文｜朱华玉 湖南铁道职业技术学院教务处副处长 讲师

人工智能正以前所未有的态势重塑教育格局，开启智慧教育元年。当机器智能逐步渗透知识传递、技能示范乃至学习诊断等教学核心环节时，职业教育教师群体正面临前所未有的身份危机与能力重构压力，亟需在能力维度进行系统性重构。2025年1月发布的《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出“深化人工智能助推教师队伍建设”的要求，围绕未来教师，应聚焦教育价值锚定、人机分工重构、核心能力再造等三个维度进行转型，最终实现从“知识传授者”转变为“智慧赋能者”。

一、数字教育的设计者

人工智能时代的教育设计已突破传统课程开发范畴，演变为基于数据洞察、技术集成与系统思维的复杂工程。未来教师需从知识传递者转型为教育系统的架构师，通过动态化、精准化的设计逻辑重塑人才培养全流程。

1. 动态课程架构师。职业教育的课程体系需建立与产业技术发展的实时联动机制。教师依托企业数据云平台，实时抓取岗位能力标准、设备操作规范及工艺迭代数据，构建“产业需求—能力标准—教学模块”的映射模型。通过自然语言处理与知识图谱技术，将非结构化的产业数据转化为标准化教学资源，形成可动态扩展的模块化课程包。在此过程中，教师需主导设计“产教技”三元融合的课程框架，既确保企业生产数据的安全共享，又维护教育规律在课程转化中的主导地位。AI生成技术的介入可加速教学内容更新，但需建立人工审核与教育价值过滤机制，防止技术逻辑对知识体系的解构风险。

2. 三元教学流程设计师。“师—生—机”协同模式重构了传统教学的关系结构。教师需科学界定三方主体的功能边界：在知识建构阶段保持主导地位，通过问题链设计引导深度学习；在技能训练环节转为监督者，利用虚拟仿真实训系统实现复杂操作的精准反馈；在个性化学习阶段成为资源调度者，基于学习分析数据匹配自适应训练方案。这种分层设计需建立差异化的数字学习路径，既涵盖普适性职业能力的基础训练模块，又包含针对岗位集群的专项能力提升单元。混合式教学场景的设计应遵循"最小必要"原则，避免技术堆砌造成的认知负荷过载。

3. 效能优化分析师。教学过程的数字化留痕为精准诊断提供数据基础。教师需运用机器学习算法构建教学效能评估模型，重点监测教学设计中的冗余环节与能力培养盲区。通过聚类分析识别不同学习者群体的认知特征，建立“数据洞察—策略调整—效果验证”的优化闭环。逆向课程设计方法的应用需警惕过度依赖数据决策的风险，在量化分析基础上保留教育的人文价值判断。效能优化的终极目标在于释放教师的创造性潜能，将标准化教学环节交由智能系统处理，使教师专注教学策略创新与教育情境构建。

二、数字教育的组织者

教育组织的数字化转型催生新型关系网络与协同机制。未来教师需突破传统课堂的物理边界，在虚实融合的教育生态中构建开放、弹性、可持续的能力培养体系。

1. 高阶能力培养师。面对机器智能的替代压力，教师需重新锚定职业教育的核心价值。通过设计真实产业问题导向的项目式教学，培养学生问题建模、方案迭代与跨界协作的能力。在数字思维培养过程中，需刻意设置技术失效情境下的应急决策训练，强化人类独有的直觉判断与伦理思辨能力。人文素养的培育应融入技术应用全过程，在智能工具使用规范中渗透职业伦理，在算法决策分析中培养批判思维，防止技术理性对教育本质的侵蚀。

2. 虚实融合环境构建者。教育元宇宙的构建需遵循“服务育人”的核心逻辑。教师应主导设计多层级虚拟实训空间，基础层实现设备操作的精准仿真，通过动作捕捉与力反馈技术还原真实作业的物理特性；中间层构建典型产业链的全流程交互推演系统，支持学生理解产业协同逻辑；在创新层，搭建跨学科问题解决平台，围绕“卡脖子”技术领域设计虚拟攻关项目，培养复杂工程思维。虚实融合环境的价值锚点应始终指向教学实效提升，避免陷入技术炫技的误区。

3. 全流程数据管理者。教育大数据的价值挖掘需建立分级治理体系。教师应主导制定数据分类标准，区分过程性行为数据与能力评价数据，设定不同数据的存储周期与使用权限。智能分析系统的应用需保留人工校准接口，尤其在情感识别、动机分析等复杂领域维持人类教师的决策终审权。多元评价体系的构建需破解不同主体评价标准的结构性矛盾，通过区块链技术实现学习成果的不可篡改记录，同时建立评价结果与能力认证的转化规则。

三、数字教育的实践者

教育实践的智能化转型要求教师实现技术应用能力与教育智慧的有机融合。未来教师需在机器智能的辅助下，发展出更具创造性与不可替代性的专业能力。

1. 技术工具深度应用者。智能教学工具的运用需遵循“教育适配技术”原则。在虚拟仿真实训中，教师应重点把控训练场景的教育有效性，通过参数调节平衡真实感与教学目标的匹配度。人机协同教学需建立动态分工机制，在知识传授环节发挥AI的标准化优势，在情感交互层面强化人类教师的独特价值，在创新能力培养中实现人机思维的优势互补。数据驱动的教学干预需设置安全阈值，避免算法偏见导致的群体性认知偏差。

2. 数字资源开发主导者。活页式教材开发需建立多方协同机制。教师应主导制定资源转化标准，确保生产流程数据向教学资源的转化既保持产业真实性，又符合认知发展规律。开源社区运营需设计合理的贡献度评估体系，通过智能合约实现资源创作者的权益保障。在标准共建过程中，需警惕企业过度介入导致的教育目标偏移，通过制衡机制维护人才培养的公共属性。

3. 终身学习赋能推动者。数字学分银行的构建需突破现有教育认证体系的制度壁垒。教师应参与制定能力单元的颗粒度标准，在微证书体系与宏观能力框架之间建立科学对应关系。自适应学习系统的推荐逻辑需植入教育引导功能，在尊重学习者偏好的同时，通过智能劝导机制弥补其能力发展盲区。教师自身的数字素养提升需避免陷入技术追逐陷阱，应聚焦教育场景的创新应用能力，在技术迭代中保持教育定力。

人工智能时代职业教育教师的角色转型，本质上是教育主体与技术环境持续对话的动态调适过程。这种转型既需要教师主动拥抱智能技术的赋能潜力，更需坚守教育育人的本质追求。未来教师的生存空间不再取决于其知识储备的绝对优势，而在于能否在智能教育生态中培育出不可替代的育人智慧，这既是对职业教育本质的回归，更是对人类教师存在价值的终极叩问。

责编：张永琼

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来源：湖南日报·新湖南客户端