智能素养、夯实基础设施、防范AI应用风险等方面入手，构建智能化职业教育新生态。
