增强职业教育教材适应性需推动实践性知识本体论的系统性变革。技能图谱作为一种以数据驱动、以图结构表征职业技能及其复杂关联的知识工程方法，为实践性知识本体论变革提供技术层面的可行路径。

一、需求解析：基于多源数据的技能要素提取与映射

职业技能需求分析机制的局限与滞后是引致教材内容产教脱节与适应性不足的根源性因素。传统职业教育教材开发过程中的内容分析主要依赖周期性专家访谈、小范围企业调研与迭代缓慢的职业标准文本，其本质是一种基于经验归纳的静态实践性知识建模过程。数智时代，职业技能的内涵被深化，职业知识与技能静态建模范式难以追踪市场变化轨迹。职业技能图谱的构建本质上是实践性职业知识需求解析的范式革命，推动职业教育对劳动力市场能力结构需求的分析机制从经验归纳转向数据循证，利用数智技术集成与整合多源异构数据，实现对产业技能需求的动态捕捉与精准画像。

一是技能要素拓展：从仰赖专家经验到全景式产业数据。我国传统职业教育教材开发主要依赖各专业教学指导委员会的专家指导与论证，虽在保障基础规范方面作用显著，但其知识更新高度依赖专家的认知与有限的企业样本，不可避免地带有视角局限与时效滞后，难以全面反映产业生态的全貌。技能图谱的构建系统性地拓宽了职业技能要素的数据源头，将技能需求分析对象从有限的专家经验拓展至海量的产业数据。借助大数据技术将国家与地方产业发展规划、行业研究报告、上市公司年报以及招聘平台发布的岗位需求文本纳入深度分析。通过对上述多源异构数据的文本挖掘，动态、清晰地识别相关专业领域的技能要素和需求画像，推动技能需求数据源从个体经验提升至产业数据集合，从根本上解决内容滞后的问题。

二是监测范式转型：从周期性静态修订到准实时动态监测。我国针对职业教育教材建设，国家、省市不同层面均将高质量教材建设纳入教育规划项目。但教材建设从立项、编写、出版到应用周期较长，教材编写与修订更新周期滞后于产业数智技术迭代速度，因而难以反映行业技能需求趋势，导致教材内容一经出版便落后于产业实践。技能图谱的需求解析作为一种准实时的动态监测机制，通过构建面向特定产业领域的数据采集链，持续不断地整合与集成产业端、技术端、市场端和教育端多平台数据，从而动态更新技能图谱中的节点与权重，以实现技能体系与产业发展同频共振。

三是技能画像升级：从模糊定性描述到量化精准映射。过往职业能力标准或教材内容对职业技能水平的描述多使用“掌握”“熟悉”“了解”等定性语言，其内涵相对模糊难以精确指导教学设计。部分行业虽然已有从业人员的职业技能等级标准，较好地定义了职业内涵，但其对各项技能的重要程度、技术与岗位关联度等缺乏量化表征。技能图谱的需求解析可以对职业技能进行量化表达与精准映射。通过对技术—产业—市场—教育等多源数据的交叉验证与集成分析，提取职业岗位多维技能的元数据。这些元数据包括职业技能在新兴产业岗位需求中的频率、职业技能与薪酬的关联度，从而量化某项职业技能的重要性权重，为教材内容的主次编排提供数据支持。此外，通过元数据可以追踪某项特定职业技能在劳动力市场岗位技能需求中的热度变化，以此判断职业技能培育的生命周期。通过系列量化指标提取与集成职业技能教育各主体端口的元数据，将原本模糊的职业技能要求解构为一组精确且可计算的技能元数据坐标，为后续的专业群课程体系重构提供职业技能图谱。

二、能力统整：能力本位的技能体系结构化与标准化

产业、技术、市场与教育各端的海量技能要素具有离散、混沌特性，属于原始素材，需加以体系化统整与建构才能形成技能图谱。

一是关联结构转型：从学科知识线性组合到职业技能网状关联。我国职业教育教材改革长期致力于破除学科本位，并以工作过程系统化作为教材编撰的替代范式。但在实践中，基于工作过程的教材内容组织模式容易被异化为另一种固化的任务或项目线性排列结构，从而遮蔽职业技能生成的复杂性、动态性和情境性。数智时代职业岗位要求人才具备跨领域能力，单一学科逻辑的教材难以承载技能人才复合能力的培养需求。技能图谱通过推动实践性知识组织结构转型来实现复合型能力的统整。其遵循技能要素在真实职业场景中的应用逻辑，建构一种网状的关联结构。此结构中每一个技能节点都可能与其他多个技能节点建立逻辑关系，将原本被学科壁垒分割的知识重新整合为围绕核心职业能力的有机整体，突破上述标准化内容供给的局限性，真实地反映职业能力的全局性特征。

二是建立认知阶梯：从定性的能力要求到建立原子化技能标准。职业能力标准及其等级界定不清成为职业教育教材适应性不强的重要因素。当前，职业教育课程标准与教材目标中关于职业能力的描述较为宏观，缺乏分层次、可测量与可操作的精细化定义，导致教学反馈与评价机制由于缺乏数据依据而多采取质性评价。通过技能图谱的能力统整技术可以建立一套标准清晰的职业能力认知阶梯，将原本宏观的、模糊的职业能力逐级向下分解为可被清晰定义、传授和评估的技能原子。一个技能原子即为一个独立的、最小的知识或操作单元，且均附有明确的内涵、外延、应用场景与评价标准等标准化描述。更重要的是，技能图谱通过定义这些技能原子之间的逻辑关系来构建从初阶到高阶的职业能力认知路径。这种自下而上的标准化建构可以提升教材内容供给的精确性与可度量性，为实现学习过程的精准诊断与反馈创造条件。

三、技术赋智：基于人工智能的技能解构、挖掘与呈现

技能需求解析与能力统整涉及产业、技术、教育、市场等不同系统之间的关系统整，数据规模大且产业技术迭代迅速，需借助人工智能技术才能实现技能体系的解构、挖掘与呈现。

一是技能隐性关系挖掘：从经验归纳到算法驱动。如前所述，专家主导型的教材体系建构范式易受教材开发人员的知识背景、行业经验与思维惯性的制约，导致教材内容提取与组织难以跨越学科和院校边界，也难以识别潜藏于海量实践经验中的新技能。人工智能的技术机器学习算法为此提供了超越编撰专家团队认知与经验局限的技术路径，它可以对大规模技术变革数据、行业发展数据、市场技能需求信息等进行关联规则挖掘，识别那些非显性但在产业实践中已形成的技能耦合关系。特别是在“服务型制造”发展战略背景下，技能型人才职业能力结构复杂，产业数据采集不仅需关注技能人才在生产车间中的设备维修维护技能，还需从企业服务、客户反馈与企业员工行为报告中挖掘职业技能的关联规则。

二是知识呈现范式变革：从线性文本到多维交互。传统教材作为一种典型的线性文本媒介，难以呈现技能图谱展示的网状复杂关系，致使学生无法直观地理解某一技能在整个能力体系中的位置、技能关联结构以及跨领域技能链接情况。人工智能的可视化技术融入教材编写过程可以将实践性知识从静态的文本叙事模式转向动态、可交互的知识图谱，将完整的产业技能体系描绘成一张层级分明、能力定义清晰的“实践性知识星图”。基于此，教材开发者可对“技能星图”所呈现的技能进行缩小放大、筛选分析，从而设计出更具适应性、高度契合地方产业发展需求的模块化知识体系。职业院校学生也可以根据自身的职业目标和学习兴趣在图谱中规划学习轨迹，并通过技能图谱了解个人所选择学习的技能模块对未来职业目标的支撑度和具体的达成路径。技能图谱提供的多维、交互式知识呈现范式本质上是一种认知赋能，将复杂的理论知识和实践知识以符合学生认知特点的方式外显化，降低学生理解复杂职业技能的认知负荷。（节选自《教育与职业》2025年第24期）
   初审：陈淑琴
   复审：王玉岭
   终审：李涛