职业院校怎样开好AI通识课

当前，人工智能（AI）正以前所未有的速度重塑世界格局，对技术技能人才培养提出了全新挑战。教育部等五部门印发《“人工智能+教育”行动计划》后，职业院校纷纷开设AI通识课。然而，许多学校陷入了新的困惑：这门课的培养目标究竟是什么？应该教哪些内容？怎样组织教学？它与已有的信息技术课程又是什么关系？面对这些共性问题，笔者认为，“工具性、伴随式、项目化”是职业院校AI通识课教学实施的有效路径，以工具性思维培养人机协作能力，以伴随式过程实现素养的持续生长，以项目化内容落实“做中学”的职教本色。

AI通识课为何而开

在AI深度融入各行各业的背景下，未来的劳动者不仅需要掌握专业操作技能，更须具备与AI协作、利用AI解决实际问题的能力。这意味着，AI素养不再是“锦上添花”，而是核心职业能力的重要组成部分。

然而，当前不少职业院校的AI通识课存在误区：一是培养目标模糊，或过于强调算法原理，或沦为单纯的工具操作培训；二是教学内容碎片化，往往在一个学期内“突击”完成，学生学完即止，难以形成可持续的应用能力；三是与信息技术课程割裂，两者缺乏衔接与协同。这些问题导致AI通识课陷入“开了课却未真见效”的困境。

职业院校的学生具有动手能力强、学习偏好“做中学”的特点，通过合理设计，完全可以实现AI素养的渐进养成。关键在于，必须明确AI通识课的定位——不是培养AI开发者，而是培养AI的使用者、协同者和评估者；核心目标是让学生形成“遇到问题，先想能不能用AI解决、用哪个、怎么判断好不好”的思维习惯，建立“需求—技术—评估”的逻辑链。

AI通识课教学如何实施

针对上述问题，我们提出并实践了AI通识课程“工具性、伴随式、项目化”的教学实施策略，从思维养成、过程设计和内容组织三个维度，系统重构AI通识课的教学逻辑。

一是工具性思维，让AI成为解决问题的“智能伙伴”。教学中，教师不给标准答案，而是给真实任务。每个项目启动时，教师只发布任务目标，不指定用哪个AI工具，由学生自己拆解需求、判断哪些环节适合AI介入。教师提供多款工具菜单，学生根据任务自主选型，并在完成后对AI产出进行效果评估。项目结束时，填写“学习反思单”，记录决策过程与得失。通过反复演练，让“需求—技术—评估”这一逻辑链逐步内化为学生的思维惯性。

二是伴随式过程，贯穿全学程的“AI浸润”。AI通识教育不以一门孤立课程“一次性”完成，而是在学生整个在校学习过程中，以“专题嵌入+系统强化”的方式持续展开。要将AI通识课与信息技术课程“相伴而行”。信息技术课程融入AI基本概念、技术与伦理，为学生打好基础；AI通识课则依据学生信息技术的学习进度，每完成一个阶段，安排4—8学时的项目化任务，让学生应用AI工具完成真实作品。同时，按学生成长阶段分层设计：基础应用项目面向低年级，训练“需求—技术—评估”思维；专业融合项目面向中年级，对接不同专业场景；创新综合项目面向高年级，孵化创新创业能力，让AI学习伴随学生走向准职业人的每一步。

三是项目化内容，在“实战中”学，在“过程中”评。全面采用项目化教学，将AI知识、技能、思维、伦理融入真实、有趣、可触达的项目中。基础认知与伦理类项目，要围绕“需求识别”与“效果评估”设计；技术应用与创新实践类项目，要突出“技术选择”与“工具链整合”；专业拓展与综合创新类项目，要聚焦真实问题解决。三类项目按“基础→应用→创新”螺旋进阶，贯穿学生在校全过程。每个项目均嵌入“需求—技术—评估”逻辑链的训练，并通过作品展示、小组互评、反思日志实现全过程评价。

AI通识课与信息技术课如何协同

这是许多学校最困惑的问题。笔者认为，两者不是替代关系，也不是简单的先后关系，而是“基础+应用”的协同关系。

信息技术课程是“地基”，承担着计算思维培养、常用软件操作、数据处理基础、编程入门等任务，并系统融入AI的基本概念、关键技术与发展简史，为学生提供必要的认知铺垫和技能准备。

AI通识课是“桥梁与延伸”，在学生已有信息技术基础上，聚焦于AI工具的应用思维、问题拆解与效果评估能力，通过项目化任务让AI真正服务于具体场景。它不重复讲授信息技术课的基础内容，而是引导学生将那些基础能力迁移到AI协同的实践中。

两者的教学进度应当“相伴而行”，信息技术课每完成一个知识模块，AI通识课随即安排一个需要调用该模块知识的项目任务，让学生立即应用、及时强化。这种“学一点、用一点”的节奏，既避免了知识遗忘，也让AI学习始终处于有意义的任务情境中。

AI通识课实施如何保障

教学模式的有效落地，需要教材、师资、资源等方面的条件支撑。

一要教材同步。要打破传统以知识体系为纲的编写逻辑，改为按专业大类开发项目化教材，分别设计基于真实职业场景的项目，让AI学习与专业学习同频共振。同时，教材以数字化形式呈现，便于实时更新案例和工具。

二要师资先行。将教师数字素养提升作为先决条件，通过线上研修、校本教研、企业跟岗等多种形式，确保教师在上岗前完成AI通识教学能力培训。组建骨干教师研究团队，深入探索大模型在教学中的创新应用，形成可推广的案例库，让“教AI的人”先懂AI、会用AI。

三是数智赋能。依托国家职业教育智慧教育平台，完善在线课程资源，持续更新AI助教与知识图谱服务。升级计算机机房，配备能流畅运行主流AI平台的软硬件环境，并积极与科技馆、企业展厅、AI应用示范单位合作，拓展校外实践教学基地。（作者刘克勇系江苏联合职业技术学院学术委员会主任、教育部信息化教指委副主任，张跃东系南京工程高等职业学校副校长、教育部信息化教指委信息素养专委会秘书长）

来源 | 中国教育报