项目式学习优秀案例（职业教育）

摘要

新一轮科技革命与产业变革驱动数智化浪潮，亟需高素质技术技能人才作为支撑新质生产力、落实技能强国战略、提升国家竞争力的关键力量。传统职业教育“宽口径、广谱化”课程范式，难以匹配产业“快速迭代、高度细分、数智赋能”的岗位需求，存在泛而不精、产教脱节、数智适配不足的深层矛盾，阻碍人才与产业精准对接。垂类模型凭借数智化精准画像、专业化能力聚焦、场景化产教协同的特征，契合职业教育“岗课赛证”改革要求，成为破解课程难题的核心抓手。本文立足“产业数智化——人才专业化——教育精准化”逻辑，剖析垂类模型与职业教育的深层契合性，针对课程短板，聚焦数智化重塑，为职业教育突破内涵发展瓶颈提供路径、构建数智人才培养新范式。

关键词：职业教育；垂类模型；数智化重塑；建设路径

一、时代所需：路径转型的跃迁时刻

国家教育数字化战略深入推进，职业教育垂类模型课程的数智化重塑已成为落实教育强国建设的关键举措。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》以数字化为引擎，构建教育发展新格局，明确提出实施国家教育数字化战略；《关于加快推进教育数字化的意见》则进一步细化部署，要求“完善知识图谱、构建能力图谱、深化教育大模型应用”，推动职业教育课程、教材、教学体系智能化升级，为垂类课程数智化转型提供清晰的制度遵循与实施路径。《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确了“人工智能+”在科技、产业、消费、民生、治理、全球合作六大领域的重点任务与发展目标。政策聚焦先进制造业与现代服务业的数字转型需求，通过动态调整专业设置、开发虚拟仿真实训资源等具体举措推动产教深度融合，精准回应当前职业教育与产业需求脱节的核心矛盾。

数字经济加速发展背景下，传统职业教育课程体系暴露出系统性短板。内容供给上，课程更新机制僵化导致迭代滞后于产业技术革新，对人工智能、数字孪生等新技术应用覆盖不足，与“将人工智能技术融入教育教学全要素全过程”的政策要求存在显著差距；教学实施中，实体实训受场地、设备及安全条件限制，难以复现复杂生产场景实操训练，使技能培养与岗位需求出现“最后一公里”断层；治理机制层面，缺乏数据支撑的动态调整能力，课程设置与产业人才需求匹配依赖经验判断，未形成政策倡导的“资源开发、应用、评价全生命周期管理机制”，无法实现人才培养精准化适配，各层面短板共同构筑起职业教育人才供给与产业需求间的“数字鸿沟”，制约高素质技术技能人才培养质量。

数智化重塑是破解职业教育传统困境、赋能高质量发展的战略破局路径，深度契合国家政策导向与产业实践需求。打造虚拟仿真教学系统，可突破物理空间桎梏，创设高度还原产业实景的实训场景，精准响应“建设虚拟仿真实习实践资源”的政策部署；依托教育大模型与知识图谱技术，能构建课程内容动态迭代体系，实现教学模块与产业链岗位能力的动态对标，深度落实“面向数字经济优化专业设置”的发展要求。通过教育大数据开展精准分析，实现教学效果的科学评估与个性化指导，推动从“经验教学”向“数据驱动教学”的范式转换，完成人才培养逻辑的根本性变革。数智化重塑可提升技能人才培养精准度与产业适配性，构建“政校企行”协同育人数字共同体，助力实现“泛在可及的终身教育体系”与“大规模因材施教”目标，为职业教育服务产业转型、支撑经济高质量发展注入动能。

二、理论基座：课程建设与“垂类模型”的内涵解构

（一）能力本位教育

能力本位教育源于20世纪60年代北美。以岗位需求为根本导向，通过DACUM法联合行业专家拆解岗位全流程任务，系统提炼涵盖操作技能、职业素养与问题解决能力的核心能力，反向构建“能力模块”式课程体系，彻底摒弃传统学科的知识割裂逻辑，让理论学习始终服务于能力培养。其评价标准突破分数局限，聚焦技能达标度与真实任务完成质量，确保学习者掌握的能力直接适配岗位要求，广泛应用于各类技能明确的职业领域，成为职业教育课程的重要指导依据，精准破解“学用脱节”难题。

（二）工作过程导向课程

工作过程导向课程源于德国双元制，是职业教育核心课程形态，以真实行业工作过程为核心线索，经深度行业调研筛选岗位核心需求的典型工作任务，将“任务明确——计划——实施——检查——评估”完整工作流程拆解转化为课程模块，每个模块整合对应环节的理论知识、实操技能与职业素养，实现“做中学、学中做”深度融合，从根本上打破传统学科教育理实脱节痛点。该模式广泛适配制造业、服务业、信息技术等需完整工作流程的行业，能让学习者直连岗位实际需求，成为国内“工学结合”“校企合作”课程改革核心设计依据，有效缩短人才培养与就业岗位的适配周期。

（三）项目式学习课程

项目式学习课程源于“做中学”教育思想，是职业教育领域以真实工作项目为核心载体的创新课程模式。打破传统“教师灌输、学生被动接受”的范式，以具体项目目标为牵引，让学生主导全流程：从明确任务要求、自主规划实施路径，协作完成技术操作与问题解决，复盘评估成果质量。学生主动整合跨领域理论知识与实操技能，结合专业知识攻克项目中的技术难点，通过团队协作协调分工、沟通需求，同步锻炼项目管理、创新思维与应急处理能力。该模式不依赖单一知识点传授，更注重“在解决真实问题中学会学习”，能有效破解“学用脱节”难题，精准对接产业岗位对综合能力的需求，成为当前职业教育课程改革中培养实战型、复合型人才的重要方向。

（四）模块化课程

模块化课程源于20世纪70年代英国，是适配产业需求动态变化的职业教育创新模式。其核心是将课程拆解为独立可组合的“能力模块”，每个模块对应单一岗位能力单元，覆盖所需理论知识、实操技能与职业规范。 该模式兼具“动态更新”与“个性化组合”优势：可随产业迭代快速调整模块内容，能根据学生基础、职业目标灵活搭配模块，打破传统课程僵化局限。该模式通过教学模块与职业证书标准精准对接，推动教学匹配岗位需求，缩短人才培养与产业就业的适配周期。

（五）垂类模型

垂类模型是聚焦特定垂直领域的人工智能模型，区别于覆盖多领域的通用模型，以“领域专精”为核心特质。教育领域垂类模型是聚焦教育场景的人工智能模型，核心特质为“教育场景专精”。其构建需依托学情、教学资源、技能测评等教育专业数据，针对教学评估、学情分析、职业教育技能达标判定等具体任务定向训练，深度适配课堂教学、课后辅导、技能考核等场景需求。相比通用模型，它在教学诊断精度、学情反馈速度上更具优势，能精准解决不同学段知识薄弱点定位、专业技能测评等细分问题，为教育数字化转型提供针对性技术支撑，助力提升教学效率与育人精准度。

传统课程因知识更新滞后导致“学用脱节”，垂类模型课程通过与职业资格标准的精准对接，显著缩短人才培养与产业需求的适配周期。在人工智能领域，传统课程聚焦基础算法理论，垂类模型课程已整合生成式AI工具应用、数据伦理等前沿模块项目式学习优秀案例，直接响应企业对岗位能力需求。其对比见表1。

三、核心枢要：职业教育垂类模型课程的建设转型

（一）产业需求锚定：转型的“方向枢要”

产业需求锚定是职业教育垂类模型课程转型的“方向基准”，核心解决“课程建设对准产业需求”的根本问题，避免课程与产业实际脱节。动态追踪垂类领域岗位集群变化，涵盖核心岗位与衍生新兴岗位，系统拆解岗位通用技术技能、职业素养要求，形成清晰的能力培养清单；同步行业技术迭代节奏，将垂类领域的新技术、新工艺、新规范及时融入课程内容，杜绝“教学内容滞后产业实践”；深度衔接岗课赛证体系，把职业资格标准、技能等级认证要求拆解为课程模块，让课程内容与岗位准入条件、技能认证直接挂钩，确保课程转型始终以产业育人需求为核心导向。

（二）课程体系重构：转型的“内容枢要”

课程体系重构是职业教育垂类模型课程转型的“内容核心”，关键在于打破传统框架，构建适配垂类需求的内容体系。重构设计逻辑，从“专业知识线性排布”转向“岗位任务逻辑串联”，以垂类领域典型工作任务为线索组织内容，而非按理论章节划分。采用模块化架构，拆解为“基础模块、核心模块和拓展模块，支持灵活组合，适配不同培养目标。同时融入跨岗核心能力，补充数字化工具应用、问题解决、协作沟通等内容，满足岗位“一专多能”需求。建立动态更新机制，根据产业技术迭代定期调整模块内容，确保体系不滞后，且所有模块均服务于垂类能力培养，凸显模型课程的内容示范价值。对课程体系进行重构，不仅是职业教育响应“人工智能+”行动的核心内容，更是确保人才具备智能时代核心竞争力的关键支撑。

（三）实践教学升级：转型的“落地枢要”

实践教学升级是职业教育垂类模型课程转型的“落地关键”，核心是让教学从“理论灌输”转向“能力实操”。共建校企协同实训载体，联合垂类领域企业搭建贴近真实产业环境的实训场景，让学生在模拟岗位情境中开展实践；推行项目化实践模式，以垂类领域真实工作任务为核心设计实践项目，让学生在完成任务过程中整合知识、锤炼技能；融合虚实实训手段，借助虚拟仿真技术弥补实体实训中高危、高成本等短板，探索人机协同的新型组织架构和管理模式，结合“智能学伴”实现个性化教学、构建智能生产场景模拟实训，依托人机协同平台开展“教师+智能系统”联合授课，提升教学效率与质量。

（四）师资队伍重塑：转型的“执行枢要”

师资队伍重塑是职业教育垂类模型课程转型的“落地支撑”，核心是打造适配垂类需求的教学团队。强化“双师型”素养，要求教师兼具教学能力与垂类产业实践经验，通过定期企业顶岗、行业认证培训，打通“教学”与“产业”的认知壁垒；构建校企混编团队，引入垂类领域企业技术骨干、行业专家担任兼职教师，共同参与课程设计、实训指导，弥补校内教师产业经验短板；提升数字化教学能力，培养教师运用垂类模型工具、智能实训平台、数据分析系统的能力，适配课程技术融合需求。同时建立动态成长机制，通过行业研讨会、专项研修等持续更新教师知识体系，确保师资能精准执行课程转型要求。

（五）评价机制革新：转型的“优化枢要”

评价机制革新是职业教育垂类模型课程转型的“闭环核心”。核心打破传统单一评价模式，构建适配垂类能力培养的动态评价体系：评价维度从“知识记忆度”转向“垂类能力达成度”，以任务完成质量、问题解决效果、职业素养表现为核心指标；评价主体拓展至垂类企业、行业协会，结合院校反馈形成“校企协评”格局，贴合产业实际；建立动态迭代机制，依产业技术更新与教学数据调整指标方式，通过“评价——反馈——优化”循环校准方向，保障课程适配垂类育人与产业需求。

（六）数字化基座支撑：转型的“赋能枢要”

数字化基座支撑是职业教育垂类模型课程转型的“技术核心”，核心构建技术赋能的教学生态。搭建全域共享的垂类数字资源库，整合标准化课件、实训素材等资源，形成“校——院”共享体系，打破资源壁垒；部署智能教学平台与数据中台，采集分析教学全流程数据，实现个性化学习推送与精准教学指导，推动决策从经验驱动转向数据驱动；融合虚实技术构建数字孪生教学场景，结合虚拟仿真与实体实训，打造“线上+线下+数据反馈”闭环。同时完善安全与运维保障体系，确保基座稳定支撑课程动态升级，放大示范辐射效应。

四、建设路径：数智赋能与闭环管理的精准化构建

精准化构建以“数智技术为底层架构、智能助教智能体为交互核心、闭环逻辑为运行保障”，聚焦“教学精准触达、管理精准迭代”。

（一）数智赋能：精准化构建技术支撑

借助大数据、AI等技术贯穿“课前——课中——课后”全链条：课前分析学情与产业需求，智能定教学目标、配模块化资源，让备课精准；课中靠智能助教实时答疑、虚拟仿真辅助实操，动态捕捉课堂数据，教师可即时调教学节奏；课后自动生成学情报告，推针对性补学资源，联动产业变化数据，为课程迭代、方法优化提供依据，推动教学从“经验式”转向“数据驱动精准化”。如图所示。

数智赋能教学全过程

图1数智赋能教学全过程

融合知识图谱与自然语言处理技术，整合多源教学数据，构建智能备课、智能制课、课堂互动分析、个性化教学策略生成等智能助教智能体，推动课程研发智能化、研发形式多样化、教学流程简易化，实现针对不同学生学习特点和需求制定差异化的教学方案，突破传统教学局限，实现大批量因材施教，确保每个学生都能获得契合自身发展的教育支持。

1.知识图谱构建：从课程教材、实训案例及垂类行业标准中，自动识别并提取核心知识点与关联内容。依据知识点逻辑生成可视化知识图谱，清晰标注模块间的衔接关系，助力构建系统化知识体系。同时，结合学生学情数据，为不同基础的学生规划阶梯式学习路径，明确先学内容与重点方向，引导学生高效、有序地推进课程学习。

2.课程知识库构建：为教师提供灵活便捷的课程知识库构建方案，支持导入教材、实训案例、垂类行业资料等多元内容，自动按知识模块分类梳理，降低构建门槛。同时，可深度学习知识库中的课程专属信息，强化大模型对私域问题的处理能力，避免通用回答偏离教学场景。面对学生的课程相关疑问，智能答疑精准匹配专属知识，大幅提升回答的准确性与贴合度。

3.教师备课智能化：依托学情数据与垂类产业需求，深度驱动教学设计与优化。依据岗位能力图谱优化教学大纲，确保内容精准对接育人目标；可生成含教学重难点、实操步骤的模块化教案，减少重复工作；结合垂类场景生成适配的思政案例，融入价值引领。整体大幅压缩教师备课耗时，助力高效输出贴合教学与产业需求的备课成果。

4.实践教学智能化：为实践教学提供全流程AI支持：实训环节可结合课程目标与学生学情，精准推荐适配案例，能根据知识点自动生成完整实验方案；实训阶段能对接产业实际需求，生成贴合岗位场景的实训课题，明确任务要求与评价标准；模拟辩论环节可设定垂类相关辩题，分配角色并提供论点参考，辅助学生开展互动思辨。全程大幅减少教师筹备工作量，助力实践教学高效、轻松落地。

5.考核管理智能化：凭借精准化、自动化核心能力，为作业与考试环节高效赋能：出题时可深度结合课程知识点图谱与学生学情数据，自动生成适配教学目标的题目，不仅覆盖选择、简答、案例分析等常规题型，还能精准匹配垂类实操类题目，更支持灵活调整难度梯度；批阅阶段，客观题秒级判分并同步统计正确率，主观题则按预设评分维度给出参考得分与评语方向，自动标注高频错题点。全程无需教师手动组卷、机械判分，大幅减负的同时，让教师更聚焦核心教学，显著提升整体教学效率。

6.学情数据智能化：依托“多维度数据采集+AI深度分析”双核心技术构建学情诊断能力：通过行为追踪模块、实训设备数据接口等，实时采集学生课程访问时长、互动频次、错题分布、实操轨迹等全流程数据；借助机器学习算法，将零散数据结构化处理，生成可视化学情报告，精准定位知识盲区与能力短板。以此为教师提供数据支撑，推送靶向补学资源、调整教学策略，真正落地数据驱动的精准教学，规避“一刀切”问题。

7.课堂学习智能答疑：聚焦学习全环节，以精准功能为个性化学习“减负提效”：概念讲解时项目式学习优秀案例，能根据学生认知水平动态调整深度，用具象案例拆解抽象难点，大幅降低理解门槛；知识点答疑可实时响应，精准解答核心问题，延伸关联知识，帮助学生串联知识网络；拓展环节会匹配垂类产业案例或前沿动态，拓宽认知边界；课件总结则自动提炼核心框架，标注重点与易错点，省去学生大量梳理时间。全程适配不同学习节奏，让个性化学习更高效、更省心。

8.作业/练习智能辅导：智能助教可采集学生作业正确率、错题类型、学习偏好等数据，构建多维度动态学情画像；依据画像分层推送内容，适配学习风格，实时追踪辅导效果调整策略，分析错题根源并推针对性资源，让作业/练习辅导更具个性化。

9.AI实践导师全程指导：智能助教智能体化身“AI实践导师”，全链条覆盖项目实践关键环节：需求分析阶段，帮助学生梳理垂类项目核心需求，匹配产业实际场景，规避需求模糊问题；项目设计环节，能提供架构设计建议、工具选型参考，检查方案合规性；编码实现阶段，实时提供语法纠错、代码优化指导，遇到调试难题时辅助定位问题。全程无需教师高频介入，高效助力学生提升项目实践能力。

（二）闭环管理：精准化落地流程保障

1.评价精准反馈：构建以垂类岗位能力为核心的数智化评价体系，细化技能达标率、任务完成时效、产业标准契合度等量化指标，联动企业与行业协会通过专属线上平台，实时提交学生实操成果、项目表现的评价数据，经快速分析后，精准定位课程中与岗位需求脱节的模块等短板，为后续优化提供明确依据。

2.过程精准调控：以数智化评价体系的量化数据为支撑，闭环系统会预设预警阈值，一旦监测到数据超标，立即自动预警并关联问题类型，若为内容脱节则推送垂类案例补充包，若为实操不足则触发课时调整建议，教师可快速落地整改，实时阻断问题传导，避免小问题累积成课程短板。

3.迭代精准适配：以垂类产业动态数据与课程评价数据为双支撑，闭环系统会定期分析两者关联点，生成针对性迭代建议：新增产业新技术模块或优化实训教学流程，精准调整课程内容与教学方式，确保课程始终贴合岗位需求变化，与产业发展同频共振。

五、搭建机制：伦理审视与风险规避的规范化推进

（一）数据隐私与安全保护

紧扣垂类岗位特性，明确伦理审查核心维度与风险识别量化指标并形成标准化审查手册，将审查节点嵌入课程开发全流程：内容设计阶段核查伦理导向、实训方案制定时评估安全风险，同时联动企业与行业协会动态更新岗位风险清单，建立反馈闭环，根据课程实施中的伦理争议与风险事件迭代审查标准及规避措施，确保机制精准适配垂类需求且规范落地。

（二）避免算法偏见，促进教育公平

优化数据采集，兼顾学生学习基础、地域背景、岗位适配需求等多维度信息，避免仅以成绩为核心导致的推荐偏差，不忽视实操薄弱但理论扎实的学生。定制垂类算法模型，嵌入行业公平指标，确保不同性别、生源地学生获得同等难度的实训资源与拓展内容，杜绝“标签化”筛选。建立动态监测机制，联合企业、教育部门定期核查算法输出，若发现某类学生长期被推送低质资源，及时迭代参数，让课程公平适配各群体，助力不同背景学生平等获取职业成长机会。

（三）人机协同的边界与教师角色的再定位

职业教育垂类模型课程的人机协同需清晰划界：AI聚焦标准化、重复性任务，垂类知识点精准推送、基础作业批改、实训步骤演示，不介入价值判断与复杂问题决策；教师则主导非标准化核心环节。同时教师角色需再定位，从“知识传授者”转为“人机协同引导者”，依托AI生成的学情数据优化教学方案，规避算法偏见，确保人机协同始终围绕职业能力培养展开，实现技术赋能与教育本质的互补。

六、结束语

未来，随着AI技术和垂类模型的不断发展，职业教育课程建设需要持续进行改革和创新。一方面，要密切关注垂类模型技术的最新发展动态，及时将新技术、新方法融入课程内容，保持课程的先进性和适应性。另一方面，进一步推进产教深度融合，打通校企合作壁垒，促进教育链、人才链与产业链的有机衔接，共同开展课程开发、教学实施和人才培养，实现教育与产业的深度融合。此外，还应加强对课程建设效果的跟踪和评估，不断总结经验，改进课程建设方案，筑牢适应AI时代、支撑新质生产力发展的高素质技术技能人才基石。