台州职业技术学院副教授 王楠 周卫华
近年来，微专业成为职业教育改革的一个热词。教育部启动的“高校学生就业能力提升‘双千’计划”，明确提出建设1000个微专业，将其从高校的自发探索推向了国家行动。在智能制造领域，这一举措尤其受到关注，面对产业技术日新月异的迭代节奏，微专业以其“短周期、高聚焦、强应用”的特点，被寄予厚望。
然而当前在部分高职院校，微专业的建设尚未真正实现快速响应产业需求的初衷：课程内容还是现有专业课的简单拼凑，缺乏基于真实岗位能力图谱的系统设计；教学实施高度依赖“双师型”教师和实训设备，企业资源难以深度融入；微专业证书社会认可度不高，学生学习动力不足。
面对上述困境，笔者所在的台州职业技术学院以智能制造领域为试点，将人工智能技术系统性地嵌入微专业的课程设计、教学实施与评价认证全链条，探索出高职人才培养与产业技术演进紧密衔接的新路径，推动教学内容紧贴产业前沿、突破实践教学资源瓶颈、实现学习成果客观可评。
打造课程智能建设范式
传统课程开发模式是“供给导向”——教师有什么知识、学校有什么资源就教什么。但在智能制造领域，新技术、新工艺、新标准的涌现几乎按月计算，供给侧的经验判断通常难以跟上需求侧的技术迭代。
为此，学校创新性地打造了“AI驱动、动态生成、敏捷迭代”的智能制造微专业课程智能建设范式，以及“需求感知—能力图谱—课程生成—反馈优化”的闭环机制，推动课程开发从教师经验主导向产业需求驱动转变：利用人工智能技术对招聘平台、行业技术白皮书等多源数据进行持续挖掘与分析，尝试自动识别智能制造领域正在兴起的紧缺技能点，并动态构建岗位能力图谱，其不仅呈现岗位所需的知识和技能，还展示技能之间的关联与技术迭代趋势。基于图谱，AI系统可以辅助匹配或生成模块化课程内容，将课程内容的更新周期从传统1—2年缩短至3—6个月，实现与产业技术演进同步。
重构教学主体与场景
智能制造微专业强调“强应用”，其高质量教学需要具备一线经验的“双师型”教师和先进的实训设备。
为此，学校尝试重构教学主体与场景，初步构建了由校内专业教师、企业一线工程师和AI虚拟导师共同组成的教学协作模式。其中，校内专业教师负责系统性的知识传授与课程设计；企业一线工程师通过提供真实项目案例、技术标准和工程数据，将产业现场的经验与要求融入教学；AI虚拟导师依托在线学习平台，探索提供课前能力诊断、课中智能答疑、课后个性化学习路径推荐等辅助支持。与此同时，针对PLC系统调试、工业机器人集成等高成本、高风险的智能制造技能训练场景，学校开发了基于数字孪生与VR/AR技术的虚拟仿真实训平台，学生可以在高度还原的虚拟产线中进行反复、安全的操作训练。此外，通过校企合作渠道，学校将企业真实的项目文档、设备故障日志、工艺文件等非结构化数据进行脱敏与教学化改造，将其转化为与课程模块对应的教学案例，这意味着学生在课堂上接触到的，许多是来自生产一线的真实任务。
让能力评价“看得见、用得上”
微专业“学了不认”的困境，归根结底是评价机制不完善，难以全面反映学生在复杂任务解决、团队协作、工程思维等方面的综合能力。
为此，学校构建了基于全过程学习行为数据的AI多维能力评价模型。系统持续采集学生在线上学习、虚拟实训操作、项目协作等各个环节的行为痕迹，从知识理解、技能熟练度、问题解决能力、职业素养等维度，生成每个学生的“能力画像”。这不再是简单的分数，而是一份可视化的综合素养诊断报告，能够较为清晰地呈现学生的优势与短板，为个性化学习提供参考。在此基础上，学校联合区域内的部分智能制造企业，共同探讨微专业能力认证规范，推行“学校学业评价+企业实践评价”的双主体机制。在核心实践课程和综合项目中，企业导师依据行业标准，对学生的项目报告、操作视频或仿真结果进行评价，其评价结果作为能力认证的重要依据。通过认证的学生，可以获得与学校学分银行衔接、合作企业认可的“微专业能力证书”，这一证书不仅是学生升学、评优的有效凭证，更成为其获得合作企业优先录用的“敲门砖”，显著提升了微专业证书的含金量。
（来源：《中国教育报》2026年9月8日）
