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智能體,讓產(chǎn)與教“零距離”對接

2025-07-24 來源:光明日報 原創(chuàng)文章
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關鍵詞: 職業(yè)教育 智能體 產(chǎn)教融合 人才培養(yǎng) 技術服務

“孫女給我請了一個24小時‘家庭藥師’,就在我的手機里。邊聊天,邊指導我用藥,省心安心、方便管用!”視頻中的高奶奶高興地說。她用的,就是由湖南一所職業(yè)院校學生搭建的“家庭藥師智能體”。

??這個智能體將家庭藥師工作任務、用戶習慣、教學知識整合進智能程序,“能問答、更懂你”,實現(xiàn)了學習場景與工作場景的高度重合。讓學生既能在技術服務過程中磨煉技能,又能在技能訓練過程中做好服務。

??智能體為何如此“能干”?原因在于它是連接大語言模型與外界復雜環(huán)境的橋梁——利用大模型的算力基礎,精準理解不同用戶需求,主動規(guī)劃目標、制定決策、執(zhí)行任務。如果說大模型是發(fā)電站,智能體就像家用電器,電力的作用只有通過各式各樣的電器才能充分體現(xiàn)。同理,幾乎所有領域都需要適配的大量智能體。

??而這個智能體還能將產(chǎn)業(yè)和教育聯(lián)系起來,能在職業(yè)教育中發(fā)揮更大作用。

??職業(yè)教育橫跨產(chǎn)教兩界,產(chǎn)與教兩個實體分處不同行業(yè)、不同場所,主體多樣、關系復雜。這種特性容易導致人才供求信息不暢、教學實施與崗位要求脫節(jié)等問題。在職教領域搭建若干智能體,能夠把教學場景與工作場景、學校師生與企業(yè)師傅、工作任務與用戶需求集于一處。可以預見,隨著產(chǎn)教融合類、實訓類、伴學類等職業(yè)教育智能體大量涌現(xiàn),它們將打破傳統(tǒng)的產(chǎn)教物理空間限制,大幅提升職業(yè)教育人才培養(yǎng)與技術服務水平。

??利用智能體,職業(yè)教育場域中的主體關系得以重塑。大模型變?yōu)閹熒胺稚怼?,以智能代理的方式時刻與師生協(xié)同教學。一方面,教師由技術傳授者轉變?yōu)榉椒ㄒ龑д?,實現(xiàn)課內(nèi)課外隨時“現(xiàn)場指導”。另一方面,學生從技術接受者變?yōu)榧夹g選擇者,得以更大限度地實現(xiàn)參與式學習、個性化成長??梢韵胂?,某個周日清晨的公園里,一名學生對著手機比畫手勢——他正與學校教師、企業(yè)師傅、世界各地的本專業(yè)同學共同學習。智能體引導他進入虛擬工位,針對自身技能短板進行主動訓練。在這樣的教育形態(tài)中,學習主體也從固定時空的個體,擴展為泛在時空的共同體。如同孫悟空拔下毫毛,捻訣念咒,便能召喚出無數(shù)個數(shù)字分身即時出現(xiàn)在任意空間,從而實現(xiàn)隨時隨地的場景化教學。

??依托智能體,職業(yè)教育人才培養(yǎng)目標得以順利升級。以家庭藥師智能體為例,傳統(tǒng)的“藥師—用戶”關系轉變?yōu)樘搶嵔Y合的人機關系,要求學生同時掌握藥理藥性知識及人工智能技術。投喂語料庫、創(chuàng)建工作流、設計提示詞等操作既依賴扎實的藥理知識,又須深刻理解用戶需求、日常語言與行為習慣。學生既要有專精技術,又需具備知識遷移能力,才能適應不同類型家庭用藥需求。在應用與運維方面,識別規(guī)避“AI幻覺”、指導用戶應用、提升產(chǎn)品智能化水平等任務,同樣要求學生兼具人機協(xié)作意識與批判性思維。

??借助智能體,職業(yè)教育技術服務實現(xiàn)了集約化、即時化、共享化。長期以來,企業(yè)的技術難題難以被學校教師充分了解,學校教師的技術知識也難以高效引入企業(yè),導致企業(yè)面臨“待解決問題的技術投入不足,已解決問題的重復投入過多”困境。通過鏈接校企兩端的智能體,分散的技術知識可集中于一個智能程序。企業(yè)專家與學校教師協(xié)同合作,各類人才與智能體人機協(xié)同,多主體與復雜的企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境形成良性互動,極大提升了技術服務的水平與效率。例如,某高職院校搭建的“鋼軌探傷AI智能體”,已提供裂紋修復工藝優(yōu)化等200多項技術解決方案,支持全國鐵路企業(yè)智能檢索應用,累計服務鋼軌探傷等工種的工人達5萬余人。

??誠然,職教智能體展示了AI賦能職業(yè)教育的新圖景,但也存在潛在風險。譬如,職業(yè)院校分散投入、多頭建設容易引起同質(zhì)化,師生無序使用會導致技術倫理危機,過度依賴會誘發(fā)“失智”等。因此,呼吁相關部門加強職教智能體統(tǒng)籌規(guī)劃,布局建設立體化、多層次的職教智能體矩陣;盡快研制職教智能體使用規(guī)范,明確應用場景、邊界以及違規(guī)使用的懲罰措施;廣泛開展職教智能體建設與應用的課程教學、教師培訓,提升師生駕馭人工智能技術的能力。