从“工具嵌入”到“人机共生”： 人工智能赋能高职课堂教学的实践逻辑与实现路径——以《人力资源管理》课程为例

摘要：人工智能与职业教育的深度融合正推动高职课堂教学从“工具嵌入”走向“人机共生”。本文基于人机协同理论与“师—生—机”三元结构框架，以自治区级职业教育在线精品课程《人力资源管理》的教学改革实践为案例，从学情诊断、教学交互、学习支持与教师角色四个维度，揭示人工智能赋能高职课堂教学从“经验驱动”走向“数据驱动”、从“单向传递”走向“多元交互”的实践逻辑，并提出建设适切工具矩阵、再造智能教学流程、培育教师人机协同能力、建立数据驱动评价闭环四条实现路径。研究认为，人工智能赋能高职课堂教学的本质是推动教学主体结构从“师—生”二元向“师—生—机”三元转型，其关键在于实现技术从“外围支撑”走向“认知协同”，为高职院校同类课程的数智化转型提供实践参考。

　　关键词：人工智能；高职教育；人机协同；人力资源管理

　　一、问题的提出

　　2025年以来，教育部等九部门《关于加快推进教育数字化的意见》、教育部等五部门《“人工智能+教育”行动计划》等系列文件相继出台，明确提出推动人工智能与教育教学全要素、全流程深度融合[1-2]。职业教育作为培养技术技能人才的主阵地，如何让人工智能赋能教育教学，已成为亟待回应的实践命题。当前高职课堂教学面临四重矛盾：学情诊断依赖主观经验，缺乏精准数据支撑；课堂互动停留于浅层问答，学生深度思维与自主建构不足；教学中“因材施教”长期停留在理念层面，个性化指导难落地；教师备课低效化，资源筛选、学情分析、教学设计等环节耗费教师大量时间和精力。

　　面对上述困境，迫切需要人工智能等新技术的深度介入。然而，当前多数高职课堂的人工智能应用仍停留在“工具嵌入”阶段——以单一功能模块辅助教学某环节，尚未触及教学主体结构与认知过程的深层变革。从“工具嵌入”到“人机共生”，意味着人工智能需要从执行指令的辅助工具，升级为深度参与教学认知活动、承担信息加工与意义建构的协同主体。如何推动这一跃迁，是高职课堂教学改革必须回答的时代命题。本文以广西工商职业技术学院《人力资源管理》的教学改革实践为案例，该课程2021年上线学银在线平台，2023年获评自治区级职业教育在线精品课程，探讨人工智能赋能高职课堂教学的实践逻辑与实现路径，为同类院校数智化课堂建设提供参考。

　　二、理论基础与分析框架

　　（一）人机协同：从“工具赋能”到“认知共生”。李艳燕等指出，人工智能与师生的深度协同正推动课堂教学从“工具赋能”转向“认知共生”，其核心特征体现为四个转变：从师生双向互动升维为人机三元共创，教学资源从教师单方预设拓展为多元主体共建共享，教学决策从数据驱动升级为人机协同的数智共商，教学过程从固定程式演变为动态生成的协作建构[3]。这一框架勾勒出AI在课堂中角色演进的完整轨迹：从执行指令的“工具型辅助”，到回应指令的“智能助手”，再到参与决策的“策略合作者”，最终成为深度参与认知活动的“认知伙伴”。谢幼如等进一步将这一理念落地为“师—生—机”三元交互框架，以“数据—知识图谱—人工智能”为技术基座，推动课堂结构从“师—生”二元向“师—生—机”三元升维：“师—机”共教形成优势互补的教学共同体，“生—机”共学支持个性化资源适配与认知拓展，“师—生”共进聚焦价值引领与启智润心[4]。

　　（二）具身认知：高职课堂的特殊性。高职教育强调“做中学”，强调身体参与和情境体验。张小丽指出，人工智能赋能高职课堂需从“身体体验与意义生成、主体间协作与知识共创、情感共鸣与价值塑造”三个场域推进[5]。高职教育的特殊性在于，学生需要通过具身化的实践操作来建构职业能力，AI的价值不仅在于知识传递效率的提升，更在于通过虚拟仿真、沉浸式场景帮助学生实现“具身化”学习，缩短课堂教学与实际工作情境之间的距离。

　　（三）本文的分析框架。综合上述理论资源，本文构建“四维分析框架”：学情诊断维度考察AI如何将教学起点从“估计”变为“测量”，对应李艳燕等提出的“数据驱动”转型；教学交互维度考察AI如何推动“师—生”二元向“师—生—机”三元转型，对应“三元共创”特征；学习支持维度考察AI如何从“统一供给”走向“个性适配”；教师角色维度考察AI如何推动教师从“重复劳动”走向“创造性工作”。四个维度分别对应人机共生理论的四大特征在高职课堂的具体映射，共同构成理解AI赋能高职课堂教学的完整分析框架。

　　三、人工智能赋能教学的实践逻辑

　　本文选取自治区级职业教育在线精品课程《人力资源管理》作为实践样本，课程依托超星学习通、虚拟仿真实训平台搭建数智教学体系，拆解成9大项目、28个工作任务、137个“知识—能力—思政”一体化知识点，完整验证四大维度的课堂变革逻辑。

　　（一）学情诊断：从经验判断走向数据驱动。传统课堂教师仅依靠作业、课堂表现粗略判断学生薄弱点，数据滞后且主观性强。课程依托知识图谱技术，采集学生预习答题、资源浏览、任务完成等多模态数据，自动生成可视化学情画像，精准量化各知识点掌握程度。以“直播带岗”教学任务为例，课前AI学情分析显示学生对招聘基础流程掌握度达85%，但直播话术、镜头表达等实操内容掌握度仅42%。教师据此重构教案，聚焦话术训练与模拟直播模块。此过程实现“数据提供客观依据+教师专业研判”的数智共通决策模式，AI负责信息采集与量化分析，教师结合育人目标完成价值判断，二者互补规避单一决策偏差。

　　（二）教学交互：从单向传递走向多元互动。宋宇提出，生成式AI依托多主体对话网络重构课堂范式，将单一师生问答拓展为人机、生生、师生多层级互动，推动课堂从知识传递转向思维激发[6]。本课程构建三段式交互闭环：课前学生与AI助教自主对话，完成认知预热；课中同步开展三层交互——教师统筹课堂、AI实时出题检测、学生分组实操演练，系统即时统计答题正确率，教师动态调整节奏；课后AI推送讨论话题，学生协同完成拓展任务。三元交互打破教师单向输出格局，AI承担基础答疑与即时检测职能，师生聚焦思辨与实操等高阶互动，学生由被动听课者转变为知识协同建构者。

　　（三）学习支持：从统一供给走向个性适配。刘龙龙等指出，职业教育要培养符合智能时代需求的人才，必须关注学生跨领域知识融合能力、面向智能时代的新读写能力、创造性思维能力和环境应变能力的综合发展[7]。课程依托学银在线搭建数字化资源库，包含100余个教学视频、600份拓展资料、两万余道分层习题，AI依托学情画像实现资源智能匹配：概念薄弱学生推送基础讲解微课，实操短板学生推送虚拟仿真训练素材，学有余力学生推送企业案例和前沿报告，实现差异化支持。这一机制体现了谢幼如等提出的“数据驱动的场景融通”——基于场景交互数据实时感知教学需求、智能融通多元场景，帮助学生建构个性化的认知网络[4]。

　　（四）教师角色：从重复劳动走向创造性工作。宁殿霞指出，生成式AI可替代出题、数据统计、基础答疑等重复性工作，释放教师时间，推动教师从知识搬运工转型为课堂架构师、学生成长引导者[8]。本课程团队教师普遍反馈，AI协助完成数据统计和基础答疑后，自己有了更多时间关注学习困难的学生和进行校企实训项目开发等。课程团队教学评教稳定保持95分以上，多次斩获自治区级数字化教学竞赛奖项。这一转变并非自动发生，部分教师最初存在技术焦虑，团队通过集体备课、AI教学专题培训、教学比赛等方式，帮助教师逐步建立了“AI是助手而非替代者”的认知，从“被动接受”转向“主动驾驭”。

　　四、人工智能赋能教学的实现路径

　　（一）建设适切的AI工具矩阵。赵清香等指出，AI在高职教育中的应用涵盖内容生成系统、教学辅助系统和教学分析系统等多个层面，各系统需协同配合才能发挥最大效用[9]。课程团队以学银在线/超星学习通平台为教学主阵地，集成三类工具：知识图谱用于学情诊断，将课程知识点、技能点、思政点构建为网状结构，实现对学习状态的实时监测；AI助教用于即时支持，辅助教案生成、试题生成和个性化资源推送；虚拟仿真平台用于技能实训，创设真实工作场景，开展沉浸式实操训练。三类工具互联互通，形成了覆盖教学全流程的智能工具矩阵。

　　（二）再造AI嵌入的教学流程。宁殿霞等指出，AI嵌入教学的关键在于突破“课前、课中、课后”的时序边界，实现教学流程从单向递进向闭环迭代重构[8]。以“直播带岗”教学任务为例，课前教师运用AI分析学情数据、辅助教学设计，依托学情画像锁定教学重难点；课中，借助AI实时出题检测学习效果，系统即时统计正确率并生成可视化报告，教师据此判断教学效果并调整讲解节奏，依托虚拟仿真平台组织学生模拟直播带岗，系统记录操作过程并生成实训报告；课后，AI根据学生的学习短板自动推送个性化学习资源。实践表明，AI嵌入后学生在课前自主探究阶段的目标明确度、课中技能实操的完成度、课后巩固拓展的针对性均有明显提升。

　　（三）培育教师的人机协同能力。AI工具的使用效果，取决于教师的驾驭能力。赵清香等强调，教师的数智化转型，要求熟练掌握工具操作、数据采集与资源制作等基本能力，同时需提升包括数据伦理、安全防护与数字协作在内的高阶综合素养[9]。具体而言，教师需要具备三个层面的能力：数据解读能力——能看懂学情报告并据此调整教学策略；AI工具调用能力——能有效利用AI辅助教学设计、学情分析和资源推送；人机协作教学设计能力——能合理安排教学中人与机器的分工与配合。课程团队通过集体备课、AI教学专题培训、教学比赛等方式持续提升教师数字素养，全体成员已成长为“双师型”教师。

　　（四）建立数据驱动的评价闭环。人工智能赋能教学的效果需要通过持续评价来验证和改进。课程团队探索构建了多元评价体系：学生自评互评、教师质性点评、企业导师评价、AI量化评价、虚拟仿真平台评价。借助学习通全程采集行为数据，知识图谱追踪学习轨迹，AI生成个性化报告与改进建议。“教学—评价—反馈—优化”闭环初步形成。以本课程为例，AI识别学生绩效管理模块掌握度偏低后自动推送专项练习，多数学生在两周复测中实现明显提升，评价结果不仅用于成绩判定，更反向优化教学策略与资源推送。

　　五、实践成效与反思

　　（一）实践成效。经过多轮教学实践检验，人工智能赋能高职课堂教学取得了阶段性成效。课程运行数据方面，课程被认定为自治区级职业教育在线精品课程，在学银在线平台已开设10期，累计选课人数达10859人，师生互动超13万次，访问量突破1,500万次。学生层面，课程平均分与自主学习活跃度显著提升，学生斩获世界职业技能大赛人力资源服务赛项等30余项省级以上奖项，涌现出“中国大学生自强之星”等优秀代表。示范辐射效应方面，课程被柳州职业技术大学等多所高校推广应用，团队多次在自治区级以上教学交流会上分享建设经验。

　　（二）反思与展望。人工智能赋能教学成效显著，但也面临三重挑战：一是“答案依赖”倾向，AI助教被误用为“答案工具”而非“认知伙伴”，可能弱化学生自主思维；二是教师数字素养的结构性差距，不同年龄、学科背景的教师掌握AI工具的能力有差异；三是数据安全风险，课堂伴随式采集涉及大量师生行为数据，存储、使用、共享环节的隐私保护与权限管理尚不明确。针对上述挑战，需要进一步优化资源推送，以探究式任务倒逼学生独立思考；构建分层培训体系，缩短教师技术适应周期；建立数据分级管理与权限规范，完善安全监管，防范隐私泄露。唯有坚守育人本位，方能推动高职课堂从“工具嵌入”走向“人机共生”。

文章来源：《安徽科技报》https://www.zzqklm.com/w/qt/35317.html