职见AI | 构建基于智能体的职业院校教师学习共同体的内涵与路径

构建基于智能体的职业院校教师学习共同体的内涵与路径
阚柯

【摘要】智能体的广泛出现为职业院校教师发展与学习模式构建提供了新的思路。通过赋能教师知识更新、专业发展组织形态革新及组织空间拓展等方式，智能体提供了教师跨界学习共同体的基础。智能体重构了职业院校教师学习共同体的多重主体身份，拓展了多重学习空间与多元共创的研修模式，形成了以“四层立体化架构”为内容支撑、“闭环生态化体系”为运行机制、“多维度价值升级”为效果预期的新框架，创造了教师学习共同体的新形态。为落实上述框架，需要培育基于智能认知范式的教师发展理念，理解智能时代教师学习与学习共同体的创新特征，构建智能体驱动的教师学习共同体创新生态制度支撑，搭建基于多元智能体技术的智能底座与资源体系，创新基于智能体的教师学习共同体的发展生态，从而转向智能时代职业院校教师学习共同体的新范式。

【关键词】职业院校；智能体；教师发展；教师学习共同体

【引用格式】阚柯.构建基于智能体的 职业院校教师学习共同体的内涵与路径 [J].中国职业技术教育，2025（20）：12-20.

作者简介：阚柯，湖南省教育科学研究院职业教育与成人教育研究所继教室主任。

引言

智能技术引发的社会生产方式变革正重塑职业教育生态，也促使教师队伍建设与教师专业成长模式发生根本性变化。在数字化转型与产业升级的双重驱动下，职业院校教师专业发展面临三重张力：一是技术迭代速度与教师知识更新效率之间的时差效应愈发显著；二是产教融合纵深发展，要求教师兼具教育场域的教学设计能力与产业场域的技术实践能力，现有师资培养体系与这一要求相差甚远；三是个性化学习需求与规模化教育供给之间的矛盾要求教师进行思维转变、角色转型与能力转换。

在此背景下，职业院校教师专业发展与学习模式面临新变革，要求传统以学科为边界的实体化学习社群逐渐向虚实融合的学习网络转变，基于智能技术的教师学习与形成学习共同体将成为一种趋势。但与此同时，职业院校教师学习实践面临困境，例如，认知层面存在“技术认知窄化”现象，将智能技术简单等同于教学工具而非认知伙伴，组织层面面临“协同”阻碍，校企知识流动仍停留于浅层合作，方法论层面缺乏“人机共生”的学习范式，未能有效利用智能体生成的知识资源。

这些困境说明亟待重构教师学习共同体的发展模式。智能体通过发挥其自主性、适应性和交互性，在独立地感知环境、做出决策并执行行动的同时，通过算法嵌入、数据流动和界面交互重构学习共同体的运行逻辑，为破解职业院校教师学习困境提供了新的思路与路径。

一、智能社会背景下构建职业院校教师学习共同体的现实逻辑

（一）构建教师学习共同体是当前教师专业发展趋势

教师学习共同体并非崭新议题，早在1990年迈阿密大学就把打破学科院系壁垒的学习组织定义为“教师学习共同体”，1995年博耶尔（Ernest Boyer）正式提出“学习共同体”概念。此后，在群体团结理论、团队协作理论及建构主义理论支撑下，学习共同体成为教师个人专业发展的主要路径和理想状态。在职业教育领域，澳大利亚TAFE学院的“行业—教育者协作中心”、德国“跨企业培训师网络”等均验证了学习共同体的成效。

2019年，我国启动教师教学创新团队建设项目，提出协作共同体建设理念，通过推动人才培养中关联性教师主体间的融合促进教师晋阶。之后，“双师型”教师工作室、名师工作室、技艺技能传承基地等各级各类教师团队项目以及校本教研活动等都遵循学习共同体建设理念与组织模式，通过名师专家、技术能手的引领来共同面对教学难题和实践问题，在协同探究、经验分享中实现共同成长。

构建教师学习共同体是当前职业教育发展的趋势，能有效满足职业院校教师专业发展需求。

从职业教育类型特征看，职业院校教师区别于普通院校教师，工作环境具有跨组织的扩展性，在专业能力结构中应具备跨领域的校企合作和服务能力单元。构建学习共同体有助于消解校企隔阂，引导教师主动与行业企业技术人员和其他教师合作，推动教师与企业专家间形成实践联动，提升技术知识传递效率。

从专业人才培养维度看，职业院校教师所在专业面临产业变革和技术革新的挑战，对复合型技术技能人才的需求增加，这使得人才技术知识形成过程更趋复杂。构建学习共同体有助于按需组建紧密衔接产业的教学团队，打破学科专业壁垒，通过跨专业教师的边界实践，促进教育知识的交叉创新，协同培养学生复合型能力。

从教师个人发展维度看，职业院校教师需树立终身学习理念，持续更新知识、技术以及教育教学方法。构建学习共同体有助于教师间形成情感联结，缓解专业发展转型及个人职业进阶带来的职业倦怠；教师在向优秀同行观摩学习的过程中习得契合自身的教学方法和管理经验，同时提高参与共同体项目的教师职业稳定性。

（二）智能化背景下教师学习共同体面临转型需求

构建教师学习共同体已得到教育行政部门和职业院校的高度重视，这一举措不仅为教师专业发展带来组织形态的变革，更在实践中得到有效验证。随着智能时代到来，岗位内外部的界限越来越模糊，固定的专业能力逐渐演化为低阶能力，进而带来线下实体型的教师学习共同体呈现“三重失灵”，具体表现为：基于负责人制的组织形态，突出和彰显专家领导的权威，注重服从和统一，固定成员制难以适应动态知识更新，使共同体内教师知识滞后于产业技术发展，抑制了教师专业发展积极性，导致学习共同体结构失灵；基于简单化的合作实践，使教师学习停留在传统阶段的个体学习，导致跨学科、跨年级教师之间无法共同商讨和解决教育教学问题，无法满足“教学—技术—生产”三维能力培养，导致学习共同体功能失灵；基于教师个体评价体系，部分教师出现追求自我的个人主义倾向，造成学习共同体内合作、反思、相互帮助、协助改进的集体共识行动流于表面，同时还造成线下集中式学习与教师碎片化时间的矛盾，导致学习共同体效率失灵。

针对上述传统学习共同体出现的“三重失灵”，迫切需要重构职业院校教师学习共同体的发展模式，引入新的建设理念、技术手段并改革组织形态。智能时代带来的问题可以由人工智能技术来解决，通过引入智能体有助于教师学习共同体的转型发展。

一是运用智能体赋能教师知识更新，结合学习共同体所在领域和建设目标，通过自然语言处理实时解析产业报告、教育政策等多模态数据，形成海量知识库和动态技能图谱，帮助共同体教师紧跟产业技术发展，及时更新知识体系。

二是运用智能体重塑组织形态，通过算法优化成员匹配，形成共同体内教师画像，充分挖掘教师擅长领域，搭建多中心领导组织架构，构建多任务项目共同体，形成赋权、信息共享和团队合作的学习共同体组织形态。

三是运用智能体拓展组织空间，运用数字孪生技术搭建虚实融合的学习场景，精准推送学习资源，克服共同体教师集体备课面临的场地局限与时间困境，赋能协同备课，缩短教学设计迭代周期，真正实现学习共同体向“人机协同”的范式转型。

（三）我国已初步具备以智能体支持教师学习的基本条件

随着新一轮科技革命和产业变革的突飞猛进，数字教育成为全球热点议题。世界各国纷纷发布数字化发展战略规划，积极发展数字教育，支持引导数字技术发展成果惠及所有学习者。我国着力深化教育数字化战略行动，发展国家智慧教育平台，推动优质资源开发和数据共享应用，依托平台赋能教师专业发展，支撑集体备课、网络教研等教师研修制度变革，助力构建新型学习型社会。

目前，我国已初步具备智能体支持教师学习的基本条件。首先，有政策基础。国家层面统筹推进教育数字化建设，教育部、工信部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，明确提出“深化人工智能助推教师队伍建设行动”，以教育数字化为重要突破口，开辟教师专业发展新赛道和塑造发展新优势。教育部还印发了《关于开展职业教育教师队伍能力提升行动的通知》，提出要在国家职业教育智慧教育平台开辟教师学习研修版块和智慧教研室平台。目前，国家职业教育智慧教育平台组建产教教研室1224个，汇聚职业院校教师、企业技术人员2.8万余人，正在积极推进分专业大类的智能体建设项目。

其次，有技术基础。随着以 DeepSeek 为代表的大语言模型技术的不断发展，基于大模型的智能体，以及海量数据形成的知识体系，可以通过模拟各教育主体角色，为各类学习活动提供个性化指导。同时，职业院校积极参加职业院校数字校园建设试点和职业教育信息化标杆校建设，推进智慧教室一体化改造、“5G+”全景教学空间建设、虚实融合智能实训室三大基础设施工程，还有部分职业院校探索建立了智能算力中心，为智能体部署提供基础设施。

最后，有实践基础。职业院校一直在积极应对人工智能带来的挑战，有618所高职院校备案人工智能技术应用（服务）专业，还有高职院校在不断尝试摸索建立职教大模型，如“5G+智慧教育”应用试点职教项目中构建了“教师—AI协同学习”系统，又如广东科学技术职业学院开发“知行大先生”AI大模型，为师生提供智能应用创新场景。这些基础条件建设及实践探索，为智能体赋能的教师学习共同体构建提供了可行性保障。

二、基于智能体的职业院校教师学习共同体内涵及其系统化构建

基于智能体推动职业院校教师专业发展模式转型，其目的在于实现资源拓展与手段多样化，使职业院校教师能够从相对封闭的校本研修走向开放的产教协同，从经验驱动的个案研究转向数据驱动的创新探索，从分散的能力培养转至系统的生涯构建。在新技术加持下，教育智能体功能逐渐丰富多样，从线性程序反馈走向了文字、语音、视频与动作的多元交互，所扮演的角色也从单纯的信息提供者转变为专家、导师、学伴和管理者等。相关研究表明，基于大模型的智能体能为学生的学习过程提供更加多样化的视角，促进议题的多元性，进而增加学习的复杂性和深度。从某种意义上讲，职业院校教师作为成人学习者，以学习共同体的形式协同智能体开展的研修实践活动，可以加深职业院校教师走向深度学习的进程，促进个体知识重构与专业发展。

（一）基于智能体的职业院校教师学习共同体的内涵

随着智能体在教育领域的广泛应用，职业院校教师学习共同体与技术工具的关系也从简单的人机辅助式向生成式智能体转型。而基于智能体的职业院校教师学习共同体则是以智能体为核心技术支撑，以产教融合为价值导向，通过虚拟现实交互式空间而实现的跨学科、跨领域、跨主体深度协作。其本质是依托分布式人工智能重构教师的研修实践活动，将传统局限于校本研修的线性学习模式升级为覆盖全产业链的知识共创系统。

与传统职业院校教师学习共同体相比，基于智能体的职业院校教师学习共同体在组织结构、知识生产、学习评价和支持系统等方面发生了显著变化。

一是突破了科层制的传统组织架构，在多智能体组成的立体网络下，能够按职业院校教师需求组建不同的任务团队，并实时监测学习状态，以调整团队成员构成，凸显其灵活性与适应性，提升学校共同体的协作效率。

二是不再局限于经验传递式的知识生产，而是借助“认知回响”方法，将真实研修实践活动记录转变为虚拟经历，使智能体能够模仿学习共同体的认知反应，并在虚拟环境中复现多样化的学习情景，以此实现知识生产模式向多主体协同参与的情境共建转型，加深职业院校教师的深度理解与创新发展。

三是更为注重对职业院校教师的系统性评价，借助智能体对教师在学习共同体中的表现展开多维度捕捉，通过观察记录、作品分析、口头问答、同伴评价以及理论知识测试、实践技能评估、项目成果展示、跨学科整合能力评估等形式，全面客观地体现职业院校教师的研修实践状态，以为其个性化指导提供全方位支撑。四是按照思维链提示构建智能生态支持系统，在智能体的支持下，将分散的资源、工具和服务进行有机整合，为职业院校教师学习共同体呈现出一个具有自我调节和优化能力的智能系统，使其依据教师需求和状态提供精准指导，提升研修实践成效。

通过上述对比分析发现，基于智能体的职业院校教师学习共同体作为一种新型教师专业发展模式，呈现出新的特征。首先，智能体不同于以往简单的技术工具，它是具有认知代理功能的协同主体，通过多重“主体身份”嵌入学习共同体当中，智能体突破了物理时空限制，为职业院校教师的研究实践活动提供具身化、个性化指导。这种主体属性的重构，标志着智能体从工具理性向价值理性的转型。

其次，智能体助推职业院校教师学习共同体实现了“双重跨越”。一方面，通过智能体所构建的虚拟教研空间，实现了职业教育内部跨专业集群，破除了各专业的“物理”壁垒，有助于形成跨领域协同的教研新生态。另一方面，借助生成式智能体构建基于企业真实生产数据与学校教学资源的智能匹配机制，打破产教边界，促进校企合作，保证职业院校教师研修实践活动的真实性与针对性。

最后，智能体嵌入学习共同体突破了以往“以人为核心”的研修实践活动模式。智能体既作为资源聚合器，完成职业院校教师研修实践活动的数据收集及结构化处理；又作为协同处理器，将资源、工具、数据、模式等重组；还作为智慧孵化器，借助动态交互和自适应优化算法，以体系化设计任务与规则，达成学习共同体间的交互共创。

（二）基于智能体的职业院校教师学习共同体系统化构建

教育智能体作为生成式人工智能在教育领域的具体应用，通过模拟人类认知与协作机制，为重塑职业院校教师学习共同体提供了发展路径。它能够整合多模态数据资源、建构虚实结合的协同场景、实现实时化需求响应，与产教融合的本质特征相契合。基于此，在数据驱动、场景嵌入与服务生成等原则下，探索以智能体为技术支撑的职业院校教师学习共同体系统化构建方案，实现职业院校教师从线性学习模式的经验获得转向智能驱动的融合创新。

1.以“四层立体化架构”为内容支撑

在职业教育深化产教融合及推进数字化转型的关键期，构建适应技术迭代与产业升级的职业院校教师学习共同体是提升教师跨领域知识生产、实践能力进阶与个人生涯发展的必然趋势。因而，提出以“四层立体化架构”为内容支撑的框架，以回应职业教育教师专业发展的“时代之需”，为重构职业院校教师的研修实践活动创造可能路径。

第一层为基础层。利用智能技术集群驱动数据融合，为职业院校教师学习共同体的研修实践活动提供技术支撑。以大模型为支持的智能体，能够通过自然语言处理、知识图谱、计算机视觉等核心技术模块，混合检索增强生成策略并融合稠密检索与稀疏检索技术等，实现企业生产数据与教学资源的智能关联。而随着技术的进步，智能体将在感知、规划和执行等多方面进一步创新，为职业院校教师提供全方位的支持，提升教师学习共同体的效率与质量。

第二层为资源层。通过构建“三库一平台”支持体系，全面提高教师学习共同体研修实践活动体验。采用多模态数据采集技术，动态识别教师的反应，将企业的技改项目转化为虚实融合的实训场景，为研修实践活动提供真实的情境素材，形成完整的教学案例库；借助多智能体的多元角色，形成覆盖所有职业大类的专家指导库，模拟专家观察教师情况并及时调整策略，为教师提供个性化的指导；运用智能体的动态评价模式，从专业能力，教学能力，技术创新等维度构建教师学习共同体能力发展库，帮助教师明确自身短板，形成针对性的专业提升计划。与此同时，在多智能体协助下，动态调整教师学习共同体的对话路径，帮助教师从线性思维向立体化图式思维转型，提高问题解决能力。

第三层为交互层。利用智能体虚拟现实技术，创新协同空间，助推职业院校教师学习共同体的融通。通过思维链的提示逻辑，在认知、识别、分析、决策、反馈的逻辑循环下，协同校内空间，构建多学科交叉的研修模块，促进校内教师的跨专业协作；基于认知回响法，在教师行为数据观测下，利用智能体的多元角色，调整案例进度与难度，实现虚拟现实协同，加深校企合作；在大模型加持下，依托多智能体，推进教师与生成式人工智能的融合，并在全方位的资源支持下，进一步优化资源的共建共享。

第四层为应用层。在五大应用场景下，充分激发职业院校教师的专业发展潜能，提升其个人能力。将智能体运用到备课场景，通过任务模型、证据模型、组合模型等的协同运作，生成符合教师岗位能力标准的教学方案，提高备课效率及质量；将智能体运用到教研场景，借助元宇宙等技术，实现不同区域教师的认知同步，以此打破时空限制，促进研究实践活动走向深度学习；将智能体运用到关键领域，组建由专家、工程师、职业院校教师等构成的攻关组，共同攻克行业技术难题，增强教师的创新及问题解决能力；将智能体运用到成果转化场景，在反馈环节下，不断优化改进机制，使学习共同体生成的创新成果直接推送至合作企业，促进产教成果转化；将智能体运用到专业发展场景，为教师设定个性化成长路径规划，激发专业发展动力。

2.以“闭环生态化体系”为运行机制

从运行机制维度看，基于智能体的职业院校教师学习共同体应当以技术支撑为基础，以需求响应为起点，以协作创新为动力，以反馈优化为闭环，实时捕捉职业院校教师的显性状态及潜在困境，借助多智能体的协同功能，精准匹配资源，营造真实环境，加深教师认同，促进知识创新。在智能体的助力下，职业院校教师学习共同体能够从传统的专业发展模式转型至数据驱动、循环迭代的新发展模式，进一步回应产教深度融合对职业院校教师能力发展的新要求。

为实现上述目的，首先，要捕捉职业院校教师的需求感知，在显性现状和潜在表现中明晰其困难，借助脑电波监测、学习行为分析、语义情感识别、微表情识别等技术，触发认知回响机制，及时生成并上传虚拟学习经历，导出思维报告，精准定位教师研究实践活动中的难点，以随时调整任务项目难度。

其次，要依据智能体的智能匹配技术，从已有的企业知识库、院校资源库、行业标准库中筛选适配内容，确保教师获取到最需要的学习资源，借由大模型整合各专业知识，根据问题复杂度动态组建跨领域协作组，共同推进研修实践活动，同时在反馈优化系统下，确保资源与需求的高度契合。

再次，通过三个环节的层层深入，促进教师专业发展。采用角色扮演技术，职业院校教师可与虚拟企业导师、专家、管理者等主体进行磋商，在问题解决环节中提升学习共同体的实践问题解决能力；强化分享，将职业院校教师的个体经验转化为学习共同体的通用资源，促进生成与传播共享；反思研修实践活动，形成可重复利用的资源库，实现知识的累积与传承。

最后，依据技术与知识层面的持续迭代优化，加深智能体与职业院校教师学习共同体的融合。采用深度学习模式，持续优化智能体的情境感知与决策能力，提升系统的智能化水平；同时，构建案例采集库，实时补充新技术、新标准、新案例，为教师学习共同体提供最新资源，以保证时效性。

3.以“多维度价值升级”为效果预期

智能体能为学习者提供丰富的交互体验，在教育领域的应用具有广阔潜力和重要意义，为智能教育的发展提供了全新的可能性和机遇。现有研究已经说明，教育智能体有利于改善学习者的情绪与学习效果。智能体不仅可以重塑职业院校教师学习共同体的认知范式与发展模式，更能通过大模型驱动智能体的系统化构建，为学习共同体的融合提供可复制的方案。

就智能体赋能教师学习共同体的价值层面而言，能够在认知、效率、质量和生态维度取得可预见的效果。首先，多模态能够增强教师认知。基于虚拟现实技术，职业院校教师能够在沉浸式学习体验中，通过文本、图像、语言的多模态整合，进一步增强自身的认知体验，以提升自身能力。

其次，智能体对多种角色全面观测、及时反馈的作用下，可以实现资源的高效匹配、决策支持的精准对接，知识转化的效率提升，助力教师的自我成长。再次，在过程行为监测、验证检测机制、角色模拟技术等的支持下，教师学习共同体可以突破“学”与“做”的分离，提升研修实践活动质量。

最后，智能体通过在教育领域嵌入5G、AI、XR等技术，推动技术与教育的深度融合，实现技术新生态的构建，增强企业与职业教育的深度融合，促进知识在产业与教育间的双向传递，从而打破校企体制壁垒，构建“融合、开放共享”的新型组织，为职业院校教师学习共同体的专业发展创造新的生态文化。

三、构建基于智能体的职业院校教师学习共同体的现实路径

（一）充分理解智能时代教师学习与学习共同体的创新特征

1.关注教师角色的转变

在新质生产力的推动之下，技术升级加速迭代，加之智能技术的快速发展，导致知识更新周期不断缩短，这就对教师的知识储备和迭代提出了更高要求。同时，作为互联网原住民一代的学生，对于AR/VR等数智技术具有天然适应性，使得他们对教学方式需求已从传统的“单向灌输”转向“沉浸交互”“双向奔赴”。

因此，教师的角色需要从传统的设计执行者转变为数智教学场景架构师，须具备规划设计和实施虚实融合课程的能力。为此，应将提升教师运用数字技术构建虚实融合课程能力作为首要任务，进行有针对性的培养。具体措施可包括开展“人工智能技术课程开发”“人机协作教学设计”“智能体教学场景构建”等专项能力培训，帮助教师尽快掌握虚实融合课程设计技能。同时，引入AI协作度量化指标，要求教师标注智能体参与的环节，促进教师重新思考和定位人机分工。

2.重构学习的组织文化

传统教育在创新和资源运用认知方面存在两大困境。一方面，对于技术应用失败的担忧较高，担心因使用新技术而对教学秩序造成可能的扰乱，导致投入与产出不成正比；另一方面，现有的评价体系依赖于课时量、论文课题数量、竞赛成绩等更容易评判的显性指标（并美其名曰“量化评价”），忽视了资源流动效率和跨学科协作等隐性价值。为解决这些问题，可采用设立“AI教学试验田”，鼓励教师大胆尝试新技术，提高容错额度，即使是失败案例也可归档为“避坑指南”，为未来的教学改革提供参考。

此外，聚焦院校管理者在智能体治理和数据伦理等方面的能力提升，改变管理观念，理解智能体的工作机理，以更加开放的心态拥抱新事物。而在教师绩效考核中则可将“平台活跃度”“资源流动效率”等指标融入，在全面评价教师工作的同时，引导教师更加积极使用智能体。

总之，在智能体逐步替代基础教学任务的趋势下，观念的转变不再是选择，而是生存的必须。唯有重构“人机共生”的教育观，教师才能在技术浪潮中找到自己的价值定位。

（二）创新基于智能体的教师学习共同体的发展生态

1.创新技术架构的融合应用模式

突破传统技术堆叠方式，构建融合边缘计算、联邦学习、多模态交互的智慧教育技术生态。依托5G网络与Wi-Fi6E双网融合技术，在职业院校部署具备自主决策能力的边缘计算节点，实现教学数据“本地处理—云端协同”的分级治理，本地节点可实时处理设备运行数据，而云端则进行跨校教学行为分析。建设开源智能体开发平台，集成自然语言处理引擎与三维可视化工具，支持院校联合开发专业教学应用。利用知识图谱、多模态交互等引擎，支持院校联合模型训练，快速构建垂直领域应用。建立“开发者—院校—企业”协同创新机制，通过标准化API接口构建教学插件生态，开发者上传的虚拟仿真工具经审核后进入应用市场，根据使用量自动结算收益。

2.探索市场化运营生态

跳出传统财政补贴的思维禁锢，构建“价值创造—要素流通—生态共赢”的新型激励机制。以区块链技术作为底座，建立教育数据确权平台，将教师开发的智能教案、企业提供的设备运行数据等转化为标准化数字资产。联合相关部门开设“职业教育数据要素教育专栏”，建立基于供需平衡的动态定价机制。通过将教学资源转化为可量化、可流通的数字资产，形成教师获得知识收益、企业获取数据价值、学校提升资源质量的良性循环。

3.构建技术与教育融合的标准体系

围绕智能体的应用，制定教育智能体应用伦理指南或规范，重点明确算法透明度、数据使用边界等核心准则。构建行业技术标准与教学标准的动态适配机制，当检测到产业技术标准更新时，智能体能自动发布教学资源更新预警。通过智能模块化重组技术，实现课程内容与行业发展的实时同步。例如，装备制造类专业可设置技术标准追踪模块，当检测到数控机床国标修订时，系统自动生成课程标准更新建议方案。

4.建立创新实验验证机制

考虑在重点省份设立教育“智能体政策实验室”，对数据要素市场化等创新制度进行实验。通过实证研究，系统评估政策实施效果，为全国推广提供实证依据。

（三）形成基于智能体的职业院校教师学习共同体治理体系

1.创新数字治理的协同机制

针对教育数据流通当前存在的制度壁垒，建议构建跨部门协同治理机制。可由教育主管部门牵头，联合工信、人社等多部门制定职业教育数据流通管理规范，重点解决校企数据共享的权责边界等问题。或在相关法律法规中增设数据治理专章，对工业参数、教学行为数据等建立分级分类管理制度，明确脱敏处理的技术标准与法律边界。探索“有限数据主权”管理模式，在确保符合国家安全前提下开展数据治理创新。引入“数据信托”第三方管理模式，通过智能合约方式实现校企数据使用权限的灵活配置，既能保障企业核心数据安全，又能释放教学创新潜能。

2.打造分布式教育技术治理体系

采用去中心化自治组织理念构建新型治理体系，设计协作平台治理规则，通过智能合约方式实现贡献度自动计量与资源分配。例如，教师上传的优质教案经社区投票通过后，可转化为非同质化代币数字资产参与交易，收益按比例分配给创作者及平台。同时，平台可设置生态基金，将所得收益按照一定比例进行反哺，资助职业院校开展前沿技术攻关，实现双向共赢的目的。

3.建立智能教育资源动态适配机制

首先，在破解数据共享难题方面，可采用分层联邦架构处理敏感数据：职业院校本地部署计算节点处理学生行为数据，仅向中心平台传输脱敏后的特征值；企业设备运行数据可通过智能合约方式实现可控共享，区块链全程记录数据调用痕迹，从而破解敏感数据共享使用问题。其次，在资源开发环节，通过提供图形化智能体构建平台，教师可通过拖拽三维模型、组合知识图谱模块等简便操作方式创建虚拟教学场景，而无需编码基础。再次，针对产教资源错配问题，可构建智能调动系统，当检测到企业有突发性技术需求时，系统能够自动匹配职业院校闲置的实训资源并自动生成调度方案。最后，构建开源社区，企业发布技术难题，教师团队可揭榜攻关、优胜方案在开源共享，解决新技术应用风险高、教师与企业观望的困境。

来源：中国职业技术教育