“十五五”规划将人工智能与教育的融合提升到了前所未有的战略高度。教育部国家教育数字化战略行动2026年部署会强调，要用好人工智能这一关键变量，以“人工智能+教育”为抓手，推动人工智能融入教育全要素、全过程、全场景，奋力开创国家教育数字化战略行动2.0新格局。深化产教融合是我国推进人力资源供给侧结构性改革的重要战略部署。立足于“AI+产教融合”视角，探索AI技术在教学内容重构中的赋能路径，构建人才培养新范式，对于助力现代高校教育发展具有重要意义，是回应新时代教育科技人才一体化改革的战略要求，对于提高人才培养效能具有重要意义。

　　AI赋能人才培养的内在逻辑与变革潜力

　　AI赋能核心教育能力。人工智能赋能人才培养体现在其重塑教育过程中信息处理的基本方式。 AI通过物联网终端等技术，能够实现对教学过程中多源数据的实时识别，这种感知不仅是量的积累，更是质的跃升，从课堂互动频次到学生操作轨迹，从知识问答反应到协作行为特征，AI构建起覆盖学习全过程的多模态数据池。以部分高校为例，正在积极探索在虚拟仿真实训中部署的行为分析系统，试图精准记录学生在产线调试任务中的操作路径与决策节点，为后续教学干预提供了数据基础。与此同时，现代AI大模型通过对海量文本等信息的学习，能够动态生成跨领域知识图谱，将碎片化知识重组为面向问题解决的模块化知识体系。

　　AI重构现代教育生态。传统教育体系本质上是一个相对封闭的系统，AI技术的深度介入，正在打破这些边界，推动构建“数据驱动、动态响应、虚实融合”的新型教育生态。在传统模式下，课程设置、教学策略调整往往依赖教师的个人经验与周期性调研，响应周期长。AI通过持续采集产业动态数据，构建起双向数据流。数据成为连接教育供给与产业需求的底层语言，教学决策由此获得了实时、精准的依据。例如，利用AI抓取分析区域内物联网企业的技术迭代趋势，可自动生成课程模块更新建议。数字孪生等技术的应用使学习者可以在高度还原的虚拟产业场景中进行实训操作，构建“试错友好型”的学习环境。

　　AI指引未来教育发展。AI赋能产教融合目标在于通过技术力量推动教育链的深度融合。AI技术将产业岗位标准转化为可量化的学习目标。以华为I CT认证嵌入课程体系为例，AI技术可实时解析认证标准的变化，自动更新教学内容，确保学生在校期间所获能力与行业标准保持同步。AI技术通过对学生能力发展轨迹的持续追踪，能够为企业人才选拔提供精准画像。同时，学生在校期间参与的真实产业项目数据也是企业研发的资源。例如，在产线数字孪生实训中，学生提出的优化方案可能被企业采纳。

　　AI赋能产业创新人才培养的三维路径构建

　　智能化重构教学维度。AI赋能产业创新人才培养先需要在教学维度实现根本性重构。AI技术的介入，可以构建动态课程生成机制，实现教学内容与产业前沿的实时对接。 AI系统通过对产业动态的持续感知与分析，能够建立起实时映射机制。具体而言，AI可自动抓取企业招聘需求等多源信息，通过自然语言处理，识别出关键技术趋势，自动生成课程更新建议。例如，在物联网相关专业中，AI可实时追踪5G等前沿技术的演进，自动生成教学案例块，确保学生在校期间所学知识与产业实际保持同步。可以搭建智慧课程开发平台，推动校企联合课程的协同共创，基于DeepSeek等大模型技术的智慧课程开发平台，可以为校企协同提供了技术支撑。更重要的是，AI教研助手可实时接入企业真实数据流，自动生成基于实际业务场景的教学案例。

　　重塑场景化学习维度。学习维度的重塑是AI赋能人才培养的核心环节。AI技术通过虚实融合的场景重构，设计个性化学习路径，可以推动学习方式从“标准化接受”走向“个性化建构”。AI整合文本等多模态资源，借助数字孪生技术构建高度还原的虚拟产业场景。通过情境化问题链引导，学生可以在虚拟产线中进行故障诊断等复杂任务，在“做中学”中培养产业思维。例如，在5G基站维护实训中，AI大模型可自动解析维护手册与工单记录，生成动态知识图谱，学习系统根据学生操作情况推荐适配的故障排查策略。AI借助多模态交互终端，可实时捕获学生的知识建构轨迹，形成全景式学习画像。基于这一画像，AI能够精准识别学生的学习偏好自动规划个性化的学习路径。

　　生态化转型评价维度。评价体系是人才培养的“指挥棒”，传统评价过度聚焦标准化知识考核，与企业用人标准形成结构性错位。AI赋能评价维度转型正在推动评价体系走向“产教贯通”。可以通过建立过程性的智能评价体系，AI技术运用机器视觉等技术，对学生在虚拟产线操作等场景中的行为进行全维度记录与智能分析。基于过程性证据链的多元化评估，能够捕捉学生的高阶思维发展，为教师提供多层次反馈。通过引入企业人才评价数据，可以构建产教贯通的动态能力匹配机制。

　　AI大模型通过抓取企业生产数据与岗位能力需求，对行业趋势进行深度挖掘，建立“数据驱动型动态能力图谱”。这一图谱贯通产教两端，将企业岗位标准要求转化为可量化的评价指标，构建起评价体系。在此体系下，学生在校期间的学习表现与企业用人标准形成动态映射，人才评价从高校“单向推送”转向产教“生态贯通”。

　　推进AI赋能产教融合的机制保障与建议

　　构建AI驱动的教育新基建体系。教育新基建是AI赋能产教融合的物质基础。构建AI驱动的教育新基建体系，需要从智能基础设施等层面系统推进。在智能基础设施层面， 应构建以边缘计算为技术底座的第三代智慧教室。通过部署智能感知设备，实现对教学场景的实时数字化映射，将课堂互动等全流程数据纳入采集范围。同时，应建设跨区域的分布式虚拟教研室系统，支持多校协同。虚实联动的实训体系建设同样至关重要，可以使学生在校期间即可获得接近岗位实际的操作体验。在数据治理体系层面，应建立统一的数据标准，打通教务系统之间的数据孤岛。数据治理的核心在于构建覆盖全过程的立体化数据池。同时，应采用区块链技术实现教研成果的确权，确保校企共建课程等成果的知识产权得到有效保护。在平台能力建设层面， 应重点开发智能备课辅助系统，为教师提供个性化的教学设计服务，构成AI赋能教育教学的“技术底座”。

　　推动校企资源共建共享。应建立利益共同体机制，明确校企双方在资源共建中的权利义务。具体而言，可通过设立联合实验室等组织形式，将校企合作从“项目式”转向“实体化”。可以探索建立知识产权确权与流转机制，明确共建课程等成果的知识产权归属。应搭建智能化的资源对接平台，实现校企资源的精准匹配。通过平台支撑，校企资源共建共享从“线下零散对接”走向“线上系统整合”。应推动形成产教融合生态。政府部门可通过财政补贴等政策工具，引导企业参与产教融合，行业协会可发挥桥梁纽带作用，制定行业人才标准，院校与企业则应充分发挥主体作用，形成“共建、共治、共享”的治理格局。

　　完善制度设计与政策支撑。制度设计与政策支撑是AI赋能产教融合行稳致远的根本保障，应构建三位一体的改革机制。加快出台AI赋能产业人才培养相关制度文件。要探索研究制定AI赋能教育教学的技术标准，为改革实践提供规范指引。在实施路径层面，应围绕技术融合等关键环节。应推动AI技术与课程开发等教育场景的深度融合，形成可复制的应用模式。在人才培养模式改革方面，应推动专业设置与产业需求对接，形成产教融合的人才培养新范式，建立多元评价体系，定期评估实施效果。

　　综上所述，在人工智能时代，产教融合作为教育关键纽带，迎来了从“制度协同”走向“技术共生”的重要拐点。AI赋能的关键在于能否构建起教育生态，使人才培养动态适配实现产业创新需求。当前我国正加速推进教育强国建设，未来应进一步推动AI教育新基建建设，为培育适应新型工业化发展提供坚实支撑。

　　作者：戴慧萍，华侨大学工学院。