武 建

(天津市勞動保障技師學院,天津 300162)

一、背景

人工智能簡稱AI，經過迅速的發(fā)展，人工智能將迎來新的篇章。我國為實現中華民族偉大復興的宏偉目標，完成由大國向強國的轉變，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，以促進我國在科技領域獲得強有力的競爭力，推動我國產業(yè)結構的變革。隨著AI在實體產業(yè)中的應用，對于AI技術的需求和應用場景越來越多。2020年是人工智能關鍵的一年。 由谷歌公司技術團隊開發(fā)的阿爾法圍棋戰(zhàn)勝了人類職業(yè)圍棋選手職業(yè)九段棋手李世石、圍棋世界冠軍柯潔等圍棋高手。還有24小時在生產線上高效率、低成本運行的工業(yè)機器人，還有自動駕駛的汽車、上萬平方米的倉庫卻看不著人影，AGV小車、機器人等具有智能技術的設備高效、有序工作等等場景。面對這個飛速發(fā)展的時代，不由得感慨，職業(yè)教育該如何發(fā)展？學生具備什么能力才能適應未來？三尺講臺上傳統(tǒng)職業(yè)學校的老師應該具備什么樣的知識結構才能不被人工智能淘汰？學校應如何調整培養(yǎng)模式才能跟上教育現代化，跟上飛速發(fā)展的時代？

二、智能管理

(一)完善職業(yè)教育專業(yè)建設體系

2017年12月，由國家三部一委聯合印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確指出率先在8大智能產品領域、4大核心基礎、深化智能制造模式和裝備三大方面取得關鍵核心技術突破，這也為加速我國人工智能領域的高端人才、復合型人才培養(yǎng)明確了方向，提供相應的政策依托。教學活動的開展要符合專業(yè)標準的基本要求，是進行教學的組織、教學的實施、教學的管理等基本教學活動標準依據，同時也是依據專業(yè)標準進行專業(yè)建設和教學資源的開發(fā)等各種文件建立的依據；因此完善職業(yè)教育專業(yè)建設必須首先通過制定文本模板保證模板標準化、規(guī)范性，在框架結構設計時要遵循系統(tǒng)性原則，將專業(yè)教學和核心課程的一致性納入考慮范圍，保證專業(yè)教學和核心課程的實施中具有指導性、通用性、強制性。故在建立專業(yè)標準要結合教育部分、院校、企業(yè)、教科研、行業(yè)協會五個部分進行五方協同，再進行具體的立項-實施-試點-修訂-再實施的流程，又因其通用性決定了基礎性，是實施專業(yè)課程的開發(fā)與制定的關鍵依據。

人工智能的本質是計算機的分支，故在職業(yè)教育管理方面應用具有嚴密邏輯的特點。不論是區(qū)域院校、培訓機構等群體管理,還是職業(yè)院校、單位機構個體教育管理，再或者是教師和學生重要組成的管理，科學的決策都需要依托全面、準確的信息作為基礎，只有強大的信息基礎才可能實現依托系統(tǒng)化專業(yè)標準“一切從實際出發(fā)”的目標。通過建立區(qū)域、校園、實訓場地、個體大數據中心，形成數據平臺打造的人工智能管理服務平臺利用大數據清洗、數據挖掘、數據提取等技術手段，對數據進行分類、提取形成有規(guī)律、有價值的數據，通過可視化手段為職業(yè)教育管理者提供海量信息，呈現人工智能技術數據量大、類型多的特征，使其在管理中更具科學性。

(二)教學管理數字化

教學管理數字化由兩個方面組成，在教學工作中相關的行政事務的無紙化、數字化的管理和在教學中輔助教學手段、相關的輔助素材資源數字化的管理。教學事務管理簡稱教務，即有關教學活動的行政事務，例如課表編排、教學計劃、學籍管理、發(fā)布通知、考勤管理、學生評教等方面；教學資源則是便于教學的有效開展實施的輔助手段、素材資源，通常包括投影、視頻監(jiān)控、遠程連線、教材、PPT、微視頻、思維導圖等手段、資源。目前國內已經有較成熟教務管理系統(tǒng)和教學資源管理系統(tǒng)，能完成相應基本任務，很大程度上將相關的工作人員解放出來，優(yōu)勢不言而喻，而缺點則是兩個系統(tǒng)是分離的，不能有效地結合起來，同時也是被動的，不能實時地有效地監(jiān)測教學過程、反饋教學效果等主要環(huán)節(jié)。

未來人工智能將解決這些問題。全面、準確的信息需要數字化手段來作支撐，通過無線終端、可視化手段、監(jiān)控分析、人臉識別、物聯網、語音處理等數字化手段，結合目前主流的翻轉課堂、慕課、全息投影等手段將校園、管理層、教師、學生的衣食住行的信息進行多維度的采集，為人工智能管理服務平臺進行利用大數據清洗、數據挖掘、數據提取等技術手段的實施提供數據基礎，同時保證數據的可追溯性。

(三)產教融合多元化

產教融合即院校根據所設專業(yè)特點將產業(yè)與教學有機結合起來。常見的方式有走進去和引進來兩種方式，本質區(qū)別在于模式、技術等資源的輸入還是輸出，根據學校專業(yè)自身的情況進行選擇，也可同時進行。深度融合的關鍵則是要找著校、企、生、政四方的有效可行的共贏點?！爱a教結合、校企一體”的辦學模式，核心是“產”，那么問題來了，校企合作中的產是教師先完成還是學生先完成；這個過程中是培養(yǎng)學生還是培養(yǎng)教師呢？這個問題值得我們深思。產教融合，站在學院的角度上實際分為兩個階段，即第一階段為修煉、強化內功階段，重點把教師專業(yè)能力提高起來，有能力解決生產問題；第二階段為付諸實戰(zhàn)發(fā)揮效能的階段，這個過程是產教融合的黃金階段，也是實現四方共贏的關鍵必要過程，在這個階段專業(yè)教師真正意義上融入了產教當中，也才能真正意義上做到以真實的產品生產為前提、以真實的生產過程為載體、以產教融合為平臺的效果，為學生搭建起有效的高質量的平臺，學生能學真本領，教師能獲得實戰(zhàn)經驗，企業(yè)能獲得合格的產品、學校能交出合格人才，服務于區(qū)域經濟。但“九層之臺,起于壘土”，生產和教學兩者如何完美結合？人工智能技術能將這些強有力的數據進行整合、總結規(guī)律、提取有價值的信息，按照一切從實際出發(fā)的原則，不同的專業(yè)、不同的區(qū)域經濟、不同辦學能力的院校、不同的教師、不同的學生將決定了多元化的產教結合的模式、道路，也決定了融合的模式和路徑更加精細化、個性化和定制化。

產教深度融合是職業(yè)教育實踐中不可或缺的一個環(huán)節(jié)，是“專業(yè)生產”與“教學實踐”的深度融合。目前,我國職業(yè)教育產教融合還存在著執(zhí)行力度不強、產教融合深度不夠、產教融合途徑單一等問題。在人工智能加速發(fā)展下對于產業(yè)結構影響甚大，產教融合的方式也越來越多元化，對于技能人才的需求也有了新的要求。在數字化管理中，除了要采集分析學生的喜好、習慣等特征外，重點要將專業(yè)實訓的內容、特長等信息采集。人工智能管理服務平臺將根據每個人的信息特征及占比自行匹配對應的產教融合模式，隨著數據量的不斷增加和產業(yè)需求不斷更替，產教融合的模式越來越多元化，會更加精細化、個性化、定制化，更加符合不同技能人才特征的需求，同時由量變到質變的過程也有助于決策者探索產教深度融合的新模式。

(四)數據模型的建立與分析

建模是研究系統(tǒng)的重要手段和前提。大數據模型不再像傳統(tǒng)數據模型需用SQL數據庫，而是一個系統(tǒng)具有開放性的通用接口和處理不同類型數據的能力。建立模型有選擇或自定義模型、訓練模型、評估模型、應用模型、優(yōu)化模型五個步驟。一個好的模型都是需要根據需求多次進行優(yōu)化的。

職業(yè)教育包含了學院、教師、學生三個主體部分，那么對于三個主體部分現狀及未來的分析成了重中之重。學院的發(fā)展方向、教師專業(yè)能力提升和學生需具備的技能水平三者聯系緊密，而又都有各自具體的計劃。那么三者的計劃是否合理，是否具備系統(tǒng)性、可行性等問題，可以通過人工智能信息系統(tǒng)進行驗證分析。將碎片化信息進行分類整理，每個部分都形成具有獨立多維度的模型。以青年教師為例，通過對教師的教學過程、學習提升過程、技術攻關等過程進行數據采集，通過人工智能分析，三者的數據占比分析教師的類型-屬于單一類型、復合多能型、專家類型等特征類型，可以更好地規(guī)劃教師成長規(guī)劃，同時也對于教師的特征類型提供適合的平臺，更好地發(fā)揮人才優(yōu)勢。

三、智慧課堂

(一)教學手段數字化

隨著近幾年教師能力大賽如火如荼地進行，數字化教學手段作為一種輔助的教學手段，在教學中運用中不斷改進、升級，其高效地展現能力、形象直觀的效果在教學過程中大展身手。

數字化建設是實現人工智能的不可或缺的部分，也是實現人機協同教-學的必要保障。教學手段現代化的建設應包含學校整體必備的通用基礎部分和符合各個專業(yè)特征的的數字化建設兩個部分。通用基礎部分即考勤管理、門禁管理、信息化、網絡化等建設，在此不再贅述。符合各個專業(yè)特征的的數字化建設，必須從專業(yè)具體特征出發(fā)，保證實用性、可實施性的前提下，結合當前的主流的、先進的數字化手段，將相關的專業(yè)數據進行采集。教學手段數字化分為如何展現數據和反饋數據兩個方面。在教學資源展現方面，數字化教學方式通過其生動形象的展現教學素材完勝傳統(tǒng)的教學模式打破學生被動學習的方式，極大地改善了學生學習的主觀能動性，能夠更加有效的展現。目前方式比較多，如PPT、翻轉課堂、慕課等方式，同時具有便捷性和延續(xù)性的特點，但在反饋方面，目前沒有太新穎的方式有答卷、提問等，但是人工智能技術將彌補這塊空白，通過行為分析、微表情提取等先進技術通過數據分析結合當前在線檢測等數字化手段將結果的反饋數據逐步完善，將實現革命性變革，即單一的更多的展現數據到數字化的反饋的閉環(huán)。將更加全面、系統(tǒng)的將整個教學過程通過數字化手段展現出來，同時具有可追溯性的特點，使教師教評也更加系統(tǒng)化，教學過程更加個性化、績效排名精細化、科學化。

(二)人機協同的教-學環(huán)境

提到人機協同，先要提一下人機交互，簡單理解：人與機器或系統(tǒng)的溝通和互動過程。而人機協同則是人類智慧與人工智能結合的過程，即“人機合一”的過程。人機協同智能是更高級別的智能?！叭藱C合一”意味著人腦和機器完全融為一體，實現真正意義上的信息互通的過程；同時，設備、人工、人腦等智能群體中的混合智能的研究發(fā)展成了必然趨勢。比如阿爾法狗就是通過對人類智慧形成的經驗進行學習的過程最終戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，這種融合的方式稱為離線融合，缺點是人機協同不能實時地進行。

系統(tǒng)化、科學化、定制化的數字化建設是實現良好的人機協同教學環(huán)境平臺的重要部分。如何更好地實現和發(fā)揮人機的效能是最為寶貴的地方，需要我們結合既定目標將每一堂課的情況進行不斷地實踐、總結、優(yōu)化，即在時間的循環(huán)中進行規(guī)則的提取和整理。在教-學過程中，大量的數字化資源展現在整個課堂上，同時結合人工智能技術，將師生的表情特征、行為特征、語言處理等信息進行采集，對于教師間的異同、教學資源的異同、學生間的異同、環(huán)境間的異同進行科學的分析、整理，對于各個部分360度的進行評價，形成龐大的數據模型，供決策參照。教師和學生可以提取查看關于自己的各個數據，根據直觀的數據更加全面科學地了解自己，為自我成長和提升提供了有效的決策依據，同時為全面分析問題提供了有力的保障。

(三)精準數據分析-實時智慧決策

大數據分析由規(guī)模巨大的數據和數據分析兩個部分組成，具有數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實性(Veracity)五個特征。數據分析包括可視化分析(Analytic Visualizations)、數據挖掘算法(Data Mining Algorithms)、預測性分析能力(Predictive Analytic Capabilities)、語義引擎(Semantic Engines)、數據質量和數據管理(Data Quality and Master Data Management)、數據存儲，數據倉庫六個步驟。其中可視化是給人看的，數據挖掘是給機器看的，預測分析則可以讓分析員更好地理解數據中的價值并做出決策，語義引擎則可以將按照不同形式分類的數據進行智能提取，數據質量和管理則是保證高品質分析結果的關鍵，最后數據倉儲、倉庫則是數據平臺，提供數據查詢、訪問等操作功能。

大量可靠的數據是人工智能分析的關鍵保障，也是發(fā)揮數據分析優(yōu)勢的關鍵所在。當強大的數據建立起來展現在我們面前的時候，哪些問題是我們迫切需要解決、哪些是我們重點關注的問題，新的規(guī)劃中，哪些數據需要考慮等都將有了數據基礎。但海量的數據中是不規(guī)則的，需要我們按照結構化、標簽化等規(guī)則進行數據清洗，然后提取出不同的年紀、專業(yè)等有價值的特征信息，將這些有價值的特征信息應用到專業(yè)設置、專業(yè)發(fā)展、專業(yè)規(guī)劃、教學實施、實踐就業(yè)等領域。比如我們教學計劃中的課題不是永久不變的，而是根據產業(yè)的發(fā)展、社會的需求，哪一個課題到底該去該留、還是該增大或縮小比重，就可通過這個數據作為參照來決策。故人工智能加速發(fā)展背景下職業(yè)學校專業(yè)技術的應用和發(fā)展更具科學性，使教師授課更能因材施教，同時亦能更大程度地解放教師。

四、結束語

人工智能不再是簡單的理論影響。近年來，人工智能在全世界都呈現火熱的景象，人工智能和實體經濟的融合已經提供了應用參照，職業(yè)教育和人工智能有著天然的聯系，而這種天然的聯系將會帶來巨大的發(fā)展機遇。可以預見，在未來一段時期，人工智能的“智慧”將助力職業(yè)教育強有力的發(fā)展動力，人工智能+職業(yè)教育的深度發(fā)展的潮流已勢不可擋。