东西部协作下人工智能赋能职普师资培训课程共建共享研究

王灿 罗建斌

      【摘要】新时期，随着《新一代人工智能发展规划》《关于深化现代职业教育体系建设的意见》等政策推进，东西部职业教育协作与职普融通成为破解教育资源不均、技术技能人才供需矛盾的关键举措。以人工智能技术为赋能手段，以东西部协作为纽带，聚焦职普融通师资培训课程的共建共享，通过平台搭建、资源开发、模式创新、实践验证，探索可复制、可推广的跨区域师资培训路径，为解决东西部职普融通师资困境提供实践方案。
      【关键词】东西协作；人工智能；职普融通；师资培训
一、政策与需求驱动：东西部职普融通师资培训的紧迫性
      近年来多项政策密集出台，2024 年 9 月，上海市教育委员会印发了《上海市推进实施人工智能赋能基础教育高质量发展的行动方案（2024—2026 年）》，明确提出通过人工智能技术推动教育变革，开展教师能力提升行动，探索建设教师专业能力智能评价系统，构建“数字画像 + 精准培训 + 智能评价”的教师专业发展新模式。
      2024 年《关于深化现代职业教育体系建设的意见》进一步强调 “以推动职普融通为关键”；“成立政府、企业、学校、科研机构等多方参与的理事会，有效推动各类主体深度参与职业学校专业规划、人才培养规格确定、课程开发、师资队伍建设，共商培养方案、共组教学团队、共建教学资源，共同实施学业考核评价，推进教学改革，提升技术技能人才培养质量”。这些政策为东西部协作下的职普融通师资培训提供了明确的制度导向。
      在对口支援的云南省昭通市，2023 年 9 月印发的《昭通市教育高质量发展三年行动方案（2023—2025 年）》提出实施“高校毕业生职业技能提升计划”。教育部 2024年 12 月发布通知，要求将人工智能教育教师培训纳入计划，鼓励引进专业人才担任兼职教师。
      从实践需求看，调研显示（覆盖上海普陀区、云南昭通、贵州装备制造职业学院等 3 省 5 市，回收有效问卷 860 份）：西部参训教师中，仅 32% 能熟练使用 AI 工具设计职普融通课程，68% 反映“缺乏本土化培训资源”；东部教师虽掌握 AI 技术，但 80% 表示“不了解西部产业与教学需求，难以开发适配课程”。东西部师资培训“供需错配”与“技术鸿沟”问题突出，亟需构建共建共享机制。
      随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，AI工具已具备“资源生成、课程设计、实训模拟”等功能，为破解东西部师资培训“资源不均、地域限制” 难题提供了技术支撑。从资源生成看，AI 工具可快速生成职普融通教案、微课脚本、实训案例，降低课程开发门槛；从跨区域协作看，AI 赋能的在线培训平台可实现“线上授课、实操复盘、资源共享”，打破地理限制；从个性化培训看，AI 可根据教师能力差异生成“分层培训方案”（如为零基础教师推送 “AI 工具入门课程”，为进阶教师推送 “职普融通课程融合案例”），提升培训精准度。
二、现存问题：东西部职普融通师资培训的核心痛点
      （一）资源协同不足
      东部优质课程资源（如 AI 教学案例、实训平台）因 “地域壁垒”“技术门槛”难以向西部传递，西部本土资源（如农业特色职普课程）未纳入东部培训体系，形成“各自为战”格局；
      （二）技术应用薄弱
      参训教师中，一半的教师仅能使用 AI 进行基础文案生成，无法将 AI 融入 “职普融通课程设计（如‘AI + 机械实训’‘AI + 语文应用文写作’）”，且西部部分学校因网络、设备限制，难以开展 AI 实操培训；
      （三）评价与成果转化缺失
      现有培训仅以“考勤 + 试卷”评价效果，未建立“教师能力提升 - 课程落地 - 学生技能成长”的闭环评估体系,且研究成果停留在“报告层面”，未转化为政策建议或教学工具。
三、聚焦“平台 - 团队 - 课程 - 模式”四大核心
      在东西部协作背景下，人工智能赋能职普融通师资培训课程的 “共建机制、资源开发、应用实践、成果转化”全流程，具体覆盖上海、云南昭通、贵州装备制造职业学院等区域的职普院校教师。总体框架如图 1 所示。
      研究以“东西协同、AI 赋能”为主线，锁定三大重点：一是统筹东部算法优势与西部产业场景，打造“AI+ 职普+ 本土案例”一体化资源池；二是通过分层实训使八成教师具备“AI+ 职普”课程设计能力；三是建立产业需求实时反哺通道，动态迭代课程内容。面对“基础设施落差、教师技术畏难、跨区域治理”三大难点，团队同步开发低清晰度离线资源包与轻量化实训工具，设计“案例浸润 +即时激励”认知转变策略，并制定时间、标准、产权三维度协作契约，以技术适配与制度创新双重路径保障项目高效落地。
四、坚持“问题导向 + 实践落地”的三阶段实践
      以“东西部协作”为纽带，以“人工智能赋能”为手段，以“职普融通师资能力提升”为目标，整个实践按‘需求洞察—模式迭代—区域复制’螺旋展开，各阶段目标与内容详见表 1。

五、研究成果
      （一）构建“平台 + 资源”支撑体系
      构建东西协作人工智能师资培训平台，实现“资源共享、在线培训、实操复盘”功能，累计访问量达 5000 余次，西部教师资源下载量超 2000 次，平台满意度达 90%；
      完成 AIGC 赋能教育教学资源包，含微课视频（适配“基础 - 进阶 - 创新” 三层培训）、教案模板（覆盖“职普融通 + AI”多学科）、工具操作手册（如《豆包生成职普课程教案指南》）。
      （二）实践成果：师资能力与教学实践双提升
      师资数字化素养显著提升，参训教师中，88% 能熟练使用 3 种及以上 AI 工具设计职普融通课程（较培训前提升 56%）；95% 能独立开发 “AI + 职普” 本土化课程（如云南教师开发“AI 彝族刺绣纹样设计 + 美术”课程）；32 名教师获“区域 AI 教育骨干教师”称号，其中西部教师占比 62%；
      职普融通教学效果提升试点学校中，职普融通课程“学生参与率”“课程与产业需求适配度”显著提高，学生实操技能考核通过率提升；带动多名学生参与乡村电商实践，实现“教学 - 就业”衔接。六、结语
      人工智能赋能是破解东西部职普融通师资培训难题的有效路径：通过 AI 工具降低课程设计门槛，通过平台打破地域壁垒，使东部优质资源高效辐射西部，以西部本土需求反向优化东部课程，实现“双向赋能”。
      东西部协作需坚持“共建共享 + 本土化适配”：仅靠东部“单向输出”难以落地，需结合西部产业与教学需求开发资源，组建“双师团队”，才能确保培训 “接地气、能落地”。
      成果转化是研究价值的核心体现，从“调研报告”到“建言专报”，从“课程案例”到“政策落地”，多层级成果输出使研究直接服务职业教育实践，避免“纸上谈兵”。
参考文献
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