一、前言
在全球科技革命与产业变革的浪潮中，人工智能技术正加速重塑经济社会形态。自 2018 年教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》以来，我国高等教育领域便开启了 "人工智能 + X" 跨学科人才培养的探索征程。该计划明确提出要打破学科壁垒，推动人工智能与计算机、控制科学、数学、社会学等多学科的深度融合，通过构建 "人工智能 + X" 复合专业培养体系，培育兼具技术创新能力与行业洞察力的复合型人才。
作为国民教育体系的重要组成部分，职业教育在这场变革中肩负双重使命：既要承担起人工智能技术技能的传承创新任务，更要通过终身技能培训体系的构建，为新质生产力的发展提供人力资源支撑。新质生产力的核心在于创新驱动，其发展依赖于知识型、技能型、创新型劳动者大军的建设。职业教育需要主动对接新兴产业与未来产业需求，围绕人工智能技术应用场景，动态调整专业设置与课程体系。
在实践层面，职业教育正通过 "三个融合" 推动人才培养模式革新。一是产教融合，通过与科技企业共建产业学院，将人工智能技术标准转化为教学标准，开发 "AI + 财经""AI + 智能制造 "等特色课程；二是科教融合，依托数字技能公共实训基地开展项目化教学，将行业前沿技术融入实训环节；三是终身融合，构建" 学历教育 + 职业培训 + 技能认证 " 的立体化培养体系，通过送教上门、在线学习等灵活方式，满足不同群体的技能提升需求。
面向未来，职业教育需进一步深化 "人工智能 + X" 终身技能培训模式改革。一方面要强化基础能力培养，将数字素养、计算思维等核心能力纳入课程体系；另一方面要建立动态调整机制，根据技术迭代和产业升级需求及时更新教学内容。同时，需完善校企协同育人机制，通过共建实训基地、联合开发课程等方式，推动教育链、人才链与产业链的深度衔接。这种人才培养模式的创新，不仅有助于加速人力资源结构优化，更将为我国抢占全球科技竞争制高点提供战略支撑。
二、职业教育"人工智能+X"终身技能培训的多维价值解析
在新质生产力重构经济社会发展范式的时代背景下，职业教育"人工智能+X"终身技能培训体系正成为教育链、人才链、产业链、创新链深度融合的战略支点。该体系通过跨学科融合教育理念创新、人工智能驱动的内容迭代、混合式教学范式革新三大维度，不仅重塑职业教育现代化转型的底层逻辑，更在终身学习型社会构建中展现出独特的战略价值。
（一）多维价值的建构逻辑
新质生产力要求突破传统要素驱动的发展模式，其核心在于通过创新实现生产力质的跃升。职业教育 "人工智能 + X" 终身技能培训体系的价值坐标，体现为三重维度的深度融合：在产业与教育融合层面，教育部《关于加强市域产教联合体建设的通知》明确提出 "以教促产、以产助教" 的协同机制，要求培训体系动态对接智能物流设备升级、路径规划算法迭代等产业需求，形成 "产业需求 - 教学改革 - 人才输出" 的闭环系统。例如，通过开发智能仓储运维、AI 算法优化等模块化课程，培养兼具技术操作能力与创新思维的复合型人才，实现教育供给与产业需求的精准匹配。
在科技与教育融合层面，怀进鹏部长强调 "聚焦创新人才培养与高水平科技自立自强的有机融合"，这要求培训体系持续吸纳人工智能、区块链等领域的前沿科技成果。通过构建 "基础理论 + 虚拟仿真 + 实战演练" 的教学场景，将最新技术转化为可操作的教学内容，确保学生掌握智能算法设计、数字化生产管理等核心技能，推动教育内容的时效性与前瞻性提升。
在产业与科技融合层面，该培训体系通过搭建产学研协同平台，促进科技成果向现实生产力转化。例如，将生物识别技术、量子计算等实验室成果融入智能制造培训模块，既为产业升级提供技术解决方案，又通过产业应用反哺科研创新，形成 "科技研发 - 技术转化 - 产业升级" 的良性循环。
（二）终身技能培训体系的创新路径
新质生产力的动态演进特征，要求建立贯穿职业生涯全周期的技能培养机制。职业教育 "人工智能 + X" 体系通过制度创新与模式重构，构建起 "三维立体化" 的终身学习支持系统：在制度保障层面，《数字技术工程师培育项目实施办法》等政策文件的出台，为终身培训提供了法律框架与资源支持。通过建立职业技能等级认证制度、完善企业新型学徒制，形成 "学习 - 认证 - 就业" 的全链条激励机制。
在教学模式层面，依托人工智能技术构建 "云 - 边 - 端" 协同的智慧教育平台，实现个性化学习路径定制。例如，运用机器学习分析学生能力图谱，动态调整培训内容与进度，结合虚拟现实技术模拟智能工厂运营场景，提升培训的沉浸感与实效性。
在社会协同层面，整合政府、企业、院校、行业组织等多元主体资源，形成 "政产学研用" 五位一体的合作网络。通过建设产业学院、技能大师工作室等载体，推动技术研发、人才培养与产业需求的深度对接，为劳动者提供从职业启蒙到技能提升的全周期服务。
（三）高质量充分就业的赋能效应
新质生产力的发展催生了智能网联汽车测试员、生成式 AI 系统应用员等新兴职业，对劳动者素质提出了更高要求。职业教育 "人工智能 + X" 终身技能培训体系通过 "三化" 路径实现就业质量提升：在能力结构层面，强化 "人工智能 + 专业领域" 的复合技能培养，使劳动者兼具数字素养与行业专长。例如，培养既掌握 AI 模型训练技术，又熟悉医疗影像分析的复合型人才，满足智慧医疗领域的岗位需求。
在就业服务层面，构建 "技能画像 - 岗位匹配 - 职业发展" 的数字化服务平台。通过大数据分析就业市场动态，为劳动者提供精准的岗位推荐与职业规划建议，降低结构性失业风险。
在职业发展层面，建立 "技能积累 - 认证晋升 - 终身发展" 的成长通道。通过学分银行制度实现学习成果的积累与转换，支持劳动者在不同职业阶段进行技能提升，形成可持续的职业发展路径。
在新质生产力视域下，职业教育 "人工智能 + X" 终身技能培训体系的构建，既是应对产业变革的战略选择，也是推动教育现代化的重要实践。通过持续优化价值坐标、创新培养模式、完善服务体系，这一体系将为我国经济高质量发展注入不竭动力，为实现教育强国与制造强国战略目标提供坚实支撑。
三、价值追求：构建终身技能培训体系的创新路径
在新质生产力发展背景下，职业教育 "人工智能 + X" 终身技能培训体系建设，正成为推动经济转型升级和高质量发展的核心引擎。面对科技革命与产业变革的双重挑战，构建适应新质生产力需求的终身技能培训体系，已成为我国职业教育改革的必然选择。
（一）教学革新：技术赋能与模式创新
依托人工智能算法与虚拟现实技术，职业教育 "人工智能 + X" 培训体系正在重构传统教学模式。通过可视化数据处理流程和动态模拟算法运行，复杂知识的理解门槛显著降低。
（二）内容重构：跨界融合与动态更新
为应对新质生产力对复合型人才的需求，职业教育 "人工智能 + X" 培训体系构建了 "基础 - 融合 - 实践" 三维课程体系。基础课程夯实数字素养根基，专业融合课程强化多学科交叉能力，实践课程则聚焦真实场景应用。2024 年教育部发布的《职业教育专业目录》中，新增人工智能应用技术等 6068 个专业点，同时撤销 5052 个过时专业，充分体现了课程体系的动态调整机制。值得注意的是，该体系能够快速响应产业变革，将生成式人工智能系统应用、智能网联汽车测试等新兴领域内容纳入教学，确保培训内容始终与技术前沿同步。
（三）专业优化：精准对接与生态构建
面对 74% 的企业存在数字人才缺口的现实挑战，职业教育 "人工智能 + X" 培训体系通过专业设置优化实现人才供需匹配。2024 年人社部发布的 19 个新职业中，半数以上与新质生产力密切相关，如智能制造系统运维员、工业互联网运维员等。教育部通过建立专业预警与退出机制，引导院校围绕人工智能、新能源等战略新兴产业布局专业群。某职业院校与头部科技企业共建 "人工智能产业学院"，开发 "岗课赛证" 融合课程，毕业生就业率连续三年保持 98% 以上，用人单位满意度达 95%。这种校企协同的专业建设模式，正在形成 "产业需求 - 专业调整 - 人才培养" 的良性生态闭环。
随着《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》的深入实施，职业教育 "人工智能 + X" 终身技能培训体系正从三个维度持续突破：在技术层面，构建虚实融合的智能教学环境；在内容层面，打造动态更新的知识体系；在机制层面，建立产教深度融合的协同育人模式。这些创新举措不仅提升了技能人才培养质量，更通过持续赋能劳动者职业发展，为建设技能型社会和实现共同富裕提供了坚实支撑。
四、价值核心：构建劳动者终身职业发展生态的战略抉择
在人工智能技术重构就业形态、新质生产力催生产业范式的时代背景下，《关于实施就业优先战略促进高质量充分就业的意见》（2024）明确指出，要通过健全终身职业技能培训制度应对技术变革对就业结构的冲击。这一战略导向深刻揭示：职业教育"人工智能+X"终身技能培训体系，本质上是构建劳动者职业全生命周期赋能的战略通道，其价值核心集中体现在三个维度：
1. 就业竞争力重构：突破技能边界，抢占智能时代就业制高点
数据显示，我国城镇登记失业人数十年间增长17.1%（2012-2023年），结构性就业矛盾凸显。该培训模式通过"人工智能+多学科"的复合课程设计，打破传统单技能培养范式。
2. 就业质量跃升：对接技术前沿，打造高薪高技能岗位胜任力
《质量强国建设纲要》（2023）强调构建质量专业技术技能人才培育体系，要求实现职称制度与职业资格制度的有效衔接。该培训体系通过引入量子传感技术、生物信息大数据等前沿课程，建立"基础技能-专项能力-创新研发"的阶梯式培养架构。以人工智能训练师为例，经过"AI+教育学+认知科学"系统培训的从业者，不仅能完成基础数据标注，更能参与算法伦理评估和教育场景设计，职业发展空间从传统技术岗位向复合管理岗位延伸。
3. 充分就业保障：构建全周期支持，实现职业发展的动态适配
新质生产力背景下，职业生命周期呈现"多阶段转换"特征。该体系建立模块化课程超市，覆盖职场新人、技能提升者、职业转型者三大群体：
职业入门阶段：通过"AI+基础技能"课程包，帮助新人掌握智能设备基础操作，缩短岗位适应期；
技能深化阶段：提供"AI+行业应用"专项课程，助力从业者获取自动驾驶测试工程师等高薪岗位认证；
职业转型阶段：开发"AI+银发经济"等跨界课程，支持传统行业从业者向智能养老服务领域转型。
这种覆盖全职业周期的服务体系，正在重塑我国就业市场的运行逻辑：从传统的 "岗位匹配" 转向 "能力适配"，从 "阶段性就业" 转向 "终身发展"。随着《国家产教融合建设试点实施方案》的推进，职业教育 "人工智能 + X" 终身技能培训体系，正通过技术赋能、标准重构和生态构建，为新时代劳动者打造跨越产业边界、突破技术壁垒的职业发展新通道，这既是应对就业市场变革的必然选择，更是推动共同富裕的战略支撑。
五、职业教育 “人工智能 + X” 终身技能培训模式构建路径
在新质生产力的视域下，职业教育的 “人工智能 + X” 终身技能培训模式构成了一个综合且复杂的系统。为有效构建这一模式，需精准聚焦衔接点、稳固巩固连接线、全面延伸切合面，以此精准锚定培训目标，全方位打通终身技能培养的通道，并协同探索培训联盟。基于此，特提出面向新质生产力的职业教育 “人工智能 + X” 终身技能培训模式的构建路径。
（一）聚焦衔接点：精准定位 “人工智能 + X” 终身技能培训目标
职业院校应聚焦 “专业技能 — 岗位需求” 的衔接点，从个体发展规划以及产业用人需求两个维度，精准定位新质生产力背景下 “人工智能 + X” 终身技能培训目标，为职业教育 “人工智能 + X” 终身技能培训模式的构建提供有力支撑。
依据个体发展规划精准定位培训目标：职业院校面向初入职场或转行进入 “人工智能 + X” 领域的人员，培训目标应侧重于人工智能基础知识、编程语言入门以及特定行业基础技术操作等关键且基础的技能分解教学。通过此类培训，使学生能够胜任数据标注员、智能设备操作员等从事简单技术操作和数据处理的工作岗位，为其职业生涯筑牢初步根基。在新质生产力视域下，针对具备一定工作经验和基础知识的人员，职业院校可将培训目标设定为提升学生在 “人工智能 + X” 领域的专业技能、综合应用能力、团队协作能力以及项目管理能力。例如，“人工智能 + 医疗” 领域的医学影像分析技术、“人工智能 + 金融” 领域的风险模型构建等特定领域技能，使学生能够独立承担项目开发与实施任务。针对具有深厚专业背景和丰富实践经验的人员，职业院校需开展新型人工智能模型开发、“X” 领域关联技能融合创新以及行业战略规划与领导能力培养等高级创新人才培训内容，致力于培育出能够引领 “人工智能 + X” 行业发展的创新型领军人物。
依据产业用人需求精准定位培训目标：职业院校应密切关注人工智能在量子计算、脑机接口、虚拟现实、增强现实等 “X” 领域的应用动态，同时重视人工智能与新兴产业的融合趋势。在此基础上，围绕新质生产力催生的新兴产业设定终身技能培训目标，强化学生的 “人工智能 + X” 交叉技能，培养能够投身前沿技术研发、产品设计与应用推广的专业人才。此外，还需深入剖析传统产业智能化升级的需求，在制造业、农业、服务业等传统领域挖掘 “人工智能 + X” 的应用场景，明确融合技能培训目标，为传统产业输送适配人才，提升传统产业的市场竞争力。以制造业为例，职业院校可将 “人工智能 + X” 终身技能培训目标确定为：培养掌握人工智能生产设备操作与维护、工业大数据分析、生产流程智能优化等融合技能的技术工人和工程师，以此推动传统制造业的数字化、智能化转型，实现生产效率提升、成本降低、产品质量提高，切实增强面向新质生产力的 “人工智能 + X” 终身技能培训成效。
（二）构建全链条技能培养生态：多维赋能"人工智能+X"终身职业能力发展
为深入贯彻新修订《职业教育法》"职普融通、育训结合、书证融通、多元办学"的核心理念，职业院校应创新构建"三位一体"技能培养体系，全面打通"人工智能+X"终身职业成长通道。针对新质生产力革命催生的产业变革需求，建议从以下三个维度实施系统性改革：
1.搭建立体化学习平台
创建"线上资源超市+虚拟仿真实训+线下实践基地"三位一体的学习生态。通过整合高校精品慕课、企业认证课程及行业社群资源，构建覆盖全职业生涯的阶梯式课程资源库。重点建设具备AI算法模拟、数字孪生实验等功能的云端实训平台，支持学习者通过移动端完成工业机器人编程、智能系统设计等复杂实验。引入动态能力测评系统，基于学习行为大数据生成个性化能力图谱，智能推送"X技能"拓展模块，形成"基础技能-复合技能-创新技能"的螺旋式提升路径。
2.实施项目化沉浸式教学模式
构建"真实项目驱动+企业场景还原+多元成果输出"的教学闭环。联合头部企业共建产教融合基地，将工业视觉检测、智能产线优化等实际项目植入教学流程，采用"双导师制"指导学员完成需求研判、模型训练、系统部署全流程。创设医疗机器人手术模拟舱、智慧城市数字孪生平台等情境化学习空间，通过角色扮演、压力测试等沉浸式训练，强化复杂问题解决能力。建立项目成果转化的快速通道，支持优秀方案直接对接创业孵化平台。
3.构建生态化能力发展体系
打造"能力认证-职业导航-资源对接"的全周期支持系统。开发模块化能力单元认证体系，建立技能护照制度，实现培训成果跨平台互认。组建由学术专家、企业导师、职业顾问组成的成长指导团队，定期举办技术前沿沙龙、职业转型工作坊。拓展与国际认证机构的合作，搭建全球AI人才交流网络，为学员提供跨国企业研修、开源社区贡献等进阶机会。通过动态更新技能图谱、智能匹配职业机会，形成"学习-认证-就业-再学习"的可持续发展闭环。
该体系通过数字技术赋能教学场景重构，实现教育链、人才链与产业链、创新链的有效衔接，为劳动者在人工智能赋能的产业升级中构筑持续进化的职业能力基座，助力构建全民终身学习的技能型社会。
（三）构建产教命运共同体：创新"人工智能+X"终身技能生态系统
为响应关于"健全终身职业技能培训制度"的战略部署，职业院校应牵头构建"政-行-企-校"多元协同的终身技能发展共同体，打造"需求响应-能力培养-认证评价-职业发展"的全链条生态系统。具体创新路径如下：
1.构建模块化能力认证体系，打造职业发展快车道
创新建立"1+X+N"能力认证模型：以人工智能基础能力为内核（1），叠加X个行业应用场景模块，形成N条职业成长路径。开发"学分银行"制度，实现院校课程学分、企业内训认证、行业资格认证的三方互认。建立动态能力清单，对接新质生产力催生的智能机器人运维、数字孪生开发等新兴岗位需求，形成"培训-认证-就业-晋升"的闭环机制。企业深度参与课程设计，将真实项目转化为教学案例，建立"企业导师-院校教师"双导师制，确保人才培养与产业需求同频共振。
2.实施全周期能力评估，建立动态发展档案
构建"三维四阶"评估体系：从知识维度（理论考核）、技能维度（实操测评）、创新维度（项目孵化）三个层面，设置入门评估、阶段测评、结业认证、职场跟踪四个阶段。引入区块链技术建立终身学习能力账户，实时记录线上线下学习行为、项目成果、职业认证等数据。开发智能评估系统，通过VR模拟实操、AI代码审查等技术手段，实现复杂技能的可视化评估。建立动态反馈机制，根据评估结果智能推送补强课程，形成"评估-诊断-提升"的螺旋式发展路径。
3.打造跨界融合导师团队，构建双师培养生态
实施"双聘双岗"师资计划：院校教师需完成"企业研修+技术创新"双任务，企业导师承担"项目指导+课程开发"双职责。建立"AI导师资源库"，遴选学术前沿学者、企业技术大咖、大国工匠组成跨界导师团队，通过线上线下结合方式提供指导。创新"学术休假"制度，支持教师到头部企业参与技术攻关，将最新研究成果转化为培训项目。政府设立专项基金支持校企共建"双师培训基地"，开发"人工智能+X"融合课程，形成"产教协同育人"的长效机制。
该生态系统通过制度创新和数字赋能，打破传统职业教育的时空界限，形成"需求牵引供给、供给创造需求"的良性生态，为劳动者在人工智能赋能的产业变革中构筑持续进化的职业能力基座，助力新质生产力时代的高技能人才培养。