发布日期：2023-09-12 10:16
一、数字化转型背景下职业院校现代产业学院建设的逻辑进路
现代产业学院数字化转型是指将数字技术整合到现代产业学院建设的各个层面，发挥技术优势，推动产教融合再上新台阶的过程。其根本目的是利用数字技术深化产教融合，以实现“以产养教”“以教促产”。本研究将课程、资源、评价、治理视为现代产业学院的基本建设逻辑，并尝试阐述数字化背景下现代产业学院建设的逻辑进路。
（一）课程层面：科学分析产业需求，改进课程体系
陶行知先生曾说：“职业学校之课程应以一事之始终为一课。”也就是说职业教育的课程设置要紧扣产业链，坚持工学结合，倡导学生亲身经历完整的技术生产过程。现代产业学院作为传统的“校企合作”进阶形态，对于服务区域特色主导产业的功能定位和及时获取地方岗位动态需求的信息，提出了科学分析产业需求、搭建信息平台的诉求。数字技术的快速发展，为转变传统职业教育课程大而全的设置提供了新思路。一方面，在移动通讯、物联网等技术的推广应用下，数据获取不再困难，在极大程度上可依据大数据分析产业的发展动态，获取区域内工作岗位的变化情况以及就业形势，及时调整现代产业学院的课程设置，凸显岗位适配性。另一方面，海量数据的流动使得知识共享、协同合作成为可能，以技术为支撑，引入企业的真实案例来设计典型工作项目，加大企业专家参与课程教学、课程标准体系共建、课程内容改革等的参与度，贯彻校企育人“双主体”理念。
（二）资源层面：共建共享数字资源，强化校企合作
现代产业学院教育资源的智能化共建与共享可被视为推动产教融合信息化建设高效发展的基础保障，有利于实现资源利用的深度耦合，提高教育资源利用率。共建共享的数字资源不仅涵盖了微课、精品课程等课程资源，还包括实训资源、场馆资源等。首先，借助于数字孪生（Digital Twin）、物联网（IoT）、机器学习（Machine Learning）、3D虚拟建模等人工智能技术与领军企业建设虚拟仿真实验室与实训基地，通过连接虚拟现实应用场景，将企业典型案例与项目转化为虚拟资源，创设沉浸式、具身式、数字化的学习情境，有效解决职业院校实训场地不足的困境。例如山东外贸职业学院引进了21个虚拟仿真系统，构建了以智能货运为技术特征的虚实结合实训基地（如报关与国际货运实训室等）。其次，企业中的优秀工程师由于受到企业规范的约束，无法调入学校辅导学生，而借助于双向网络以及常态化沟通机制实现远程指导，可以为学生展示企业工作中的现场操作，突破时空限制，强化校企合作。
（三）评价层面：智能联通多源数据，探索增值评价
现代产业学院质量评价体系的构建，有利于及时发现并改进现代产业学院建设过程的各种问题，衡量人才培养和科技创新成效，明确现代产业学院建设的改进方向，保障技能型人才的培养质量。相较于普通教育，不关注某一次考试的绝对产出，关注后进学生发展的增值评价显然更适合于职业教育的类型特点和学生的实际状况。在过去，由于单一的网络基础设备以及少量的学生数据很难开展有效的增值评价，评价只能停留在考试成绩的分析上，而以人工智能为代表的新兴教育技术为探索增值评价提供了更多的可能性和解决路径。一方面，基于智能度量的人工智能技术可以自动搜集与处理多元异构数据，对学生的已有增值进行判断，并预测学生的未来增值，其既包含学习者的能力与情感，同时也包括就业机会的获得与收入的增长。另一方面，应对现代产业学院的建设效能进行增值评价，把关注点放在现代产业学院对国家创新竞争力提升、人才培养成效、效益产出等的贡献上，全面客观地审视现代产业学院建设过程中的各项工作，为未来的持续改进提供依据。
（四）治理层面：支持智能协同治理，凝聚集体智慧
治理体系是现代产业学院的决策核心，统筹推进学院整体发展战略的制定，是现代产业学院顺利运行的关键保障，影响着学院运行的全过程。为做出科学的决策、保证现代产业学院顺利运行，其实践途径关键在于有机整合行业企业、学校、政府的优势资源，构建多元主体参与学院建设的治理体系，如构建多主体参与的理事会、委员会等机构。要实现异质主体间的沟通与交流，需要推动智能集成平台的建设和管理机制的创新，其中，人工智能技术不可或缺。首先，随着类ChatGPT时代的到来，多元治理主体可以借助于类ChatGPT实现现代产业学院运行的数据抓取与加工，并有望通过神经网络与Transformer模型，从数据中整合出有效信息，为解决现代产业学院运行过程中出现的复杂且充满不确定性的问题提供客观依据。其次，大数据交流沟通机制能够广泛汲取多元主体的价值理念与集体智慧，可视化表达政府、学校、行业、企业的利益诉求，使得数据理性与集体智慧相结合。
二、数字化转型背景下职业院校现代产业学院建设的路径选择
（一）落位岗位智能监测，构建多元主体参与的课程设计机制
现代产业学院的市场应用取向决定了其课程需要以岗位需求为核心，以服务地区经济发展为目标。然而经济发展技术支撑下的专业课程体系未能及时依据区域经济的发展动态调整，存在动态适应性不强的困境。为解决上述困境，可尝试落位岗位智能监测，构建区域性多元主体参与的课程设计机制。首先，应建立区域岗位智能监测机制，快速识别地区的人才缺口，以便及时调整课程设置。例如，为保持职业教育的前瞻性，德国开展了较多的职业监测与预测项目，如BIBB与联邦就业局（IAB）联合开展的QuBe资格和职业预测项目、联邦劳动和社会事务部（BMAS）开展的专业技术人员监测（Fachkräftemonitoring）项目。其次，应构建多元主体参与的课程设计机制。利用各种智能移动办公系统，如钉钉、微信工作群等，将课程开发任务延伸至学校以外，使行业、企业、学校三方得到有效联动。
（二）聚焦实训育人需求，构建区域资源互通的虚实双平台
优质数字资源的共建与共享是产教融合高质量发展的关键，是职业教育数字化发展的重要任务。目前，现代产业学院的实习场地、顶岗实训基地等实体平台建设进展较快，但利用大数据、数字孪生等技术构建的虚拟实训平台建设落后，难以满足职教学生实训的需求，为此应构建区域资源互通的虚实双平台。首先，加快基础信息化建设，利用AR和VR技术搭建智能教学场景，开发虚拟化、信息化的平台，将企业的优秀育人资源引入到学校中，拓展传统的职教授课边界。其次，搭建区域性的通用资源平台。产业发展具有区域性特征，支撑产业发展的职教必然也具有区域性特征，通过将本区域内分散的供需信息进行有效连接，为实现产教融合提供物质资源和人力资源，利用大数据分析技术，对该平台上的供需信息进行分析与智能化匹配，促进校企合作、产教融合高质量发展。
（三）以职业技能为导向，构建智能监测与反馈的增值评价体系
现代产业学院人才培养质量的提升需与科学有效的增值评价相结合。现代产业学院增值评价体系的基础是数据，但现实中仍然存在数据单一捕捉的困境，数字技术支撑下的职业技能导向的评价内容仍有待拓展。建立大数据系统，提高数据收集的数量和质量，注重智能监测与反馈是增值评价走向教育实践的路径。首先，构建现代产业学院教育大数据系统，有效链接各个数据库。全过程、全方位的智能追踪与处理学生成长与现代产业学院运行中的各种多模态、多维度数据，使用诸如平板、可穿戴设备等捕捉学生实习实训过程中的过程数据，以最新的岗位需求为导向，刻画学生掌握多元实践技能发展情况的智能画像，综合评估学生的职业技能。其次，搭建闭环的“评价—反馈—改进”的智能循环链，以学生掌握的实践水平为导向，通过一定的反馈手段进行相应调节，促进现代产业学院教育实效的改进。
（四）立足协同决策，打造指向利益协调的数据治理体系
多元利益主体协同参与现代产业学院治理与决策是现代产业学院人才培育的关键方式，企业在项目成果转化、生产条件等方面优势明显，行业在沟通协调方面具有较强的优势，为此应建立企业、行业、学校多元协同治理的格局。在数字化转型背景下，主要从打破信息壁垒与协调利益冲突两个方面构建智能协同治理体系。首先，可尝试构建多元育人平台和数据交流共享交流机制，引入相关领域的行业企业全程参与人才培养全过程，共建相关的实验室和工程技术平台，协同进行技术的创新研发，凝聚集体智慧，广泛吸取多元利益主体的意见，释放产业育人活力。其次，在合理分配利益、打破信息壁垒方面，应致力于构建基于区块链技术的多元治理机制。区块链技术的去中心化特征可以使各主体对信息记录进行无限制访问，并依靠各主体所认可的智能合约来进行管理并实现利益分配，从而大大减少校企之间的利益纠纷，以实现真正的多元主体治理。
（节选自《职业技术教育》2023年第17期）
