從ChatGPT的誕生到Sora的技術突破，生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）技術正引領職業(yè)教育走向信息化、數(shù)字化、智能化。職業(yè)教育是與產(chǎn)業(yè)技術聯(lián)系最為緊密的類型教育，我國出臺《關于深化現(xiàn)代職業(yè)教育體系建設改革的意見》，強調(diào)職業(yè)教育必須堅持“以教促產(chǎn)、以產(chǎn)助教”“產(chǎn)教融合、產(chǎn)學合作”，新一代人工智能技術助推職業(yè)教育的發(fā)展已成為國家發(fā)展戰(zhàn)略中不可或缺的關鍵一步。本文旨在深入探討全球職業(yè)教育領域中AIGC的應用場景，剖析AIGC在職教領域所面臨的挑戰(zhàn)，并為我國職業(yè)教育的高質(zhì)量發(fā)展提供借鑒和參考，加速實現(xiàn)“職業(yè)教育現(xiàn)代化”和“職業(yè)教育國際化”兩大發(fā)展目標，以切實提高職業(yè)教育的質(zhì)量和水平，培養(yǎng)更多具備實際工作技能和創(chuàng)新實踐能力的高素質(zhì)技術技能人才。

一、全球職業(yè)教育領域生成式人工智能應用的典型場景

隨著AIGC在全球范圍的迅猛發(fā)展，其在職業(yè)教育領域的應用場景也日益呈現(xiàn)出拓展與深入化的趨勢。AIGC在職業(yè)教育中的持續(xù)演進，不僅僅局限于“一維”的信息傳遞與知識灌輸，而是體現(xiàn)出“多維”的技術導向與教學形式變革。該“多維”特性主要體現(xiàn)在智能文本處理與溝通升級、醫(yī)療診斷與個性化護理、編程教育與應用程序開發(fā)、圖像處理與產(chǎn)品設計以及學生表現(xiàn)反饋與數(shù)據(jù)驅動決策等諸多方面。

（一）智能文本處理與溝通升級

通過學習大量語料庫，AIGC能夠理解上下文關系、抽取關鍵信息，實現(xiàn)更準確、更快速地文本處理。諸多職業(yè)院校將AIGC視作“辦公室”職業(yè)（如會計師、企業(yè)銀行和風險經(jīng)理、物流分析師、議會助理、社會服務顧問等）的技能輔助工具。例如，法國國立高等職業(yè)培訓學院（French National Institute for Vocational Training，CFA）認為ChatGPT等AIGC工具的出現(xiàn)將會引起企業(yè)工作形式的變革。德國柏林技術大學（Technische Universit?t Berlin）開展研討會，培訓學生使其掌握有關ChatGPT的使用方法，要求他們能夠提出準確“指令”，以此幫助簡化文本語言、凝練文本內(nèi)容。芬蘭赫爾辛基職業(yè)技術學院（Haaga-Helia University of Applied Sciences）專為商務專業(yè)人士、銷售人員、辦公室工作人員等職業(yè)人員量身定制了一門收費綜合課程，教授學員如何制作清晰簡潔的“指令”。這將有利于他們與同事以及客戶之間的溝通升級。此外，該課程也教授學員如何有效利用ChatGPT進行營銷和銷售，生成個性化內(nèi)容，吸引潛在客戶并推動收入增長。

（二）醫(yī)療診斷與個性化護理

在開展醫(yī)護職業(yè)教育時，傳統(tǒng)醫(yī)療診斷方式受限于經(jīng)驗積累和時間成本，而龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)也消耗了不少人力物力。AIGC的引入能夠幫助醫(yī)護專業(yè)學生有效利用醫(yī)療大數(shù)據(jù)，從而提高臨床決策水平；AIGC卓越的圖像分析能力還可以助力學生精準地識別病灶，以此加深對疾病的理解。正如，美國麻省理工學院（Massachusetts Institute of Technology）職業(yè)培訓部門為數(shù)據(jù)科學家、軟件工程師、軟件工程經(jīng)理以及來自保險、制藥、電子健康記錄等相關專業(yè)的學生以及在職人員開展ChatGPT應用課程，教授如何利用大語言模型和ChatGPT整合醫(yī)療數(shù)據(jù)，識別疾病和確定有效的治療方案，預測和改善患者健康狀況，以及制定個性化護理和精準醫(yī)學方案。

（三）編程教育與應用程序開發(fā)

傳統(tǒng)的編程教育往往側重語法和基礎知識的灌輸，學生面臨的挑戰(zhàn)主要包括學習曲線陡峭、實踐機會不足等問題。部分職業(yè)院校深入研究了AIGC在編程教育與應用程序開發(fā)中的創(chuàng)新應用，憑借AIGC能夠自動簡化代碼、擔任虛擬編程導師和協(xié)助程序設計等優(yōu)勢，為學生編程能力和技能的發(fā)展提供技術支撐。例如，瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院（Swiss Federal Institute of Technology）為全校師生制作了一個科普網(wǎng)頁，在網(wǎng)頁中呈現(xiàn)了“ChatGPT可以編程嗎？”“如何使用ChatGPT進行編程？”等一些搜索詞條，在點擊搜索詞條后會出現(xiàn)相關的解釋內(nèi)容和詳細的操作步驟。英國牛津大學（University of Oxford）的繼續(xù)教育學院為業(yè)務分析師、客戶經(jīng)理、技術架構師、數(shù)據(jù)分析師、項目經(jīng)理、IT 銷售和售前人員、公關媒體、網(wǎng)絡和系統(tǒng)管理員等創(chuàng)建了一個為期8周的在線課程。該課程介紹并教授如何與大語言模型協(xié)作來創(chuàng)建人工智能應用程序。新加坡國立大學（National University of Singapore）開展了一項有關“ChatGPT、聊天機器人和AIGC”的付費開放課程，該課程旨在使學習者了解ChatGPT及其主要組件，包括其架構和關鍵功能；慕尼黑應用技術大學（Hochschule München）開設論壇，討論ChatGPT以及其他大語言模型在應用科學方面的利弊，并組織了AI Hackathon活動，頒布分組設計任務，如自動化學生輔導、學術寫作輔助工具或智能課程規(guī)劃系統(tǒng)，使用AIGC開發(fā)原型并進行優(yōu)化。

（四）圖像處理與產(chǎn)品設計支持

在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和工程設計專業(yè)領域，學生可以利用AIGC工具進行圖片修正，進行包括但不限于色彩調(diào)整和特效添加等操作，從而更具創(chuàng)造性地呈現(xiàn)創(chuàng)意與設計理念。借助AIGC工具，學生得以輕松地進行色彩校正、濾鏡處理和風格變換等操作，增添了思維拓展的可能性，更好地將個人想法與設計理念充分融合，從而在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)和工程設計專業(yè)脫穎而出。例如，英國劍橋大學（University of Cambridge）為圖像編輯師及設計師等相關專業(yè)編制了一套AIGC使用指南，在該指南中強調(diào)了可以利用一些AIGC圖像編輯工具，如DALL.E和Midjourney等對照片進行糾正和輕微編輯，使其更易用，而無需改變照片的原有主題和構造。此外，視頻制作師可以使用Adobe Podcast、Descript和Pictory等工具，消除不需要的背景噪聲以及鏡頭中的無關干擾因素，以此節(jié)省數(shù)小時的編輯時間。

（五）學生表現(xiàn)反饋與數(shù)據(jù)驅動決策

AIGC為教育者提供了更智能、精準的學生表現(xiàn)評估工具，并通過數(shù)據(jù)驅動決策，為職業(yè)教學管理提供科學依據(jù)。德國杜伊斯堡—埃森大學（University of Duisburg-Essen）公布了一份在教學和考試中使用ChatGPT等AIGC技術支持的使用指南。該指南強調(diào)AIGC可以用于教學材料的開發(fā)，為學生創(chuàng)建測驗或例子，以及對學生的學習數(shù)據(jù)進行統(tǒng)籌和反思，動態(tài)跟蹤學習進展，加強反饋的及時性和針對性。德國漢諾威職業(yè)教育與培訓學院（Berufsbildende Schulen Hannover）建議學生在求職時可采用ChatGPT等AIGC工具，優(yōu)化個人簡歷和模擬面試場景，根據(jù)學生的多輪回答對簡歷再次修正，并匹配特定行業(yè)的信息，為學生進入德國就業(yè)市場做好充分準備。

二、職業(yè)教育領域生成式人工智能應用面臨的風險挑戰(zhàn)

AIGC正影響全球職業(yè)教育領域，從而重塑未來就業(yè)市場，并在新質(zhì)人才培養(yǎng)方面展示出巨大的應用潛力。然而，一項 “顛覆性”技術的問世標志著重大轉折的到來，如果在此基礎上不進行審慎思考和有效管理，那么這項“顛覆性”技術可能會帶來嚴重的負面影響和不可預見的后果。為此，本研究基于AIGC在職業(yè)教育領域的實際發(fā)展困境出發(fā)，梳理了技術失業(yè)與技能轉型新需求、教學體系與教學結構轉型新變革、倫理與情感風險新要求、數(shù)據(jù)隱私與安全問題新挑戰(zhàn)四大風險挑戰(zhàn)。

（一）技術失業(yè)與技能轉型新需求

公眾輿論影響著決策議程的制定，稱之為“國民情緒”或者“國家氛圍”，其在演變過程中會隨時間推移和媒體的塑造而逐漸加劇，可能激發(fā)相應的恐慌情緒。實際上，在Open AI公司推出的GPT3.5—GPT4.0期間，全球各界人士一直存在疑問：在人工智能、自動化等技術“催生”出的“黑燈工廠”是否會造成勞動崗位“斷崖式”消失？一些高度數(shù)字化的國家，譬如芬蘭、德國，形成的恐慌現(xiàn)象更為嚴峻。《第二次歐洲技能和就業(yè)調(diào)查》顯示，有51%的芬蘭勞動力認為數(shù)字技術將會對自己的工作產(chǎn)生影響，其中21%的人認為自己將會被機器所取代。國際勞工組織在《生成式人工智能與就業(yè)：對工作數(shù)量和質(zhì)量潛在影響的全球分析》中回答道：“大多數(shù)工作和行業(yè)只面臨部分自動化，最新的生成式人工智能更可能對其進行強化和補充，而不是完全取代。”技術的進步與其說是驅動工作崗位消失，不如說是引導和推動新工作崗位的出現(xiàn)。例如，被稱為“21世紀最重要的職業(yè)技能”“未來的工作”“驚人的高杠桿技能”的新崗位——提示語工程（prompt engineering），其主要工作就是通過巧妙設計輸入的提示（prompt）來引導模型產(chǎn)生特定類型或內(nèi)容的輸出。除此之外，還有機器學習工程師、數(shù)據(jù)科學家、自然語言處理專家、人工智能倫理師、數(shù)據(jù)隱私保護師、人機協(xié)同設計師等。技術的進步導致的勞動力市場轉型凸顯了教育培訓和提高勞動者能力發(fā)展的重要性。面對“技術失業(yè)”的時代挑戰(zhàn)，為了確保學生能夠在技術革新中保持就業(yè)和創(chuàng)業(yè)機會，重要的是持續(xù)推進技能轉型和職業(yè)技能的再培訓。

（二）教學體系與教學結構轉型新變革

隨著AIGC在職業(yè)教育領域中的全方位滲透，其所承載的“雙刃劍”效應也愈加明顯。一方面，它為職教教師發(fā)展帶來新的不確定性、復雜性和潛在風險；另一方面，在AIGC賦能職教教師專業(yè)技能習得的過程中不可避免地會面臨功能運用“高階”與自身數(shù)字素養(yǎng)不足的挑戰(zhàn)。縱觀國內(nèi)外，職教教師的專業(yè)素養(yǎng)匱乏，職業(yè)院校支持力度不夠、管理體系薄弱等問題，都會給“AIGC+職教”的發(fā)展增生阻力。此外，一個由教師、學生、行業(yè)企業(yè)等多元主體與外部制度環(huán)境、技術革新等復雜要素交織而成的教學體系應運而生。AIGC的介入轉變了原有的教學體系結構，使教學主體產(chǎn)生“增量”，并通過模擬、生成、復現(xiàn)真實職業(yè)實訓場景，將復雜的技能習得過程轉化為可拆解、可定制的學習情境，進而構建出可追蹤、可復制以及可實踐的真實教學環(huán)境，加快傳統(tǒng)的“師—生”二元結構向“師—機—生”三元結構的轉型變革。

（三）倫理與情感風險新要求

1.主體權界模糊

在知識技能本位下，傳統(tǒng)教師與智能導師之間誰擁有更多的知識儲備與技能，則誰更有能力主導教學進展。毫無疑問的是，AIGC憑借其技術高位優(yōu)勢，可以快速捕捉、精準分析、重點把握、嚴絲合縫地“抓緊”教學的每一個環(huán)節(jié)。而職教教師無論是在知識還是在技能方面的長時間積累，都無法與AIGC的快速響應相媲美。因此，造成了AIGC在輔助教學過程中必然存在教學主體權界模糊的風險。

2.科技倫理失范

AIGC的重大任務處理能力容易產(chǎn)生負面的“機器誘導”，使學生個體形成過度依賴的思維模式，陷入對其智能處理的過度信賴之中。這種過度依賴可能導致個體在處理復雜問題時缺乏自主性思考，造成許多學生會依賴于AIGC輸出的結果而不加深思熟慮地進行使用。這種情況下，個體的思維能力和判斷力會受到嚴重削弱，從而損害其在復雜決策中的獨立性。這也會造成其自身能力的低估，他們可能認為自己無法獨立解決問題，而單純地“附庸”于外部的智能系統(tǒng)。這不僅限制了個人成長，也“剝奪”了他們面對挑戰(zhàn)時的應對能力。過度依賴AIGC也容易導致學生對技術的誤解，他們可能會將AIGC視為萬能的解決方案，而消解了人類的價值和智慧。

3.情感風險叢生

在傳統(tǒng)教學實踐中，不僅僅涉及物理層面的教學培訓、技能競賽和企業(yè)實踐，還涉及師生之間“情感傳播”和“價值引導”等多維度的情感交互。而AIGC雖然具備較高的“類人”響應，但無法產(chǎn)生“類人情感”，也無法像職教教師那樣具身性地將技能培訓中的緘默知識用語言或非語言的形式傳授給學生。隨著AIGC輔助教學成為未來職業(yè)院校的常態(tài)，職教教師與學生之間的情感交流可能會被技術所阻隔。

（四）數(shù)據(jù)隱私與安全問題新挑戰(zhàn)

從技術角度來看，AIGC強大技能在教學輔助和數(shù)據(jù)分析方面取得了顯著表現(xiàn)，這主要依賴于其背后的大模型算法治理和海量數(shù)據(jù)訓練。然而，龐大的數(shù)據(jù)收集和采樣面臨著數(shù)據(jù)隱私泄露的挑戰(zhàn)。

一方面，AIGC在職業(yè)教育領域應用的初期并未明確定義數(shù)據(jù)隱私的邊界。這一不確定性破壞了個體隱私權，尤其是在譬如“醫(yī)療”“商業(yè)”“金融”等特殊專業(yè)領域。技能實訓的真實數(shù)據(jù)、學生的學習記錄、教師的教學反饋以及學校管理信息等敏感數(shù)據(jù)被廣泛采集用于訓練和優(yōu)化AIGC。實訓單位、企業(yè)、學校、教師和學生急需清晰的數(shù)據(jù)使用政策。缺乏界定的數(shù)據(jù)隱私邊界可能使個體難以有效行使對自己數(shù)據(jù)的控制權，從而加劇隱私擔憂。

另一方面，數(shù)據(jù)的不當使用為職業(yè)教育發(fā)展埋下了潛在隱患。首先，由于AIGC在職業(yè)教育中的應用需要依賴大量個體數(shù)據(jù)，一旦這些數(shù)據(jù)被不當使用，將直接妨礙學生、教師和學校管理者的信任，導致對AIGC抵制情緒的蔓延，進而影響職業(yè)教育向數(shù)字化、智能化轉型的步伐。其次，在合規(guī)性和法規(guī)遵從方面職業(yè)院校將面臨更大的監(jiān)管壓力。教育機構需要花費更多的精力和資源來確保AIGC應用中的數(shù)據(jù)處理符合相關法規(guī)和倫理標準，以防范潛在的法律責任。這不僅會增加運營成本，還可能使職業(yè)院校在技術應用中陷入發(fā)展瓶頸，難以順利推進轉型發(fā)展。

三、職業(yè)教育領域生成式人工智能應用的對策建議

（一）政策引領：政府職業(yè)教育前瞻性規(guī)劃與協(xié)作機制構建

政府應制定智能化、前瞻性的職業(yè)教育戰(zhàn)略，在迎接技術失業(yè)與技能轉型挑戰(zhàn)時，能夠緊密結合當前技術趨勢和未來就業(yè)市場需求，確保職業(yè)教育的靈活性和適應性，使其能夠在快速變化的科技環(huán)境中保持高質(zhì)量發(fā)展。為了加快相應政策的落地，應解決政策和行政之間的瓶頸，建立更為靈活的跨部門協(xié)作機制。各政府部門還要確保信息、資源和經(jīng)驗能被共享，從而形成一體化職業(yè)教育體系。在進行政策引領時，不僅要包括勞動力市場的信息共享，還應包括就業(yè)服務、技術培訓和產(chǎn)業(yè)需求的綜合考量。

（二）打造可持續(xù)支持體系：構建職業(yè)教育經(jīng)費長效投入機制

建立具有可持續(xù)性特征的職業(yè)教育經(jīng)費投入機制，使政府支持覆蓋職業(yè)教育各個層面。有關部門需設立職業(yè)教育發(fā)展基金，用于支持創(chuàng)新性的培訓項目和針對性的就業(yè)服務。這不僅有助于緩解資金壓力，也鼓勵學校和培訓機構更加注重質(zhì)量和效果。依托教育經(jīng)費投入建設，政府可以通過建立專門的技術更新機制，為學校和培訓機構提供資源和指導，引入新型的技術平臺和設備走入校園或實訓場地。例如，可以融入文本圖像生成、多模態(tài)、虛擬現(xiàn)實（Virtual Reality，VR）、增強現(xiàn)實（Augmented Reality，AR）、混合現(xiàn)實（Mixed Reality，MR）等技術。為此，可以搭建多樣化學習資源獲取方式、創(chuàng)造“微證書”和“微學位”等新型評價途徑、塑造具備靈活性與開放性的學習氛圍。

（三）構建創(chuàng)新型教學體系：打造教學結構優(yōu)化與人才培養(yǎng)新方案

為滿足職業(yè)院校教學體系與“師—機—生”三元教學結構轉型需求，提升職業(yè)院校在新一代人工智能背景下的整體適應力，應加強其基礎能力建設。通過優(yōu)化教學結構、打造全新人才培養(yǎng)方案、提升社會吸引力等措施，使其具備不斷應對外部變化的職業(yè)能力。此外，還需實行靈活的課程改革，根據(jù)市場需求和技術發(fā)展變化及時調(diào)整教學內(nèi)容、教學結構。鼓勵加速構建“雙師型”教師隊伍，注重培養(yǎng)職業(yè)導師和技術人才，以確保教育體系更貼近實際工作需求。同時，通過引流機制，引入高水平師資，并通過培訓和交流機制，將國際領先的教育資源引入職業(yè)院校。2020年，教育部發(fā)布《職業(yè)教育數(shù)字校園規(guī)范》，為促進職業(yè)院校的全面數(shù)字化轉型發(fā)展提供了支持和指導。在教育數(shù)字化轉型背景下，職業(yè)院校正經(jīng)歷著從傳統(tǒng)的外延式發(fā)展向內(nèi)涵式發(fā)展的轉變。在這一階段，多數(shù)人對于勞動力市場轉變存在擔憂，一方面，發(fā)展不確定性和“技能錯配”導致勞動力數(shù)字素養(yǎng)還有待提升；另一方面，隨著就業(yè)環(huán)境的變化，勞動力市場呈現(xiàn)出巨大的人才缺口，它將“鞭策”融合教學模式、教學過程和評價方式等的全方位變革，以及打造出更具包容性、柔韌性、持續(xù)性的人才培養(yǎng)方案。

（四）形成保障機制：構建AIGC在職業(yè)教育中的風險評估與實時監(jiān)控體系

為確保AIGC在助力職業(yè)教育時，其技術倫理與數(shù)據(jù)隱私安全得到保障，亟須構建一套全面的風險評估與實時監(jiān)控體系，以應對潛在的技術風險問題。為形成相應的保障機制，首要任務在于建立系統(tǒng)的風險評估體系，其中包括對AIGC技術、隱私和倫理等多方面的深入評估。在風險評估基礎上，職業(yè)院校需要建立包括實時數(shù)據(jù)監(jiān)測、用戶反饋系統(tǒng)、自動化告警系統(tǒng)和獨立第三方審查等在內(nèi)的實時監(jiān)控機制。同時，第三方評估組織需要定期進行隱私影響評估和安全風險評估，以識別潛在的隱私侵犯和數(shù)據(jù)安全風險，并采取必要的預防措施。通過上述舉措，可以確保AIGC在職業(yè)教育中的應用始終符合倫理標準和法律法規(guī)，為其可持續(xù)發(fā)展提供堅實保障機制。

（五）打造全球對話平臺：深化跨國研究交流，共筑職業(yè)教育新愿景

各國應加強在“AIGC+職業(yè)教育”領域的合作與交流，共同推動技術創(chuàng)新和知識共享。設立全球性的合作平臺，匯聚來自不同國家和地區(qū)職業(yè)教育機構、產(chǎn)業(yè)界和政府的代表。通過在線論壇、研討會等交流形式，分享各地職業(yè)教育經(jīng)驗和最佳實踐。同時，引導跨國合作項目共同攻克職業(yè)教育領域難題，推動全球職業(yè)教育體系的進步與創(chuàng)新。通過各國集思廣益，可以共同致力于培養(yǎng)具備AIGC技術素養(yǎng)的未來職業(yè)人才，以適應日益復雜和快速變化的職業(yè)崗位需求，為全球職業(yè)教育事業(yè)的可持續(xù)性發(fā)展搭建堅實的合作基礎。

（《中國職業(yè)技術教育》  2025年4月9日）