□王策

当前人工智能技术正深刻改变各行各业的职业形态与能力需求，对培养高素质技术技能人才的高职院校而言，如何培育适应人工智能时代的学生信息素养已成为紧迫课题。黑龙江省已明确自2026年秋季学期起，全省职业学校须将人工智能通识课程作为必修课纳入各专业人才培养方案，原则上不低于32学时，实践教学占比不低于50%。这一政策为推进人工智能通识教育提供了制度框架。如何将政策要求转化为扎实的教学实践，仍需在课程定位、内容设计、教学实施与评价机制等层面进行系统探索。

人工智能通识课的定位应着眼于人工智能时代下学生核心素养的整体培育，高职学生在毕业后大多走向生产、管理、服务一线的技术技能岗位，他们需要将人工智能工具合理、高效和负责任地运用于本职工作。因此课程目标可设定为三个递进层次：建立对人工智能基本概念、技术边界与应用可能的准确认知；熟练掌握主流工具的操作方法，形成人机协同的工作习惯；培养伦理意识与批判性思维，能在具体情境中判断技术应用的适切性与风险。三个层次构成“认知—技能—价值判断”的素养生成主线，各院校可结合专业特点弹性调整，使课程服务于学生长远发展。

人工智能知识领域庞杂且更新迅速，高职人工智能通识课在教学内容组织上应采用模块化设计，可根据核心知识与专业拓展需求拆分为功能明确的模块，其中核心模块涵盖基本技术原理、主流工具操作实践、典型应用场景案例及伦理安全规范，为所有学生提供通识基础。同时还应设置“AI+专业”的职业拓展模块，从而体现职业教育的类型特色，例如：装备制造类专业可探讨基于人工智能技术的预测性维护如何改变设备管理流程，现代农业技术专业可体验基于图像识别的病虫害识别如何辅助田间决策，电子商务专业可分析智能推荐系统对用户行为的支持方式。这些拓展并非在通识课上增加专业内容，而是在通识框架内帮助学生理解本专业未来的技术方向，使其具备感知和应对技术变革的意识与能力。

人工智能通识课的实践属性决定了应选择项目式学习作为主要教学方式，其核心是以具体问题为牵引，驱动学生在实践中主动建构知识。教学起点应是一个来自职业模拟情境的真实任务，学生需完整经历情境导入、问题拆解、工具选用、协作推进、测试修正和展示反思等完整流程，这些教学过程与人工智能工具在实际工作中的应用逻辑高度对应，让学生在反复尝试与调整中熟悉工具操作，逐步形成人机协同的思维习惯，最终达到将知识学习、技能训练与素养培育融为一体的教学效果。教学组织上可采用混合式教学，课前让学生通过线上平台掌握背景知识与基本操作，课堂上集中攻克项目难点并进行针对性指导，同时借助云端开发环境和低门槛工具降低硬件依赖，为资源有限的院校开展高质量实践教学提供可行路径。

课程的评价机制需要与“认知—技能—价值判断”三层目标相匹配的评价方式，所以课程的评价重心要从传统的知识记忆检测，转向对能力表现与学习过程的综合考查，具体分为过程性与终结性两种相互衔接的评价方式。过程性评价贯穿教学始终，依托学习平台记录、项目阶段成果和小组协作表现等多维数据进行，目的是追踪学生的认知建构与技能进阶轨迹，帮助教师及时调整教学、学生明确改进方向。终结性评价则安排在课程收尾阶段，采用作品演示与答辩的方式，不仅看最终成果，更侧重考查学生能否清晰阐述设计思路、准确解释所用工具的功能与适用范围、恰当评估方案的局限性与伦理风险，以此判断学生在多大程度上真正理解了技术并形成了独立判断。两种评价方式共同形成一个完整的课程评价机制，其所形成的综合评价结果可为学生后续学习提供建议，并有效支撑学生的职业发展。

人工智能通识课的开设是对人才培养模式的系统性调整。正因如此，课程建设不能一蹴而就，需要建立常态化的评估迭代机制，在技术快速演进的背景下，需依据教学反馈持续优化模块设置、案例难度与教学节奏。黑龙江省具备清晰的政策导向和扎实的产业基础，为这一探索提供了有利条件，省内高职院校应立足自身办学特色，在课程设计、教学实施与评价改革等方面扎实推进人工智能通识课程改革，让其真正服务于智能时代下高素质技术技能人才的培养，为黑龙江产业升级和经济转型提供有力支撑。

本文系职业教育2025年度省教育科学规划重点课题“DeepSeek引擎赋能：‘四合’框架下高职信息技术课程教学改革研究与实践”（编号：ZJB1425135）阶段性成果。

[作者单位：黑龙江职业学院（黑龙江省经济管理干部学院）]