职见AI | AI智能体驱动职业教育岗位实训共生空间构建

AI智能体驱动职业教育岗位实训共生空间构建：内在机理与实现路径

刘 琴，周哲民，沈坚勇，刘星海，任 科，谢泉峰

【摘要】岗位实训作为彰显职业教育类型特征的关键载体与培养学生职业能力的核心环节，其现实发展正面临供需结构错位、知识转化断层、技术代际脱节及权责边界模糊等多重困境。聚焦AI智能体驱动下的共生空间构建机理，从多模态感知、深度学习、动态决策三大维度进行深入解析，并据此提出实现路径：一是目标驱动，打造基于真实场景的岗位实训共生空间实践体系；二是机制驱动，构筑多主体高效协同的岗位实训共生空间协作范式；三是责任驱动，实现权责清晰、动态演化的岗位实训共生空间适配机制。进而为共建共生岗位实训课程提供基于智能体技术范式的创新思路，系统性破解协同壁垒与供需矛盾。

【关键词】AI智能体；职业教育；岗位实训；共生空间；内在机理；实现路径

【引用格式】刘 琴，周哲民，沈坚勇，刘星海，任 科，谢泉峰.AI智能体驱动职业教育岗位实训共生空间构建： 内在机理与实现路径 [J].中国职业技术教育，2025（20）：29-35.

作者简介：刘琴，硕士，湖南省教育科学研究院，研究员。

引言

岗位实训是职业教育区别于普通教育的关键环节，直接关系到学生职业能力的真实养成。其核心任务在于打通理论与现实之间的壁垒，将企业真实的生产逻辑、技术标准和业务流程转化为可教、可学、可练的教学资源，推动学生在反复的“实践—反思—迭代”中构建系统化职业能力，适应产业技术的持续演进。这一过程高度依赖校企双方的实质性协同。一个有效的岗位实训体系应具备清晰的阶段进阶：初期阶段通过情境浸润和模块化任务建立职业感知；中期阶段切入复杂工作流程与问题解决，强化核心技能与创新思维；后期阶段则应形成标准化、可认证的能力输出机制，实现人才培养的可持续性。理想模式下，学校与企业应共同设计实训场景、共定能力标准、共管教学过程、共评培养成效、共建技术资源，从而真正实现教育链与产业链的融合。

然而，现实中的岗位实训却面临多重实践困境：校企需求之间存在显著错位，学校所教非企业所用；知识从生产一线向教学现场的转化效率低下，教学内容更迭滞后于技术发展；实训设备与技术代差明显，“学用脱节”现象突出；校企权责边界模糊，企业参与动力不足，合作易流于形式。这些结构性瓶颈仅靠政策引导或协议合作难以突破，必须依托技术赋能进行系统性重构。以多模态感知、深度学习与动态决策为特征的AI智能体，为构建“校企共生”的数字化实训空间提供了新路径。它能够实时捕捉产业端技术变化与技能需求，动态优化教学资源与实训流程，支持跨主体协同与精准责任界定，为破解产教融合中的深层矛盾提供了技术可能性。如何充分发挥AI智能体的使能作用，构建响应迅速、权责清晰、持续演进的岗位实训新生态，已成为在实践中推动职业教育高质量发展的关键命题。

一、职业教育岗位实训的深层困境及溯因

岗位实训作为职业教育体系中的关键要素，不仅是学生技能训练的核心载体，更是搭建学校教育与职场实践紧密联系的桥梁。教育部虽明确规定了顶岗实习环节，然而在实际推行过程中，受技术手段等多方面因素的制约，学校和企业普遍未能将学习过程进行有效的结构化处理。当前，顶岗实习普遍呈现缺乏系统化岗位实训课程设计，这使得实习实训活动流于表面，难以将相关实践内容转化为具有深度和实效性的岗位实训课程，进而严重削弱岗位实训的有效性。故此，深入剖析职业教育岗位实训面临的深层困境及其成因，对于推动职业教育改革、提升人才培养质量具有至关重要的意义。

（一）校企供需结构错位：动态能力需求与静态资源供给的矛盾

企业受数字化转型驱动，对掌握人工智能、大数据等新兴技术应用的复合型人才需求呈现动态增长特征，据预测，2024—2026年全国工业互联网应用行业技术技能人才需求将达71.35万人。而职业院校固有的课程更新周期与相对稳定的教学体系，难以适应这种快速变化的市场需求。

根据《2023中国职业教育质量年度报告》的监测数据，高职院校实践性教学课时占比中位数为42.3%，低于《职业学校实习管理规定》中“实践教学课时原则上占总课时50%以上” 的刚性要求，这一差距凸显出教育资源供给弹性不足与产业动态需求间的结构性矛盾。该矛盾的本质是教育链的线性演进模式与产业链的非线性迭代之间的冲突，亟须通过共生空间建立双向适应机制——既满足企业即时用人需求，如短期技能认证；又前瞻性应对未来岗位演变，如在元宇宙、AI伦理等前沿领域对岗位产生的影响。

（二）知识转化断层：岗位能力图谱与教学标准的割裂

职业院校课程体系本应通过构建岗位知识图谱实现企业需求向岗位实训课程体系的精准转化，构建匹配的专业课程体系。但现实中校企协同不足、岗位课程缺位导致知识转化通道在关键处断裂。全国多数院校依赖教师主观经验进行岗位能力解构，导致教学内容与岗位需求脱节。以制造业为例，高职院校“智能制造技术”专业中，78%的实训项目仍基于传统数控机床操作，而企业实际生产已广泛采用数字孪生技术。这种断层的本质是知识生产主体（企业）与知识传递主体（院校）间的认知鸿沟，需通过共生空间构建系统化的知识转化机制，才能实现岗位能力标准向教学标准的动态映射。

（三）技术代际脱节：教学场景与产业技术的代差困境

职业教育实训场景与产业技术代际差距显著，形成“学用分离”的实践瓶颈。基于技术差距理论，当前职业院校面临显著的技术代际异步性矛盾。调研数据显示，智能制造类专业实训设备更新周期为5.2年，远超行业技术迭代周期1.8年，形成约2.8个技术代际差。这种断层具体表现为：在工业软件应用维度，企业MES系统普及率达92%，而院校实训室覆盖率仅38%，存在2代技术落差。虚拟仿真标准滞后于行业规范，如新能源汽车实训中，85%的院校仍采用国标GB/T 18384-2020，而企业已执行新版ISO 6469国际标准（《产教融合校企合作典型案例研究报告》2023年）。

这一状况的深层机理在于职业教育系统的制度性迟滞，其表现为产业技术预警机制缺失、课程转化渠道不畅等。参照德国“技术观测站”经验，建议构建包含技术监测、快速转化、动态调整的三阶响应模型，以缩短技术转化周期至1年以内。这一困境的本质是教育技术生态与产业技术生态的非同步进化，需通过共生空间建立动态对齐机制，才能实现教学场景与产业技术的实时耦合。

（四）权责边界模糊：企业供给与学校转化的失衡困局

企业的主要关注点不在学校的基础课程和专业课程，而是岗位实训课程。岗位实训课程体系的开发涉及权责边界的认定，企业应提供知识和能力的标准、要求及实习实训条件，学校应和企业共同将之转化为岗位实训课程体系。由于岗位实训课程的缺失，这一产教融合共同的核心关注点缺位，导致校企协同育人的责权不易落实。

当前职业教育校企合作面临的核心问题之一是校企权责边界模糊，主要体现在企业资源供给与院校转化能力的结构性失衡。政策层面，《职业学校校企合作促进办法》明确规定了校企双方的责任，但《中国职业教育质量年度报告》（2023）显示仅41%的企业系统提供岗位标准，68%的院校缺乏企业参与的课程开发机制，政策落地存在明显差距。

理论研究方面，弗里曼的利益相关者理论和张春生的研究为权责划分提供了重要框架。德国《联邦职业教育法》和德国联邦职教所（BIBB）的研究则提供了量化责任分配的国际经验。实践层面，杨旭的课程治理行动框架和欧盟的欧洲职业教育与培训学分转换（ECVET）指南为解决这一问题提供了技术路径。这些研究共同表明，建立清晰的责权分配机制是推动产教融合深入发展的关键所在。通过政策引导、理论支撑和实践探索的有机结合，才能有效解决校企协同中的权责适配问题。而这一困境的本质需要明确校企协同育人的责任边界，通过共生空间的建立，才能实现校企责权适配的协同关系。

上述四大困境凸显了传统岗位实训体系的系统性缺陷，亟须通过技术赋能与机制创新实现根本性突破。AI智能体在数据感知、知识演化与资源调度方面的显著优势，为构建动态适应、协同共生的实训空间提供了可能。下面将从多模态感知、深度学习与动态决策三个维度，系统阐述AI智能体驱动实训共生空间构建的内在机理。

二、AI智能体驱动岗位实训共生空间构建的内在机理

在职业教育领域，构建契合产业发展需求的岗位实训体系，实现教育链与产业链的深度融合，是提升人才培养质量、推动产业升级的关键。本文所探讨的职业教育岗位实训共生空间以岗位能力培养为核心，以岗位实训为实践载体，以共生关系为协作纽带，通过校企资源的有机整合与制度机制的创新设计，借助AI智能体，实现“动态供需共生、校企知识协同、资源共享开放”的可持续发展，构建教育链与产业链深度融合的动态协同生态体系。

AI智能体通过其三大技术特征，在职业教育岗位实训共生空间的协同构建中，具有显著的技术赋能作用：通过多模态感知，实时捕捉产业需求波动、更新岗位技能图谱、行业标准变化的技术迭代信号；通过深度学习，驱动课程内容动态演化，自动生成适应性教学资源包；通过动态决策，优化实训资源配置，智能匹配企业项目与教学任务。这为构建“需求牵引供给、供给创造需求”的岗位实训共生空间提供了技术可行性。图1是AI智能体驱动职业教育岗位实训共生空间模型。

（一）多模态感知机理：需求与技术的实时耦合

通过多模态感知企业岗位变化需求，实时捕捉产业需求波动，对岗位技能图谱进行实时更新。通过多模态数据感知技术，利用自然语言处理、计算机视觉等手段，持续监测并解析产业生态中的动态变化信号；重点聚焦岗位技能图谱中新兴技能的出现频率、传统技能的权重衰减、跨领域能力的融合趋势等结构性特征。AI智能体依托异构数据源，如招聘文本、行业报告、技术白皮书等，提取技能关联网络中的热点词汇，构建多维度下的需求模型，实现从宏观产业动向到微观能力要素的量化追踪，便于企业随时根据市场变化调整岗位能力标准和要求。

通过多模态感知技术动态捕获企业岗位需求变化，学校可依托技能权重、技术迭代信号及区域差异数据等，系统化推进教学资源转化；将产业能力标准解构为三类教学载体——原理性知识、程序性技能、复杂问题解决能力；便于学校依托此三类载体，以文字、图片、视频等手段转化为岗位实训课程资源。例如，在某智能制造企业，AI智能体通过爬取招聘网站、技术论坛和企业内部文档，动态识别出“数字孪生运维工程师”这一新兴岗位的需求上升，并及时反馈给合作院校，推动其开设相关实训模块。

（二）深度学习机理：突破资源共建壁垒

通过共享AI算力平台与开发工具，中小企业能以极低门槛接入前沿技术，实现真正的“技术平权”与“算力平权”，大幅降低智能化转型成本，激发创新动能。AI赋能的岗位实训共生空间是破解产教融合深层矛盾的关键，其核心价值在于以深度学习构建校企数据互通、资源协同、成果互认的数字化生态。

一是为个性化实训设计提供科学支撑：基于企业实时生产数据与岗位能力模型，校企可共同制定精准的实训目标，如特定的AI运营、维护和数据标注技能；设计场景化的实训项目，如工业质检算法调优、智能客服系统开发等；采用混合现实实训手段，如AR操作指导、虚拟故障模拟等；围绕算法准确率、问题响应时效等量化指标建立动态评价体系。

二是依据AI分析的学习轨迹调整实训课程教学策略，企业自主参与实训效果评估，形成“教学—实践—反馈—迭代”闭环，缩短人才能力与企业需求的鸿沟，推动“双师型”教师培养与课程体系革新，实现教育链、产业链与创新链的有机融合，为培养适应智能经济的高素质技术技能人才奠定基石。例如，某高职院校与AI企业合作，利用企业提供的真实工业质检数据，开发基于深度学习的视觉检测实训项目。学生通过调试算法模型，提升了对AI应用的理解与实操能力，企业也因此获得更优质的人才储备。

（三）动态决策机理：优化实训资源配置

在产教融合背景下，建立责权明晰的协同框架，通过动态决策优化实训资源配置。

一是企业基于实际工作过程，AI智能体定义岗位知识图谱、能力要求及标准，确立其责任边界，包括提供实训场地、设备及项目资源。学校则承担转化责任，将企业标准解析为过程化、模块化的课程能力体系，确保教学任务的可操作性和标准化。

二是以智能算法为驱动，实时分析企业项目需求，如技术更新或产能变化等，与学校教学任务实现精准匹配。例如，当企业引入新项目时，AI智能体通过数据建模评估资源可用性，确定实训时间、师资及设备等，动态调整教学计划，优先分配高匹配度的任务，将企业项目融入实训课程，以实现资源利用率最大化，减少闲置。

三是校企利用岗位实践能力要求标准，共建岗位实训课程体系。企业对在职员工及预就业学生实施岗位实训培训，强化技能转化；学校则根据岗位课程要求及学生实训反馈，迭代引导专业核心课程及基础课程体系的开发。岗位实训课程知识产权由双方共享，形成闭环优化机制，确保资源配置的动态响应和持续改进，最终提升产教协同效能。例如，某汽车制造企业与职业院校共建实训基地，通过AI智能体实时分析生产线的技术更新需求，动态调整实训内容。在新能源电池生产线升级期间，智能体及时推送相关实训任务，确保教学内容与企业技术同步。

三、AI智能体驱动职业教育岗位实训共生空间建设的实现路径

（一）目标驱动，创设岗位实训共生空间的实践体系

职业教育岗位实训共生空间以岗位能力培养为核心，以岗位实训为实践载体，以共生关系为协作纽带，以校企资源的有机整合与制度机制的创新设计，依托AI智能体，创设岗位实训共生空间，实现“动态供需共生、校企知识协同、资源共享开放”的可持续发展目标，构建教育链与产业链深度融合的动态协同生态体系。

一是通过动态需求反馈机制，化解供需结构错位，可以实现从“静态适配”向“动态共生”跃迁的目标。AI智能体将岗位能力图谱实时映射到教学目标和课程体系，使产业前沿技术与教学设备及技术标准保持同步，确保教学体系与产业需求无缝衔接，缩短教育供给滞后周期。

二是通过校企协同知识生产，弥合知识转化断层，可以实现知识从生产现场到教学场景无损传递的目标。将企业实践中的隐性经验，如工艺优化、故障诊断流程等，系统提炼为标准化教学资源，消除教学内容与岗位需求间的认知鸿沟。

三是通过开放共享资源协同，突破资源孤岛桎梏，可以实现最大化资源利用效率的目标。整合校企设备、师资、案例等资源，解决传统合作中“设备闲置”与“实训资源不足”并存的结构性矛盾，突破传统合作中资源孤岛化的桎梏。通过权责明晰的契约化协作框架厘清权责模糊边界，明确校企双方在资源投入、风险分担与价值分配中的角色定位，避免传统合作中“资源投入碎片化”与“收益分配失衡”的短期行为，激发校企双方的协作内生动力。

（二）机制驱动，构建岗位实训共生空间的协作模式

职业教育岗位实训共生空间的主体协作机制以结构化交互性避免权力失衡，响应式动态性平衡敏捷与稳定，闭环迭代性驱动持续优化，生态可持续性保障长期稳定。基于AI智能体构建岗位实训共生空间的协作模式，建立兼具理论性与实践性的系统模型，通过四维机制协同作用突破传统协作模式的限制，推动区域产教融合联盟的自组织形成，为破解产教融合的结构性矛盾提供了新范式。

一是以结构化交互性，实现资源依赖与契约约束下的协作机制。共生空间通过资源互补性依赖形成主体协作网络的核心基础，企业的技术设备、实践场景与岗位能力标准，与院校的教学资源、师资力量及系统化知识转化能力形成差异化互补。共生空间契约化权责分配使主体协作关系兼具约束性与适应性，显性契约明确基础性协作条款，如设备共享比例与知识产权归属，确保初始协作的公平性；隐性契约则通过动态调整条款预留灵活性，以应对技术迭代加速等不确定性。

二是以响应式动态性，实现有限理性下的适应调节机制。共生空间动态性体现为协作系统对产业需求变化的敏捷调整能力。共生空间通过层级化感知机制捕捉产业变化，采用优先级驱动的资源匹配机制，量化需求。高优先级需求触发校企资源的定向投入，低优先级需求则纳入常规课程修订周期，在有限资源约束下，实现平衡敏捷性与稳定性之间的矛盾。

三是以闭环迭代性，实现数据—知识—制度的驱动进化机制。共生空间闭环迭代性通过多维反馈机制，实现协作系统的持续优化。以隐性知识的显性转化，推动知识迭代，将企业生产实践中的工艺流程拆解为标准化教学资源，确保教学内容与产业实践的动态同步。通过多源反馈驱动教学流程优化，依据实训过程中的操作记录与评价报告，持续改进评价模型与教学设计，提升教学精准度与岗位匹配度。依据学生岗位适配率、设备利用率等效能指标的定期修订，形成“设计—执行—反馈—优化”的闭环链路。

四是以生态可持续性，实现协作系统的稳定保障机制。通过资源优化与冲突缓解，维持协作长期稳定。构建动态资源调度机制，依托智能算法实现教育链与产业链资源的弹性匹配，化解非均衡分布导致的协作损耗。设计冲突消解的双路径模型，通过预防性协商制度降低认知摩擦，利用第三方仲裁机制处置权责争议。建立韧性评估与反馈调节系统，以适应性政策工具持续优化共生规则，保障协作网络在技术代际更迭中的进化能力。

（三）责任驱动，实现岗位实训共生空间的动态适配

职业教育岗位实训共生空间的运行依赖于多元主体间的权利平衡、责任共担与利益共享。通过明确多元主体的权责利边界，并强化对企业等资源提供方的权益保障，借助AI智能体实现岗位实训共生空间的动态适配，构建“产权明晰、风险共担、价值共创”的治理框架，推进职业教育与产业发展的深度协同。

一是院校承担教育供给与资源整合协同育人者的责任。院校作为教育链的主导者，享有实训课程设计自主权与教学资源调配权，其权利核心在于要求企业提供实训岗位、产业需求数据与技术支持，但须遵循数据安全与隐私保护机制，以保障企业核心权益；院校的责任涵盖系统性人才培养与动态对接产业需求，同时须履行数据保密与技术合规义务，确保资源开放的安全性；院校通过校企合作，有效提升学生的职业竞争力，通过获取实训资源与技术反哺实现学生就业与社会需求的双向匹配，提升教学质量与科研转化能力，并在知识产权协同管理中共享研发收益。

二是企业承担产业对接与标准共建协同治理者的责任。企业作为产业需求的协同方，享有参与人才培养过程的决策权，其权利体现在要求技术资源的分级访问控制与数据主权保护；企业的责任在于开放非核心资源并承担部分实训成本，同时通过技术隔离机制保护商业机密，避免核心信息外流。通过校企合作，企业可降低用人成本、共享技术研发收益，并增强行业话语权。

三是政府承担政策引导与制度保障协同监管者的责任。政府作为宏观规划与监督主体，享有通过政策工具调节资源分配的权力，但其行使需尊重市场化契约，避免过度干预。政府的责任在于制定数据安全与知识产权法规，统筹区域资源共享平台建设，以降低重复投入风险；其利益聚焦于推动经济结构转型、提升政策落地效能与社会稳定性，通过标准化协议降低协作摩擦，构建可持续发展的产教融合生态。

四、共生空间的未来与展望

AI智能体的大发展，带动了教育教学走向深层变革。通过以目标驱动、机制驱动、责任驱动的方式，AI智能体推动了教育链和产业链的深度融合，建立了权利平衡、责任共担与利益共享的主体协作机制。通过职业教育岗位实训共生空间建设，为产教融合的数字化转型提供了新的理论框架和技术路径。这将带动与产业灵活适配的新型柔性人才培养体系建设，以精准、实时、动态调节的智能协同网络重塑职业教育全链条，实现人才培养与产业需求的无缝对接。

基于AI智能体驱动的职业教育岗位实训共生空间，借助大数据分析、人工智能算法等先进技术，未来可对行业发展趋势、企业岗位需求变化进行实时监测和精准预测，学校依据这些预测结果，及时调整课程设置、教学内容和教学方法，可使课程体系快速响应产业需求变化。

但AI智能体在职业教育岗位实训共生空间的构建和应用仍面临着多重局限性，例如，在伦理风险层面出现的数据隐私保护与算法偏见问题，技术方面出现的系统稳定性与兼容性挑战，制度方面存在的人力适配困境等，需要从伦理、技术、制度等维度审慎应对。通过构建“技术—伦理—制度”多主体协同治理框架、完善智能教育伦理规范、加强技术韧性与人力资本建设等，推动AI智能体与职业教育的深度融合与可持续优化，有助于实现职业教育人才培养质量与产业需求的迭代升级、动态适配、共生发展。

来源：中国职业技术教育