职业院校人工智能应用指引 2025

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职业院校人工智能应用指引 教育部职业院校信息化教学指导委员会 编制 2025年5月 教育部职业院校信息化教学指导委员会 2025 5 12 1 为适应智能时代发展趋势，响应国家“人工智能+”行 动战略，落实《教育强国建设规划纲要（2024—2035 年）》 关于促进人工智能助力教育变革的战略部署，编制本指引。 一、总体目标、原则与路径 总体目标：引导职业院校开展适应智能时代的教育教学 改革，推进人工智能技术与职业教育教学的深度融合，培养 具备人工智能素养及职业能力的技术技能人才，助力产业智 能化升级。 编制原则： 职业导向：以产业需求为核心，强化岗位所需的人工智 能素养及职业能力培养； 分层分类：区分中职、高职专科、职业本科的培养目标； 动态迭代：适应人工智能技术快速发展，动态更新相关 课程内容与技能测评标准； 伦理安全：遵循以人为本理念，保护数据隐私，负责任 地使用人工智能。 实施路径：以产业需求为牵引、国产技术为支撑、分层 递进为策略，通过专业技术升级、课程内容重构，以及师资 赋能、校企协同、伦理规范等多维创新，持续推进人工智能 深入应用。 二、学生人工智能素养要求及评价 职业院校应与行业企业、行指委（教指委）等多方协同 合作，共同推动学生人工智能素养及职业能力的全面提升。 2 从制定标准、开发课程，到塑造学生人工智能核心能力与伦 理判断力，再到完善评价方式，在产教融合理念下培养不仅 熟练掌握人工智能技术，更能在复杂职业场景中灵活运用及 创新，兼具良好人机协同、职业规范、终身学习等能力的高 技能人才。 （一）学生人工智能素养要求 信息化教指委将联合职业院校与行业企业，共同研究制 定面向全体职业院校学生的人工智能素养标准。该标准将遵 循中职—高职专科—职业本科分层递进的理念，涵盖“通识 素养、专业技能、行业能力”三个核心部分，并始终贯穿安 全伦理教育，明确学生在不同阶段必需具备的人工智能知识、 技能和职业素养，从而提升其就业适应能力和岗位竞争力。 中职学生应能了解人工智能基本概念和在日常学习生活 中的应用，并能使用人工智能工具完成基础任务。高职专科 学生应理解人工智能在专业领域的典型应用，能够在工作场 景下独立设计人工智能辅助解决方案。职业本科学生应系统 掌握人工智能与专业结合的创新模式，能够构建人工智能赋 能的创新业务模式。 （二）学生人工智能素养评价 信息化教指委将联合职业院校、行业企业研究编制学生 人工智能素养评价指标体系，确定素养评价指标及素养分级 标准，开发基于动态能力图谱人工智能素养评价系统，针对 中职、高职专科、职业本科不同层次开发梯度化测评工具， 支持职业院校从人工智能通识素养、专业技能、行业能力、 伦理安全意识等维度开展对学生人工智能素养的评价，将企 3 业认证作为补充评价依据，以增强评价的就业导向性，助力 学生更好地适应未来职场需求。 职业院校应定期开展学生人工智能素养测评，将评测结 果纳入学生“五育融合”评价档案袋，构建包含人工智能素 养发展情况的学生综合素质画像。 三、人工智能专业建设和专业智能化升级 职业院校应与行业企业紧密合作，结合人工智能相关产 业和传统产业智能化发展需求，建立“行业-企业-院校”三 方联动的技能需求动态数据库，梳理典型工作岗位人工智能 能力要求和职业素养要求，以教育部《职业教育专业教学标 准》为基础，共同制定、定期更新与完善专业人才培养方案， 共同建设人工智能产教融合实训基地，开展智能化专业技能、 行业能力评测，促进相关专业的智能化升级，进一步提升人 才培养质量及及服务经济社会发展的能力。 （一）积极开展人工智能相关专业的建设 职业院校应与行业企业联合制定人工智能相关专业的人 才培养方案，建立校企深度合作机制，动态把握人工智能行 业的能力需求，建设及时更新的人工智能专业课程体系和实 践项目。 （二）推进已有专业智能化升级 职业院校应加强与行业企业的对接，及时掌握行业智能 化技能需求，修订专业人才培养方案，加强专业课程和实践 项目的智能化教学内容建设，注重行业企业人工智能真实项 目转化为教学案例。 4 （三）建立智能化专业技能测评体系 信息化教指委支持有条件的职业院校联合行业企业、科 技企业，分析行业标准和岗位需求，编制行业及相关专业的 能力图谱，构建智能化技能测评体系，开发基于大模型的技 能评测系统，动态评估学生人工智能专业技能和行业能力。 职业院校应积极推进智能化技能评测系统的应用，精准 识别每位学生的优劣势，生成个性化的学习建议与技能提升 方案。将测评结果与学生的就业需求进行智能匹配，帮助学 生了解自身职业定位，为其量身定制发展路径，提升就业匹 配度。 四、人工智能通识课程体系建设 信息化教指委将联合职业院校、行业企业，遵循中职— 高职专科—职业本科贯通递进的原则，研究制定职业院校人 工智能通识课程体系及相应标准。职业院校应结合本校专业 实际情况，借助本校信息学院、信息中心等部门的资源，建 设“通识素养—专业技能—行业能力”三层课程体系，通过 必修、选修相结合的人工智能通识课程、专业人工智能技能 课程和行业人工智能应用课程实现学生的人工智能素养培养。 （一）中高本贯进的通识课程体系建设 信息化教指委将联合职业院校、行业企业编制中高本贯 通的人工智能通识课程标准。 中职通识课程内容包括人工智能基础知识、应用技能和 安全伦理。 高职专科通识课程内容应侧重提升学生的人工智能技术 技能、行业应用能力、伦理意识与行为方式。 5 职业本科通识课程内容应聚焦于培养学生人工智能赋能 的创新业务模式，强化伦理意识与行为规约。 （二）人工智能通识课程分层建设 职业院校应采用“通识素养—专业技能—行业能力”分 层模块化的课程结构，培养学生从人工智能基础知识到技术 技能、从通用技能到工作能力，提升学生在智能化行业的就 业及职业发展潜力。 人工智能通识素养包括人工智能的基本概念、算法逻辑、 数据安全和伦理意识等。学生应了解人工智能的基本原理及 其在学习、生活和行业中的应用场景，增强技术应用中的数 据安全和伦理意识。 人工智能专业技能模块包括专业领域数据分析方法、机 器学习方法、智能设备操作方法等。学生应能掌握所学专业 中人工智能技术的应用方法，具备解决专业问题的初步能力。 人工智能行业应用能力模块包括所学专业对应行业人工 智能应用的知识与技能等。学生应掌握行业工作中应用人工 智能技术的方法，具备解决行业实际问题的初步能力。 五、人工智能教学模式创新 职业院校应组织教师开展人工智能教学模式创新，包括 个性化学习与技能训练、智能化实训教学、项目驱动与案例 教学等。 （一）个性化学习与技能训练 教师应根据学生的实际情况，选择合适的教学方法，利 用人工智能教学系统（智能备课工具、智能学习支持平台、 学情分析系统等）支持学生个性化学习与技能训练。 6 （二）智能化实训教学 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。 （三）项目驱动与案例教学 职业院校应主动与企业和行业协会对接，建立企业和行 业协会参与的长效机制，引进并整合以本地企业为主的智能 化项目及案例。教师应基于企业项目及案例，指导学生与人 工智能工具协同学习。 六、教师人工智能教学胜任力提升 教师的人工智能教学胜任力是职业院校人工智能应用的 关键，职业院校应采用“分层培训+产教融合”策略，推动 教师人工智能教学胜任力提升，构建全员通识素养、专业技 能和行业能力并举、校企协同的双师型团队，促进人工智能 教育教学的创新发展。 （一）分层培训要求 信息化教指委将制定教师人工智能教学胜任力标准与评 价方法。职业院校应对教师开展分层培训： 1.普及层：应能熟练使用人工智能教学工具开展教学。 2.深化层：应能熟练使用行业企业中常用的人工智能技 术与方法开展教学。 3.研发层：应能参与企业人工智能项目，具备行业企业 人工智能应用的研发能力。 （二）产教融合培训 1.职业院校应积极联合行业企业推动“双师型”教师培 7 训团队建设，由人工智能教育方面的专家和企业工程师联合 开展教师培训。 2.职业院校应鼓励教师将企业项目经验（如通过人工智 能优化工业生产流程）转化为教学案例，并逐步建立校内外 共享的案例库。 3.职业院校应将教师人工智能教学创新应用纳入绩效考 核。 4.信息化教指委将定期组织人工智能教学典型案例征集、 人工智能教学能力研修、人工智能教学优秀课程观摩等活动， 发挥示范引领作用，共享优秀资源，推广成功经验。 七、人工智能伦理与安全要求 职业院校人工智能应用应遵循伦理规范，守卫道德底线， 加强隐私保护，确保数据安全，加强内容审核，坚守学术诚 信。 （一）加强伦理教育 职业院校应加强伦理教育，在人工智能通识课程中加入 伦理教育内容，随技术变化及时更新伦理教育的内容，培养 学生负责任的技术应用意识和行为方式。职业院校应确保教 师在育人中的主体地位，教师应在教学中秉持人工智能价值 理性，在课程构建中融入对人工智能伦理与社会影响的分析， 在指导学生的过程中凸显人文关怀。 （二）保护数据隐私 职业院校应加强数据隐私保护，通过管理制度和技术手 段确保数据的规范收集、存储和使用，严格保护师生隐私信 息、敏感信息和涉密信息，防止数据被滥用或未经授权应用， 8 确保各类数据的安全性。 （三）建立内容审核机制 职业院校应设立人工智能内容审核机制，对人工智能生 成的内容进行负责任的审核，防止生成内容错误传播，误导 学生。 （四）坚守学术诚信 教师应引导学生遵守学术规范，合理、合规地使用人工 智能，禁止学生利用人工智能代写作业、伪造实践成果等不 端行为。 八、人工智能应用的保障措施 职业院校人工智能应用应实现跨区域、跨行业的多方协 同合作，从组织体系、专用大模型、智慧校园等方面制定保 障措施，促进人工智能教育资源、技术和成果的共享。 （一）人工智能教育的组织体系 职业院校应设立专门机构，配备专业人员，编制人工智 能教育教学方案。方案应明确学校各部门、人员在人工智能 教育中的职责和工作流程，推进包括人工智能通识课开设， 专业+人工智能人才培养方案修订和课程体系建设，培训及 支持教师开展人工智能教学模式创新等方面的工作。 （二）职业教育人工智能专用大模型建设 相比通用大模型，职业教育专用大模型在行业知识领域 出现幻觉的概率更低，在专业教学应用中适切性更好。应遵 循从行业到专业的逻辑，建设职业教育领域专用大模型（即 行业-专业大模型）： 1.信息化教指委将研究制订职业教育行业-专业大模型 9 建设与应用指南，编制相关规范和标准（如训练数据技术规 范、数据质量标准、数据安全标准等），为多方合作建设行 业-专业大模型提供标准依据。 2.信息化教指委将组织职业院校、行业企业、研究机构 等多方合作的专门团队，支撑职业教育行业-专业大模型的 可持续发展。引导教育科技企业共享算力资源，推动建立区 域性人工智能算力中心，实现院校间资源共享，并结合开源 基础大模型，构建符合职业教育需求的行业-专业大模型。 引导龙头企业积极提供行业知识与技能语料，增加大模型的 行业适配性。 3.信息化教指委将组织、协调相关方建立行业-专业大 模型从研发、上线到应用的全生命周期安全运维体系，确保 大模型建设与应用过程中内容合规、数据安全、应用符合伦 理。研究组织大模型应用的用户测评，推动示范性应用。跟 踪研究试点项目的成效与问题，提供优化建议。 4.职业院校应深入参与行业-专业大模型建设与应用， 提供场景需求、创新教学模式、支持评价反馈，将大模型作 为专业智能化升级、课程智能化改造、教材智能化转型、实 训基地智能化建设、教师人工智能胜任力提升的重要抓手和 支撑。 （三）智慧校园中人工智能相关条件建设 职业院校应在智慧校园建设过程中加强人工智能教育教 学应用的技术支撑条件建设。 1.职业院校应将人工智能应用系统和工具整合至智慧校 园已有技术系统，在智慧校园各个场景中充分应用人工智能， 10 为师生教学、学校管理服务提供智能化技术与工具的支持。 2.职业院校应充分借助科技企业的共享算力资源，结合 私有算力建设，支撑行业-专业大模型校内落地应用。 3.职业院校应通过引入行业-专业大模型及智能化工具， 建设人工智能教学和实训环境，支持人工智能通识课及专业 课的教学，提升教学的实操性与智能化水平。