郑清春：AI时代，职业教育标准如何重塑

来源：环球时报

当前，人工智能（AI）的发展正在重塑产业与岗位。哪个国家能更准确识别未来职业变化、培养更适应产业变革的人才、形成更科学的人才评价体系，就更有可能推动技术优势转化为产业竞争优势。

AI时代，职业教育要做的变化不只是在教学中增加数字技术的占比，更是培养目标、学习体系、教学方式和治理机制的系统调整。

培养目标上，职业教育正从满足岗位需求拓展到支撑产业转型和人的全面发展。技术人员要面对的不只有设备操作，还有数据分析、工艺优化、系统协同、异常处置等。在操作技能外，还要具备理解技术、分析问题、持续学习的能力。因此培养的重点需要从完成规定操作转向复合能力提升。

学习体系上，职业教育正突破以学校教育和初次就业为中心的传统框架，向终身学习延伸。技能适用周期缩短，要求劳动者持续更新知识体系、提升能力甚至切换职业赛道。因此相比内容，职业教育与普通教育、企业培训、继续教育的衔接更显重要，学习成果既需要能够积累，也需要能够紧跟产业变革并得到认可。

教学方式上，虚拟仿真、数字孪生等技术提供了更丰富的训练环境与反馈手段。教与学的关系正从“人—人”双主体走向“人—机—人”三主体。但技术应用的多样化不等于质量的直接提升，关键在于能否将技术融入真实工作任务，在解决复杂问题时让学习者分析问题、作出决策，形成真实能力。

治理机制上，可由学校为主培养转向政府、行业、企业和教育机构等共同参与，让企业越来越成为课程开发、实践教学和能力评价的参与者。当前，全球多国正开始探索技能框架衔接和学习成果互认。这些变化共同指向一个事实：能力正在变得难以用传统方式衡量，标准需要找到新的证据基础。

随着岗位边界持续漂移、技能内涵不断扩展，标准作为连接产业需求与人才培养的关键纽带，需要面向未来重塑。

其一，从单项技能要求转向综合职业能力。专业知识和操作技能仍是根基，但仅熟练完成既定操作已不足以应对变化。标准还应关注数字素养、人机协同、技术判断、质量控制、安全责任和复杂问题解决能力。

其二，从相对稳定转向有依据的动态更新。技术、工艺和职业任务持续演进，标准既不能滞后于产业变化，也不能盲目追逐技术热点。企业提供一线变化情况、学校把握人才成长规律、研究机构参与趋势分析，并经过专业判断和多方论证持续修订标准。结合实施效果跟踪评估机制，不断完善、迭代。

其三，从注重结果走向验证真实能力。AI的发展使单纯依赖标准答案或最终作品的评价面临失效。未来的评价标准不仅要看任务是否完成，更要看学习者能否发现问题、判断方案是否合理、解释技术选择、处理异常并对质量与安全负责。例如，我校正尝试将OECD的PISA-VET（国际职业教育与培训评估）框架与世界技能大赛职业标准中的技术要求相结合，构建新型指标体系，并在相关项目中落地实践。

在AI推动各国重新审视未来职业能力的大背景下，中国积极参与这一进程，拥有产业与教育两方面的实践基础。一方面，中国拥有完整的产业体系和丰富的应用场景。智能制造、新能源等领域的实践为观察技术如何改变职业任务提供了真实样本；另一方面，中国职业教育在规模发展，产教融合和技能人才培养方面积累了丰富经验，职业教育专业教学标准也在持续完善，2025年教育部发布758项新修（制）订的专业教学标准，覆盖全国职业教育专业布点总数的82.1%。这些实践为中国参与全球职业能力标准建设提供基础。

具体来说，可以在三个维度上持续发力。规则方面，可更深入地参与全球职业能力标准的研究与讨论，在技能框架衔接、学习成果互认等方面提供可验证的证据和可操作的方案。平台方面，可进一步推动优质职业教育资源的跨境共享，为各国学习者、教师和研究者提供交流与协作的载体。制度方面，可持续完善产教协同机制，从产业实践中提炼清晰的能力描述，形成科学的评价方法，并通过国际比较、联合研究和多边合作，增强相关成果的国际可理解性与适用价值。

“中国标准”迈向世界的脚步越走越稳。近年来，中国已与32个国家共建38家鲁班工坊；多个国家已将中方院校参与开发的职业和专业教学标准纳入其国家标准体系，全国推广。即将发布的《世界职业技术教育标准框架》（《北京协议》）作为职业教育领域国际标准，更标志着中国开始深度参与全球职教规则制定。中国智慧教育公共服务平台面向全球开放，为优质资源跨境共享和标准交流提供了载体。

中国将产业实践优势转化为标准，既有助于以标准建设推动国内人才培养更好适应产业升级，也推动以扎实的实践、可靠的证据和开放的合作参与全球职业能力标准建设——从适应技术变化，走向塑造技能未来。（作者是天津职业技术师范大学党委书记、校长）