一、生成式人工智能成為職業教育“三教”改革的重要驅動力
生成式人工智能是人工智能領域的一項重要突破，具有廣泛的應用前景。它通過模擬人類的思維和創造能力，能夠生成各種類型的內容，包括文本、圖像、音頻、視頻等，已經成為職業教育“三教”改革的重要驅動力。
（一）驅動教師從單一角色向多重角色轉變
在傳統的教育教學過程中，職業教育教師主要扮演著知識傳授者和班級管理者的角色，而在生成式人工智能的驅動下，教師需要轉變為學習的設計者、引導者、監控者和資源的管理者等多種角色，成為具備智能化的教學知識、學科知識、實踐技能、創新思維和人際協作能力的高人工智能素養的“雙師型”教師。這對教師的角色定位和能力要求都提出了新的挑戰。
第一，作為學習設計者，教師利用生成式人工智能技術，設計個性化的學習路徑和活動，以滿足學生不同的學習需求和能力水平。教師根據學生的興趣、學習風格和目標設定，選擇合適的學習資源和工具，并將其整合到教學設計中，以提供豐富多樣的學習體驗。
第二，作為學習引導者，要求教師能夠根據學生的學習需求和能力特點，提供個性化的學習路徑和資源，引導學生主動參與學習、探索和知識構建，并激發其學習興趣和動力。教師鼓勵學生進行自主學習和深度思考，提供問題解決的指導和啟發，培養學生的批判性思維和創造性思維能力。教師通過與學生的互動和反饋，促進學生的自主學習和合作學習，培養學生的學習動力和自主學習能力，促進學生的全面發展。
第三，作為學習監控者，教師需要評估學生的學習進展，及時發現學生學習的困難和問題，并根據評估結果提供個性化的反饋和指導。同時，生成式人工智能也存在一定的局限性與風險，如數據質量、算法偏見、版權侵權、道德倫理等問題，這就需要教師對人工智能的使用進行有效的監督和管理，維護教學秩序和學術規范。
第四，作為資源管理者，教師需要管理學生的學習數據和學習進度，及時調整教學策略和資源配置，最大程度支持學生的學習和發展。
（二）驅動教材內容從固化向個性動態化轉變
傳統的職業教育教材往往較為固定，不能充分反映教學內容的時效性，也不能契合因材施教的特性，無法滿足學生個性化學習的需求。而生成式人工智能以其強大的數據處理和分析能力，能夠幫助教師更好理解學生的學習需求和興趣，并根據個體特點進行個性化的教學內容定制，為學生提供更加貼合其學習需求和興趣的教學內容，從而激發學習動力，提升學習效果。
生成式人工智能可以根據學生的學習風格、興趣愛好和學習進度，生成針對性的教學資源和材料。通過深度學習和自然語言處理等技術，它能夠分析大量的學習數據和內容，實時調整教學內容的難度和深度，將學習資源進行個性化推薦和定制，幫助學生更好地理解和應用所學知識。同時，生成式人工智能可以實時監測和分析行業的變化與趨勢，實現教材內容的動態更新，確保教材的時效性和實用性，培養學生的職業能力，促進其終身學習能力的提升。
（三）驅動教學方法從統一性向靈活創新性轉變
傳統的職業教育往往以統一的教學計劃和教學流程為基礎，以傳統的面授和實操為主，缺乏靈活性和創新性。而生成式人工智能技術的應用可以提供多樣化的教學方法，如虛擬仿真、情境模擬和個性化學習推薦等，從而提升學生的學習體驗和學習效果。教師可以利用生成式人工智能分析學生的學習數據和學習行為，提供個性化定制的學習支持和資源，使教學更加貼近學生的實際情況和學習進度；同時，教師可以利用生成式人工智能技術設計情境化教學活動、模擬實踐環境和交互式學習材料，以激發學生的學習興趣和創造力，培養學生的創新思維和問題解決能力，更好地適應職業教育的實際需求。
生成式人工智能背景下，職業教育“三教”改革面臨著教師角色轉變、教材創新與個性化以及教學方法改進等挑戰?！叭獭备母锏年P鍵是實現“因材施教”，也就是促進個性化學習。主要表現為：第一，提供個性化學習路徑。生成式人工智能可以根據學生的學習歷史、知識水平和興趣偏好，自動推薦適合學生的學習路徑和內容，滿足學生的個性化學習需求。第二，提供智能化學習資源。生成式人工智能可以根據學生的學習需求和學科特點，生成豐富多樣的學習資源，包括教學視頻、交互式教材、在線實驗和模擬環境等，滿足不同學生的學習偏好和需求。第三，能夠提供實時反饋與個性化評估。生成式人工智能可以實時監測學生的學習表現和進展，通過分析學生的答題情況、思維過程和解題思路，提供個性化的反饋和評估，激發學生的學習動力和自主性。
二、生成式人工智能助推“三教”改革路徑優化
（一）教師角色的轉變和教學能力的提升
生成式人工智能在職業教育中的應用對教師能力提出了新要求。因此，職業教育機構應提供專業化的教師培訓，以適應新時代發展需求。
首先，選派教師參加專業化技術培訓。這種培訓將重點培養教師在生成式人工智能方面的基礎知識和應用技巧，包括生成式模型的原理和算法、數據處理和預處理方法、模型訓練和調優等方面的學習。通過系統學習，教師可以更好地理解生成式人工智能技術的工作原理，掌握相關工具和軟件的使用，從而為教學運用打下堅實的基礎。同時，加強教學運用訓練，學會選擇合適的生成式人工智能工具和資源，設計相應的教學活動和任務，實現個性化的教學引導和輔助，助推教師角色轉變，提高教學效果，實現個性化教學。
其次，提升教師的教學設計和評估能力。教師在運用生成式人工智能進行教學時，需要具備教學設計和評估的能力。為此，可以組織教師參加教學設計的培訓和工作坊，培養教師的課程設計和教學策略規劃能力；教師還應掌握有效的教學評估方法，了解如何根據學生的學習數據和反饋，對教學效果進行評估和改進。這樣的能力提升將幫助教師更好地規劃教學過程，確保生成式人工智能技術在教學中的有效應用。
最后，提升教師的教學研究與創新能力。生成式人工智能的應用為教師提供了創新空間和機會，鼓勵教師參與教學研究和項目實踐，探索生成式人工智能在職業教育領域的新應用和新模式。通過鼓勵創新和實踐，教師可以不斷探索教學的新途徑和新方法，推動職業教育的不斷發展和進步。這種創新能力的激發將有助于教師更好地應對教育領域的挑戰和變化，適應生成式人工智能時代的教學需求。職業教育機構應該積極引導和支持教師在該領域的創新實踐，以推動整個職業教育體系的發展和優化。
（二）教學內容的創新與個性化
生成式人工智能驅動教材內容的創新與個性化，為高素質人才培養提供基礎性保障。
第一，加強教材內容智能化設計。借助生成式人工智能，可以對教材進行智能化設計。通過對學生的學習數據和興趣進行分析，生成式人工智能可以根據學生的個性化需求和學習特點，自動生成適應性強、個性化的教材內容。這樣的智能化設計可以提高教材的針對性和實用性，更好滿足學生的學習需求。
第二，實現教材內容虛擬化和互動化。生成式人工智能技術可以創造虛擬實驗、模擬訓練等豐富多樣的學習場景和學習體驗。因此，可以利用虛擬現實技術和增強現實技術，將教材內容虛擬化，使學生可以在虛擬環境中進行實踐操作和體驗，提高學習的趣味性和參與度；同時，利用人工智能技術，可以為學生提供個性化的學習路徑和反饋，使教材內容更具互動性和個性化。
第三，實現教材內容更新和定制化。生成式人工智能技術可以分析職業領域的最新發展和需求，為教材內容的更新和調整提供數據支持和指導。職業教育機構可以利用生成式人工智能技術，定期更新教材內容，保持教材與實際職業需求的一致性；同時，教師可以根據學生的學習特點和需求，利用生成式人工智能技術定制教材，為學生提供個性化的學習資源，并適時評估學習數據，及時優化和改進教學內容，提高教材的質量和有效性。
（三）教學方法的創新與學習體驗的改善
教學方法改革是教學研究的永恒課題，也是提高教育質量、培養適應社會所需人才的關鍵。在生成式人工智能時代，教學方法需要從傳統的知識傳授和技能訓練轉變為以學生為主體、以問題為導向、以創新為目標的多元化、個性化和協作化的教學模式。
首先，推動個性化教學改革。借助生成式人工智能，可以依據學生的學習行為和進度，提供更符合其個人需要的教學內容和策略。此外，生成式人工智能可以基于學生的學習成果和行為，制定并調整個性化的學習路徑。因此，應該加強教學設計的個性化元素，讓每位學生都能根據自己的需求、興趣和節奏學習。
其次，運用多樣化的教學方法。傳統的講授法、問答法等單一的教學方法已經不能滿足智能時代的職業教育需求，需要轉變為以學生為中心、以問題為載體、以合作為方式、以創造為結果的教學方法。例如，情境教學法可以通過創設一個有關專業領域或職業崗位的情境，激發學生的學習興趣和積極性，并讓他們在逼真的情境中潛移默化掌握知識和技能；頭腦風暴法可以對學生進行發散性思維訓練，有助于他們開闊思路，豐富想象力，并提升創造性；合作學習法可以讓學生共同開展項目或任務，并在過程中相互交流、協作、評價、反饋，從而提高他們的團隊協作能力和問題解決能力；項目制學習法強調學生在解決實際問題或完成具有挑戰性的項目中學習知識和技能，有利于提升學生的職業技能和問題解決能力。
最后，使用數據驅動的教學決策。通過對大量學習數據的分析，教師可以了解學生的學習狀態，預測學生的學習效果，從而做出更加合理的教學決策。生成式人工智能可以幫助教師更有效地收集、處理和分析學習數據，從而實現精細化、個性化的教學；同時，生成式人工智能還可以通過機器學習和深度學習技術，持續優化教學決策，為教育改革提供數據支持。因此，我們應重視數據驅動的教學決策，在教學方法的改革中注重數據的收集、處理和分析，并探索生成式人工智能在此方面的應用。
來源：《晉城職業技術學院學報》。
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