71.5%的职业院校学生，将生成式人工智能用于知识扩展，超过七成学生对这种使用“持积极态度”；近50%的高职院校已开设人工智能通识课；职业院校教师已“初步具备智能教学素养”，但“区域差异明显”，两成教师使用AI工具超过1年；67.33%的职业院校已应用AI提升教学效率，45.79%已开发数字资源，35.47%完成了智能化升级……

　　在这份由清华大学教育学院刘英群主编的整整200页图文版的《职业教育人工智能应用发展报告(2024-2025)》(以下简称“报告”)中，来自全国32个省份的140万份有效数据，如同体检报告上的关键指标读数，勾勒出我国“AI+职业教育”在落地过程中的现实轮廓。

　　1月15日，在2026年职业教育人工智能应用交流研讨会上，该报告的项目策划人、清华大学教育学院人工智能教育研究所所长韩锡斌对这份报告进行了解读。用韩锡斌的话说，职业教育“已进入改变底层逻辑、重塑教育生态的智能时代”。

　　AI重塑着职业教育的教学关系

　　对于AI重塑职业教育生态的过程，报告一连列出了14个挑战。

　　在“以人为本，发展师生智能素养”方面，主要挑战在于师生的智能素养发展存在不均衡，发展需求未得到充分满足，以及发展体系尚需健全和完善。在“应用为要，融合AI技术与教育”方面的挑战，则包括学生层面应用较为活跃，但高阶使用仍待提升；教师层面局限于效率提升工具，在教学中的成效尚不明显；学校层面整体AI渗透率较低，尚处于初步探索阶段。

　　其余的挑战还包括政策制定与制度保障机制滞后、校企协同推进AI应用尚未形成成熟模式、算力资源建设滞后、技术供给能力不足等。

　　报告还提到，目前，职业院校的教师普遍认可AI能提升学生自主学习与教学效率，促进个性化教学，但也担忧其“削弱师生情感交流、教师创新力及学生批判性思维能力”。

　　“人工智能时代，对老师的要求提高了。”韩锡斌对中青报·中青网记者感慨，“怎么能有效设计‘AI+’的教学活动？怎么能引导学生、规范学生、激发学生？又怎么能提升学生的思维能力和人机协同能力？这是新时代的新课题。”

　　人工智能的应用正深刻重构着职业教育的教学关系，其核心是教师、人工智能体与学生三者间关系的重塑。正如报告中提到的，职业教育的人才培养体系，正经历由“知识本位”向“能力本位”、由“经验导向”向“数据驱动”、由“单打独斗”向“智能协同”的深层转型。

　　报告数据显示，学生对生成式人工智能相关内容学习兴趣较高，各类学习选项关注度均超过五成。其中，“工具使用方法”“专业领域应用”和“行业趋势与未来发展”是学生最为关注的方向，高职学生在这些方面的兴趣尤为突出。超六成学生认为AI课程“基本满足”学习需求，约两成表示不满足。

　　报告提到，高职院校中已全面或部分开设人工智能通识课的占比接近50%，这表明教学场景的转换已具规模。而在教学场景中，生成式人工智能集中应用于教学资源与课程设计。其中，用于资源制作的应用超过三分之二，过半用于课程设计。此外也有少数职业院校，将其应用在“就业指导”与“情景模拟”等职教特色场景。现阶段，AI教学应用已经进入“规模化试水期”，但缺乏“系统化解决方案”。

　　在试水的过程中，南京信息职业技术学院(以下简称“南信院”)是先行者之一。该校人工智能学院院长何淼在介绍其通识课程建设时指出，课程目标旨在“以人工智能技术认知与应用培养为切入口”，面向非人工智能类专业的学生，“培养他们在本专业中应用AI”和“初步具备‘AI+’复合思维”的能力。

　　这一目标定位，让教师的职责从知识内容的单向灌输，转向学习环境与场景的设计。南信院为此采用了“分层分类混合教学法”，教师必须依据不同专业学生的技术基础与未来职业场景，为其筛选和匹配差异化的AI工具与应用案例。

　　教学关系的变化也体现在学生身份的转变上，他们从被动的知识接收者，转变为在教师引导和AI赋能下，有了更多主动探索与自我成长的主体。广东科学技术职业学院党委委员、副院长曾文权在描述该校开展AI通识课愿景时强调，该课程的核心是“以学生为中心”，通过AI交互学习“激发学生”，让他们在学习中成为“开动机器”的主体，自主思考，学会实践。

　　“一定要发挥学生学习的主观能动性，这需要我们有优质的资源，有技术平台来支撑。”曾文权说。

　　AI重塑创新人才培养范式

　　北京科技职业大学集成电路学院(人工智能学院)人工智能技术应用专业负责人张萍在教学中发现，单纯讲授统一的人工智能原理，难以激发来自艺术、管理、理工等不同背景学生的学习兴趣与专业共鸣。为此，她主导设计了“AI+X前沿拓展模块”，针对不同专业群的学生需求进行定制化教学。这种设计的核心目的，是让每个学生都能看到人工智能与自己未来职业的直接关联，引导他们利用AI工具探索和解决本专业的特定问题，从而将通识知识转化为就业能力。

　　何淼也观察到一个显著变化。在引入大模型工具实施“无码化、工具化、场景化”教学后，即便是编程基础薄弱的学生，也能借助AI，开展先前难以完成的学习任务。用他的话说，新的教学模式，让学生能够跳过复杂的代码障碍，直接进入应用场景，专注于提出问题、利用工具解决问题这一更高层次的学习目标。

　　“我们始终贯彻的一个理念，AI通识课教学，一定要服务学生的就业竞争力。”何淼对中青报·中青网记者说。

　　天津电子信息职业技术学院网络通信学院院长崔宝才也提到，职业教育的特点是“做中学”，即“在实际技能训练中加深对理论的理解”。而AI与硬件的结合，能让学生清晰看到AI辅助控制硬件设备的效果，从而激发学生学习相关理论的兴趣，这种教学模式之下，对学生的评价标准也是其完成项目、解决实际问题的综合能力，而非对孤立知识点的记忆程度。

　　这些来自教学一线的实践探索背后，是国家层面推动职业教育数智化转型的政策引领与制度支撑。2025年，教育部发布了758项新修(制)订的职业教育专业教学标准。其中提出“加强实践性教学”“同时加强校内实训教学”等要求。同年5月，教育部职业院校信息化教学指导委员会发布《职业院校人工智能应用指引》，在实训教学方面，明确提出“职业院校应借助内外部资源，规划并建设人工智能实训室、智能型虚拟仿真实训基地等，增强学生实训的沉浸式体验、交互水平和个性化评价反馈”。

　　对此，韩锡斌指出，孤立的技术应用已经无法支撑目前职业教育面临的系统性变革，职业院校必须跳出过去“单兵作战”的思维，构建协同创新的新生态。要构建AI赋能的资源体系，提高教学资源的产教适配性。正如报告中所说，AI赋能推动教学资源从“供给驱动”走向“需求驱动”。

　　报告数据显示，目前，六成职业院校已运用AI进行校企协同课程资源开发，提升效率与质量。在打造“人工智能+”实训基地方面，典型案例包括江苏工程职业技术学院的服装产业数字化虚拟仿真实训基地、福建船政交通职业学院的全产业链虚实融合基地等，都是利用“AI+大数据+虚拟仿真”升级实训模式，推动“AI+专业应用场景”。

　　但韩锡斌也提到，当下AI技术赋能教育，需要配置算力基础设施、大模型乃至知识库等技术条件，而且这些技术更新迭代的速度很快，对大部分职业院校来说，“技术的配置成本还比较高”。

　　在人工智能应用规划和政策制定方面，据报告总结，当前超半数的职业院校已开始响应区域AI相关政策，近四成职业院校已经形成明确的AI应用相关发展规划，三成职业院校已开展项目评估规范化约束AI应用，近两成职业院校已制定具体的AI相关经费预算分配方案。

　　“希望这份报告能起一个枢纽作用，把大家调动起来，汇聚起来，共同完成这次职业教育生态的重塑。”韩锡斌说。

　　中青报·中青网记者 张渺 李思