智慧實訓離“所學即所用”還有多遠

輕點屏幕，一葉葉破損的古籍緩緩展開，或蟲蛀、或污漬、或霉蝕……戴上VR眼鏡，上海市信息管理學校文物保護與修復專業學生鐘文傑在虛擬環境中修補孔洞、打眼穿線……修復結束，點開AI作品評價，98分！看著實訓成績，鐘文傑臉上笑開了花：“太喜歡這樣有趣的課堂了！”

這是上海市信息管理學校在虛擬倣真實訓平臺上開展“古籍修復”實訓的一幕。教師周慈玉告訴記者，由於古籍，尤其是珍本、善本具有稀缺性和唯一性，學校無法提供大量真實的古籍讓學生練習。“學校邀請相關企業參與，對古籍資料進行雲採集，並開發了虛擬倣真實訓平臺，推出以連口、折葉、包書角等古籍修復關鍵技術環節為核心的專項實訓模塊，為學生提升實操技能開闢了新途徑。”

“經過不斷完善，這門課程獲評國家在線精品課程。”更令該校校長唐紀瑛高興的是，學生實操技能長進明顯。

“隨着科技飛速發展，AI技術正深刻改變職教實訓的形態和內涵，從‘輔助工具’向‘核心場景’深刻演進。”教育部職業教育發展中心副研究員湯霓表示，用好AI等新興技術，對於職業教育高質量發展，尤其是學生技術技能提升至關重要。

AI與職教實訓深度融合會擦出怎樣的火花？當行業熱潮涌動，我們尤需冷靜思考——如何才能突破發展瓶頸，讓智慧實訓真正落地生根、開花結果。

AI正在重塑職教實訓生態

在浙江機電職業技術大學智慧製造實訓基地，學生陳宇傑正在進行工業機器人系統集成調試實訓。他站在智慧生産線前，眼神專注，手中操作的平板電腦，連接着一套AI輔助教學系統。屏幕上，實時數據與虛擬模型相互交織，精準指導着他的每一步操作。

“在一次智慧倉儲系統調試任務中，我們遇到了貨物分揀效率低的問題。借助AI系統的優化建議，小組重新規劃了機器人行動路徑，大幅提升了分揀效率。”陳宇傑興奮地展示實訓成果，“AI就像一位無所不能的導師，不僅教會我如何操作設備，更讓我學會用智慧思維解決生産難題。”

該校實訓指導老師尤光輝介紹，AI賦能的實訓模式，正重塑職業教育智慧製造人才培養路徑，為學生開啟通往未來工業世界的大門。

採訪中，“重塑”這一關鍵詞，被多位專家反復提及。

“AI已應用於職教的知識學習、技能模擬、實訓教學與智慧評估等方面，逐步重塑了實訓生態。”西南大學教育學部部長朱德全説，“AI通過實時抓取企業工單、設備數據等，構建鮮活的知識圖譜，讓學生接觸的是‘此刻正在發生’的産業知識。同時，AI虛擬倣真平臺可以提供逼真操作環境，讓高成本場景‘可計算化’，並且可通過肌電傳感器等技術實現技能操作‘零失誤’。”

“實訓虛擬化，讓高危實訓‘零風險可及’。”湯霓表示，當前，AI驅動的數字孿生技術正重塑場景邊界。例如，在高端數控、航空維修等高成本、高風險領域，學生可在“數字孿生”環境中，進行不限次數、零損耗、零風險的操作練習。AI不僅是場景構建者，更是智慧“陪練”，既提升了安全系數、設備利用率與學生技能熟練度，也顯著降低了實訓設備損耗成本。

更重要的是，AI讓因材施教成為現實。湯霓解釋道：“AI正讓‘統一進度、統一內容’的工業化實訓模式成為歷史。基於深度學習算法，系統能為學生定制專屬的‘技能進階地圖’。這種因材施教的模式，面向學習效率高的學生能自動解鎖高階任務和創新項目，針對基礎薄弱的學生則智慧分解技能點、提供漸進式訓練方案。該模式可以打破傳統實訓‘齊步走’的局限，極大提升學習效率和學生自信心。”

“一方面，AI技術賦能教師成長，可以通過即時教學輔助精準分析學生操作數據，從而優化教學策略；另一方面，依託AI智慧評估系統對學生技能水平進行多維評價，並給予個性化反饋，促成其靶向性提升。”朱德全透露，“據相關研究，當前AI技術在實訓中具有三方面突出成效：一是大幅縮短實訓用時，效率可提升50%左右；二是實訓效果提升顯著，關鍵指標達標率提升至90%以上；三是人均實訓成本顯著下降45%至80%不等。”

實現重塑還需跨越多道坎

AI賦能職教實訓，其價值不僅限於教育教學範疇，更延伸至産教融合領域。

在廣東科學技術職業學院金輝工業設計産學研基地，3D打印機的“絲絲”運轉聲不絕於耳。人工智慧專業學生鄭溫欣團隊正為企業定制的智慧檯燈設計樣品。

“産品設計的傳統流程繁複，從設計到原型驗證最少需要兩周。現在借助大模型設計，時間縮短到僅用幾個小時就可以完成。”指導教師孫巍介紹，團隊訓練了一個工業設計垂類大模型“知行大先生”，還設計了一個能與客戶交流並分析需求的“諮詢設計師”智慧體。

鄭溫欣對着麥克風説完設計需求，十多套方案便躍然屏上，選定後，完美卡合的樣品很快打印完成。“前幾天，企業代表來看産品生産流程，當他們拿到這個樣品時都驚呼速度之快，原先需要15天的活，我們48小時就能交付。”

“如今的實訓室內，廢棄原型件堆成的小山不見了，AI調用企業三年數據，兩小時出二十組方案；當客戶提出‘要像星空’，帶星軌紋路的燈罩模型便在屏幕顯現，連材質更換的適配參數也可自動算好。”孫巍告訴記者，在今年8月舉辦的中國大學生計算機設計大賽上，鄭溫欣團隊獲得了全國一等獎。

成效顯著，前景可期，但朱德全仍審慎表示，AI重塑職教實訓的“理想”真正照進現實，還需跨越多重關卡。

“AI在職教實訓中的運用仍處探索初期，智慧實訓的穩定性與精準性均有所欠缺。某種程度上，當前應用只是‘形式AI’階段，還未達到理想水平。”朱德全説，實現大規模AI實訓，需要強大的算力與資源支持，而當前多數職業院校在此方面投入不足，致使實訓效果受限。

湯霓發現，許多實訓教師是技能大師，但對AI技術的理解和應用能力有限。他們有的因擔心被取代而抗拒新技術，有的則簡單將其視為效率工具而未能深入探索它在重塑教學模式上的潛力。他還指出，有部分學生過度依賴AI去完成任務，僅滿足於“知其然”，致使其實操能力與批判性思維顯著弱化。同時，技術瓶頸還體現在AI系統與真實場景還差“最後一公里”的難題。“AI的強大在於處理標準化、高重復任務，但這可能與真實場景的複雜性、不確定性形成衝突。如AI可高效傳授標準化的電路維修規程，但在面對因設備老化、環境特殊引發的非標故障時，其指導能力便大打折扣。”

從頂層設計到微觀生態全面優化

未來，要讓AI更好賦能職教實訓，各方該如何發力？

“要跳出工具論局限，採取一套系統組合拳，從頂層設計到微觀生態進行全面優化。”湯霓建議構建“教學法先行”的整合框架，“先問教、再問技。”他指出，教育部門和學校應首先明確，在數智時代，我們需要培養學生哪些核心能力（如人機協作、數據分析、批判性思維等）。基於此，再反向設計AI課程體系、教學流程和評價標準。應鼓勵教師進行“教學法創新”，將智慧實訓定位為一種探索式、項目式學習的載體，而非單純的技能復刻工具。同時，應共建“産業級”數據與模型標準。政行企校多方可協同成立區域性或行業性AI實訓數據聯盟，制定數據採集和標注標準，共建共享高質量行業數據集。鼓勵企業將真實生産數據和AI基本模型脫敏後向院校開放，讓學生能接觸到“産業真炮彈”，而非“教學玩具槍”，真正實現“所學即所用”。

“加強AI技術研發與優化，提升其在實訓中的穩定性和精準性。”朱德全表示，職業院校可成立AI技術研發團隊，針對實訓特點進行定制化開發。同時，推動AI技術與實訓課程、産業發展的深度融合，確保技術應用的實用性與有效性。針對AI實訓，要進一步優化流程、豐富課程體系、規範標準，從而提升實訓效果。具體而言，需制定翔實的AI實訓教學大綱，明確實訓目標、內容和方法；開發多樣化的AI實訓課程模塊，涵蓋不同專業需求；建立AI實訓質量評估體系，定期監測和反饋教學效果，確保實訓質量持續提升。朱德全強調：“要加強‘AI+專業’雙師型教師培養，提升教師AI技術與實訓教學的雙重能力。”

同濟大學職業技術教育學院教育經濟與管理研究所所長李俊提出：“應進一步完善AI實訓准入機制及倫理規範監管體系，確保設備和技術的適用性與規範性。可通過財政投入和社會資本等多渠道融資，設立專項資金支持AI系統在實訓中的探索及應用，保障對AI實訓的可持續性支持。同時明確隱私保護和數據安全標準，建立健全倫理規範，為實訓安全保駕護航。”