【摘要】2024年国家教育数字化战略行动进入了新阶段，职业教育数字化建设取得显著成效。综述2024年职业教育数字化在数字素养、数字化课程与教学、实训数字化和智能化、数字化赋能评价、数字化赋能产教融合、数字化管理与服务、数字化基础设施建设、数字化体制机制等方面的研究进展。总结我国职业教育数字化的实践探索，包括大模型技术在职业教育中的应用、人工智能通识课程建设与教学、虚拟仿真数字化与智能化、专业数字化升级改造、教师数智素养测评、基于数据的教育治理等。提出未来研究展望与建议，即面向职业教育真实问题开展实证研究，从学生视角深化职业教育数字化的研究，加强人工智能在职业教育中的应用研究，推进数据治理及其对职业教育各方面影响的研究，开展数字化助力国际交流与合作的研究。
【关键词】职业教育；数字化转型；人工智能；研究进展；未来展望；科研综述
2024年国家教育数字化战略行动进入新阶段，从联结为先、内容为本、合作为要的“3C”走向集成化、智能化、国际化的“3I”，通过国家智慧教育公共服务平台深度应用、人工智能赋能教育、数字化助力国际化等多方面的举措，推动着中国数字教育不断取得新突破，职业教育数字化也取得显著成效。本研究基于2024年研究文献和实践案例综述职业教育数字化研究方面的进展与实践探索，提出未来研究展望及建议。
一、职业教育数字化进展的学术研究
通过对2024年学术期刊研究文献的词频进行提取（表1），职业教育数字化高频关键词从技术应用来看，依次是人工智能、大数据、虚拟仿真技术及元宇宙；从数字化的应用指向来看，依次是对接数字经济、实现产教融合、教学模式创新、乡村振兴。数字教材也是本年度研究的热点之一。在进一步剔除与研究主题关联性较低，以及观点不够鲜明、缺乏新意、内容过于简略的论文后，根据上述论文在不同主题下的数量及占比（表2），数字素养、数字化课程与教学、实训数字化和智能化、数字化赋能评价、数字化赋能产教融合、数字化管理与服务、数字化基础设施建设、数字化体制机制等是文献量最大的八个主题，以下分别进行综述。
（一）数字素养
学生数字素养的提升是职业教育数字化的核心目标之一。有研究者指出，为适应技术密集型产业的发展需求，学生需要相应的思维与技能，培养学生数字化能力与终身学习能力成为关键任务。同时指出学生数字素养包括高效搜索、精准评估及合理利用信息的能力，使其在海量信息时代能够准确获取有价值的知识资源；需要增强学生对网络风险的防范意识，提升隐私保护能力，确保其在数字环境中的合法权益与安全。
教师与管理者的数字素养则是数字化的关键要素，包括数字意识、数字技能和能力应用等。有研究者指出，提升教师的数字意识和数字想象力，激发其对数字化教学的主动性和创新能力，使其能够正确认识数字技术在教育中的价值，增强教师的主体意识和道德自觉。教师需要熟练掌握数字化教学工具，且要注重应用的实效性，防止陷入技术表演的误区，切实服务于教学质量的提升。也有学者通过比较瑞士、巴西等国的教师数字能力与素养框架体系，提出需要构建符合自身需求的数字能力框架，以此为依据开展针对性较强的师资培训与发展计划，全方位提升教师数字素养，为职业教育数字化教学提供坚实保障。目前，关于数字化领导力的研究相对较少，仅停留在认识层面。有研究者指出，院校决策层需要树立数据管理意识，充分认识到数据在决策制定、资源配置等方面的重要性，积极推动业务创新，以战略眼光引领院校在数字化浪潮中实现转型发展。
（二）数字化课程与教学
数字化课程与教学相关主题研究文献占比最高，为31.52%，研究内容主要围绕数字化课程设计、数字教材、教学方式与场景、教学评价等。在数字化课程设计方面，借助数字技术，使得课程目标与企业动态需求对接，增强课程内容的时效性与实用性，凸显职业教育就业导向特质。数字化工具可以支撑模块化课程设计和项目教学，提升课程的灵活性与针对性。
在数字教材方面，探讨数字教材的定义、形式、功能及资源建设。数字教材主要整合教学内容、媒体资源和技术平台，不仅承载知识，还要具备学习分析与教学管理功能，为教学过程的优化提供数据支持。数字教材建设强调个性化，针对不同学生的学习特点与需求，构建起多层次的资源体系，满足学生的个性化学习诉求，促进学习效果的提升。
在数字化教学方式与场景方面，强调教学方式的多元化和多模态。借助云课堂、虚拟课堂、混合教学等多种模式，实现校内外课堂与虚拟仿真环境的互联互通，打破教学资源的地域与形式限制，构建全方位的教学空间生态。有研究者阐述了体验式教学，借助VR和数字孪生技术构建沉浸式教学场景，在强化技能训练的同时，兼顾情感教育，重视培养学生的职业道德和工匠精神，促进学生的全面发展。
在数字化教学评价方面，有研究者阐述了基于数据与算法的新型评价方式。强调增值评价，涉及信息分析能力、数字化创新能力及职业能力等，旨在更精准地衡量学生在数字化学习过程中的成长与进步，突出个性化学习的价值，为教学的持续改进与学生的长远发展提供科学依据。
（三）实训数字化和智能化
实训数字化和智能化相关研究主题文献占比最少，为5.43%，主要研究内容围绕实训教学模式、实训基地等方面提出了一些理念和举措。在实训教学模式方面，主张构建基于智能技术的模块化实训教学模式。相关研究强调，通过产教融合与校企合作，依托智能化平台提供个性化的实训教学方案与灵活的进度管理，能够根据学生的不同专业与能力水平进行精准的实训教学支持。这样的体系不仅能够提高实训教学效率，还能通过实时的数据反馈和过程性评价，优化学习路径，增强实训的效果和针对性。有研究者认为，通过元宇宙、虚拟现实等技术的应用，学生可以在虚拟环境中进行实际操作，模拟职业场景，增强职业技能的体验性和实践性。同时这种虚实融合的学习方式也有助于实现教学内容的个性化，满足学生根据自身兴趣和需求选择学习场景的愿望。
在实训基地建设方面，强调注重具身技术体验，提出构建虚实融合的实践场域，以应对技术生活离身化问题。核心理念是将技术体验与学生的实际操作、社会参与相结合，促进学习与实际职业技能的高度契合。通过利用虚拟现实、增强现实等技术，构建能够模拟真实职业场景的虚拟环境，学生不仅可以体验到职业技能的操作流程，还能在互动中强化对技术工具的使用和决策能力的培养。通过打造沉浸式虚拟学习平台，结合产业行业实践，职业院校能够为学生提供实时监控学习进度、技能提升反馈和在线专家指导等服务，确保学生的职业体验更加真实、立体，从而更好地适应未来技术发展的需求。
（四）数字化赋能评价
已有研究从评价对象、评价主体、评价认证及评价工具等方面阐述数字化对职业教育评价的革新与发展。研究者们认为，数字化能够实现职业教育多对象的动态评价。通过系统的数据收集与分析技术，可以深入分析学生技能提升幅度、教师教学水平的阶段性进步以及院校整体质量的激励性增长情况。这种评价方式强调个体的发展变化过程，而非单纯的结果评判，研究成果表明其有助于激发职业教育参与者的内在动力与发展潜能，促进职业教育质量的持续提升与内涵式发展。也有研究指出评价指标可以依据职业教育分类评价的特定要求进行细致划分，分别聚焦学校整体办学水平、教师教学效能以及学生学习成果等方面。借助数字技术能够有效地实现增值评价，着重对教育对象在一定时期内的增量变化进行动态监测。
已有研究表明单一主体主导的评价逐渐向多元主体协同参与评价方式转变。政府、企业、院校、学生等多元主体应相互协作，构建动态性、分类分层的评价标准体系，并搭建基于数字技术的多主体评价框架。这种框架能够全面考量各方利益诉求与视角，进而完善针对“双师型”教师与学生的综合评价体系，使评价结果更具全面性、客观性与公正性，精准反映职业教育的多元价值与成效。
有研究者认为，基于区块链技术的评价认证具有独特优势。借助区块链的分布式账本、不可篡改等核心技术特性，构建跨学校、跨专业的微认证体系，并依托国家学分银行平台，能够实现对学习数据的全过程精准采集与可靠认证。也有研究表明，依据职业教育中师生数字能力发展的阶段性特征与需求差异制定涵盖从基础认知到创新应用等三个层次的分级培养与认证体系十分必要。通过系统的培训课程与严格的考核流程，对达到相应能力水平的师生授予对应的技能等级证书。
职业教育数字评价工具方面，有研究者指出利用多模态数据感知与融合技术，积极引入人工智能、虚拟现实、数字孪生等前沿技术，显著提升评价工具的精准性与沉浸感。人工智能技术可通过对海量评价数据的深度分析，挖掘出隐藏在数据背后的教育规律与问题；虚拟现实与数字孪生技术则可为技能操作类评价提供高度仿真的评价环境，使评价结果更贴合实际工作场景需求，进而有效提升职业教育评价的科学性与有效性。也有研究提出构建贯通职业教育各学段的评价平台，打破中职、高职以及职普分割的学段壁垒。同时在数据安全与伦理保障层面，已有研究强调充分发挥区块链技术的数据加密与完整性保护优势，有效提高评价数据的安全性与可信度；运用敏感数据的智能识别与脱敏技术，对可能涉及个人隐私、商业机密等敏感信息进行精准识别与处理，从而规避评价过程中可能产生的伦理风险。
（五）数字化赋能产教融合
在职业教育数字化的宏观视野下，数字化赋能产教融合已成为推动职业教育高质量发展的重要路径，相关研究涉及学校层面和专业层面的产教融合。
从学校层面产教融合来看，文献主要探讨了职业院校积极投身于数字化产学研联合体的建设工作。通过这一举措，有力地促使教育链与产业链达成高度衔接，打破教育与产业之间的传统壁垒，实现两者间资源、信息等要素的顺畅流通与协同发展。在此过程中，校企合作扮演着至关重要的角色，不仅推动了数字化资源的广泛共享，使得学校与企业双方能够充分利用彼此的优势资源，如学校的教育教学资源与企业的实践场地、前沿技术等，而且有效促进创新机制的形成。这种创新机制涵盖了人才培养模式、教学方法、科研合作等多个维度，为精准培养契合产业需求的高素质人才奠定了坚实基础，有助于提升人才培养的针对性与实效性。
从专业层面产教融合来看，相关研究对数字化专业群建设进行了探讨。一方面，依据产业发展的新趋势、新要求，及时开发与之相匹配的新专业与课程，确保所培养的人才能够满足新兴产业对专业知识与技能的特定需求。另一方面，有研究者借鉴澳大利亚的经验，提出为了更好地应对企业短期且灵活的人才需求，专门建立满足企业需求的短期课程和专业群，将课程内容按照不同的知识模块和技能模块进行划分与组合，使得教育教学过程能够根据产业发展的动态变化及时做出调整，进而促进教育与产业在不同发展阶段保持紧密的动态匹配关系，实现专业人才供给与产业人才需求的精准对接。
（六）数字化管理与服务
已有文献主要从职业教育数字化管理、服务及数字治理方面进行了探讨。职业教育数字化管理方面，个人画像、知识图谱、数字化管理平台的构建是研究关注的重点。一是借助数字技术构建学生个人学习画像，基于此精准地为学生定制个性化辅导与反馈策略，为毕业生构建起终身学习的桥梁，持续推动个人学习系统的演进与完善，使其在职业生涯中始终保持学习活力与竞争力。二是知识图谱的构建为学生提供清晰的知识脉络指引，有助于学生迅速定位学习弱点并有效提升知识掌握程度。三是借助数字化管理平台对组织架构进行优化重塑与服务流程的再造升级，充分释放数字技术赋能潜力，从而构建起一套运行有序、高效规范的数字化管理体系，全方位提升院校管理效能与服务质量。
职业教育数字化服务方面，文献既关注校园内的数字化服务，也关注校园外的数字化社会服务。通过智慧校园建设，整合各类信息系统与智能终端设备，实现校园内人、事、物的数字化管理与服务。同时有学者指出，以职业教育国家智慧教育平台为依托，为乡村振兴提供优质资源服务，尤其关注农村劳动者群体，为其提供针对性强的技能培训课程与高效便捷的就业对接服务，促进乡村振兴战略落地，有效缩小城乡职业教育资源差距，提升农村劳动力素质与就业竞争力。
职业教育数字治理方面重点从主要目标、治理模式、技术对治理的支持、数字治理机制方面进行了探讨。借助人工智能、大数据和云计算等技术手段，实现治理精准化、主体多元化与决策科学化的目标。一是传统碎片化治理模式已难以适应数字化时代需求，职业教育数字治理正加速向整体性治理范式转变。智能化治理模式的引入极大地增强了职业教育管理的适应性与可持续性，使其能够灵活应对复杂多变的教育环境与社会需求。二是数字治理全过程通过构建数据中台与智能决策支持系统，打破部门间数据壁垒，实现数据的跨部门共享与深度应用。三是传感技术的应用为治理过程注入动态感知能力，实时捕捉教学与管理过程中的数据信息，推动职业教育治理模式从传统经验驱动向数据驱动的精准治理转型，显著提升治理效率与决策科学性。四是着力完善数据挖掘、传播与共享机制成为关键任务。职业院校充分利用数字平台强大的数据挖掘能力，深度挖掘数据背后的价值信息，畅通治理数据流通渠道，促进多维数据在不同治理环节间的动态交互与高效应用，为数字治理的有效实施提供坚实的数据基础与运行保障。
（七）数字化基础设施建设
已有文献的探讨主要涵盖网络基础设施以及教学技术环境等维度。网络基础设施方面，主要强调了高速网络覆盖和大数据技术的应用。5G网络的高速率、低延迟特性能够满足诸如高清视频教学、实时数据传输等多元化教学与管理需求，为海量教育资源和数据的快速流通提供技术基础。
教学技术环境层面，智慧教室与虚拟实训基地等现代化设施成为推动职业教育理论与实践深度融合的重要手段。智慧教室借助先进的信息技术手段，如智能交互大屏、录播系统等，丰富课堂教学的形式与内容，提升教学的互动性与趣味性；虚拟实训基地则利用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等前沿技术，模拟真实的工作场景与操作环境，帮助学生在虚拟环境中进行反复实践操作，有效弥补传统实训教学资源不足、风险较高等缺陷。
（八）数字化体制机制
已有文献主要从数字化体制机制的内涵和基本原则、保障机制、数字化领导力等三个方面进行探讨。在内涵和基本原则方面，指出数字化背景下的体制机制需要进行流程科学再造。运用数智技术，重塑教育管理流程，构建兼具动态性与智能化特征的教学与服务体系，以此为依托全方位提升人才培养质量，使教育流程适应数字化时代的高效与精准需求。强调了组织高效协同的基本原则，彰显大数据驱动的顶层设计理念，使得多主体协同治理模式成为推动力量，校内外资源整合进程加速，扁平化、去中心化的教育组织架构逐步成型，打破传统组织壁垒，提升教育组织的灵活性与适应性。同时职业教育需要借助数据智能技术结合产业与区域发展的实际诉求，达成教育资源的精细化布局，塑造高效且异质化的职业教育供给模式，精准对接市场与社会需求。
数字化保障机制涉及安全保障机制、法律制度保障机制、创新研究机制、经费保障机制、教师培训机制、信息共建共享机制及标准体系等。安全保障机制聚焦于建立伦理风险预警机制，强化数据安全管理，推动算法技术在职业教育领域的透明化与安全化应用，防范数字化带来的潜在风险。法律制度保障机制则通过制定职业教育数字化法律法规，明确知识产权与数据隐私保护范围，界定算法开发与使用的责任边界，确保整个数字化运行系统在合法合规的框架内有序运行。创新研究机制鼓励职业院校、科研机构与企业携手合作，联合攻关技术难题，促进人工智能、区块链、大数据等前沿技术在教学资源开发、教学模式创新等关键领域的深度应用。经费保障机制探索政府与社会资本合作新模式，构建多元化资金支持体系，为院校数字化建设提供充足的资金流，解决数字化转型过程中的资金瓶颈问题。教师培训机制借助校企合作与职前职后培训双轨并行，着力提升教师数字技术应用能力与教学创新水平。有研究者通过比较提出，参考澳大利亚的教师培训经验，定期组织教师参与企业实践，通过增强教师对行业技术的理解，提升其数字化教学实践能力。信息共建共享机制致力于打破数据孤岛与资源壁垒。数据平台建设以省级数据共享平台为核心枢纽，整合区域内院校与产业数据资源，实现跨层级、跨机构的资源联通，促进教育数据的流通与共享，提升数据资源的利用效率。有研究者对瑞士的数字化资源共享项目进行了探讨，建议通过协调多主体间的数据交换，显著提升教育治理能力。此外，构建职业教育数字化标准体系也成为一项重要任务，以实现数据分级管理与平台规范化运作，并且强化数字技术的安全管理与风险评估，从标准层面保障数字化系统的规范运行。
数字化组织机构建设方面，强调各级政府与学校组织机构的联动。有研究者介绍瑞士设立的“组织和过程委员会”的范例。该委员会负责协调数据交流，并制定标准化数据传输协议，有力地推动了职业教育数字化的高效运转。研究强调我国可以采用“规划—监管—分层”模式，国家主导规划方向，省市负责执行落地，保障职业教育数字化顶层设计得以有效实施。同时设置专门监管机构对数字平台进行常态化监测，确保数字化建设过程的规范有序，维护教育数据与平台的安全稳定。
二、职业教育数字化的实践进展
作为国家教育数字化战略行动的重要抓手，国家智慧教育公共服务平台（智慧职教）自2022年3月上线以来持续支持职业院校学生学习、教师教学与教研、教育管理与服务等，取得了诸多成就。平台目前累计汇聚了830万余条职业教育资源（与2023年相比，资源总量增加16%），包括优质专业教学资源库、优质课程等；累计注册用户3300万人，覆盖了全国所有职业院校和专业。在虚拟仿真实训方面，已经建设实训资源7.8万个，浏览总量为51万次。
教育部职业院校信息化教学指导委员会编制的《2024职业院校数字化转型案例集》显示，职业院校在课程、专业和学校三个层面的数字化都取得显著成效，形成了一批有推广价值的数字化教学方案与方法、专业人才培养方案以及数字化的推进策略与方法。职业院校在人工智能大模型应用、人工智能通识课程建设与教学、专业数字化转型升级、实训数字化与智能化、教师数智素养指标体系及基于数据的教育治理与现代化等方面开展了一系列创新实践探索，促进了学校办学能力的提升和人才培养模式的创新。
（一）人工智能大模型技术在职业教育中的应用
职业院校在人工智能大模型应用方面进行了积极探索和实践。例如，广东科学技术职业学院建设职业教育专有大模型“知行大先生”，依托学校智能算力中心，连接阿里云、华为云、天穹云等算力资源，采用国产开源大模型基座，连接产业、专业、岗位、课程方面的标准库、知识库、案例库、任务库、项目库等多元数据，通过人类智能与机器智能（AI+HI）的协同融合，为师生提供AI助学、AI助教、AI助训、AI助管等智能应用创新场景。山东轻工职业学院借助智能图谱与职业能力分析，开展专业需求与岗位要求的精准对接分析。上海电子信息职业技术学院结合AI生成式数字人，尝试互动式教学及课后辅导等，为学生提供更加个性化的指导和更加丰富、精准的学习内容。天津商务职业学院广告学院探索大模型技术融入专业建设，聚焦垂类小模型，关注智能体、工作流的打造与研发，在艺术设计、品牌IP、虚拟现实、智能营销等领域尝试开发人智协同模型，构建职业教育艺术设计领域智能场景。浙江警官职业学院推动基于大模型的人机交互训练模式革新，在监狱管理虚拟仿真教学中应用大模型技术，基于真实罪犯和犯罪案例大数据，构建孪生数字罪犯，并通过深度学习，使数字罪犯形成不同犯罪形式，生成多变的训练情境。
（二）人工智能通识课程建设与教学
职业院校在人工智能通识课程的建设与教学方面进行了积极探索。例如，深圳职业技术大学通过将分层分类理念融入课程设计，寻找人工智能与不同专业的最优交叉路径。课程内容设计阶段，依据人工智能知识结构、学生需求与专业背景进行模块化设计，构建既包括基础层、技术层、应用层、伦理层等层次结构，又包括通识、技术、交叉学科、前沿技术等类型结构，基于横向类型结构和纵向层次结构，设计并构建每个模块知识点的组合，并用项目案例呈现知识点的内容。智慧化教学设计环节，构建“知识—思维—实践”三位一体的教育模式，将人工智能深度嵌入教学主体、过程与环境，实现教学方法、内容与评价的全方位智慧化转型，提升教学的深度与广度。教学平台环境升级方面，人工智能技术通过打造虚实协同的交互式数字孪生环境，创造沉浸式教学场景，延拓实践教学时空，模拟出接近真实的实验环境和场景，为学生创造更为优质的学习体验与成长环境。例如，湖北省正在研究将“人工智能应用素养”通识课程纳入职业院校专业人才培养方案，同时推进通识教育与专业特色相渗透，不断探索人才培养新模式。
（三）专业数字化升级改造
一方面，职业院校专业数字化升级过程中要积极调整人才培养方案，以胜任行业、企业数字岗位的数字技能人才为目标；另一方面，要构建专业人才培养的数字化基础设施、设备和环境，充分利用数字技术提高人才培养的效率和质量。职业院校在专业数字化升级改造方面已经进行了多种探索。第一，专业课程建设和产业数字化发展紧密对接和融合。例如，常州机电职业技术学院研制了产教谱系指引，学校自主开发基于大数据分析的人才培养管理系统，通过对与本校各专业毕业生相关的就业市场需求状况进行多维度的调研、建模、分析，形成产教谱系模型。第二，校企共建数字化平台与教学资源。例如，广东轻工职业技术学院联合行业企业，在会展业构建了“1+1+3”智能平台体系，推进校企共建专业、共定课标、共育团队、共搭平台、共发证书。第三，借助数字化平台与企业工作对接。例如，广州番禺职业技术学院基于岗位典型工作任务，采取“工作制教学+接单实践”的模式，引入企业真实的开发项目，通过引入Revofim数字化开发平台，实现教学项目与企业开发零距离对接。第四，数字化驱动实习管理与评价机制日益健全。例如，杭州科技职业技术学院构建了‘智慧实习管理大脑’，形成了实习评价智能决策、实习评价管理机制创新和‘校企生’多元协同的实习评价管理的教育样态。
（四）实训数字化与智能化
职业院校在实训数字化与智能化探索实践中，出现了全天候运行、虚拟仿真、远程+真实、跨场所、实训数字化智能化管理等趋势。《职业教育数字化发展报告（2023版）》调查数据显示，超过93%的学生认可虚拟仿真实训的作用。例如，湖南汽车工程职业大学在工业机器人技术专业探索开展了“C+R”数智实训项目，实现数字化与动手实践的有机统一，为实践教学过程质量控制及开展实训效果智能评价打通了路径。北京交通运输职业学院创建了“基地、六平台、多模块”的虚实融合实训体系，学生可以在虚拟环境中进行复杂操作和技能训练。湖南有色金属职业技术学院创设了基于数字孪生的交互式实训场景，把企业真实的生产线在虚拟空间映射。湖南铁道职业技术学院基于“云物大智移”形成全过程数字化考培流程体系，实训基地运行状态实现实时可视化、可管控、可分析。陕西工业职业技术学院积极探索并实践了共建共享、产教融合的模式，建设了“5G+智能成型”实训基地，实现了实训基地的智能化、绿色化、迭代化及集成化发展。
（五）教师数智素养指标体系
由教育部教育数字化专家咨询委员会牵头，联合上百所职业院校，编制了《职业教育教师数智素养指标体系》，为职业院校开展职业教育教师数智素养评价提供了明确的指导和可行的框架。例如，威海职业学院根据学校实际情况，编制了《教师数字素养提升指南》，加强了教师数字能力提升数字化平台和资源建设。通过实施成果导向培训、采取丰富多样的培训形式以及实践项目牵引，优化教师数字能力培训模式，精准提升其数字技能。山西省财政税务专科学校编制了《职业院校教师数字胜任力》标准，以数字胜任力标准为主线，开发了测评系统；以培训教材建设为抓手，构建了教师数字胜任力培训课程体系；以“双高计划”为引领，建设了教师数字胜任力培训资源库，初步形成了教师数字胜任力培训体系。
（六）基于数据的教育治理与现代化
自2022年4月开始，在教育部职业教育与成人教育司指导下，教育信息管理中心组织专家研究团队，编制发布了《职业院校大数据中心建设指南（2023）》《全国职业教育智慧大脑院校中台数据标准及接口规范（高职）》和《全国职业教育智慧大脑院校中台数据标准及接口规范（中职）》，构建了全国职业院校数据基座，初步实现职业院校数字化状态的动态监测与分析，大大提升了部校贯通的数据治理水平。截至2024年11月底，职业院校数据基座已与1265所职业院校实现了动态连接，累计汇聚数据364亿条；可以通过“一键击穿”的方式对264所职业院校的特色应用场景进行查看，包括对近700所学校的2.6万多间教室进行线上巡课。
数字化技术工作的推广推动了职业院校大数据治理进程，表现在以下几方面。第一，数据治理机制层面。逐步完善数据标准与数字治理制度。例如，江苏食品药品职业技术学院通过《关于设立学校首席信息官的通知》《信息化数据管理办法》等规章制度，建立了纵向“三层级”、横向“全部门”的信息化数据管理组织架构，明确责任、权利、担当、配合的机制。第二，推进数据应用，促进数据治理形成良性循环。例如，新乡职业技术学院建立起数据汇聚、监控、治理的质量提升闭环。通过采集到的全量业务数据，推出关键业务数据看板，实现了学生学习及管理分析、教学综合场景服务分析、师资及科研分析、综合决策数据报告等数据分析及反馈功能，带动管理结构优化、科研水平提升、办学质量进阶、学生管理精细化。威海海洋职业学院把学生体脂数据、心理健康检测数据、体育活动数据进行融合应用分析，建立数据交叉分析模型，通过为师生提供数据画像、数据预警，形成“查看—核对—反馈—修正”工作闭环流程。第三，打破学校传统科层制的组织模式开展数字治理专项工作。例如，宁波城市职业技术学院成立了数字化改革领导小组，通过建立专班制、例会制，形成了跨业务、跨部门的协同工作机制。
三、职业教育数字化研究展望与建议
职业教育数字化目的是服务于教育强国建设中职业教育和数字教育的战略部署，特别是围绕职业教育的社会性与人本性属性，既要通过数字化提高职业教育的适应性，解决职业教育面临的产业适应性困境及与市场需求对接存在难度的问题，也要实现让每个人都有人生出彩机会的愿景。已有研究在指导数字化实践的有效性和服务教育决策的支撑性方面还有很大提升空间，为此对职业教育数字化的研究提出以下建议。
（一）面向职业教育真实问题开展实证研究
从已有期刊刊文的高频词来看，数字经济背景下的产教融合、校企合作出现频次最高，之后是职教领域人工智能、数据治理、数字教材、虚拟仿真等，但从相关主题的具体研究来看，当前研究多为观点阐释，基于数字化实施的设计研究、实证研究缺乏，无法回答如何实施数字化才能有效促进产教融合和校企合作，人工智能如何有效促进学习、教学和评价，虚拟仿真实训多大程度上提升了职业技能等核心问题。因此，研究应更加注重实践导向，深入职业教育一线，了解教师、学生和管理者在数字化过程中的真实需求和困难，针对性地持续开展研究。未来应加强长期跟踪的实证研究与设计迭代，对职业教育数字化的效果进行评估和验证，并不断优化实施方案。同时，研究开发适用于职业教育数字化效果的分析工具和模型，如数智素养评估模型、数字化教学效果评价模型、数字化转型成熟度评估模型等，为职业教育数字化转型发展决策提供科学的依据。
（二）从学生视角深化职业教育数字化研究
当前，职业教育数字化研究多集中在教学者和管理者视角。例如，教师的教学方式改革、学校的数字化资源建设、政策实施效果的评估等，而对学生作为直接参与者和受益者的需求与体验关注较少。这种视角的单一性导致研究内容在学生数字化学习、职教高考中的数字技能评价等方面存在缺失，无法充分反映数字化转型对学生学习体验、成长路径和职业发展潜力的深远影响。
在学生的数字化学习方面，目前的研究更多关注技术功能和管理便利，而较少探讨学生对数字化学习的体验。未来研究应将重点转向学生学习行为和体验的数据化分析，从行为模式、情感体验及学习成效等多维度探讨数字化教育生态如何全面服务学生的发展需求。在职教高考领域，研究缺乏对学生备考需求及学习行为的关注，例如，数字化测评工具是否能够真正降低学生备考的压力、个性化资源推荐是否匹配不同学生的学习特征等。以学生为中心的研究应聚焦于如何通过数字化技术手段提升学习效率、质量和心理支持，确保技术服务于学生的学习与成长需求。
（三）加强人工智能在职业教育中的应用研究
生成式人工智能等新技术正在冲击各个行业，也波及到教育领域。从实践来看，不少学校正在积极探索大模型在教学、管理及服务等多个场景的应用，甚至个别学校还在试图构建大模型。然而，什么是人工智能大模型、学校能否构建大模型、如何构建大模型等基本问题在研究与实践中尚未清晰。人工智能大模型分为三个层级，最底层（L0）为适用面广的基础模型，如，ChatGPT、文心一言、讯飞星火等；中间层（L1）为专门领域的垂直模型；最上层（L2）为具体应用场景下的微调模型。高等教育正在计划按照一级学科训练L1级的垂直模型。鉴于职业教育基于工作过程、典型工作任务的特点，建议组建政府、行业、学校等多方联合的研发团队进行模型构建，以行业—专业来训练L1级的垂直模型，并开放给全国院校的教师、学生，也开放给相关行业企业，同时推进职教领域产教融合式大模型建设与应用生态的形成。为此，需要有大量的研究，来回答如何构建三个层次的大模型，要回答如何用好大模型，更要回答如何符合伦理地使用大模型，以及政府、学校、师生、行业企业等主体分别扮演何种角色等问题。
（四）推进数据治理及其对职业教育各方面影响的研究
2022年1月，国务院印发“十四五”数字经济发展规划，明确指出：数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素。数据作为数字教育新形态的核心要素，需要给予高度关注。从已有文献的高频词来看，数据治理排在第二位，但是从相关主题的具体文献来看，分散在数字化评价、数字化管理与服务之中，缺乏系统化的研究。未来研究应从国家、区域、企业、学校、专业、课程（实训实习）等多个层次开展数据治理的综合研究，涉及概念体系、规范标准、治理框架、技术系统、组织体系等多个方面。赋能个性化学习、差异化教学与实训、精细化管理、精准化服务、科学化决策等。
（五）开展数字化助力国际交流与合作的研究
通过数字化助力国际化发展是国家教育数字化战略行动的重要内容。当前职业教育数字化研究在国际交流与合作领域的关注很少，仅限于宏观层面的政策倡议和资源共享，如建议通过数字化助力“一带一路”建设等，缺乏对实际操作层面的深入分析和实证研究。未来研究应深化对职业教育国际化与数字化结合路径的探索，注重合作实践中的问题解决，为国际交流提供更具操作性和针对性的指导。应更加关注如何通过数字化手段促进跨国界的职业教育合作与资源共享，尤其是如何构建跨文化、跨国界的数字化学习平台，解决语言、文化和技术差异带来的挑战。同时研究应重视教师和学生在国际合作中的实际需求与体验，探索通过数字平台增强教学互动与跨文化沟通能力，提升学生的全球视野与职业竞争力。此外，还应关注新技术在国际合作中的应用创新，如人工智能和区块链技术在国际学历认证、跨国课程开发等方面的实践，推动职业教育在全球范围内的合作与发展。通过这些研究，为职业教育的国际化发展提供更具科学依据和操作性的支撑。
信息来源：韩锡斌，李米雪，郭文欣.以数字化战略赋能职业教育的新突破——2024年职业教育数字化研究与实践新进展[J].中国职业技术教育，2025（2）：39-48+75.
