职业教育数字化智能化场景构建的实施策略

四要素联动推进“平台+场景”创新

随着数智化应用场景不断扩展，主体、时空、技术与关系四大要素之间的互动模式正发生深刻变化。技术要素作为基础设施，如云计算、大数据和人工智能，为各参与方提供了高效协作的新工具；时空要素的突破让学习不再受地域和时间限制，实现随时随地的交流与实践；关系要素则构建起紧密协同的网络体系，推动职业教育生态中各方深度合作。这四个维度相互支撑、有机融合，加速了“平台+场景”的创新进程，具体体现在跨场景资源互通、主体互动增强以及决策支持优化等方面。

实现跨场景资源共享

不同职业教育场景积累了大量教学内容与实践经验，未来的发展趋势是依托开放的知识库和实践基地形成统一的大平台。通过数字平台连接多个场景，可以打破信息孤岛，实现课程资源、实训设备、典型案例等在院校间共享。企业也能将最新的行业动态和技术资料接入平台，为师生提供更多真实世界的实践素材，从而提升教学的针对性和实用性。

实现跨场景主体互动

高速网络和智能终端的发展使教师、学生、企业等多元主体能够在任意时间和空间内开展沟通与协作。借助数智化平台，教师可跨校授课，学生能实时参与企业项目实训，企业也可远程开展招聘面试。这种灵活多样的互动方式不仅增强了学生的参与感，还显著提升了他们的实操能力和职业适应力。

实现跨场景决策支持

数智化场景具备高度互联与数据驱动的特点，为教育治理注入新动力。应以系统化思维推进跨部门、跨领域的平台整合，从局部试点走向整体协同，打造覆盖全链条的智慧治理体系。这有助于汇聚多方数据资源，辅助管理者做出科学、精准的决策，推动职业教育高质量发展。

V模型牵引提升场景建设数字能力

数字能力是构建高质量数智化场景的核心基础。基于V字模型的设计路径，职业院校需重点培育三类能力：数据治理、系统搭建与业务整合。这些能力贯穿于规划、实施到评估的全过程，并在不同阶段各有侧重，确保场景建设既扎实又可持续。

强化数据治理能力

数据是数智化场景运行的基石。职业院校必须建立规范的数据采集机制、安全的数据存储体系和高效的分析应用能力，涵盖数据质量控制、权限管理、隐私保护等多个环节。完善的治理体系不仅能保障数据资产的价值释放，也为后续的智能化决策提供可靠支撑。

提升系统搭建能力

指设计并部署满足实际需求的信息系统或技术平台的能力，包括架构规划、软硬件选型、开发测试、项目管理和变更响应等。该能力要求持续更新知识储备，紧跟技术演进趋势，确保平台始终贴合教学与管理的实际场景，具备良好的扩展性和稳定性。

深化业务整合能力

强调对校内外各部门、流程与系统的统筹协调能力，涉及流程再造、信息系统集成及跨组织协作机制建设。通过打通壁垒、优化资源配置，可大幅提升运营效率，增强对外部环境变化的响应速度，助力职业教育数智化场景向纵深发展。

多主体协同打造智慧职教新生态

数智化场景建设是一项长期且复杂的系统工程，离不开政府、学校、企业与科研机构的共同参与。只有构建多方价值共创、数据互通、技术互补、应用共融的新生态，才能真正释放职业教育数字化转型的潜力。

政府主导完善制度保障

行政部门应发挥统筹作用，制定配套政策法规，明确数字应用的责任边界与合规标准；建立风险预警机制，严控数据安全与隐私泄露风险；同时搭建区域协作平台，促进优质资源跨区域流动，形成共建共享的良好格局。

行业协会推动标准建设

作为行业组织者，协会应牵头制定数智化场景的技术规范与教学指南，覆盖数据管理、教学设计、平台功能等关键领域；组建产教融合联盟，搭建产学研合作桥梁；指导院校建立标准化管理制度，推动整个行业朝着规范化、高质量方向迈进。

企业赋能技术落地应用

技术服务企业提供成熟的产品解决方案，如AI教学助手、虚拟仿真实训系统、在线学习平台等，并负责后期运维保障。他们通过持续技术创新，助力教育资源数字化、智能化升级，提升教学体验与效率，成为数智化场景落地的重要支撑力量。

院校践行场景落地实施

职业院校是数智化场景的主要使用者与推动者。一方面要加强对师生的数字素养培训，提升其使用新技术的能力；另一方面要加强与产业界合作，开发符合本地特色的数字化教学资源；此外，鼓励科研团队投身场景研发，加快成果转化，孵化创新创业项目，为社会输送更多具备实战能力的人才。

来源丨《中国职业技术教育》2023年第36期