□張墩利
面對先進制造業(yè)技能人才的迫切需求，傳統(tǒng)培養(yǎng)模式在個性化、時效性與實踐性上均需作出調整。人工智能技術的深度融合，為破解這些瓶頸提供了創(chuàng)新性解決方案。
人工智能賦能技能人才培養(yǎng)的四大核心舉措。構建個性化學習指導與分析的智慧學習平臺，實現“一人一案”的精準培養(yǎng)。智慧學習平臺核心在于數據驅動，通過采集并分析學員的學習行為、進度與成效，AI引擎能構建精細化的個人能力畫像，精準診斷知識技能短板。在此基礎上，系統(tǒng)可提供自適應學習內容推送、智能答疑與個性化練習，并預警學習風險。改變了傳統(tǒng)“一刀切”的教學模式，使培養(yǎng)過程真正以學習者為中心，顯著提升學習效率與成才精度。開發(fā)動態(tài)化技能圖譜與資源庫，支撐“因崗定學”的路徑定制。技能培養(yǎng)必須緊密對接產業(yè)實際。通過分析制造業(yè)新興崗位的技術要求，可繪制出動態(tài)更新的數字技能圖譜，明確能力構成。依據此圖譜，利用AI引擎對知識進行模塊化、顆粒化處理，并智能生成、重組與推薦課程資源。學校與企業(yè)可據此為不同崗位、不同基礎的學員定制清晰、科學且可追溯的學習路徑與培訓方案，確保所學即所用，實現人才培養(yǎng)與崗位需求的無縫銜接。創(chuàng)設沉浸式虛擬仿真實訓環(huán)境，達成“無界演練”的能力強化。針對高端設備昂貴、實操風險高、訓練場景有限等難題，融合虛擬現實（VR）、增強現實（AR）及游戲化機制，構建高仿真的虛擬工廠、生產線及設備。學員能在其中進行反復、安全且低成本的復雜操作、工藝優(yōu)化與故障排查訓練。AI引擎可實時監(jiān)測操作流程，進行行為分析與績效評估，并提供即時反饋。這種“沉浸式”演練極大拓展了實訓邊界，有效加速技能內化與熟練度提升。建立智能化教學過程監(jiān)控與質量評估體系。在實現個性化培養(yǎng)與虛擬實訓的基礎上，構建覆蓋教學全過程的質量監(jiān)測與評估閉環(huán)。通過采集并分析教學互動、實訓操作、考核評價等多維度數據，AI引擎可對教學質量、學員進展及培養(yǎng)成效進行實時監(jiān)測與動態(tài)評估。不僅能及時預警教學偏差、發(fā)現共性難點，還可為培養(yǎng)方案的持續(xù)優(yōu)化提供客觀數據支撐，推動人才培養(yǎng)體系進入“教學—評估—優(yōu)化”的自我迭代良性循環(huán)。
深化人工智能賦能，構建人才培養(yǎng)新生態(tài)。展望未來，人工智能與技能人才培養(yǎng)的深度融合，必將催生一個更為開放、精準、可持續(xù)的新生態(tài)。這一生態(tài)的成熟，不僅依賴技術本身的進步，更需在頂層設計、合作模式與評價體系上進行系統(tǒng)性革新。在頂層設計上，政策框架需更具系統(tǒng)性。這要求在數據安全與算法倫理方面建立明確規(guī)范，為教育數據的安全流通與合規(guī)使用劃定邊界。同時，應加快研制人工智能教育應用在課程資源、實訓環(huán)境、學習評價等方面的技術標準與質量規(guī)范，引導行業(yè)健康發(fā)展。此外，需設計長效激勵機制，通過稅收優(yōu)惠、采購傾斜等方式，鼓勵企業(yè)深度參與教育資源開發(fā)與平臺建設，形成可持續(xù)的投入與創(chuàng)新循環(huán)。在生態(tài)構建上，關鍵目標是推動形成開放共享的新格局。這需要強化政府的引導與協(xié)調作用，積極構建“政—產—學—研”多方協(xié)同的共同體。鼓勵通過聯(lián)盟、協(xié)議等形式，打破機構間的數據與資源壁壘，共建國家級或區(qū)域級的優(yōu)質資源開放平臺。推動企業(yè)將實際生產數據、案例與軟件工具，經脫敏脫密后轉化為公共教學資源，實現優(yōu)質教育資源的最大化普惠與高效利用。在評價體系上，亟待建立適配智能時代特征的新型人才評價與發(fā)展通道。未來的技能認證體系應更加靈活與包容，將經科學認定的虛擬實訓成果、微證書、項目實踐等多元化學習成果，全面納入人才評價與職業(yè)發(fā)展框架。建立個人數字學分銀行，實現學習成果的累積、認定與轉換，為技術工人的終身學習與階梯式成長鋪平道路，從而為制造強國建設提供堅實而富有活力的人才支撐。
本文系湖南開放大學2025年課題（XJJG-ZD-2025002）研究成果。
（作者單位：湖南開放大學）