职业教育应顺应新质生产力发展趋势，积极应对新质生产力对技术技能人才提出的新需求与新挑战，及时优化人才培养模式，提升培养目标的前瞻性，加强培养内容的协调性，增强培养方式的适应性，提升人才培养质量。

一、以新兴产业发展为依据，提升培养目标的前瞻性

培养目标是职业教育回应新质生产力变革的前提和基础。职业院校培养目标要前瞻把握新质人才发展需求。就学校培养目标而言，首先，瞄准战略性新兴产业和未来产业的发展特征，构建新兴产业人才需求预测系统，准确把握新质人才需求。借助云计算、大数据和生成式人工智能等数字技术，定期抓取完备的企业招聘数据信息，建构人才需求规模与结构的动态调整模型。其次，结合产业集聚优势创新培养复合型人才，有效适应新质生产力的动态变化。新兴产业侧重人才培养的复合性、柔性和韧性，职业院校应立足自身的发展定位，紧跟全产业链职业与岗位需求趋势。具体而言，学校要依托区域新兴产业集聚效应，增强与新兴产业发展需求的契合度。如深圳信息职业技术学院人工智能学院，立足深圳服务粤港澳大湾区IT、ICT和DT产业集聚效应，与亚马逊AWS、华为等企业深度合作，将培养目标调整为高素质复合型人才，更好地契合了本区域经济社会发展需求。

就专业培养目标而言，职业院校需前瞻制定专业培养目标。聚焦竞争力尚未形成、前景广阔的新兴产业和未来产业，对相关专业进行前瞻性预测，融合专业技能和数字通用技能，培养能胜任专业常规任务与软件开发、复杂问题解决等非常规任务的复合人才。一要顺应新兴产业升级与变革需求，调整专业建设。以航空工业为例，航空工业是我国优先发展的战略性新兴产业，对相关技术技能人才需求较为紧迫。例如，金华职业技术学院抓住航空工业发展机遇整合校内飞机机电设备维修、无人机应用技术等6个专业成立航空工程学院，围绕区域航空产业需求，聚焦培养适应高端设备、运用现代技术、具备复合能力的新质人才。二要瞄准未来产业发展方向，把握劳动力市场的技能需求，降低技能替代风险。技能有周期性贬值的特点，劳动者所具备的技能在“高技能”与“低技能”之间螺旋循环，这就需要职业院校前瞻把握未来技能的发展需求，制定专业培养计划。如德国乌尔姆大学（UIm University）和雷根斯堡大学（University Regensburg）为应对技能人才缺口提出了面向技术技能、工业技能、数字关键资格等4个类别33个未来技能集群，通过前瞻性的专业、技能培养目标调整，提高职业院校人才培养的适应性。

二、以综合职业能力为核心，加强培养内容的协调性

培养内容是职业教育回应新质生产力变革的核心。职业院校人才培养内容需关注能力发展的整体性特征，明晰职业能力各要素之间的相互作用，加强系统思维和协同创新能力培养。这就需要职业院校人才培养主动融入复杂多变的工作情境，培养适应现代工业体系的计算思维、系统思维以及协作创新能力。在此基础上，设计理实一体化课程，实现培养内容和工作内容的协调，让学生有机会体验产业链不同工种的工作内容及其协同创新方式，提升综合职业能力。

职业能力是衔接岗位需求与人才培养内容的逻辑纽带。新质生产力推动了岗位任务的数智化转型，职业教育培养内容也需应时而变，加强综合职业能力培养，特别是面向新质生产力的数字能力、系统思维、创新能力等关键能力。其一，以数字能力为主线完善新质人才综合职业能力。首先，整合校内外数据资源，校外征求政府、产业、行业等多元主体意见形成数字能力需求动态反馈机制。校内通过数据资源共享，实现数据在课程、教学和实践环节的循环利用，增强学生提炼、处理和分析数据的数字能力。其次，优化数据资源的质量，鼓励职业院校将企业最新的技术知识进行数据化处理、归纳与提炼，促进教学内容和岗位任务的动态适应。同时，进一步拓宽并更新教学资源库建设，为学生线上体验产业链多元化的工作内容提供资源支持。其二，以系统思维为核心夯实新质人才多元技能。一方面，职业院校对外要扩大宣传，打造特色品牌，吸引产业、行业、企业等多元主体参与新质人才系统思维培养；另一方面，职业院校对内要培养学生应对混乱且难以预测的复杂情境适应力。打破学科与专业壁垒，将生产实践中的“真问题”融入培养内容中，加强学生系统思维以及批判思维、合作思维等软技能培养，增强适应新兴产业链的灵活就业能力。其三，以协作创新为动能深化新质人才关键能力。职业院校需紧密对接数字技术，在对关键设备、工艺、流水线、生产车间等进行在线模拟仿真的基础上，创建可视化虚拟互动平台，将设计、生产、控制等工作内容共享给师生，让学生融入沉浸式学习体验中，增进人机、人与人之间的协作交流，推进人机协作创新能力、批判思维能力和问题解决能力等关键能力的培养。

三、以数字技术迭代为遵循，增强培养方式的适应性

培养方式是职业教育回应新质生产力变革的手段和途径。生态技术观认为，技术的本质是变化无常的，以灵活多变的培养方式拥抱不确定的技术发展，能有效适应新质生产力的发展需求。新质生产力以数字技术为“关键变量”，职业教育需深度把握数字技术的不确定性，变革人才培养方式适应不断革新的“颠覆性技术和前沿技术”。

一方面，以数字技术为工具，增强学生在人机合作学习中的主体性，让技术真正“为我所用”。其一，激活学生主动性，培养学生适应人机互嵌的学习方式。通过人机交互的形式强化学生主体地位，借助智能设备的信息反馈，为学生定制个性化培养方案、以学习者最近发展区为基础规划培养阶段、给予学生自主选择的机会和兴趣偏好的表达。其二，丰富教师结构，聘请企业师傅参与技能人才培养。有计划地引入企业师资，增加企业师傅在教师结构中的占比，有助于前瞻把握前沿技术的发展动态，进一步提升学生在人机交互学习中的主观意识。

另一方面，以数字技术为媒介，提升培养方式与产业需求的适应性。其一，围绕战略性新兴产业和未来产业对新质人才的需求，提升人才培养方式的适配性。借助虚拟仿真、数字孪生等先进技术重构教学空间，创设适应“未来工厂”的虚拟“学习工厂”。为保证学习工厂建设的适用性和真实性，职业院校应1∶1复刻“未来工厂”生产环境，模拟“未来工厂”工作环境进行教学空间规划和学习环境设计。以数字技术为媒介丰富学生的真实职业体验，缩小培养方式和生产方式的差距。其二，主动适应“未来工厂”的人才需求，增加评价方式的交互性。打破评价方式的固有限制，构建基于教学场景与工作场景的交互评价体系，形成学校教师、企业教师、智能设备、学生自评和互评相结合的多方共同参与评价的基本格局。通过视觉、听觉、嗅觉等多维数据的集成与共享，实现评价主体教学过程的全方位监测，推动评价结果可靠可视，让学生综合素养可见可循，实现以评促教。例如，以教育元宇宙为代表的深度沉浸式教学场景，借助多感官、多场景的交互，立足学情数据为学生定制“智慧学伴”，增强智能评价的临场感和互动性，为多方参与评价提供更可信的依据。（节选自《中国职业技术教育》2024年第32期）

资讯来源：高职观察