■ 杨娜
产教融合是连接教育与产业的关键枢纽，人工智能技术的加速渗透正在重塑职业教育高质量发展的底层逻辑。本文立足“人工智能+”行动战略，分析AI（人工智能）驱动职业教育产教融合的逻辑转向，阐释其在人才供需匹配、校企协同育人与质量评价三个维度的赋能机理，并从数字基座、制度供给、师资建设三个层面提出系统推进策略，为以数智化的产教融合助力职业教育高质量发展提供参考。
AI驱动产教融合的逻辑转向
AI重构人才供需匹配逻辑。在传统产教融合模式下，专业设置与产业需求的匹配主要依赖调研问卷、专家座谈等经验方式，普遍存在信息更新滞后、样本范围有限等问题，难以捕捉产业变革的动态趋势。AI可通过大数据分析、自然语言处理等技术，汇聚并智能解析区域产业分布、企业岗位需求、职业技能标准等多源数据，生成动态人才需求画像，为职业院校调整招生计划、优化专业设置提供精准依据。实践中，可依托市域产教联合体和行业产教融合共同体搭建产业人才数据服务平台，推动龙头企业岗位能力标准与院校培养方案对标对接，形成“产业需求识别—教学资源配置—人才培养输送”的完整闭环，逐步实现专业设置与产业结构的持续协同。
AI重塑校企协同育人生态。当前，产教融合的突出痛点是校企合作流于形式：企业参与人才培养的深度不足，院校教学资源也与企业真实生产场景脱节。人工智能技术以数字孪生、虚拟仿真、工业互联网为载体，正在打破校企之间的物理边界与信息壁垒。数字孪生工厂可将企业智能产线引入课堂，学生在仿真环境中就能完成设备调试、故障诊断等高阶技能训练；生成式AI可基于企业真实案例自动生成教学项目，推动产业前沿技术快速转化为教学资源。推进过程中，应以“AI+产业学院”为抓手，带动龙头企业深度介入课程开发、实训设计等环节，共建“产业出题、校企共答、教学转化”的协同育人新生态。
AI创新人才质量保障机制。人才培养质量是检验产教融合成效的核心标尺。传统以考试成绩、技能证书为核心的评价方式，难以全面反映学生在真实生产场景中的综合职业能力。AI通过采集学习行为数据、追踪操作轨迹、构建个人技能图谱等技术手段，能够对学生实训过程进行持续跟踪与多维分析，形成可量化的能力发展画像，为教学改进提供客观依据。应加快构建基于学习分析的智能评价平台，打通校内实训、企业顶岗与课堂教学的数据通道，将过程性评价、能力画像与岗位适配度评估有机整合，推动人才质量认定从主观判断向实证验证转变。
AI赋能产教融合的推进策略
夯实数字基座，筑牢产教融合的技术支撑。职业院校推进产教融合数字化建设，首要挑战是基础设施不足。部分院校的校园网络带宽、算力资源、数据平台难以满足AI大模型训练与虚拟仿真教学的高并发需求，区域间、校际间数字化水平存在明显差异。为此，应统筹推进职业院校基础设施建设，部署产教融合专有云平台，面向智能制造、工业互联网等重点领域布局AI训练与推理公共算力节点，制定产教数据采集、流通与共享的技术标准。同时，鼓励龙头企业开放产业数据集与工业算法模型，为院校提供可调用的人工智能公共服务接口，降低技术应用门槛，逐步形成产业算力赋能教学、教学数据反哺产业的良性循环。
创新制度供给，完善产教融合的治理架构。技术落地需要制度环境协同支撑。当前，产教融合的制度瓶颈主要集中在三个方面。一是校企利益分配机制不清晰，企业投入实训设备与技术人员参与教学的成本难以获得合理回报。二是产教数据确权与隐私保护规则缺失，企业出于商业安全考虑不愿共享产业数据。三是激励约束机制不健全，产教融合的考核权重在校企双方均偏低。为此，应以数据确权、利益共享、风险共担为主线，建立产教数据分级分类授权机制，探索校企共建、成本分摊、收益共享的产业学院运营模式，将产教融合成效纳入院校评估与企业社会责任考核体系，形成深度融合的常态化制度安排。
锻造双师队伍，激活产教融合的关键变量。无论技术如何演进，教师队伍始终是产教融合中最关键的因素。职业院校教师普遍存在数字素养不足的问题，多数教师缺乏AI工具应用、数据分析与智能教学设计的系统训练，而企业技术骨干进校任教又面临身份转换与制度衔接障碍。因此，应推动双向赋能，优化教师队伍培养。一方面，依托AI教师发展平台，利用智能研修系统对教师进行数字素养精准诊断与个性化培训，重点提升人机协同教学设计、数据驱动学情分析等核心能力。另一方面，完善企业工程技术人员与院校教师双向流动制度，建立产业教授与校内教师联合教研团队，以真实项目为载体实现“做中学、研中训”，培育兼具AI技术理解力与产业实践经验的“双师型”教师队伍。
人工智能与产教融合的深度交互，推动教育供给方式、校企合作模式、质量评价机制等领域持续发生新变革。AI技术能够缓解产教间的信息不对称问题，促进产业需求与人才培养精准衔接，为深化产教融合筑牢实践基础。未来，应推动技术赋能与制度创新相互支撑，持续推进产教融合的数智化转型，为产业升级培育更多适配型人才。
（作者单位：新疆师范大学教育科学学院）