一、人工智能视域下职业教育产教融合共同体构建的目标

（一）人才需求动态适配：数据驱动的精准供给体系

在产业升级智能化的趋势下，技术技能人才需求变化迅速，职业教育产教融合共同体的创建可以破解传统人才培养滞后、供需脱节的问题，并打造数据驱动的精准供给体系，培养智能时代所需要的高素质技术技能人才。

第一，人才培养与产业需求的有效衔接。为更好地满足不断变化的产业技能需求，职业教育产教融合共同体可以动态解析产业核心岗位能力需求图谱，运用大数据、人工智能技术实时分析产业动态，建立预测模型，及时发现人才培养方向是否与产业发展一致。职业院校可以及时调整专业设置和课程体系，为智能制造、数字服务等新兴领域精准输送高素质技术技能人才，大幅提升人才供给质量，增强职业教育对产业的适应性和贡献度。
 第二，推动教育资源配置智能化升级。为提高教育资源的利用效率，职业教育产教融合共同体可以通过应用智能算法分析区域产业发展数据和学生学情特征，构建资源动态匹配模型，优化师资、课程与实训资源的分配。职业院校运用智能算法分析学生学习情况及区域产业数据，建立资源分配模型，从而优化师资、课程与实训资源的分配，提高教育资源使用率，提升人才质量和竞争力。

第三，打造个性化职业发展路线。为满足学生的个性化发展要求，职业教育产教融合共同体能够整合学生的能力画像和行业需求图谱，打造精准的培养方案，强化跨学科融合和实践能力的培养。职业院校应充分考虑学生能力画像和行业需求，制定“技能进阶+跨领域拓展”的培养方案，以提升学生的职业竞争力和适应性，为学生职业发展提供多样化选择。应通过动态适配人才需求、优化资源配置、塑造个性化培养路径，以确保职业教育能够精准对接产业需求，提高人才供给质量，增强自身的适应性和灵活性。
  （二）教育形态智能重构：虚实联动的教学场景革命

在人工智能技术推动产业智能化升级的背景下，职业教育产教融合共同体旨在创建虚实联动的沉浸化教育生态系统，促进职业教育走向智能化、场景化。

第一，建立虚实联动的数字化实训场景。职业教育产教融合共同体能够运用数字孪生技术营造逼真的生产环境，开发虚拟实训课程与项目，切实提高学生的实践能力。这样的高仿真教学环境既能够打破实训在时间和地点上的局限性，也可以确保学生的实训活动更加安全，大大提高学生的动手实践能力和解决问题的能力。

第二，构建智能引领的混合教学模式。为提高教学效率和效果，职业教育产教融合共同体革新以智能为引领的混合教学模式，通过开发智能导师系统整合线上和线下教学资源，根据学生的学习进度和需求提供个性化学习路径和学习支持，有效地提高教学质量和效果，激发学生的学习兴趣和学习主动性。职业院校利用智能导师系统，制定自适应学习路径和精细化教学干预措施，大幅提升教学效率，优化学生的学习体验，加速产教融合共同体教学创新与资源共享。

第三，完善终身学习能力认证体系。为支撑产业技术快速更新迭代下的持续学习和能力更新，职业教育产教融合共同体可以带动职业院校和产业界共同建设基于区块链技术的学分银行，做到学习成果跨域互认、终身累加]。推动职业院校和产业界联合发起建设区块链学分银行，合作制定学习成果认证标准，登记和保存学生的学习成果，为学习者积累学分、转换学分提供依据，激励学习者积极学习，不断提升技能，以便更好地适应产业的变化，充分发挥产教融合共同体的人才适配作用。产教融合共同体借助建立虚实联动的数字实习实训场域、打造智能引领的混合同步课堂和建立终身学习能力认证体系，能够极大地提高学生动手实践和解决复杂问题的能力，提升教学有效性。

（三）产业生态价值共生：技术反哺的协同创新网络

为破解职业教育与产业“两张皮”的难题，职业教育产教融合共同体的构建目标是构建教育链、产业链和创新链深度融合的生态系统，继而推动技术、人才、数据的全链条价值循环。

第一，建立产学研用一体化的创新闭环。为强化教育与产业的联系，职业教育产教融合共同体需要打通“产学研用”一体化的创新闭环，为科研成果向教学资源与产业生产力的双向转化提速，将教育链与产业链深度绑定。职业院校与企业共建技术研发中心并开展联合科研项目，将科研成果有效地转化为教学内容和产业应用，同时将产业的需求及时反馈到教学过程中，这可以很好地促进知识和技术的有效转化和应用，强化产教融合共同体在技术创新与人才培养中的核心纽带作用，显著提升产业的核心竞争力。

第二，建立智能化的利益共享机制。为保障合作公平透明，职业教育产教融合共同体依托智能合约技术设计透明化合作框架，明确校企双方在数据共享、知识产权分配中的权责边界，进而保障产教融合的可持续发展。职业院校可以运用智能合约技术制定校企合作协议，明确双方在数据共享、知识产权分配等方面的权利和义务，保障合作的公平性和透明度，激发各方参与产教融合共同体的积极性和主动性，实现互利共赢，推进产教融合可持续深入发展。
  第三，建立安全可控的数据流通平台。为安全高效地挖掘教育数据和产业数据融合价值，职业教育产教融合共同体可以利用联邦学习技术，有效打破教育和产业间的数据壁垒，实现数据要素跨域共享、联合建模，有力支撑教学改进与产业创新。职业院校可以运用联邦学习技术创建一个数据共享平台，以保障和促进教育与产业的数据共享及联机分析，提高教学和产业的决策效率。数据共享平台可以提高数据的利用价值和安全性，有助于教育教学和产业发展的智能化决策，进一步挖掘数据潜能，支持教育和产业发展，让数据要素成为产教融合共同体协同发展的新基础。

二、人工智能视域下职业教育产教融合共同体构建的实践策略

（一）认知对齐：提升主体智能素养

职业教育产教融合共同体要消除认知鸿沟，提升主体智能素养，从而实现产教融合共同体的认知协同。

第一，实现人才培养同产业需求精准对接。学校和企业可以联合创建数字孪生认知实验室，搭设联合培训平台，开展常态化的智能技术研讨活动。具体实施途径有定期举办专题讲座、技术交流会和案例分析会等，邀请行业内的人工智能专家介绍最新的技术动态和应用案例。职业学校应定期举行AI技术前沿讲座，邀请企业技术人员介绍人工智能在智能制造、智能物流等领域中的作用及发展情况，使教育工作者及时了解产业需求的发展变化。同时，职业教育机构应联合相关企业，组织教师与行业专家围绕智能教学辅助系统开发等项目开展研究，在实践中提升教师的人工智能技术应用水平。此举旨在增强产教融合共同体在人才培养上的认知协同能力，精准破解教学内容滞后于产业发展的难题，确保课程体系紧跟技术前沿，从而助力共同体实现人才精准供给。

第二，推动技术逻辑与教育规律相融合。职业院校可以创建智能素养诊断系统，以大模型产生的动态能力画像为基础，为不同的主体制定个性化的智能素养提升方案。在具体实施上，通过在线测试、实践操作评价等方式，对教师、企业专家、学生等主体的智能素养进行系统诊断，并全面分析其在AI知识、技能、应用能力等方面的优势与不足。在此基础上，职业院校可利用大模型技术为教师推荐合适的AI课程、教材和实践项目，为企业专家提供教育学、教学法等培训资源，实现学习路径与培训安排的个性化定制。此举有助于企业专家更好地理解教育的本质，真正弥合产业与教育之间的认知鸿沟，提高教学质量和效率，促进教育与产业的融合发展，加快产教融合共同体的建设。

第三，构建多元主体协同的智能教育生态。职业院校可以建立技术专家驻校制度，鼓励企业工程师参与课程开发。具体的方式为职业院校与企业签订合作协议，明确双方的权利和义务，并邀请企业工程师定期到职业院校授课、指导实践教学、参与课程设计、制定教学大纲及编写教材等。同时，职业院校也要安排教师到企业挂职锻炼，了解企业的生产流程和技术创新需求，将企业真实案例与项目引入课堂。职业教育产教融合共同体应该推动政府、学校、企业围绕智能转型战略目标开展研讨，确保各方对战略方向形成共识。创建多元主体协同的智能教育生态系统，可以有效地解决目标错位、难以协同的问题，从而形成多方参与、协同育人的良好态势，为产教融合共同体提供目标统合能力。上述认知对齐策略，能够明显提升各主体的智能素养，确保产教融合共同体在统一认知架构下有效运作，为培养契合产业发展需求的高素质人才提供有力支撑。

（二）技术贯通：搭建智能教学生态底座

在搭建智能教学生态底座方面，职业院校应着力打通技术堵点，构建虚实融合的智能教学支撑体系。

第一，布局能够支撑虚实联动运转的高效教学模式。职业院校需要制定智能实训设备操作标准，严格依照工业4.0接口规范，实现虚拟仿真平台与真实产线数据的无缝对接及高效交互。由行业协会、职业院校和企业共同组建标准制定委员会，依据工业4.0的技术要求以及职业教育的特点，制定统一的智能实训设备接口标准和数据传输协议，并对现有的虚拟仿真平台和真实生产线设备进行升级改造，使其完全符合标准要求。例如，智能制造职业院校与多家企业合作，依照所制定的标准对虚拟仿真平台以及企业生产线上的机器人、机床等设备进行改造，成功实现设备之间的数据互通以及协同工作。虚拟仿真平台可以精准地消除数据隔阂和虚实难以联动这一痛点，为学生提供更加真实、高效的实践教学环境，从而有效地提高学生的实践操作技能及解决实际问题的能力。

第二，创建智能技术赋能的教学创新模式。职业院校可以构建联邦学习平台，开创出一种跨域数据共享的全新模式。联合政府、学校、企业三方共同搭建联邦学习架构，利用先进的加密技术和分布式计算方法，在保证数据安全和保护隐私的前提下，实现不同机构之间数据的共享和联合建模，为产教融合共同体提供数据融通能力。以多所职业院校、企业组成的产教融合共同体为例，在本地对数据做计算处理，把加密后的模型参数传到共享平台，进行联合训练、优化。联邦学习架构在保证数据安全、保护隐私的前提下，可以深入挖掘数据的价值，优化教学决策，打破资源孤岛导致的效率低下的局限，大大提高教学资源的利用效率和教学质量，促进教育资源的均衡发展。

第三，筑牢智能技术为教学保驾护航的安全防线。职业院校要部署产教数字孪生体，用先进数字化技术来实时反映虚实联动的教学场景。企业应该利用物联网、大数据和人工智能等先进技术，创建虚拟的教学工厂、生产车间等数字孪生模型，把真实生产场景里的设备、工艺、流程等关键信息实时映射到虚拟环境中。教师、学生在智能虚拟环境中可以安全地进行教学、实训、模拟操作，熟悉生产流程、操作规范。如汽车制造职业院校创建数字孪生汽车生产线，让学生能够在虚拟环境中对汽车零部件进行装配、调试等操作。智能系统会实时给出操作结果以及可能存在的问题，使学生及时改正错误。智能系统可以有效地化解操作冲突等安全隐患，为学生营造更加安全、高效的学习环境，大大提高学生的实践能力、创新意识，降低实践教学的成本和风险。
  （三）机制重构：创新智能协同治理体系

在创新智能协同治理体系方面，职业院校需要重塑规则制度。

第一，创建产教数据要素分类治理架构。职业教育产教融合共同体应该科学地划分数据类型、明确数据权责、强化数据全生命周期安全管理。具体做法是制定详细的数据分类标准，把产教融合中的数据分为教学数据、生产数据、管理数据、个人数据等不同类别，再根据不同的数据类型特性来明确各方在数据收集、存储、使用、共享和销毁等环节的权利和责任。职业院校要完善数据安全管理制度，做好数据的加密、备份、访问控制等安全防护工作。地区职业教育集团要制定全面的数据治理框架，明确学校、企业、学生等主体在数据管理中应该承担的责任和义务，并对数据的使用进行严格的审批和监督。数据治理框架能够弥补数据确权法律缺失的漏洞，充分激发数据共享流通的内在活力，为产教融合共同体提供数据治理能力，从而推动教育教学和产业发展实现深度融合。

第二，形成利益均衡的可持续合作模式。职业院校可以设计智能合约激励机制，利用区块链技术准确记录校企各方的贡献值，按照智能合约自动执行收益分配。产教融合共同体要借助区块链的分布式账本技术，创建安全可靠的智能合约平台，详尽记载校企合作项目中的资金投入、人力投入、技术贡献、知识产权等要素。根据事先约定好的智能合约规则，当项目取得阶段性成果或者最终成功时，系统按照各方的贡献值自动进行收益分配，比如企业的投资回报、学校的科研成果转化收益、教师的科研奖励等。职业院校与企业共同进行的AI技术研发项目，依据智能合约来确定各方收益的比例，当项目成功之后，智能合约会根据记录的贡献值自动将收益分给各个参与方。智能合约透明公正的分配方式可充分调动各方参与产教融合的积极性，消除决策不信任问题，保证合作项目的顺利实施，并大大提高产教融合的稳定性和可持续性。

第三，守住智能技术应用的伦理底线。职业院校要创建完善的可解释性评价体系，依靠先进的AI技术，对智能决策过程展开全方位的、细致的透明化解读。具体的实施路径是在智能教学系统、智能排课系统、智能评价系统等主要的应用中采用XAI（某大语言模型）技术，对算法的决策过程进行可视化和可解释性分析。采用生成决策树、规则列表、特征关键性排序等直观方式，向用户清楚地展示算法决策的过程，解释课程安排在哪个时间、给某个学生分配哪些学习任务等。同时，职业院校要创建全面的算法评价指标体系，就算法的准确度、公平性、可解释性等方面展开评定并不断改善。算法评估指标体系可以保证产教融合决策的科学合理性，有效防范因伦理审查机制缺失所带来的风险，明显提升教育教学管理的透明度和公信力，真正保护学生权益，确保产教融合共同体的伦理治理能力。

（四）数据赋能：打破要素流通壁垒

想要打破要素流通壁垒，职业院校需充分发挥数据潜能，破除要素流通的障碍。

第一，创建智能数据驱动的教学创新模式。职业院校要依靠先进的自然语言处理技术深度转化非结构化数据，使它精准地契合教育场景，从而创建智能数据驱动的教学创新模式。具体的途径是搜集和整理企业生产过程中产生的非结构化数据，即详细的生产日志、设备故障报告、客户反馈信息等，用自然语言处理技术对数据进行细致的清洗、分类、标注和深度的语义分析，得到适用于教学的生动案例、丰富素材和挑战性问题。职业院校应与电子制造企业紧密合作，利用自然语言处理技术将企业实际生产中出现的故障报告转化成有教育意义的教学案例。智能数据驱动的教学创新模式可以解决数据改造问题，给教学内容实时更新提供源源不断的动力，使教学内容更加符合实际生产需求，从而提高学生的实践能力和解决问题的能力，为产教融合共同体提供数据转化能力。

第二，打造智能技术引领的教学时效优势。职业院校应积极部署边缘计算节点，将先进的5G和MEC（行动边缘计算）技术深度融合起来，实现生产数据到教学系统的即时同步。具体的路径是在企业生产现场及职业院校的重要区域部署边缘计算节点，利用5G网络高速传输和低延迟的特点，把生产数据实时传送到教学系统中。利用边缘计算节点对接收到的数据进行快速预处理和初步分析，提取关键信息，有效减轻教学系统的负担。职业院校还可以同机械制造企业开展深入合作，在企业生产车间部署边缘计算节点，依靠高速的5G网络将设备实时运行数据传送到职业院校智能制造教学平台，学生可以在课堂上实时查看设备运行状态，学习设备有效监控和故障预测的方法。实时反馈的智能教学平台可以有效地消除数据传输时滞，使教学实践具有即时性、精准性，让学生可以在第一时间掌握产业前沿动态，从而大大提高教学的时效性和实效性，有效地培养学生的创新思维和实践能力。

第三，筑牢智能数据共享的安全防线。金融职业院校与银行开展深度合作时，可以利用多方安全计算平台、同态加密技术，将银行客户的敏感数据加密之后，再和职业院校的教学数据进行联合分析，既能为金融教学提供更加贴近实际的案例以及可靠的数据支持，也可以保证银行客户数据的安全性。智能加密技术可以有效地消除数据共享带来的风险，最大限度地释放数据要素所蕴含的潜在价值，使产教数据实现高效流通、深度共享，为教育教学改革、产业创新发展提供强有力的数据库支撑，促进职业教育与产业协同发展，为产教融合共同体赋予可信的数据流通能力。（节选自《南宁职业技术大学学报》2026年第3期）
  初审：陈淑琴
  复审：管晓媚
  终审：管晓媚