□张墩利

面对先进制造业技能人才的迫切需求，传统培养模式在个性化、时效性与实践性上均需作出调整。人工智能技术的深度融合，为破解这些瓶颈提供了创新性解决方案。

人工智能赋能技能人才培养的四大核心举措。构建个性化学习指导与分析的智慧学习平台，实现“一人一案”的精准培养。智慧学习平台核心在于数据驱动，通过采集并分析学员的学习行为、进度与成效，AI引擎能构建精细化的个人能力画像，精准诊断知识技能短板。在此基础上，系统可提供自适应学习内容推送、智能答疑与个性化练习，并预警学习风险。改变了传统“一刀切”的教学模式，使培养过程真正以学习者为中心，显著提升学习效率与成才精度。开发动态化技能图谱与资源库，支撑“因岗定学”的路径定制。技能培养必须紧密对接产业实际。通过分析制造业新兴岗位的技术要求，可绘制出动态更新的数字技能图谱，明确能力构成。依据此图谱，利用AI引擎对知识进行模块化、颗粒化处理，并智能生成、重组与推荐课程资源。学校与企业可据此为不同岗位、不同基础的学员定制清晰、科学且可追溯的学习路径与培训方案，确保所学即所用，实现人才培养与岗位需求的无缝衔接。创设沉浸式虚拟仿真实训环境，达成“无界演练”的能力强化。针对高端设备昂贵、实操风险高、训练场景有限等难题，融合虚拟现实（VR）、增强现实（AR）及游戏化机制，构建高仿真的虚拟工厂、生产线及设备。学员能在其中进行反复、安全且低成本的复杂操作、工艺优化与故障排查训练。AI引擎可实时监测操作流程，进行行为分析与绩效评估，并提供即时反馈。这种“沉浸式”演练极大拓展了实训边界，有效加速技能内化与熟练度提升。建立智能化教学过程监控与质量评估体系。在实现个性化培养与虚拟实训的基础上，构建覆盖教学全过程的质量监测与评估闭环。通过采集并分析教学互动、实训操作、考核评价等多维度数据，AI引擎可对教学质量、学员进展及培养成效进行实时监测与动态评估。不仅能及时预警教学偏差、发现共性难点，还可为培养方案的持续优化提供客观数据支撑，推动人才培养体系进入“教学—评估—优化”的自我迭代良性循环。

深化人工智能赋能，构建人才培养新生态。展望未来，人工智能与技能人才培养的深度融合，必将催生一个更为开放、精准、可持续的新生态。这一生态的成熟，不仅依赖技术本身的进步，更需在顶层设计、合作模式与评价体系上进行系统性革新。在顶层设计上，政策框架需更具系统性。这要求在数据安全与算法伦理方面建立明确规范，为教育数据的安全流通与合规使用划定边界。同时，应加快研制人工智能教育应用在课程资源、实训环境、学习评价等方面的技术标准与质量规范，引导行业健康发展。此外，需设计长效激励机制，通过税收优惠、采购倾斜等方式，鼓励企业深度参与教育资源开发与平台建设，形成可持续的投入与创新循环。在生态构建上，关键目标是推动形成开放共享的新格局。这需要强化政府的引导与协调作用，积极构建“政—产—学—研”多方协同的共同体。鼓励通过联盟、协议等形式，打破机构间的数据与资源壁垒，共建国家级或区域级的优质资源开放平台。推动企业将实际生产数据、案例与软件工具，经脱敏脱密后转化为公共教学资源，实现优质教育资源的最大化普惠与高效利用。在评价体系上，亟待建立适配智能时代特征的新型人才评价与发展通道。未来的技能认证体系应更加灵活与包容，将经科学认定的虚拟实训成果、微证书、项目实践等多元化学习成果，全面纳入人才评价与职业发展框架。建立个人数字学分银行，实现学习成果的累积、认定与转换，为技术工人的终身学习与阶梯式成长铺平道路，从而为制造强国建设提供坚实而富有活力的人才支撑。

本文系湖南开放大学2025年课题（XJJG-ZD-2025002）研究成果。

（作者单位：湖南开放大学）