一、框架构建：“人智协同”赋能职业教育的三阶模型
基于“人智协同”与“因材施教”融合逻辑的理论阐释，笔者提出“智能诊断—动态适配—协同进化”的“人智协同”赋能职业教育“大规模因材施教”的三阶赋能模型。该模型并非三个环节的线性堆叠，而是一个以学习者为中心、数据驱动且具备自我优化能力的动态循环系统。它旨在系统性地回应文献述评中指出的“碎片化”问题，将离散的技术应用整合为赋能学生个性化成长的连贯闭环，并深度嵌入职业教育的实践性内核。
（一）基石：智能诊断层——多模态数据融合下的学习者全景画像与能力建模
智能诊断层是整个模型运行的基石与起点，其核心任务是破解传统“因材施教”中“诊断之难”，实现从经验判断到数据驱动、从模糊群体到精准个体的转变。该层通过多源异构数据的融合感知，为每一位学生构建动态更新的“数字孪生”式全景画像。
首先，在数据采集维度上，系统需突破传统局限于测试与行为日志的范畴，深度融合职业教育所需的多模态数据：（1）认知与情感数据：在线学习交互、测验结果、论坛发言等；（2）技能与行为数据：通过物联网传感器、计算机视觉、动作捕捉等技术采集的实训操作轨迹、工具使用精度、工艺流程符合度等实操数据；（3）情境与过程数据：在模拟或真实工作场景中遇到的问题、决策逻辑、协作沟通记录等。生成式人工智能可通过对学生生成性作品（如方案设计、故障排查报告）的分析，间接评估其思维过程与知识整合能力。
其次，在建模分析层面，基于上述数据，系统运用学习分析、教育数据挖掘及知识图谱等技术，构建多层能力模型：在微观层面，刻画学生具体知识点的掌握状态与技能操作熟练度；在中观层面，映射其在不同职业典型工作任务中的综合表现与问题解决模式；在宏观层面，评估其职业素养、学习毅力及潜在的发展倾向。此画像不仅是静态快照，更是随学习进程动态演化的，能够实时反映学生的成长轨迹与最近发展区，为下一阶段的个性化适配提供精准、及时的“数据燃料”。
（二）核心：动态适配层——基于生成的精准资源供给与弹性路径规划
动态适配层是模型的核心引擎，直接承担“施教”的职能，旨在破解“资源之限”与“路径之僵”。它根据智能诊断层的输出，利用以生成式人工智能为代表的技术，实现教学资源与路径的规模化个性生成与实时调整。
其一，在资源适配方面，系统能够基于学生画像和学习目标，动态生成或智能重组高度情境化、个性化的学习资源。例如，为技能薄弱者自动生成分解步骤的强化训练动画；为学有余力者推送产业前沿案例或更具挑战性的综合项目；针对特定实习岗位需求，生成模拟该企业真实工作环境的虚拟任务包。这改变了传统预设、固化的资源库模式，实现了资源的“按需生成、即时可得”。
其二，在路径规划方面，系统构建了一个弹性可变的“学习路径网络”而非线性课表。基于诊断结果，系统为每位学生推荐一条初始的个性化学习路径。更重要的是，该路径具备实时动态调整能力：当系统监测到学生在某个模块遇到困难或进展超预期时，可自动建议并调配补充资源、调整学习节奏，甚至推荐替代性的学习方案（如从理论推导转向案例模拟）。教师则基于系统建议，结合其专业判断进行审核、微调或创新性设计，形成“AI推荐、教师主导”的路径决策机制。这实现了教学组织从“千人一面”的固定课表向“千人千面”的动态导航转变。
（三）升华：协同进化层——“人智互馈”闭环中的关系深化与系统迭代
协同进化层是三阶赋能模型的“大脑”与“灵魂”，着眼于系统的可持续性与生态的健康性，旨在超越单次的人机交互，实现教师、学生与AI系统三者在长期互动中的共同成长与关系升华。
首先，是教学实践的协同进化。该层建立了一个双向强化反馈闭环。一方面，AI系统持续从教师对推荐资源的采纳、修改、否决行为中，以及从学生的学习成效、满意度等数据中学习，优化其诊断与推荐算法，使其更贴合具体专业、具体教师的教学风格与学生的真实需求。另一方面，教师通过观察AI的分析与推荐，能更深刻地洞察学生个体与群体的学习规律，反思并精进自己的教学策略，实现专业发展。学生则在与智能体的互动中，提升其利用技术进行自主学习、自我调节的“学会学习”能力。
其次，是主体关系的协同进化。随着系统可靠性与实用性的增强，“人智协同”从初期的“教师主导、技术辅助”（工具性使用），逐步迈向“人机互补、智能增强”（功能性协同），并最终追求人智共生、智慧共创”的理想状态。在此状态下，AI不仅是工具，更是具备一定教育理解力的“协作者”，教师与学生则成为与技术共舞的“新智能主体”，三方在解决复杂教育问题、创造新的学习体验中形成深度信任与创造性伙伴关系。这一层的实现，标志着“人智协同”从技术框架升华为一种促进教育主体共同进化的文化生态。
综上，三阶模型构成了一个完整的赋能回路：智能诊断层精准“识材”，动态适配层个性“施教”，协同进化层确保系统在与师生的持续互动中“愈智”。这一循环往复、不断优化的过程，正是职业教育借助“人智协同”实现“大规模因材施教”从理论可能走向实践可行的核心操作框架。
二、实践路径：从课堂到生态的系统化实施
“人智协同”赋能职业教育“大规模因材施教”的实现，不仅需要清晰的理论逻辑与系统模型，更依赖于从微观课堂到宏观生态层层递进、有机联动的实践路径。本部分内容在前文构建的“三阶模型”基础上，聚焦可操作、可复制的实施策略，系统阐述从课程资源智能创生、教学模式深度重构、评价体系范式创新，到教师角色转型与产教融合生态构建的全链条实践体系，旨在将理论蓝图转化为推动职业教育高质量发展的现实行动。
（一）课程资源创生：从静态预设到动态生成的协同设计
课程与资源是教学的基石。“人智协同”视域下，职业教育课程资源建设需从传统的“静态预设、统一分发”模式，转向“数据驱动、动态生成、人智共创”的新范式。
首先，构建“标准为基、生成赋能”的模块化课程体系。课程设计应遵循国家专业教学标准与职业能力框架，确保人才培养的质量。在此基础上，利用知识图谱技术将课程内容解构为细粒度的、语义关联的知识与技能点模块。生成式人工智能（AIGC）可依据区域产业特色、企业实时技术需求以及学习者的个人画像（来自智能诊断层），动态组合、实例化并生成个性化的学习单元、项目工单或案例资源。例如，针对同一“电气控制”技能点，为进入智能制造工厂实习的学生生成工业机器人应用案例，而为进入楼宇自动化企业的学生则生成智能照明控制案例。这实现了课程内容在保持核心标准一致的前提下，向产业前沿与个体需求的精准延伸与适配。
其次，推进“虚实融合、具身体验”的智能化实训资源开发。职业教育的实践性要求资源开发超越文本与视频，深度融入模拟实训环境。依托扩展现实（XR）、数字孪生、高保真模拟等技术，构建高度仿真的虚拟工作场景、设备与工艺流程。“人智协同”体现在：AI系统可基于学生学习数据，自动调整虚拟实训任务的难度（如增加设备故障点）、生成个性化的操作考核场景，并提供实时、可视化的操作引导与纠错反馈。教师则聚焦于设计具有综合性与挑战性的实训项目，并在虚实结合的教学中引导学生进行反思与迁移。这种“AI生成情境、教师引领探究”的资源开发模式，极大拓展了实训教学的广度、深度与满足学生的个性化水平。
最后，建立“众创共享、持续进化”的资源治理机制。鼓励教师、企业工程师与AI系统共同参与资源开发。教师提供教学设计逻辑与教育内容把关，企业工程师注入产业真实案例与技术诀窍，AIGC则负责资源的快速原型生成、多模态转换（如将文本规程转化为三维动画）与海量变式衍生。所有资源纳入统一的智能资源管理平台，其使用效果、学生反馈等数据将被持续采集与分析，进而反向优化生成算法，并标识资源的适用人群与场景，形成资源自身“生成—应用—评估—优化”的进化闭环，最终构建一个鲜活、动态、可持续发展的职业教育数字资源生态。
（二）教学模式重构：从单向传递到“人智共生”的教学新范式
教学模式是理论落地的核心环节。“人智协同”要求重构教学结构，其关键不在于技术工具的简单叠加，而在于通过“人与智能体”的深度融合，重塑教学流程与师生互动关系，实现教学范式的根本转型。
其一，构建“智能导学—教师育人”双核驱动的混合式教学模式。课前，AI系统基于诊断结果为每位学生推送定制化的预习材料与前置测评，帮助教师精准定位教学起点。课中，教师从知识讲授者解放出来，更多地组织研讨、引导探究、解答深层疑问，并处理AI难以应对的情感交流与价值引领问题。AI则扮演“个性化助教”角色，例如，在分组项目实施中，为不同小组提供差异化的数据支持或技术提示；在学生进行虚拟实训时，提供一对一的实时操作指导。课后，AI负责布置与批改自适应作业，并生成每位学生的学情分析报告，为教师进行个性化辅导提供依据。这种模式实现了规模化班级教学中“一对一个性化关注”的近似效果。
其二，深化“数据增强、AI协创”的项目式与沉浸式教学。对于职业教育的典型教学模式——项目式教学（PBL），“人智协同”能带来革命性增强。在项目启动阶段，AI可帮助学生进行文献调研与可行性分析，快速生成多种方案雏形。在项目实施阶段，物联网与传感器能自动采集项目过程数据（如实验参数、操作日志），AIGC对数据进行分析，并通过数据驱动决策，为教学管理提供科学依据。在项目评估阶段，AI可对项目成果进行多维度自动评测，而教师则侧重于评价学生的创新思维、协作能力与职业精神。此外，结合元宇宙概念的沉浸式教学，能让学生在高度拟真的社会技术情境中完成复杂任务，AI则作为环境中的智能体（NPC）或虚拟专家，与学生进行互动，提供动态挑战与支持，可极大提升学习的沉浸感与迁移性。
其三，确立“教师主导、人智协同”的课堂互动新规范。必须明确，技术赋能下教师的教学主导权与专业判断力不仅不应削弱，更需加强和转型。教师是“人智协同”教学的总设计师与节奏掌控者，负责传授专业技能、培养学生职业素养、激发学生创新思维、引导学生职业规划、促进学生全面发展。同时，需培养学生与AI系统有效交互的素养，使其学会批判性地利用AI提供的工具、信息，从而将师生互动、生生互动、生机互动有机融合，形成一个以人的全面发展为最终目的、人机智能优势互补的教学共同体。
（三）评价体系创新：从结果评判到发展赋能的协同共评
评价是指挥棒。“人智协同”赋能下的评价体系，必须从聚焦甄别与选拔的“终结性评判”，转向促进学习与发展的“形成性赋能”，构建一个贯穿全程、多维复合、人智协同的智慧评价新体系。
首先，建立“全流程伴随、多模态感知”的形成性评价数据网络。采用数字技术，以学生生涯发展为目标，从结果评价转向过程评价和增值评价，对学生学习过程、生活过程、教育过程的全场景进行过程化数据采集。这包括点击流、文本产出、语音讨论、操作姿态、生理信号（如眼动、心率）等。AI系统通过对这些高粒度过程数据的实时分析，能够刻画学生技能形成的动态轨迹、识别其思维策略与困难点，为即时反馈和教学干预提供精准依据，使评价真正嵌入并促进学生的学习过程。
其次，构建“人智共评、优势互补”的综合性评价机制。明确“人”“智”在评价中的分工：AI擅长处理海量结构化数据，进行快速、客观的量化分析与模式识别，例如：智能评分、问题的智能答疑、学生的智能画像、成绩的智能预测、过程的智能分析等。而教师则负责评价AI难以衡量的高阶能力与素养维度，如创新性、批判性思维、职业道德、沟通协作中的情感互动、作品的美学价值等。在实践中，可探索“AI初评—教师复评—学生自评与互评”的协同流程。AI提供详细的初步分析报告，教师在此基础上结合专业洞察进行确认、修正与深化，并组织学生进行反思性自评与同伴互评，最终形成一份融合数据洞察与人文关切的、立体化的学生发展评估报告。
最后，设计以“数字徽章、能力图谱”为导向的发展性评价反馈。评价的结果呈现应超越单一的分数或等级，转向更具描述性和发展性的形式。依据自适应学习系统，生成动态可视化的“个人能力图谱”或“技能雷达图”，可以精准匹配每位学生的个性化学习需求与学习风格，增强学习参与度，提升技术技能掌握水平。同时，借鉴微认证理念，对学生完成的特定模块学习、项目成果或掌握的专项技能，授予经过加密验证的“数字徽章”。这些徽章和能力图谱可存入学生的“数字学分银行”或终身电子档案，并得到行业企业的认可，从而将教育评价、个人学习历程与职业生涯发展无缝衔接，使评价成为支撑学生终身学习和个性化成长的持续性赋能工具。
（四）教师角色转型与素养提升：从知识传授者到协同育人引领者
“人智协同”的深度实施，最终取决于教师队伍的角色转型与素养提升。职业院校教师需从传统的知识传授者与技能示范者，转型为“学习体验设计师、人智协同调节者、数据决策参谋者、职业成长导师”四位一体的协同育人引领者。
为此，必须系统化提升教师的“人智协同教学素养”。这一素养框架应包含：（1）技术理解与整合素养：理解AI的基本原理、能力与局限，能熟练运用“人智协同”平台与工具进行教学设计；（2）数据解读与决策素养：能够批判性地解读AI提供的学情分析报告，并基于数据证据做出更优的教学决策；（3）“人智协作”设计与调控素养：具备设计“人”“智”分工合理、互动流畅的教学活动的能力，能在课堂上灵活调控“人智互动”的节奏与深度；（4）智能伦理与安全素养：牢固树立教育主体的意识，关注数据隐私、算法公平性，引导学生合理地、批判地、负责任地使用AI。教育行政部门与学校应通过专项培训、教研活动、企业实践、建立教师AI教学创新共同体等方式，为教师的角色转型提供持续的专业发展支持。
（五）产教融合生态构建：从松散合作到数据互通的协同治理
职业教育的“实践性”决定了其实施路径必须延伸至产业端。“人智协同”为破解产教“合而不深”的难题提供了新方案，即通过数据互联互通，构建“校—企—数”三位一体的深度融合新生态。
核心是建设“产教融合数据中台与信用体系”。在保障数据安全与隐私的前提下，推动学校人才培养数据（如能力画像、课程成绩、项目作品）与行业企业数据（如岗位技能需求、生产流程数据、技术更新日志）在标准化的中台进行安全共享与有限互通。基于此，AI系统可以更精准地分析区域产业人才需求缺口，动态调整专业设置与培养方案；企业可以更高效地筛选匹配的实习生或毕业生；学校可以引入企业真实项目数据，生成高度仿真的教学案例与实训任务。更进一步，可将学生在校企协同项目中的表现数据，经加密和授权后，转化为其职业信用或技能档案的一部分，并得到行业认可，从而实质性提升职业教育的社会认可度与吸引力，形成以数据为纽带、人才共育、过程共管、成果共享的产教融合命运共同体。
综上所述，“人智协同”赋能职业教育“大规模因材施教”的实践，是一个从课堂微观操作到系统生态重构的复杂系统工程。它要求我们在课程、教学、评价等核心环节进行智能化改造的同时，必须同步推进教师能力升级与产教关系深化，并通过稳健的伦理框架与数据治理为之护航。唯有如此，才能将技术的潜力转化为教育高质量发展的持久动力，绘就“人人皆可成才、人人尽展其才”的职业教育未来图景。（节选自《职教论坛》2026年第9期）
初审：陈淑琴
复审：管晓媚
终审：管晓媚
