摘要：如今，AI在教育教学中的应用日渐广泛。文章探讨了AI在职业教育实训场景下应用创新的必要性、可行性等，并结合数种典型的专业实训案例，举例说明AI在这些实训场景中的用途及其操作方式。最后，文章展望了当前AI技术应用于职业教育实训教学的机遇挑战，并展望了AI赋能职教的未来发展可能。
随着人工智能科技的飞速发展，AI在教育教学中的应用正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。与此同时，职业教育中许多原本要依靠现实的场地、设施设备、工具的实训实验类教学环节也具备了数字化的必要条件。截至2019年，全国有296个项目列入“2018年度国家虚拟仿真实验教学项目”，为学生提供更加安全、高效、便捷的实训练习平台。然而，在现代职业技术教育的实训场景中，是否有必要引入AI技术?如何引入?其可行性与预期效果如何?
一、职业教育实训场景中引入AI的必要性
在我国，职业教育被定位为面向未来就业、培养应用型人才的教育类型。可以预见的是，随着与AI之间的交互越来越便利，未来人们与AI的共生共存必然成为常态!因此，让职业院校的学生提前适应未来与AI共存的职业工作、岗位技能与生活素养等很有必要。
当然，人工智能技术本身的发展也要深入不同行业的细分领域。AI算法与不同行业的技术、人员、环境要素等进行深度融合，从而将其中不适应具体领域的问题、瓶颈和不足凸显出来，并根据实际情况进行反馈、学习、迭代——这本身就是当前AI技术的发展的主要路线，更是必不可少的验证过程!
从成本因素考虑，职业教育的实训环节，需要投入大量的设备、设施或场地、环境资源。实际办学中往往还存在着不同程度的浪费现象。基于优化教育成本投入的角度，职业院校在硬件设施与设备投入时，可以积极考虑不同程度的AI替代——这不仅可以节省成本;而且能够让学生身临其境，拥有充分且真实的操作体验。并且，相比于企业设备的更新换代，高职院校用于实训教学的设备在数量、技术参数、可操作性等方面落后的问题，可能导致学生的实践能力与企业期望值差异太大。如果采用虚拟设施，则可以做到与时俱进，完美契合技术发展的实时状况。
从安全角度看，学校作为安全生产责任主体，最怕的就是出现安全事故。但在职业教育中大量的以动手操作、实践为主的操作类课程、项目的设置又是必不可少的，这客观上带来了一系列的安全隐患——尤其是在诸如机械、电气电力、化工等类的专业。结合AI算法，学校可以利用虚拟仿真对学生进行实训项目前期的安全教育，强化安全意识;对实训项目中的操作步骤、规程等提前进行的操练;在实训结束之后还可以进行复盘、总结等。这样既可以有效地预防和管理安全隐患，又可以提升实训教学的效果。
从资源调配的角度来看，实际的场地或教学设施、设备的资源总是有限的，往往无法同时容纳更多的学生。但是通过AI、虚拟仿真等技术，则可以轻而易举地做到让更多的学生同时学习;也可以根据大数据，快速地对现有的设备和场地资源的使用频率、预订情况、闲忙状态等进行判断，从而达到更加科学的资源调配效果。
最后，从发展的历史视角来看，对学科或专业的发展而言，“时间”都是其形成历史积累和底蕴必不可少的因素。然而，现实中随着场地、设施、设备等教学硬件资源的更新，一些重要的、承载了专业发展历程的要素也逐渐湮没、消失。其中可能不乏重要的思路、人、物、事件等重要资料、文献、过程与成果等。结合AI与虚拟现实技术，则可以对上述这些进行有效的甚至是沉浸式的记录、回顾与体验，而这显然具备厚重的学术历史价值。
二、AI在非实训教育场景中的创新应用与效果
AI技术在普通教育中的落地实施已经取得了相当的进展，可以说卓有成效。普通教育有了AI技术的赋能，可以稳定地达到以下的几方面的效果：
1.个性化学习：近年来，在线教育平台的数据爆发式的增长，目前，个性化智能推荐系统是解决学习者面临“信息过载”问题的一种有效方法。AI算法根据所掌握的学生的学习风格、兴趣、技能、进度和表现数据，智能推荐相应的实训任务和挑战，提高其学习效率。
2.智能预测、反馈和辅导：基于大数据的抓取与驱动，分析学生学习的数据和行为模式，预测学生可能遇到的困难和挑战，并提前采取干预措施，帮助他们更好地完成学习任务。同时也可以依据学生的完成情况，提供个性化的辅导与建议。
3.智能学习过程评价：AI技术的应用还可以更加系统、全面地基于过程、细节来评价学习效果，而不仅是依靠一两次考试就作出评价;可以帮助学生细化、明确学习目标，指导学习过程。这种评价方式，使得企业等用人单位能更加立体地评估某学生的能力状况，精准地匹配人才资源与产业需求。
4.自然语言“数字人助教”：开发智能教学助手，可以根据标准答案或教师个性化定制的课程内容实时互动，包括回答学生问题、解释概念、推送资料、提供学习建议等。
AI技术的上述的几点，对于普通教育与职业教育而言是通用的。不过，职业教育的实训环节相对于普通教育而言，是有其特殊性的。结合具体的专业门类进行实训教学应用时。AI的可行性如何?以下，我们考察一些职业教育的典型专业，并结合相应的学生素质培养目标，看看AI技术在这些实训教学中如何落地实施：
三、职业教育不同专业的实训教学中应用AI的案例
案例一：汽车维修专业
汽车维修是职业教育中典型的强调操作实训的专业之一。近年来，随着技术的发展，将AI技术应用于汽车维修的实训环节中来已经成为现实。
BMW宝马汽车公司在2019年发布了一个内置AI算法的增强现实智能眼镜。汽车维修技师戴着这款名叫RealWareHMT-1的眼镜进行维修操作时，视野内会显示智能算法所识别的汽车零件信息、故障诊断和推荐的维修步骤等，显著提高了维修效率和准确性。其实在汽车维修专业的实训教学中，AI技术可以发挥作用很多，包括：
1.虚拟仿真实训：通过构建虚拟汽车维修车间和仿真汽车故障场景等，可以为学生提供一种真实且富有挑战的学习环境。不仅可以模拟真实的汽车维修过程，包括故障诊断、拆卸、维修和装配等各个环节，还能为学生提供实时的建议、反馈或评价，帮助他们发现并改正操作中的错误，提升维修技能，更高效地掌握技能。
2.智能资源调配：通过AI算法与线下资源使用率、使用时段等数据结合的方式，对现有的汽车维修实训资源进行动态调配。例如：通过AI系统对不同进度、不同阶段的学生个体的学习状态、进度情况进行抓取，并据此智能分配线下资源，避免过度挤兑或过度闲置。
3.远程指导支持：AI技术往往并不受限于距离，因此在实训教学中可以有效进行远程实时指导与技术支持。不少职业技术院校强调与行业专家、企业老师的课程合作，但在实际实施时往往受困于距离、通勤等因素。有了“AI+5G+AR”的技术组合之后，企业老师完全可以通过视频或者远程控制技术对学生进行实时指导或示范。
案例二：电子工程类专业
西门子公司在2021年发布了一个叫做“四方维”(英文Supplyframe)的电子产业智能化数字平台。该平台将电子设计软件、虚拟验证、在线供应商及营销信息等进行了高度融合，通过AI算法，可以支持电子工程“从设计到采购”的一站式供应链整合。随着人工智能技术的迅猛发展，AI被应用于职业院校的电子工程专业的实验、实训场景也逐渐成为现实。
AI技术在电子工程实训场景中的应用，一方面可以降低实验、实训的成本;另一方面，可以切实提高实验、实训过程的效率和安全性，为电子工程专业的教育教学带来了新的模式。
首先，利用AI技术构建智能实验设施。通过“AI+物联网”的技术组合，不仅可以实现实验设备的信息流互通，达到数据采集、自动化控制和实验过程模拟等;还能极大地提高实验设备、人员、物料、场地的协调水平，使得实验过程更加便捷、高效。在此基础上，学生可以更加专注于实验目的和方法研究，而无需花费大量时间去熟悉设备操作或数据处理。
其次，利用虚拟现实技术模拟创建实验室环境，而学生可以通过头戴式显示器或智能手机等终端设备进入虚拟实验室，并与实验设备进行互动。进一步地，利用AI算法来模拟实验过程中的各种情况，如电路故障、信号传输等;学生在虚拟环境中进行实验操作并学习解决问题。同时，AI可以对学生在虚拟实验中产生的数据进行分析，帮助他们理解实验结果，并提供个性化的学习建议和反馈。
这种利用AI技术构建的虚拟实验室也显然有助于提高实验安全性，降低危险事故的发生。在安全得到保障的情况下，师生可以更加大胆地进行以往不敢轻易尝试的实验项目，这将有助于培养更多具备创新精神和实践能力的电子工程人才，满足我国电子科技领域的发展需求。同时，传统的实验过程中，实验设备、实验材料和人力成本较高;而通过AI技术结合虚拟实验又可以降低实验成本，提高实验效益。
案例三：设计、艺术类专业
目前，AI技术在设计艺术类专业的实训教学中可谓方兴未艾!通过案例分析，我们可以看到其惊人的效果与尚未被完全开发的潜力。
1.AI技能实训：设计艺术类的专业技能有相当一部分，体现在造型或视觉图像的生成过程之中，AI的发展导致上述技能实训面临两大转变。
首先，设计技能的实训内容发生了重大变化。以Midjourney、StableDiffusion等为代表的AI软件平台已经广泛应用于设计艺术的细分行业之中。而传统的手绘、CAD软件技能等内容则面临着根本性的职能转变——即：作为一种需要经历的基本素养的训练环节，而不一定作为未来工作岗位的实用技能了。
其次，传统设计技能的训练模式、方法也在AI时代发生着深刻的变化。例如，未来人们将不再愿意花费大量时间去学习、记忆诸如PS软件中的一个又一个的工具指令，而是直接将意图告诉AI。同理，传统手绘等技能实际是一种“脑、手”协调的能力训练——这需要花费大量的时间，以便能画出自己想要的图形或风格;然而，AIGC软件却可以通过“喂图”训练轻松地实现这一点。这意味着以往这类训练未必是生成好作品的必要条件;相反如何更好地训练AI，或更准确地向AI传达自己的意图才是关键。
2.艺术设计素养：AI技术可以应用虚拟仿真、VR、AR等一系列技术，打造逼真的、身临其境的沉浸式体验。例如，通过虚拟的动态《清明上河图》，将观察者以第一视角置入上述场景之中，则可以更加深刻地领会作者创作时的感受。同时，AI技术可以通过算法收集大量的素材，并利用大量素材、信息的轰炸、对比，配合讲解、测试、模仿、分辨等实际操作，在更短时间内、高效地达到对学生的专业素养的影响与提升。
3.查重与评价：AI技术可以通过机器学习和图像识别等技术，对设计作品的独创性、创新程度、艺术价值、市场价值等进行智能评估，并提供针对性的反馈建议。人工智能发展的应然逻辑并非对人类的简单复制，也不是让人工智能取代部分人类劳动，而是弥补或超越人的局限性，这体现在提高针对作品价值评估的准确性和客观性方面。例如，在产品设计的评价中，AI可以通过对比已经发布的类似产品，快速的判断产品概念的新颖性、创造性等核心维度。在品牌logo的设计实训中，可以通过AI快速查询并判断商标图形的重合性风险，并提出规避建议等。
四、未来实训教育中AI应用的挑战与发展可能
尽管AI在职业教育实训场景中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战，如技术成本、数据安全和隐私保护等问题。
1.技术成本问题。高质量、高精度的AI系统需要强劲的算力和数据存储资源，这对于许多学校和教育机构来说，无疑是巨大的开销。同时，AI技术的研发、迭代、维护等也需要持续的投入。
2.数据安全和隐私保护。面对AI在实训教育中所收集的大量学生数据，如果处理不当，就可能泄露学生的隐私。这导致学生会产生不信任感和焦虑感，进而形成“情感负荷”。
3.教学质量评价。尽管利用AI可以实施细致的过程性评价，但其具体实施效果如何尚需进一步论证。同时，学生利用AI技术生成结果，这使得根据结果评价更加困难。我们应该思考使用AI对学生及其学习效果进行科学、公正的评估、评价时的“客观性问题”。
尽管，AI技术在职业实训教育的应用面临着不少挑战，但我们有理由相信其带来的是更多的可能性。未来，随着AI技术和教育应用的深入，可能出现一下趋势：
1.“AI+AR”的教育应用：未来将AI技术应用于教育的目的，绝不是简单的人工替代，而是要达到高于现实、超越现实的效果。“AI+AR”的技术组合，为学生提供比真实世界更丰富、更直观、更加细致入微的智能实训环境与操作体验;可以使学生更加深入地了解并掌握设备的功能、结构和操作细节。
2.智能数字人导师“分身”：“AI+数字人”技术让老师拥有无数“分身”。这些数字人导师“分身”甚至能够做到与学生“一对一”的单独辅导，并能够将其与学生的沟通情况反馈给老师本人。而老师可以通过AI分析学生的学习需求和技能水平，并通过数字人导师“分身”去推荐学习资源、布置实训任务，并动态地引导学生进行下一阶段的学习。
3.AI教育中的情感引入：教育针对的毕竟是拥有丰富感情的人类，若AI教育模式下造成学生对情感的感知、理解、表达能力缺失，则很难想象教育的实效如何。在人工智能时代，情感地位跃迁，情感技能逐渐在社会劳动中占据更重要的位置。因此，在重视AI赋能教育积极意义的同时，引入情感教育，并更加重视人类情感技能的开发非常重要。
整体上，我们觉得职业技术院校应该积极引入AI基础设施，拥抱人工智能时代，主动关注和解决AI在教育应用中出现的挑战和问题，以引导并发展AI技术在职业教育中的可持续应用。
