蒲雯
产教融合是职业教育的必由之路。当前，职业教育产教融合正从“形式合作”向“实质协同”转型。人工智能技术凭借其数据整合、场景重构、动态优化等优势，已成为破解人才供需错位难题的重要驱动力。探索人工智能技术在产教融合中的具体应用路径，对培养适应数字时代的高素质技术技能人才具有重要意义。
以人工智能技术架设数据桥梁，打通产教融合的“信息孤岛”
产教融合长期面临院校人才供给与产业需求之间的数据割裂，需要以科学、精准、高效的手段打破信息屏障，推动产业链与教育链深度衔接。
一是从创新区域产教联合体入手，构建政校行企一体化云平台。整合企业生产数据、院校教学数据、行业标准数据等多维度信息，利用人工智能的数据处理与深度分析预测能力，建立动态调整模型。通过实时跟踪新兴产业崛起与传统产业转型升级等动态，平台能迅速把握人才需求的结构性变化，精准分析出新专业方向或现有专业的调整要点，辅助高校优化教学体系与课程设置。例如，苏州市职业大学打造的人工智能云平台，基于招聘网站、行业协会数据库及合作企业填报的多维数据，通过垂直AI模型自动生成行业调研报告与专业人才培养方案，实现了专业设置与产业链需求的智能映射与动态校准。
二是搭建AI驱动的实训数据对接平台。将企业真实产线数据、设备运行参数、典型故障案例等实时、安全地接入院校实训系统，并通过虚拟仿真与数字孪生技术将其转化为可交互、可重复的实训资源。例如，天津交通职业学院将智能交通系统的实时路况数据、设备故障数据转化为虚拟仿真项目，学生可模拟处理真实场景中的交通信号优化、设备维护等任务，实现“教学内容与生产场景同步更新”。同时，人工智能系统能实时记录并结构化学生实训操作数据，自动生成多维度的实训能力评估报告，并基于长期训练数据绘制个人与群体的能力成长曲线。这不仅为院校设计分层、递进的实训方案提供精准数据支撑，也帮助企业从海量学生中高效识别、前置锁定具备潜力的实践人才。
以人工智能技术优化教学内容，驱动产教融合升级
依托人工智能技术，以企业真实项目案例、技术文档与设备参数为鲜活素材，可构建与产业技术同步迭代的动态教学资源库，推动教学内容从静态滞后向动态前瞻转型。例如在智能制造领域，当企业将新型工业机器人应用于汽车零部件自动化装配线时，AI系统可通过自然语言处理与计算机视觉技术，自动提取案例中的机器人型号、性能参数、操作指令及装配工艺要点等核心信息，将其结构化并智能关联至相关知识点，整合为可嵌入课程的知识图谱与微课程模块，实现教材内容的敏捷更新。
此外，AI技术能够突破传统评价中“理论成绩权重大、评价主体单一”的局限，构建覆盖全学习周期、融合多元主体的智能评价体系，以数据驱动的全程反馈推动“教”与“学”持续优化。基于人工智能可构建覆盖理论知识掌握度、实习实训完成度、真实岗位适配度等多维度、多指标的评价模型。例如在学生参与AI模型开发实训时，系统可从模型准确率、运行效率、代码规范性、创新性及复用率等多个技术维度与项目管理维度进行自动化考核，并结合院校教师与企业导师的定性评价，对照企业真实项目的验收标准，给出综合表现评价与能力雷达图。AI还可无缝对接国家职业技能等级标准与行业认证要求，自动校验学生能力图谱是否达到行业准入或晋级门槛，并对表现突出者给予免修认证或个性化进阶学习路径建议。这不仅使评价标准与产业需求紧密挂钩，也营造了以能力为导向的“比学赶超”学习氛围。
以人工智能技术重塑教学场景，深化产教融合的实践探索
一方面，学校可依托人工智能驱动的数字孪生、虚拟现实等技术，与企业联合开发高度仿真的实践项目，打造高交互性、沉浸式且可无限复用的学习场景，有效化解部分理工科专业实训中“进不去、看不见、动不了、难再现”的困境。信息类专业可通过人工智能与数字孪生技术深度结合，构建与真实物理环境实时交互的虚拟研发中心，让学生安全地模拟参与企业级智能系统优化、复杂模型调试等核心任务。虚拟环境能根据教学大纲自动生成或由企业导师动态注入各类真实项目挑战与突发故障，锻炼学生的工程思维与应急处理能力。在此过程中，AI学习伴侣会持续分析学生的操作序列、决策逻辑与知识应用盲区，为其推荐个性化的学习资源与专项突破训练计划。
另一方面，人工智能的深度应用使个性化AI助教的规模化部署成为可能。通过将AI助教深度嵌入线上学习平台与虚拟实训环境，并利用其持续交互产生的个性化数据不断进行模型微调，可使其发展成为兼具专业知识与“了解学生个性”的智能学伴。当学生遇到困惑时，AI助教能依据其当前知识水平、历史学习轨迹与认知偏好，提供适配的解题思路、差异化的参考答案与拓展学习资源。更为重要的是，AI助教能担任院校教师、企业导师与学生三方之间无缝协同的“数字纽带”，不仅可将学生在虚拟项目中的过程性数据转化为直观的岗位能力匹配度报告，还能智能融合多方评价，生成激励性与指导性并存的个性化反馈，推动形成“教学—实践—评价—改进”的高效闭环。
作者单位：西安翻译学院
