人工智能与职业教育
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人工智能与职业教育范文第1篇
关键词：人工智能；电气信息类；教学应用
教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。
一、人工智能时代的概述
人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。
其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。
二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析
人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。
三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇
在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。
四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径
（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。
（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。
（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。
（四）利用人工智能技术进行辅的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。
（五）在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断中，人工智能技术中的模糊理论、人工神经网络和专家系统的应用比较广泛。以前我们常常面临的问题是，当电气设备出现问题或故障时，总是表现出比较复杂的症状，采用传统处理手法难以对问题做出准确判断和查找，人工智能技术则很好地解决了上述问题。比如发电机的设备故障具有非线性、不确定和复杂性的特征，传统论断方法准确率非常低，而通过人工智能技术中模糊理论和专家系统的综合应用，能大大提高故障论断的准确率。
人工智能与职业教育范文第2篇
[关键词]职业能力 理工类专业 人文课程 模块化教学
[作者简介]罗杰文（1967— ），女，广西南宁人，南宁职业技术学院机电工程学院，副教授、副编审，研究方向为高职人文素质教育。（广西 南宁 530008）
[课题项目]本文系2012年度广西高等教育教学改革工程立项项目一般A类课题“高职院校理工科专业模块化人文课程开发与研究”的研究成果。（课题编号：2012JGA316）
[中图分类号]G712 [文献标识码]A [文章编号]1004—3985（2012）29—0124—02
人文素质教育在高等教育体系中占有基础性地位。高职生作为未来的技能型应用人才，其人文素质修养是体现综合素质的重要内容。高职院校学生在专业知识和技能操作等方面掌握得较好，但人文素养方面欠缺，可持续发展的内驱力不足，成为再发展、再塑造的瓶颈。开设人文素质课程是培养大学生人文素质的重要渠道。本文从工科类高职生的角度，提出模块化人文素质课程改革，试图解决目前高职院校理工科人文课程无序、无效的局面，为高职院校人文素质教育研究提供参考依据。
一、高职理工类学生人文素质调查分析
“人文素质”即人文科学的研究能力、知识水平和人文科学体现出来的以人为对象、以人为中心的精神，也就是人的内在品质。人文素质由知识、能力、观念、情感、意志等多种因素综合而成。为了解目前高职生的人文素质状况，笔者对八百多名新入校的理工类高职生做了问卷调查。在调查的26个问题中，90%的学生认为人文素质教育对大学生的成长起重要作用；80%认为所在的学院不太重视人文教育；没有读过马克思类哲学书籍的占92%；能背出30首以上唐诗宋词的占55%；85%愿意抽出时间读人文书籍；96%觉得最有助于培养人文素质的途径是开设必需的人文素质课程；学生最想学习的是文学、史学、艺术类，最不想学习的是哲学、政治学；在列举的十几门课程中，学生最想选修的人文课程依次是：口才与沟通、社交礼仪与职业形象、中国传统文化、名著欣赏、音乐欣赏、大学生心理健康教育；在处理人际关系能力、表达能力、审美能力、创新能力等方面，60%对自己的评价是一般。
通过调查分析，高职学生学科基础不厚实，学生入学成绩普遍较低。理工类学生重理轻文现象比较严重，文史哲基础浅薄，人文基础相对薄弱。应试教育、题海战术使学生特别是理工类学生缺少对中国文化和哲理贤德的解读，削弱了学生的人际交往能力和审美能力，学生在口才表达、心理素质和气质形象等方面明显弱于文科类学生。除问卷调查外，我们也调查学生的工作能力和行为能力。学生经过两年的专业学习后，掌握了相应的专业技术和技能，动手操作能力有了很大提高，基本能胜任岗位需要，但在处理人际关系、总结经验、表达技巧等方面能力明显不足，只能止步于一般的工作岗位。
二、高职院校理工类专业人文课程开课现状
针对高职学生人文素质基础薄弱的现象，越来越多的专家学者对高职院校人文素质教育的重要性作了探讨和研究。然而，很多研究只侧重于高职院校人文素质薄弱的原因、高职院校人文素质教育的内容、高职院校人文素质教育的误区，以及高职院校人文素质教育的重要性等方面，对高职院校特别是理工科类专业人文素质课程的开发还停留在表面层次，人文课程的开发处于不够科学和完善的状态。主要表现在以下几个方面：一是把人文素质课程放到人文公共选修课中，不分文理，统一开课，学生只能选修一两门课程；二是把人文素质课程等同于才艺教育或文学欣赏，只开设书法、绘画、音乐、舞蹈、影视欣赏等兴趣课；三是各二级学院“各自为政”，有的学院开设“口才与沟通”课，有的学院业开设“公关礼仪”；四是人文课程让位于专业课程，只能以讲座的形式完教育任务。
三、高职理工类专业人文课程改革的目标
在高职院校开展人文教育不仅仅是向学生传播和灌输某些人文社会科学知识，而且要实现人的全面发展，提高综合素质。由于高职院校的管理体制和教育目标和普通高校不同，理工类专业以技术应用能力培养为主要目标，注重专业岗位技能的培养，因而在高职院校理工类专业开设的人文素质课程，不可能与培养专业技能的核心课程相提并论，开设系统而全面的人文素质课程并不客观现实。理工类高职生在知识基础、人文底蕴、人际沟通等方面不如普通高校学生和文科类高职生，其人文素质课的培养目标应有所降低，在内容渗透和功能层次上进行调整。针对理工科学生在知识结构和人文素质上的缺陷，应有目的、有重点地开展人文教育，构建人文课程体系。改革可以从以下几方面入手：第一，针对工科类课程设置特点，有效地实施人文教育；第二，将人文精神的培养与职业能力的培养相结合；第三，把提高综合人文素质和培养健全的社会人格相结合。因此，高职理工类专业人文课程改革的目标可以定位为：使学生掌握基本的人文知识，培养学生健全的社会人格、形象思维和创新思维能力，提高学生的综合人文素质、职业素养和就业能力，使学生全面可持续发展。
四、职业能力与模块化人文课程的构建
1.理工类高职生的主要职业能力。高职理工类专业的培养目标是为生产一线培养从事高技能操作、设计或生产管理以及在服务业提供创造的专门技能型人才。根据高职理工类专业学生未来面向的职业岗位和工作任务，我们归纳了职业能力涵盖的三个方面：方法能力、专业能力和社会能力。其中方法能力和社会能力被学者称为关键能力，是学生作为未来职业人的基本发展能力，主要指专业能力以外的跨岗位、跨专业、跨职业的能力，是从事任何职业都应具备的能力，包括学习能力、外语能力、计算机应用能力、信息能力、交际能力、社会能力、团队能力、创新能力等，对个体的作用表现为帮助个体在未来职业岗位上学会学习、学会工作、学会共处和学会做人。人文课程的定位和功能为培养学生的上述能力服务。2003年教育部进行的高职院校人才培养水平评估将收集处理信息的能力、获取新知识的能力、分析和解决问题的能力、语言文字表达的能力、团结协作和社会活动的能力等指标纳入了学生素质的测评中。
2.理工类专业模块化人文课程的构建。人文素质的内容宽泛而丰富，要在有限的时间里让学生对所有内容都涉足是不可能的。理工类专业模块化人文课程的内容应侧重于培养学生的形象思维能力、审美能力、心理承受能力和人际交往能力，拓展其视野，陶冶其性情，提高学生的心理素质，促进他们人格的自我完善，激发创新能力，使学生既具备科学精神，又具备人文精神，既会做事、又会做人，成为拥有较强持续发展能力的高素质复合型应用人才。模块化人文课程是将模块化教育模式运用于高职人文教育课程的模块化教学，是以学生未来职业生活中必定存在的某种职业核心能力为前提，以能力培养为主，将人文素质教育中的能力要素进行分解整合。在分解人文课程的内容时要找到人文教育与职业能力的契合点。一个人要想在社会上立足，在职场上发展，需要有较强的理解力，如对领导意图的理解，对友情、爱情、亲情、同事之情的理解，对职业理想的追求等；需要有较强的沟通表达能力，如掌握交谈的技巧，具备基本的应用写作能力等；需要有较好的职业形象与礼仪修养，如有规范的仪容仪表仪态，使用规范的职场礼仪等。可以说，培养学生的解读能力、表达能力和职场形象是提升其职业能力的有效途径，提升其人文素养的必经之路。因此，人文素质课程可以分解为“阅读与理解”“沟通与表达”“形象与礼仪”三大模块，这三个模块既是独立的，又是相互关联、相互支撑的。阅读理解是基础，沟通表达是提高，形象礼仪是完善。第一模块：阅读与理解，内容包括文学欣赏（情感篇）、中国文化（理想篇）、艺术欣赏（审美篇）；第二模块：沟通与表达，内容包括交谈艺术（口才与沟通）、实用写作；第三模块：形象与礼仪，内容包括职业心理、职业形象、职场礼仪。每个模块可以根据专业的特点和人文知识的内容进行设置组合，模块化的教学内容是理工类学生必修的最基本的人文知识，以此提高学生阅读理解、表达沟通、形象气质等方面的素养。哲学、历史、文化、艺术等人文内容的教学可以通过选修和讲座的形式加以拓展和延伸，构建完整的课程体系，在课程组成的内容和形式方面应调体验式学习，使人文素质教育在职业能力培养中得以体现，职业能力在人文素质教育中得到提升。
3.模块化人文课程的特点。高职院校人文课程教学往往因涉及面宽、课时少，教学效果不是很好。模块化教学可以解决上述问题，几个模块安排在一个学期内完成，也可以分几个阶段完成，具有灵活组合的特点。模块化课程的优越性显而易见：一是用有限的课时学到有价值的人文知识，解决工科类专业课程计划中专业课时多、人文课时少的矛盾；二是每个模块相对独立，可以根据专业发展需要选择模块学习，每学完一个模块可以获得一项技能、知识或能力；三是模块的内容依据职业岗位实际需要确定，实用性强；四是人文与技术相融合，强调技能训练或能力培养，并围绕其组织教学内容；五是每个模块内容有度，讲究“必需、够用”，针对性强；六是根据学生的需求，灵活组合增减模块，模块组合有明确的行为目标和具体要求，以体现不同的教学目标。
五、实施人文课程模块化教学的前提条件
1.领导高度重视。学校领导要真正认识到在工科类学生中开设人文课程的重要性，改变重专业课程、轻人文课程的观念，注重培养学生的专业能力、人文内涵和职业修养，使学生全面发展。
2.配备专任教师。课程模块的内容可以根据学生的需要适当调整、扩展和深化。每个模块要由相对固定且专业的教师担任主讲，逐渐形素质课程教学团队。
3.满足课时需要。模块化人文课程实际是人文素质教育的大整合，可以集中在一个学期完成，也可以分段完成，至少需要48课时。在有限的时间内，学生接触8门科目的知识，有利于提高整体人文素质。
4.编制专用教材。人文课程的整合是一个新的课题，编制教材是首要任务。在教学中，教师要不断积累素材，完善构想，编制出适合不同专业学生使用的教材。
模块化人文课程开发依据职业能力培养需要，体现就业导向、能力本位的人才特点，符合高职教育培养技术应用型人才目标，其教学手段和教学内容等都不能套用传统教学的评价体系。选择什么样的教学内容才能同时提高学生的人文素质与职业能力，如何评定教师的教学效果，如何评定学生的成绩等问题都需要进一步深入研究和探讨，以不断完善模块化人文课程教学改革。
[参考文献]
[1]张国宏.职业素质教程[M].北京：经济管理出版社，2006.
[2]武怀军.职业核心能力培养对高职人文素质教育改革的启示[J].职教论坛，2005（7X）.
[3]朱保华，杨红春.职校教育模块化课程体系建设探讨[ED/OL].，2009—02—09 .
人工智能与职业教育范文第3篇
【关键词】高技能人才 培养 技工教育 职业培训 研究
我国科技的高速发展及科学技术在生产实践中的广泛的应用，越来越需要具有一定专业的技术人才在生产工作岗位中发挥作用。但在现实的社会中，人们追求的是高学历，而这些高学历又不具备高技能，出现了高分低能的现象。一方面，在企业的工作岗位中短缺大量的高技能人才，另一方面，又有大批手拿文凭找不到工作的本科生，这种现象严重制约了企业的发展。
一、关于高技能人才培养从技工教育和职业培训做起的研究的意义
企业的发展离不开高技能的人才。在我国，随着市场经济的不断发展，需要的高技能人才越来越多，但是我国的高技能人才是少之又少。本论文作者希望通过这篇文章能引起我国国家及相关部门的高度重视，加大培养高技能人才的力度和方向。也希望这篇文章能为企业培养高技能人才提供参考，使我国企业能快速在现有的职工和技工中培养出适合企业生产需要的高技能人才。
二、我国高技能人才发展的现状分析
（一）我国高技能人才严重不足，无法满足我国科技和经济发展的需求。
随着我国科技的不断发展和电子在设备中的应用，目前我国企业设备大都是自动化、程序化、系统化。这些高科技的设备就需要有高技能的人员进行操作，但在我国现有的技能型人才中，高级技工、技师、高级技师、等高技术人才仅占3.6%，这与发达国家的技能型人才占20%～40%的比例还差很多，我国还有200多万的高技能岗位需要高技能人才补充。
（二）我国高技能人才的分布不够合理
我国大中城市具有岗位多、工资高、待遇好的特点，同时也能发挥并提高自己本身的技能，这就使本来就缺少的高技能人才，大部分都涌到大中城市，而中小城市严重缺乏高技能人才，中小城市的企业要想发展只能高薪聘请或从现有的工人中挑选，进行简单的学习，根本不能适应现代高科技企业发展的需要。
（三）我国高技能人才的断层现象比较严重
虽然我国高技能人才大都集中在大中城市，但大中城市也存在着严重断层现象，也不能满足对高技能人才的需求。在现有的技术人员中有三种断层，一是技术断层，技术等级高的少，而低的多，二是文化断层，文化程度高的少，而低的多，三是年龄断层，年龄偏大的多，而偏低的少，这三种现象就造成了高技能人才数量短缺，培养速度太慢，技能人员结构偏差太大的结果。
三、高技能人才培养出现问题的原因分析
（一）对高技能人才培养的认识不够
我国有史以来，一直注重高科技人才的培养，把高科技人员和领导界定为企业人才，而把基层的骨干技术人员划归为工人，一是一直没有重视培养，二是作为基层骨干技术人员得不到企业重视，不能发挥潜能和积极主动提高业务水平，还有一个原因就是人们一直追求高学历，致使人们不愿意报考技术专业。
（二）缺少技工教育和职业培训
在几年前，国家没有对技术人员的培训进行严格要求，还有企业没有长远计划，缺少技工教育和职业培训。我国一些企业对现有的人员只要能维持生产就不考虑今后的发展和技能的提升。另外，还有一个原因就是对技术员工的培训周期过于长、费用过于高，还担心培训后员工跳槽。
（三）科技快速发展造成科技人员短缺
我国科技的快速发展，使得现在的设备更新非常迅速，技术含量也非常高。企业的技术和需要的能力都需要技术工作人员的综合能力比较强。这就需要综合性的高科技人才，但是目前，我国企业现有技术人员的技能还跟不上科技发展的速度。
四、高技能人才培养从技工教育和职业培训做起的策略建议
（一）加大职业教育力度，借鉴国外的先进经验
要想培养高技能人才，我国就需要加强职业学校专业技术教育，从年轻人中抓好专业技术培训。三、四年后就可以充实到工作岗位，并同时要加强师资力量，从根本上解决我国高技术人才短缺的问题。
早在200多年前，德国就根据本国的实际情况研究出双元制教育模式。他山之石，可以攻玉，我国企业就可以借鉴这种模式，学校和企业共同对职工进行教育，达到边学习理论知识边实践操作，在实践中找到需要学习的理论知识，再将理论知识运用到实践中去，一般采取的是学习一周理论课，实践二周，也可以根据实际情况确定学习和实践的时间。企业会为学生提供培训场所、设施和学徒岗位。学校教师兼具理论知识与实践知识，才能够更好地对学生的职业能力进行培养。
（二）对现有的技术人员加大培训力度，更加重视综合性实践能力
一方面，企业对现有的技术人员进行培训，这些人员对现在的工作岗位熟悉，可以有针对性地、系统地培训，具有时间短、见效快的特点，能快速提高现有的技术力量。另一方面，企业也可以与学校联盟，定向培训，更加重视综合性实践能力，走校企合作路线。同时，还要定期对高技能人员进行职业技能培训。
（三）增加技工职业培训的激励机制
对在基层的技术骨干人员要给予适当的奖励和福利待遇。通过一定的激励机制，首先可以提高我国现有技术人员的积极性，激发他们的潜能，钻研业务，提高技术水平。其次，也可以鼓励技工人员和其他人员参加职业培训，获得更大的收获。
五、总结
综上所述，我国高技能人才的短缺影响企业的发展，为了使企业能快速、持续发展，就要有长期计划和短期计划，即改变职业教育学校现有的教育模式，校企合作加大技能培训；同时对现有的技术人员加大培训力度，快速提高现有技术人员的高技能。本文通过对高技能人才短缺的现状及原因的分析，提出解决现有高科技人才短缺的对策，旨在抓好职业培训，从根本上解决高技术人才短缺的问题，促使企业健康发展；同时加强企业高科技人才培养，保证我国企业可以更加健康地发展。
参考文献
[1]凌光，张学英，咸桂彩，影响我国高技能人才发展的经济因素分[J]天津职业技术师范大学学报，2013-12（23）.
[2]王向岭.产业转型升级背景下广州构建现代高职教育体系的策略研究[J].十堰职业技术学院学报.2011（05）.
人工智能与职业教育范文第4篇
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
人工智能与职业教育范文第5篇
一、范式之辨：多元整合“范式”（paradigm）
是美国科学哲学家库恩（Kuhn)于1962年在其名著《科学革命的结构》中提出的。“范式”系指对某一科学共同体在某一专业或学科领域具有的共同信念，这一共同信念规定了他们共同的基本理论、观念、方法和技术，为其提供解决问题的框架，它规定着某项研究的发展方向与途径，并决定了共同体成员的形而上学信念和价值标准。通常，我们把范式理解为某一领域的研究者所遵守的具有凝聚力和组织力的，并取得了有历史意义的研究成就的科学研究规则、典型或模型[1]。库恩认为研究范式不同导致本体论、认识论、研究重点和方法论的不同，范式形成标志着一个学科的确立与成熟。职业教育的研究“范式”是职业教育研究共同体所共有的研究传统、研究规则、理论框架、理论和方法上的信念，以及对职业教育的根本看法或根本观点[2]。现代意义的职业教育特别是高等职业教育在我国发育较晚，在相关研究逐渐成为热点的时候，元认知的学科追问也成为亟待解决的问题，其中，职业教育研究范式讨论成为近几年焦点话题之一。
人们从不同的视角与语境对此进行了热烈的讨论。有些人认为，职教研究难有自己的独立范式，可套用或移植其他学科如经济学、社会学与心理学的研究范式；另一些人则认为职业教育的特有规律恰是其范式形成的基础，形成职教特色的研究范式是随着研究深入发展的实然趋势[3]。也有学者鉴于职业教育研究范式的现实不确定性，建议用拉卡托斯科学研究纲领方法论中的“硬核”理论来规制，以求得研究成果的整体化、系统化以及对话性[4]。有人借鉴教育学研究范式的一般认知归纳出思辨范式、批判范式、实证范式、行动范式等四种基本范式。有学者提出“问题研究范式”，即以职教实践与理性问题为中心展开“小叙事”的研究[5]。有学者指出职教研究范式的“基本研究范式”，将问题域集中于职业教育的本质属性、概念和基本问题。有人针对职业教育人才培养的特点提出职教研究要遵循工作过程的逻辑，采用任务分析法、功能分析法，即所谓“工作过程研究范式”。也有学者认为目前职教理论研究主要是“经济学范式”和“人才学范式”，并指出前者过于功利，后者有明显工具性痕迹，因此，职教研究需要“技术学范式”[6]。还有学者认为，职教研究范式应由“语言、结构、方法”等要素组成，据此可构建“要素范式”[7]。也有学者提出职业教育研究范式应超越质性研究与定量研究，采用整合范式，即是综合调配或混合定量研究与质性研究的技术、方法、概念或语言等的研究类别[8]。
综上所述，研究者基于不同视角与语境提出了许多研究范式，反映出当前学界对于职业教育研究的深入与自觉。尽管部分认知尚显褊狭或理想化，有些是国外职教研究范式的移植译介，或是教育学范式的引入，离真正有职教特色的研究范式还有距离，但多元化的研究取向及相互之间的碰撞，将为职业教育研究范式的形成提供广阔的基础与路径。按照库恩的范式理论，笔者以为，在我国职业教育研究尚处于前科学阶段，或者是前科学向常规科学的转换时期。并且，就研究范式而言，不同学派、范式取向并存，碰撞激荡是这个时期的鲜明特征，旧范式、移植的范式与新生范式并存竞争，观点、理论迭出，争论不休，逐鹿中原。就职业教育而言，它是人类社会发展到一定阶段的创造物，具有多向度的属性与价值关照，一般它要满足人们多重的如教育的、经济的、社会的、政治的与文化的价值要求，因此，职业教育研究就是一个以类型、层级与视角为维度的主题场域。由此，就职业教育研究的“目标范式”而言，笔者以为重要的取向是多元整合，即不同子范式的组成的集合（范式族），不同的子范式更适合职业教育的不同侧面的问题域。依笔者看来，在职业教育研究范式的集合中，复杂性范式是一个亟待引起重视的研究范式，可以预见，复杂性范式的引入一定能开辟职业教育研究的新境界。本文论及的复杂性范式是建立在这样的理解基础上，即职业教育是一个开放的复杂巨系统，在不同层面与主题上显示出复杂性的特征，对此要采用复杂性科学的方法论、技术手段与惯例来进行研究。这里拟在对职业教育引入复杂性范式必要性考察基础上，对复杂性范式框架做初步探讨。
二、复杂性范式的应然性考察
（一）职业教育的复杂性呼唤复杂性范式
关于复杂性的涵义，不同的学者或从不同角度的表述不尽相同，但本质几乎是一致的。主要表现在：非线性，系统的某些或全部组分具有非线性特性；多样性，系统的整体行为或特性具有多样性；多层次性，系统具有多层次、多功能的层级结构；涌现性，指系统整体具有而部分不具有的特性；不可逆性，系统在随时间的演化过程中具有不可逆性；自适应性，系统的组分、规模、结构或功能等随时间的推移朝着有利于自身存在的方向自我调整、自主适应内外环境变化；自组织临界性，是指系统在远离平衡的临界态上，是以阵发的、混沌的、类似雪崩式的方式演化；自相似性；指系统中存在着层次不同的相似性；开放性，指系统本身与系统周围的环境有物质的变换、能量的交换、信息的交换；动力性，具有自组织、自调整的系统都具有某种动力的性质[9]。以复杂性的视角审视职业教育不难发现，随着社会经济、科技的发展，其结构日益丰富，复杂性表现不断增强。主要表现在这样一些方面[10]。从系统论的观点看，职业教育系统是一个开放的复杂巨系统。主要证据表现在：其一，职业教育机构众多；其二，组分种类繁多，简单看就有教育部、省市教育厅（局）、相关部委、人力资源与社会保障部、产业、企业、职教集团、职业技术学院、普通高等专科学校、独立设置的成人职业高校、本科院校内设立的高等职业教育机构（二级学院）、具有高等学历教育资格的民办高职学校等等，并且这些组分又呈一定的层次结构，组分之间的关联方式一般又是非线性、不确定性与动态性的等；其三，职业教育系统与经济系统、社会文化和政治系统等存在着人流、物流、信息流和能量流等；其四，职业教育系统的每个组分是一个复杂系统。职业教育系统的运行中复杂性表现突出。
概括说来主要表现在以下几个方面：
第一，职业教育功能与办学模式的复杂性。随着职业教育的改革与发展，使系统整体的多功能性、办学模式的多样性，以及投资主体的多元性等特征日益突出。（1）职业教育功能可分为教育功能、经济功能、社会培训、科学研究与技术开发功能（技术服务）、企业功能与其他社会功能，各功能之间具有相当复杂的联系与制约关系。（2）现行办学模式的格局是在主体办学模式外，同时存在几种新型办学模式，如现代远程教育、社会培训、自学考试与境外合作培养等各种模式。这在决策上提出了有效分配教育资源、实现办学效益最大化的复杂问题。（3）职业教育的投资主体已由国家拨款体制，转变为国家、社会、集体、个人共同分担教育经费的新体制。同时，伴随着教育与市场经济关系的日益紧密，国办、地方、行业与民办职业教育，以及国际联合办学等多元投资模式势必带来管理上和收益分配上的复杂性。#p#分页标题#e#
第二，职业教育培养模式的复杂性。校企合作、工学结合作为我国职业教育人才培养的主导模式，在实践中形成了许多具体实现模式，如：顶岗实习模式、订单式模式、工学交替模式、项目驱动模式等等。这些模式有共性也有各自特征，在具体操作过程中就会表现出丰富多彩的复杂格局，这给决策与管理赢得了选择空间但也带来了困难与复杂性。另外，工学结合模式的实现一般都要涉及到有关行业企业、社会组织或政府部门等，这里的关联互动是多层面的、非线性的。
第三，职业学校内部结构的复杂性。职业学校内部的部门之间联系紧密而复杂，各部门之间互相影响与制约，实现自身功能和学校整体功能的过程中，各部门之间相互协同、相互制约，构成一个复杂的动态网络。
第四，职业教育的自适应性。随着依法自主办学的落实，职业学校其独立事业法人单位的身份，在社会系统中获得了自主性，它必须主动适应环境才能生存。社会需求作为职业教育与社会系统联系的纽带和桥梁，是职业教育存在和改革发展的直接动因。为适应与生存，职业教育必须调整、重组自身的结构与运行机制来满足社会的需求与期待，这是职业教育的自适应性的集中表现。
第五，职业教育主体的复杂性。作为教育主体的教师和学生，显然都具有自适应性，能够与环境以及其他主体进行交互作用，具有自身的目的性与主动性。正是在教育者和被教育者的主动性以及与环境、知识载体与实训体系的反复相互的作用下，使得教育目标得以实现，使职业教育系统得以发展进化。审视传统的职业教育研究，其价值取向基本囿于决定论、还原论的藩篱，它常通过经验归纳、演绎推理等方法去发现与推演职业教育的本质和规律，确认职业教育内部要素之间的关系是因果性的确然关系，是不变的并且是可复现的，人们一旦发现并掌握了这些规律就可以指导人们的教育实践，并可以对教育的过程和结果施以控制，使得整个教育过程有序高效地运行。
这种研究思路，摒弃了职业教育复杂性的一面，是一种“简单性”范式。事实表明，“简单性”范式下的关于职业教育所谓原理、方法、标准等与现实的教育实践，特别是充满复杂性的教育实践相去甚远，缺乏对教育实践的解释性、指导性与预测性，更难对教育工作者以启迪和提高。综上得出，职业教育复杂性的一面使传统的“简单性”范式受到严重的挑战，与之相适应的研究范式成为一种期待，即对职业教育复杂性的问题或系统只能以复杂性范式来进行。
（二）范式转换的趋势将复杂性范式推向“显学”
根据库恩的观点,研究范式是一套信仰体系、价值观乃至技术方法规范的总称，大体上是指一种研究方法论或认识论。在漫长的教育发展历程中，教育研究范式经历了相应的转换。审视教育研究范式的转变规律与现代指向，以为复杂性范式的介入也是一种必然趋势。关于教育学研究范式，不同的学者依据不同视角有不同的概括分析，如瑞典教育学家胡森（Husen）的著名的“二范式说”，等等。但基于库恩范式的意旨与着眼历史转换视角，认为20世纪之前教育学主导范式的转换大抵经历了实证主义、解释主义、批判理论、后现代主义与混合研究范式。19世纪，以社会学创始人孔德等人为代表的社会科学家将自然科学的实证精神和因果分析引入社会研究中，受其影响，教育研究走上实证主义道路。实证主义范式趋同于定量研究的方法论。解释主义来源于17世纪的释经学，后来逐渐发展进入到社会科学领域,被社会学、教育学、心理学等领域接受而发展至今天的解释主义。解释主义是代表定性研究的经典范式。20世纪中期，以德国“法兰克福学派”为代表的西方主张以批判的、辩证的、历史的观点来研究现代社会，受其影响，20世纪60年代出现教育依附理论等，这是批判理论研究范式的体现。
在方法论上，批判理论研究范式吸纳经验方法，并以辩证法统合量化研究与质性研究，目前使用较多的是行动研究方式。后现代主义是20世纪后期在文学、艺术、思想领域出现的文化思潮，从20世纪80年代开始进入了教育研究的话语领域，学者们主要从后现代主义的立场出发来反思比较教育。在方法论上，后现代主义主张教育研究采用解构主义、话语分析和叙事的方法，尤其倡导小叙事的研究方法。20世纪70至80年代，以量化研究为主的实证主义范式和以质性研究为主的解释主义范式展开了论争，形成“范式大战”。在实践层面，促使许多学者使用混合方法，并由此形成了混合研究范式的产生。这种研究的特点在于并不是简单地把量化研究和质性研究并列起来，而是根据研究问题确定量化方法和质性方法的相对地位和实施顺序[11]。纵观教育研究范式转换，不难看出，教育研究范式总是和当时的主流世界观、方法论，以及自然与社会科学相匹配、相适应，与特定的社会历史背景、哲学及科学发展息息相关，在一定意义上说是当时的处于主宰地位的认识论、方法论和知识水平基础上的产物。在这个过程中科学变革成为教育研究范式转换的一个重要因素。因此，复杂性理论的出现作为科学变革过程的一个重要标志，对教育研究范式的转换必然产生重要影响。基于上述判断，教育研究范式中复杂性范式正逐渐成为重要角色，从潜学走向显学。
主要理由可概括为如下几点：其一，复杂性科学正在兴起并逐渐成为主导学科之一，成为当代科学变革过程的一个重要标志，正如霍金(Hawking)所说:“21世纪将是复杂性的世纪[12]”，复杂性科学对教育研究范式的转换必然产生重要影响。其二，复杂性科学发展迅速，其成果与研究范式广泛渗透到其他学科，产生了许多边缘学科或跨学科研究，取得了一些喜人的成果，例如计算经济学、计算地理学与社会计算等等，这些也为将复杂性范式运用于职业教育研究提供了范例。其三，运用复杂性科学的认识论与方法论在教育研究中已见端倪。在国外已经有专门的学术组织研究教育复杂性问题，例如，美国教育研究协会的下属有研究小组，专门研究教育中的复杂性问题，又如，美国新英格兰复杂系统研究所采用跨学科交流与合作方式，对教育复杂性问题进行深入研究，并提出将复杂性科学的原理与方法应用到教育研究中来，从复杂性理论视角来理解教育系统，转变学习观，重新设计适应复杂性的学习系统。法国哲学家、社会学家埃德加•莫兰（EdgarMorin）从哲学、社会学角度进行的复杂性研究颇具影响力。著名的《复杂性理论与教育问题》著作是其运用“复杂思维范式”对教育问题进行思考的重要成果[13]。美国学者小威廉姆•多尔（WilliamEDollJr）在其所著《后现代课程观》一书中也大量运用复杂性科学力图构建一种全新的“后现代范式”的课程模式[14]。我国教育学界运用复杂性科学思维研究教育从20世纪90年代末也开始出现。基于职业教育作为教育范畴的一部分或者说与教育拥有最广泛交集的认知，认为教育学的主导研究范式在不同程度上规定或影响着职业教育的研究范式，在这个意义说，复杂性范式这个教育研究范式转变的指向之一也必将进入职业教育研究范式的家族中。#p#分页标题#e#
（三）职业教育研究复杂性范式的优越性简析
复杂性范式对比其他研究范式表现了其特有的优越性，这一般是其他研究范式所不具备的，这也构成复杂性范式被青睐的理由之一。简约地看其优越性主要有这样几点[15]：复杂性范式能提供新的更具活力的研究视角与新领域。如前所述，随着职业教育活动在宏观与微观的拓展、层次的丰富、功能的多元化，以及人们针对研究的实践解释、干预要求的提高，传统职业教育研究范式下的研究成果已经失去了对许多职业教育实践的解释力与预测力。例如，职业教育系统的涌现性、自适应性、自组织临界性与演化不可逆性等在经典的范式下都很难给出有效解释与预测。而涌现性、自组织、自相似等都排除在经典范式宫阙之外的，因此，可以预见，复杂性范式的引入将极大地推进职业教育研究对“教育事件”的有效解释、指导与预测力，对于以往束手无策的职业教育问题有所作为，而且随着新视角的打开将使职业教育研究开辟新的领域。复杂性范式可同时发挥人的智能与信息技术的优势。复杂性范式重要特征之一是将复杂性科学、数学与人工智能密切结合，并以计算机模型作为重要的技术手段，因此它从本质上体现了人的智能与计算机相得益彰的优势。人具有直觉、顿悟等，其思维方式是非常灵活的；而计算机则比较机械、死板，它要按一定的程式办事。如果复杂系统涉及方面繁多或决策程序较长，抑或处在变化过程中，那么人的智能很难同时顾及这个复杂系统的方方面面，也很难考虑和跟踪系统变化的每一个细节。计算机则有大的存储器，又有高速运算能力，所以它可以同时顾及系统的各方面结构或易于展现系统动态变化的具体情节等。复杂性范式可提供仿真与演化分析。随着复杂性科学的兴起，许多社会科学研究者开始用计算机仿真模拟复杂社会的系统动态过程。特别是20世纪90年代复杂自适应系统理论（CAS理论）提出，以及基于CAS理论的多主体仿真建模这门新学科的建立，社会科学界开展了复杂系统理论与计算机仿真建模相结合的广泛深入研究，并取得一系列具有深远影响的成果。多主体仿真建模能够对复杂系统模拟仿真，对系统的演化进行分析，这对职业教育研究无疑有着重要的意义。例如，职业教育作为开放的复杂巨系统与社会经济大系统存在多维复杂的关系，一项教育政策或策略所产生的效果与对社会经济系统的影响，以及随时间发展的态势是很难进行预测的，特别是具有量化意义的预测就更难，多主体计算机建模方法则提供了模拟仿真政策或策略影响与演化的可能。
三、复杂性范式的框架
（一）复杂性范式的界定
如前所述，复杂性范式作为一种职业教育的研究范式，是遵照复杂性科学的本体论、认识论与方法论，以智能科学、计算机科学、数学科学及其综合为技术领域，展开职业教育研究的方法体系。后期的库恩建议用学科基质（disciplinarymatrix）来代替范式一词，并指出其包含的重要成分为符号概况、形而上学范式、价值与范例[16]。由此分析复杂性范式可能取得共识而明确的东西还不多，这是因为在职业教育的研究中运用复杂性范式的还属凤毛麟角。但有些东西似乎是明确的，就形而上学范式意义上，共有的信念包括：整个职业教育是开放的复杂系统，在许多方面表现出复杂性，系统的长期演化其形态带有随机性，职业教育系统的存在需要与周围环境系统协同共生；就价值意义上，共有的观念包括：职业教育的研究不仅有质性研究，更要有量化研究，运用信息化技术、社会计算是值得期待的方法技术，职业教育的理论应是自洽的、与其他理论相容的、具有社会效益的、对教育实践具有解释力与一定的预测力等；就范例意义上而言，在职业教育研究中运用复杂性范式的范例模型尚显阙如，但开始可以借鉴其他领域的范例，如计算经济学等，研究规则可应用复杂性科学的方法程式。从研究的形态看，复杂性范式下教育研究可以是定性的、思辨的，也可以是实证的、定量的，或是两者的结合。也即是说，在复杂性范式旗帜下的职业教育研究既可以“哲学范式”意义上的运用，也可以是“技术范式”意义上的运用。具体而言，职业教育研究领域有两种方式：一是直接的应用，即直接用复杂性的理论与方法来研究教育问题，如实践教学系统的建模、课程组织的非线性、工学结合机制的博弈分析、系统化的教学设计等；二是间接的应用，即提供思考问题的新视角、新范式，如整体性教育的人才要求、情境化教育(个人体验的教育)的关注、教育的复杂性研究范式转化等。这种复杂性的教育运用更多的是一种隐喻。
（二）复杂性范式的理论基础
总的来说，复杂性范式的理论基础是复杂性科学。一般认为，复杂性科学是探究复杂系统的复杂性（来源、表现），研究构成复杂系统在众多组分（子系统）之间及其与环境之间相互作用下，系统演化产生整体涌现性（特性、特征、行为与功能）的机理和一般规律的科学。[17]复杂系统研究的先河是贝塔朗菲（Bertalanffy）1937年提出“一般系统论”,这被称为第一代系统观。第二代复杂系统观研究的始于70年代产生的自组织理论，1969年普利高津（Prigogine）提出的耗散结构理论、哈肯（Haken）构建的协同学，1979年艾根（Eigen）发表的超循环理论。20世纪90年代以来，中外学者对生物界的涌现、人的学习与认知、开放的复杂巨系统等进行研究，由此形成第三代复杂系统观。其核心是强调个体的主动性，承认个体有其自身的目标、取向，能够在与环境的交流和互动作用中，有目的、有方向地改变自己的行为方式和结构，达到适应环境的合理状态。这代系统观重要学术代表是CAS理论，被认为复杂性科学最新成果。复杂性科学正处在飞速发展中，截至目前，较成熟的理论包括：①普利高津与哈肯创立的远离平衡的非线性动力学系统自组织理论；②巴克（PerPak）与汤超等人创立的复杂自然系统的自组织临界理论；③霍兰创立的CAS理论；④钱学森等人提出的开放复杂巨系统综合集成研讨厅理论框架；⑤Carl-son和DoyleJohn提出的高度最优化容限（HOT）理论；⑥高确信高后果系统（HAHC）研究。[18]复杂性科学的一个重要方面是对复杂性产生机制的研究，CAS理论就是对这个问题的一个回答。其核心思想是“适应性造就复杂性”：复杂适应系统中的主体，能够与环境以及其他主体进行交流，在这种交流过程中“学习”或“积累经验”，并且根据学到的经验改变自身的结构和行为方式。整个系统的演变或进化，包括新层次的产生、分化和多样性的出现，新的聚合、更大的主体的出现等等，都是在这个基础上逐步派生出来的。霍兰将上述规律概括为这样几个基本点：具有适应能力的主体；主体和环境的互动作用；受限生成过程（ConstrainedGeneratingProcedure，CGP）；从个体的演化到系统的演化———ECHO模型。并提出了基于主体建模的复杂自适应系统研究程式。#p#分页标题#e#
（三）复杂性范式研究的方法论
按照我国学者成思危的研究，复杂科学的基本方法是以下四个方面的结合：①定性推断与定量计算相结合；②微观分析与宏观综合相结合；③还原论与整体论相结合；④科学推理与哲学思辨相结合[19]。复杂科学研究中所用的主要技术工具有：①不确定条件下的决策技术。包括定性变量的量化（多维尺度、广义量化等），经验概率的确定（数据挖掘、数据库的知识发现、智能挖掘等），主观概率的改进，案例研究与经验信息的集成等。②综合集成技术。包括系统的结构化，系统与环境的集成，人的经验与数据的集成，通过模型的集成，从定性到定量的综合集成等。③整体优化技术。包括目标群及其优先顺序的确定，巨系统的优化策略（分隔断裂法、面向方程法、多层迭代法、并行搜索法等），优化算法（线性规划、目标规划等），离线优化与在线优化，最优解与满意解的取得等。④计算智能。包括演化计算(例如遗传算法、演化策略、演化规划、遗传程序设计等)，人工神经网络，模糊系统等。⑤非线性科学。⑥数理逻辑。⑦计算机模拟。包括人工生命，元胞自动机，竞争与合作，大群体模拟工具(SwarmSimulationToolkit)等。[20]基于主体建模的复杂自适应系统研究程式是应用广泛较为成熟的复杂性分析方法。CAS建模把注意力集中于相关的个体行为,从底向上地观察和描述系统的行为,走向了一种由低到高、从微观到宏观的跨层次的研究思路,称之为基于主体（Agent）的建模方法。围绕主体这个最核心的概念,霍兰将适应性主体分解为4个特性（聚集、非线性、流、多样性）和3个机制（标识、内部模型、积木块）,尝试用“执行系统、信用分派算法、规则产生算法”等科学语言具体刻画主题的适应及产生机制。并借助于计算机技术对现实复杂适应系统主体的各种行为特性进行模拟,建立起回声模型,由此揭示出一般性的复杂适应性原理。[21]
（四）复杂性范式适宜的研究领域
复杂性范式研究职业教育的适宜领域实际是一个开放的疆域，它不仅是个理性问题，更是一个实践问题。我们确信，凡是机械论、还原论失效的职业教育问题就是复杂性范式的用武之地。基于CAS理论多主体系统的计算机模型研究是复杂性范式的主要方法之一，也是在职业教育研究中亟待开拓的空间。就此撷要列举几个方面如下：
1.个体学习机制的模拟
这一问题的核心思想是如何依照人类的思维方式建立Agent的学习机制。它涉及认知科学、人工智能以及医学等多个学科的知识。截至目前人类对于大脑的思维方式尚没有形成一个完整清晰的认识，这也制约了良好的Agent学习机制的设计。现在，Agent学习机制主要使用遗传算法和神经网络等人工智能的方法建立。
2.行为规范的演化
按照Axelrod(1997)的定义，行为规范是个体的行为所遵循的模式，如果个体偏离这一模式，将会受到某种“惩罚”。从个体的习惯以及相互之间的合作关系，到社会政治和文化对职业教育系统的影响等都属于行为规范领域的研究范畴。Epstein(2001)使用基于Agent的系统研究了行为模式的稳定性以及家庭与文化习俗等因素对个体行为规范的影响，他的结论是：一旦一个行为规范成为社会上大多数人所接受的习惯以后，单独的个体趋向于直接遵从这一行为规范，而不做仔细的考虑。一个明显的例证就是广泛存在于群体中的“从众心理”和“羊群效应”现象。行为规范的相关研究还揭示，在一个动态复杂性系统中，一种行为规范的确立是路径依赖的，而且路径的选择会受到各种偶然因素的影响。[14]这些基于复杂性科学的研究成果与方式在职业教育研究中的意义无疑是广泛的。如校企合作过程中职业学校与企业等社会组织关系模式的形成机制与演化分析；实践教学中引入职场文化、职场行为规范的形成机制；职业学校的教师与学生群体之间关系运作模式的分析；教育社会学中从众行为的仿真研究；职业教育的制度性规范的形成分析；教育“热衷事件”形成原因等等，都会在复杂性范式下获得有力地解释。
3.职业教育经济模拟分析
当前，计算经济学研究中最活跃的部分就是针对各类市场的演化过程及其相关制度影响的研究，涉及金融、电力、劳动力、零售和批发、娱乐等市场多个方面。在金融市场研究最有影响的工作是Arthu等人1997年在SFI建立的模拟证券市场，并验证了在模拟证券市场中同样会出现收益率厚尾分布和“追涨杀跌”的现象。2001年Chen成功地研究了个体的模仿和学习对于证券市场的影响。2001年Bower使用计算经济学模型研究了英格兰和威尔士的电力市场情况，得到与经验一致的结果。职业教育的经济行为或经济视角的行为分析与一般的经济行为比较可能共性多余特性，在职业教育领域运用上述成功的范例进行经济学意义的探索将是大有作为的。
4.职业教育系统的社会网络分析
20世纪60年代以来,社会网络分析在社会学界发展起来,成为研究包括个人、家庭、小群体、组织、社区乃至阶层及其相互多重复杂关系的工具。社会网络分析已经发展成为一门整合的行为科学,它涵盖了社会学理论、数学、统计、图论等学科内容。近年来，社会网络分析在包括人格心理学、发展与教育心理学、教育管理心理学在内的教育科学中取得许多成果。众所周知，职业教育系统与外部环境以及内部机构之间都处在广泛关联的社会网络中，这种社会网络本质上都是复杂网络，职业教育的生态与这种社会网络不无关联。复杂性科学与社会网络分析技术提供了许多方法与手段来支持职业教育这种类型问题的研究，所以说以复杂网络视角展开职业教育研究是有待开发的金矿。
5.职业教育政策分析
基于复杂性范式对职业教育政策的研究是多方面的，依笔者看来，职业教育政策效率与政策的模拟演化分析是两个重要的问题。职业教育政策执行是一个复杂且具有高度权变性的现象，它包括相互依赖性，选择程度和行为改变等多种组成部分；政策执行系统结构一直处于不稳定的波动状态，凸显了一种复杂的立体网络状连接关系。[15]因此，“简单性范式”是难以把握的，必须运用复杂性思维，全面、深刻地理解。职业教育政策执行中的复杂性问题，还表现在教育政策执行系统的多因素性、多层次性、多变性以及这些相互作用所形成的整体行为和演化，这种整体行为和演化充满了涌现和自组织临界现象，具有不可预测的随机性。因此，常常会出现好的主观意旨的教育政策在执行中却背道而驰，或成为“机会主义”的利益摇篮。这种现象在很多情形下单凭简单的推理是很难预测的，而复杂性理论就可能有所作为，特别是通过定性、定量分析的整合，通过计算机模型仿真演化分析可能能提供许多有价值的信息。#p#分页标题#e#
