摘 要

在全球产业数字化不断升级的大环境下，以及疫情防控呼唤职业教育数字化转型的现实需求下，基于产教融合、校企合作开展职业教育数字化转型势在必行，数字化转型也是提高教学质量、推进教育创新、实现职业教育现代化的必经之路。根据“整体规划、系统推进、分步实施”的职业教育数字化转型思路，按照“源→算→现→用”的实施路径，结合各个职业院校的实际情况，采取切实有效的数字化转型措施，循序渐进、持续迭代、循环推进职业教育数字化转型，为职业教育提质培优奠定坚实基础。

关键词：职业教育；数字化转型；数字化技术；实施路径

作者简介

张兴华，校长，硕士，主要研究方向为中等职业教育、教育教学管理、教育信息化。

朱伊奇，总经理助理，本科，主要研究方向为中等职业教育、教学管理、教育信息化。

一、职业教育数字化转型的背景

近年来，随着以大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等为代表的数字化技术的蓬勃发展，数字化技术逐渐融入到社会生活的方方面面，全球产业数字化不断转型升级已成为大势所趋，德国、美国等世界工业强国亦陆续制定相关战略规划。而培养出具备相应能力素养的技术技能型人才，既是建设数字化工业强国的重要保障，也是构筑国家竞争新优势、实现国民经济弯道超车的重要措施之一。

在传统的职业教育模式下，数字化技术主要作为课堂教学的辅助工具加以简单应用，尚未实现数字化与教育教学的深度融合，既难以推动教学模式的改革创新，也不利于促进教学管理体系的重构，导致职业教育的发展逐渐落后于技术变革，难以满足行业企业对具备数字化能力素养的技术技能型人才的需求。

为推动职业教育实现以信息化为基础的数字化转型，教育部在《职业教育提质培优行动计划（2020—2023年）》中，提出实施职业教育信息化2.0建设行动，要求在提升信息化建设水平的同时，促使信息技术在变革创新的基础上，与教育教学深度融合。

二、职业教育数字化转型的核心需求

（一）建构数字化转型新模式，促进职业教育改革创新

职业教育数字化转型，必须跳出将数字化技术仅仅视为课堂教学辅助工具的传统思维局限，在教育教学全过程中，以学生为中心，以产教融合为引擎，探索、开发、运用各种能够充分利用数字化技术的手段与方法，使教育信息化升华成为教育系统性变革的内生变量，

（二）探索数字化教学管理实践路径，提高职业院校管理水平

在教学管理全过程中，充分利用大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等数字技术，开发集成化、数字化教学管理系统，实现数据的采集、分析处理，将各类数据转化为决策建议，实现个性化、共享、合理配置、高效管理各类数字化教学资源，构建并完善数字化教学管理制度体系，

（三）推进职教数字化人才培养，输送优秀技术技能型人才

随着各类数字化技术的蓬勃发展，相关产业对具备数字化能力素养人才的需求量不断提高，人才需求缺口持续放大，迫切需要职业院校充分发挥技能型人才培养的优势，培养具备数字化能力素养的技术技能型人才。在职业教育数字化转型的过程中，通过“产教融合、学用相长”的方式，有力推进职业教育数字化人才培养，以有效提升数字经济的人才供给水平，向社会输送大批具备数字化能力素养的优秀技术技能型人才，为职业教育数字化转型增添活力与动力。

三、职业教育数字化转型系统模型构建

职业教育数字化转型，涉及教育教学、教学管理的各个方面，必须抓住事物的本质，按照数字的识别、数字的产生、数字的传递、数字的使用等环节开展数字化转型工作，运用大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等数字技术，进行职业院校教育教学和教学管理全过程相关数据的采集，按照设定的算法规则进行逻辑运算，对运算结果进行可视化处理和智能化呈现，将加工后所获取的各种信息用于教育教学和管理决策，实现职业教育数字化转型的“源→算→现→用”循环迭代和持续改进，如图1、表1所示。

图1 职业教育数字化转型模型

表1 某某职校数字化转型作业表

（一）数字的供给——数据“源”

职业教育数字化转型必须拥有海量的数据支撑，即要有数据“源”，没有数据支撑的数字化转型则是“无源之水，无本之木”。职业院校数字化转型，必须先进行数据生产、应用生成、信息采集，即对学校、专业、课程、教师、学生等教育教学相关要素所涉及的行为特征进行数字化处理，并且按照教育部颁布的各项教育信息化行业标准和规范，在教育教学全过程与教学管理全过程中，系统化采集各种数据，对所采集的原始数据进行标准化处理、规范化储存，

（二）数字的加工——“算”法

根据职业院校的教育规律（教育科学、心理学、学科教学规律等）、政策法规、制度体系、管理科学、伦理道德等设定参数，对职业教育大数据进行加工，并且结合职业院校的教育教学实际情况与教学管理需求，在数字化技术的支持下，选择特定的大数据逻辑算法，运用数据挖掘技术，对采集储存的标准化原始数据进行分析、处理、加工，发掘出数据背后具有利用价值的潜在信息。

（三）数字的可视化处理——呈“现”

职业教育数字化转型的成果，必须运用于教育教学，数字化运算的结果必须产生价值，并且能够以特定的方式向用户进行个性化呈现，被用户感知、接收、提取。因此，职业教育数字化转型必须以算法为基础，在对各类教育数据进行分析、处理，获取可利用潜在信息的基础上，结合职业院校实际情况进行分析研判，整理形成能够有效解决教育教学实际问题的决策建议，分部门、分专业、分项目、分角色，进行个性化、可视化呈现。

（四）数字赋能提质——运“用”

随着我国经济社会发展数字化、智能化水平的不断提高，数据逐渐成为一种非常重要的生产要素，数字化转型为职业院校赋能提质也势在必行。为数字赋能、助力职业教育内涵式发展，是职业教育数字化转型的终极目标，要求在教育教学管理全过程中，结合职业院校的实际情况，总结、固化并充分运用经过分析、处理的各类教育数据，将所获取的各种潜在信息与决策建议，运用于教育教学方面，逐步建构起数字化教育模式；在教学管理方面，还要构建并完善数字化教学管理制度体系，逐渐实现数字化教学管理；通过职业教育数字化转型，实现职业院校数字监控、数字洞察、管理优化、洞察变现、业务转型。

（五）持续改进，推动数字赋能提质培优

职业教育数字化转型是一个循序渐进、不断完善的过程，职业教育数字化转型永远在路上，着眼点在于数字供给、数字加工、数字的可视化处理、数字赋能提质培优，从而实现循环迭代、持续改进，为职业教育提质培优做出贡献，推动数字赋能提质增效。

四、职业教育数字化转型的实施路径

职业教育数字化转型是一项涉及面广、系统性强、复杂程度高的长期艰巨任务，在实施进程中，必须坚持“整体规划、系统推进、分步实施”的建设思路，完善顶层设计，坚持深化校企合作、实现深度产教融合，依托云计算、大数据、人工智能、物联网等各种数字化技术，以及衍生出的校本数据中心、数据分析诊断系统、网络教学平台、数字化校园云平台等综合数据平台，

（一）数据的采集与储存

职业教育大数据通常可分为教育管理数据、教育教学数据、校园生活数据、教师和学生成长经历数据等。职业教育数字化转型涉及的数据内容普遍存在来源场景多样、量化困难、汇聚复杂等情况。其中，数据来源场景主要包括教学活动、科研活动、就业创业、实习实训等众多与教育学习相关的场景；量化困难源于场景的多样化、人的不确定性，以及人、机、物之间的交互复杂性等因素；汇聚复杂源于职业教育数字化转型数据所具有的多样化、结构异质化、内容复杂化等特点。

数据的采集与储存，主要包括数据的产生、应用生成、信息的采集、数据供给四个环节，在各类教育数据的采集与储存过程中，应当充分利用大数据、人工智能、物联网等各种类型的数字化技术，依据数据的不同特性，选用合适的数据采集方法与采集手段，进行各类教育数据的系统化采集，并且在按照教育部相关数据的统一标准规范，对所采集的原始数据进行标准化处理之后，规范化储存于校本数据中心、数字化校园云平台等综合数据平台，在此基础上构建来源多样、内容充实的教育大数据。

在数据采集方式上，主要选用注重数据统一性的集中式采集、注重数据实时性的伴随式采集、注重数据连续性与变化情况的周期性采集等方式，

（二）基于约束因素，选择与之匹配的数据逻辑算法

在对标准化原始数据进行分析、处理的过程中，应当结合职业教育教学实际情况与教学管理需求，基于教育规律、政策法规、制度体系、管理科学、伦理道德等各种约束因素，选择与之匹配的数据逻辑算法进行加工，为发掘数据背后具有利用价值的潜在信息奠定基础。

1.教育规律

教育是一门科学，更是一门艺术，具有不以人的意志为转移的规律。在职业教育数字化转型实施过程中，必须将教育规律作为职业教育数据加工逻辑算法的重要选择依据，纳入数字化转型的系统设计，做到遵循规律、求真务实、改革创新、有破有立。

2.政策法规

党的十八大以来，国家出台的一系列职业教育政策法规，成为职业教育数字化转型的指导思想和实施依据。2013年《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，以及2014年《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》，明确现代职业教育体系的指导思想、基本原则、目标任务、政策举措；2019年国务院印发《国家职业教育改革实施方案》，进一步明确职业教育的战略地位，提出“职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位”。2022年《中华人民共和国职业教育法》的修订，提出义务教育后的不同阶段，因地制宜，统筹推进职业教育与普通教育协调发展。这些政策法规为职业教育大数据逻辑算法的选择指明方向，提供政策依据和方法路径，能够更好地指引职业教育数字化转型的探索实践。

3.制度体系

近年来，我国职业教育取得丰硕成果，全国多个省市先后实施“双示工程”“三名工程”“强基工程”“职业院校提质培优”等重大举措，标志着我国职业教育走上制度化、规范化、集约化办学的康庄大道，丰富了职业院校数字化转型的制度体系素材。因此，选择职业教育数据加工逻辑算法，必须在参照职业教育制度体系的基础上进行。

4.管理科学

管理科学是数学、社会科学、经济学等相关学科相互渗透、相互融合而逐渐形成的一门新学科，既具有理工类学科的属性，也拥有社会学科的属性，是职业教育数字化转型的重要依据和运行参数，也是职业院校现代化管理的基石之一。因此，管理科学也是选择职业教育数据加工逻辑算法的约束因素之一。

5.伦理道德

数字的加工与显现，最终服务于应用决策。因此，在数据基础上形成的各类决策建议，应当是符合人文道德规范的。数据的获取渠道、数据的流通应用、数据的加工，都应当在伦理道德的框架内进行，而不能“有技术没文化”“有数字没温度”。

（三）个性化呈现让数字“看得见，摸得着”

在对可利用潜在信息进行分析、研判、整理形成决策建议的基础上，为了使其能够与教育教学实际情况相结合，有助于解决各种教育教学实际问题，应当采取全方位、多角度、个性化展示的方式，向使用对象呈现标准化原始数据分析处理的最终产物，让数据产生价值。

1.分部门呈现

在职业教育数字化转型过程中，不同部门有不同的数字化应用需求，各部门应当拥有不同的系统功能和应用界面，数据的呈现应当实现个性化展示，满足各部门的个性化数据运用需求，解决职业院校招生、学籍、收费、学生管理等各种活动中的管理问题。

2.分专业呈现

大数据时代，职业院校迫切需要有效利用数字加工技术，进行专业建设和数字化转型，对学校开设的专业和专业群进行数字化升级改造，丰富专业内涵，提升人才培养水平和人才供给质量。

3.分项目和角色呈现

职业教育数字化转型，必须落实到学校平台载体上，能够有效解决职业院校的某一个或多个事务性工作，以及能够支撑各项目及项目内的各成员解决某一个或多个问题。因此，职业教育数字化转型，必须实现分项目和分角色进行数据化结果呈现，方便学校各级各类人员解决具体问题，提高工作效率。

（四）用好大数据，实现新跨越

职业教育数字化转型，必须遵循“数字化转型服务于教育教学和教学管理”的宗旨，围绕“促进数字技术与教育教学深度融合”的主要任务，通过产教融合、校企合作的方式，完成职业院校数字化建设并投入使用，逐步实现学校日常管理工作、业务流程、工作流程数字化全覆盖。

1.个性化教学方案

充分运用数字技术，为职业院校的学生量身定制个性化教学方案，因材施教提高学习效率。职业院校在实施数字化转型时，需要通过大数据配合人工智能技术，挖掘学生的个性化学习需求，研发个性化学习课件以及智能化教学手段，精准研发教学课程，实现因材施教。

2.专业化人培方案

职业院校人才培养方案的制订，必须基于专业调研的结果。由于传统方式的专业调研样本数并不丰富，调研样本的抽取存在一定的人为偏差，导致专业调研结果并不完全真实，与人才培养需求存在一定的偏差和脱节现象。因此，需要引入大数据，加大专业调研力度，在此基础上结合教育教学实际情况，制订人才培养方案，以有效提高教育教学质量。

3.人文化管理制度

前几年，我国职业院校在国示校、省示校等各种项目建设中，非常重视制度体系建设，反而忽略人的主观能动性，不同程度地出现“制度陷阱”。事实上，职业院校的教师和学生才是学校发展的基石。马斯洛的需要层次理论告诉我们，当人们的低层次需求满足以后，人们才能够安心工作，愿意为集体付出和奉献。因此，应当充分利用数字化技术，推行职业院校人文化管理制度，以推动职业院校内涵式可持续发展。

4.现代化治理手段

充分运用数字化技术，结合数字化校园信息平台，对各种职业院校治理手段进行优化、改进，在实现职业院校治理手段数字化、现代化的基础上，构建共建、共治、共享的职业教育治理体系，推进职业院校治理体系现代化，实现职业院校的跨越式发展。

五、结论

在全球产业数字化转型升级成为大势所趋的背景下，基于深度产教融合与教育信息化，依托各种类型的数字化技术，开展职业教育数字化转型，是提高教学质量、推进教育创新、实现职业教育现代化的必经之路。本文在论述职业教育数字化转型背景与核心需求的基础上，构建职业教育数字化转型的系统模型，探索并提出职业教育数字化转型的实施路径。在未来的职业教育数字化转型项目实践中，要结合数字化技术的最新进展，继续深入研究数字化转型的实施策略，不断创新、优化、改进实施路径和方法，使职业教育数字化转型快速、健康地向前推进，为我国实现职业教育现代化保驾护航。

编辑：梁萍