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[期刊] 职教论坛  [作者] 姚玲  
在"互联网+"、大数据、云计算等新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能加速发展,已成为世界各国的国家战略和发展趋势。人工智能引发的产业变革与技术进步必然会影响人才需求取向,与经济社会密切相关的职业教育必须回应和引领这种取向。人工智能时代,职业教育人才培养目标将高移化,人才培养原则将个性化,人才培养模式将互动化,人才培养方式将智慧化。面对这些升级表征,人工智能时代职业教育人才培养的发展路径是:解放思想,树立"开放"的人才培养理念;因时而动,调整办学方向和专业设置;引领发展,深化产教融合人才培养模式;指导实践,强化人才培养理论与技术研究。
[期刊] 技术经济  [作者] 韩昭良  韩凯辉  
人工智能时代,高等职业教育人才培养模式的变革势在必行。变革的机遇包括人才培养水平全面提升,因材施教、精准教育将成为可能,有助于打破壁垒形成人才培养的新形态;变革的挑战包括无业可就的挑战,高端技术技能型人才需求的挑战、人才培养内容调整的挑战;为此,可采取的路径包括更新人才培养理念和培养目标、调整人才培养内容和专业设置、优化人才培养方式和教育教学方法。
[期刊] 教育研究  [作者] 徐国庆  
智能化生产系统对技术技能人才工作模式有五个根本性影响,即工作过程去分工化、人才结构去分层化、技能操作高端化、工作方式研究化及服务与生产一体化。智能化生产系统需要高度复合的专业型技术技能人才,他们是支撑未来工业的基础力量。智能化时代,必将带来职业教育人才培养模式的根本性变革。其核心框架应为,构建从中职到专业学位的一贯制技术技能人才培养体系,构建基于深度校企合作的高端现代学徒制,构建以"工作系统分析"与"职业能力研究"相结合的课程开发方法。
[期刊] 职教论坛  [作者] 徐国庆  
徐国庆在《教育研究》2016年第3期中撰文,阐释了智能化生产系统对技术技能人才工作模式的五个根本性影响,分析了传统职业教育人才培养模式的困境,并且提出了智能化时代职业教育人才培养模式的核心框架。首先,作者分析了智能化生产中物联网技术和大数据技术的应用,替代了传统的固定式流水线生产,这种生产系统给技术技能人才工作模式
[期刊] 职业技术教育  [作者] 周金容  孙诚  
人工智能时代,以人工智能技术、信息技术为代表的一系列高新技术引发了产业领域的深刻变革。在人工智能发展浪潮的影响下,劳动力市场出现结构性失业和全面性失业并存的困局,职业岗位的形式和秩序也发生着深刻变化。为适应人工智能时代的发展要求,高职院校需要加快推动人才培养目标跃升,推动培养方式走向个性化定制,推动教学模式走向人机交互。针对当前高职教育在培养理念、培养方式、培养规格、培养载体、师资力量等与人工智能相脱节的问题,应从理念重塑、教育技术置换、教育要素优化配置、延展学习场域、加强人工智能技术深度应用以及师资建设等方面着手,实现人才培养升级,满足人工智能时代产业与职业变革对高素质技术技能人才的需求。
[期刊] 中国远程教育  [作者] 王奕俊  杨悠然  
人工智能技术被普遍认为是一种通用目的技术,将对劳动力技能和劳动力市场产生广泛而深远的影响,由此引起技能市场中关于技术性失业的忧虑和争议。人工智能时代专业人才培养应何去何从?为回答这一问题,从厘清弱人工智能和强人工智能的概念出发,在吸纳经典劳动经济学理论的基础上,以Autor、Levy与Murnane创建的ALM模型为框架,以会计职业为例,利用美国职业信息教育网络(O*net online)数据与中国相关数据,分析会计职业总体技能需求的变化,结果显示在原本由程式化认知技能主导的会计职业中,非程式化认知技能与交互技能的需求在逐渐扩大并加速增长。进一步利用Python技术,对中国各大招聘网站的会计岗位招聘文本进行挖掘和词频分析,验证了以上结果并将具体技能要素分析细化。针对人工智能背景下专业人才培养面临的挑战,提出了多层次、复合型、前端化和终身化等对策。
[期刊] 教育与职业  [作者] 郭达   尹晨曦  
人工智能重塑了人类的技能、工作任务乃至整个职业,形成了“技能—任务—职业”三重替代效应。为了适应人工智能的“三重替代”效应,直接面对劳动市场和职业变迁的职业教育人才培养需进行根本转型。一是适应工业时代向智能时代转型的新需求,将培养“工具人”的教育理念转变为培养具有创造性的人。二是应对“三重替代”效应的冲击,动态调整人才类型的供给结构。三是适应人工智能对职业教育实践的新要求,通过变革传统课堂中教师、教法和教材三要素,逐步形成由具备人工智能素养的教师、具备人工智能技术特性的教法和开发囊括人工智能不易替代的关键技能内容的教材所构成的新课堂。
[期刊] 教育发展研究  [作者] 徐国庆  伏梦瑶  
1+X证书制度是《国家职业教育改革实施方案》中的重要内容。它不是以往所实施的一些模式的再表达,其意义也不仅仅是让学生多取得几张技能等级证书,而是智能化时代复合型技术技能人才培养对职业教育人才培养模式改革的内在要求。当与学分互认体系相结合时,1+X会发挥出更加巨大的制度优势。要实施好1+X证书制度,需要完善技能等级证书体系,重构学历职业教育的内容,创新职业教育办学形态,构建专业水平的X选择指导体系,以及构建相应的教育管理制度。
[期刊] 教育与职业  [作者] 薛维忠  张春明  佀妲  
人工智能正以前所未有的发展势头深刻地影响和改变着人类的生产生活。世界各国纷纷抓紧布局和谋划,期待掌握更多的话语权,我国也将人工智能提升到了国家战略层面的高度。文章在充分分析人工智能时代职业教育面临的挑战与机遇的基础上,提出我国职业教育发展的"五大路径":转变培养理念,拥抱人工智能;提升培养格局,对接人工智能;调整专业布局,适应人工智能;深化产教融合,融入人工智能;创新课程教学,发展人工智能。
[期刊] 教育与职业  [作者] 南旭光  汪洋  
人工智能作为支撑所有产业变革的通用性技术,推动着政治、经济、社会等各领域的变革,自然也对职业教育治理提出了重构与创新的要求。由于当前我国职业教育还存在治理结构的僵化性、治理方式的低效性、治理范围的狭隘性、治理机制的碎片性等现实挑战,为此,应着眼于智慧社会的特质,围绕优化治理模式、创新治理制度、重构治理机制、完善治理格局等方面优化人工智能时代职业教育治理的可选路径及政策框架。
[期刊] 教育与职业  [作者] 黄崴  李娇  
人工智能技术促进经济发展新动能、塑造新型产业集群。在智能化背景下,如何加速产业转型升级的人才需求与职业教育人才供给的耦合,是职业教育发展的时代使命。我国职业教育技术技能型人才供给政策的价值目标从新中国成立初期的工具主义取向到当前的跨界融合价值取向,经历了漫长的探索与调适。技术技能型人才培养尚存在主体自适应性匮乏、主体单向聚集、信息流失序、共生性弱化等多重困境。基于复杂适应系统解释框架,可从四个层面重塑跨界融合型人才的培育路径:主体自适应方面加强系统外界跨界融合,主体聚集性层面形成学校、企业和政府三者互动机制,信息流层面加强系统内部知识域与技能域、专业群与产业链及师资建设跨界融合,共生性层面建构“智能技术→教育→产业→区域经济”的有机循环交互机制。
[期刊] 中国成人教育  [作者] 李克红  
随着科技全球化的深入发展,人工智能技术的重要性日益突出,人才竞争日益激烈,许多国家将人才培养作为推动人工智能发展的重要力量。目前,成人高等教育在人才培养中发挥着重要作用,大数据、智能识别、深度学习、云计算、区块链、脑科学等技术极大地改变了成人学生学习模式,引发成人高等教育人才培养的模式发生颠覆式创新。人工智能视域下的成人高等教育人才培养模式实现了成人高等教育人才培养目标精准化、课程体系一体化、教学模式个性化、师资培养现代化、考核评价综合化。未来应充分发挥人工智能在成人高等教育人才培养中的作用,将人工智能技术嵌入人才培养流程中,创造新的业务流程、新的工作结构、新的管理理念、新的教育体系,以服务于成人高等教育人才培养。
[期刊] 职业技术教育  [作者] 鄂甜  
瑞士高职教育主要通过两类路径为学习者搭建灵活开放、正规高效的终身学习体系:一类是学习者在高等职业学院学习国家认定的课程;另一类是为社会人员创设的"联邦考试"路径,学习者无论是否参加课程学习只要能够通过两次联邦考试,同样可取得国家认可的正规高职教育学位。高等职业教育基本呈现以下四个特色:追求与学术类高等教育高度差异化的人才培养目标、重视在职业实践经验基础上双元体制培养、资格证书保障各层级教育间无缝衔接、课程与考试标准体系保障人才培养质量。瑞士高职教育的培养路径及实践经验对我国高职教育人才培养具有重要的借鉴意义。
[期刊] 教育发展研究  [作者] 卢晓中  吴结  
人才培养的适应性及其评价是职业教育适应经济社会发展的重要指标,也是评价职业教育人才培养并引导职业教育改革发展的主要内容。合理选择职业教育人才培养适应性评价指标,用于全面监测、评价、反映职业教育在规模、结构、质量等方面的发展状况,是整个职业教育评价指标体系的核心部分。职业教育人才培养适应性评价指标设计的最终目的旨在深化职业教育人才培养体制改革。
[期刊] 教育与职业  [作者] 袁景翔  南旭光  
作为时代特征和国家战略,"互联网+"不仅是现代职业教育发展的新动力,也是推进职业教育教学改革创新的新引擎,对职业教育人才培养产生了倒逼机制。文章基于对"互联网+"背景下职业教育人才培养新规律,即培养理念应开放融合、培养路径应多维联合、培养目标应能力复合、培养方向应专业整合、培养过程应多元混合等的剖析,指出"互联网+"职业教育人才培养创新的具体实现路径,即确立基于共享共建的办学理念、开展基于产教融合的校企合作、推进基于素质培育的"双创"教育、重构基于工作场景的课程体系、实行基于个性发展的混合学习、实施基于学
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