新质生产力对高技能人才培养提出了更高标准，通过系统性改革来破解技能人才供给侧结构性矛盾，不仅是适应产业升级和社会经济发展的关键之举，更是构建中国特色现代职业教育体系的必经之路。
一、模式革新：构建产教协同的育人新生态
当前，传统校企合作的线性协作模式难以适应产业链的快速迭代和跨界融合需求，职业教育应基于复杂适应系统理论，构建“需求牵引、资源整合、价值共创”循环演进机制，实现人才链、教育链、产业链和创新链的深度耦合。
其一，创新组织运行模式，共建实体化产教融合平台
首先，以“多需共济”理念为引领，联合地方政府、行业龙头企业、高等院校、科研机构等多元主体资源，共建行业产教融合共同体、市域产教联合体、现场工程师学院等产教融合实体化运行平台。其次，构建以理事会为核心的多中心运行架构，通过理事会章程等明晰各主体职责分工、权责分配等，构建标准共定、基地共建、课程共研、师资共训、技术共创的协同演进生态，实现专业设置与产业需求精准对接、课程内容与职业标准动态衔接、教学过程与生产过程实时互通，推动产教融合从校企合作向产教共生转型，进而形成多元主体协同发展的产教融合新生态。
其二，激活企业内生动力，深化全周期产教融合培养
一方面，完善税收优惠、财政补贴等配套政策，激发企业参与职业教育的内生动力。另一方面，构建“需求导向、标准引领、过程协同”育人框架，由企业主导制定岗位能力标准，共同开发模块化课程资源包，将真实生产案例转化为典型工作任务教学案例，通过企业导师、院校教师双线指导，实现“教室与车间共振、教师与技师共育”。同时，促进校企师资双向流通，选拔企业一线工程师、能工巧匠等到校任教，推动企业深度参与人才培养，实现“企业需求—院校供给”的动态匹配。
其三，构建利益共享机制，培育产教价值共创共同体
一方面，成立政校行企研多元主体深度参与的产教融合质量委员会，构建以技术适配度、创新贡献度等为核心指标的立体评价模型，通过岗位胜任力追踪、企业满意度调查等多元手段，定期开展人才培养质量诊断与评估。另一方面，基于评价诊断结果，适应国家战略和区域产业发展需求，动态调整和优化专业设置，压缩或转型传统落后产能相关专业，布局或扩容新兴战略产业相关专业。此外，依托产教融合实践载体，协同开展“问题导向、任务驱动”的产教学研创，将企业面临的技术难题转化为院校科研课题，推动师生参与技术攻关和研发，通过专利孵化、技术转让等途径，形成“人才培养—技术研发—成果转化—市场应用—教学反哺”的价值增值闭环。
二、场景再造：打造虚实融通的教育新场域
面对新质生产力引发的技术聚变效应，职业教育亟须借助数智技术变革传统技能人才培养方式，构建“虚拟仿真筑基—实体操作强化—数据反馈优化”的技能提升范式，实现技能培养从经验模仿向智能交互跃迁。
其一，建构虚实联动教学空间，拓展技能习得路径
一方面，借助虚拟仿真、数字孪生等技术，构建虚拟仿真技能平台，突破传统技能培养的时空限制与资源瓶颈，让学习者在高度仿真的环境中沉浸式演练操作技能。另一方面，引入行业企业真实性生产数据、资源和设备，校企共建实训基地或企业学院等，让学习者在实体平台上强化技能应用。通过虚实“双空间”的有机联动，形成虚拟仿真练技能、实体平台验真知的技能习得路径。
其二，开发智慧教育支持系统，赋能个性学习体验
整合大数据、人工智能等新一代信息技术，搭建涵盖能力图谱、资源推送和学情诊断的个性化智慧学习系统。首先，利用学习者学习行为数据，构建能力图谱，识别技能短板，形成个人学习档案袋；其次，基于知识图谱和行业需求，自适应匹配并推荐技能学习资源；最后，通过智能传感和人工智能批改，实时诊断和评估学习者的技能操作水平并反馈提升建议。由此，打破传统灌输式教学方式，促使学习者从知识的被动接受者向主动探索者转变。
其三，汇聚开放共享数字资源，形成跨域教育生态
一方面，紧密跟踪行业发展动态，校企联合搭建技能数字资源库，将行业前沿技术、最新工艺和典型生产案例融入微专业和微技能的开发，并基于工作分解结构，将复杂的技术技能细分为标准化的操作单元。另一方面，借助云计算、区块链等技术，搭建跨区域、跨院校的数字资源共享平台，让学习者根据需求自由获取所需技术技能，打造普惠性知识获取体系。此外，建立资源动态更新机制，确保技术技能操作单元与行业产业所需同步迭代。
三、内容重构：建立数字驱动的能力新范式
面对新质生产力技术交叉融合的系统性挑战，职业教育需要以知识图谱为核心工具，通过产业画像驱动和知识模块重组，构建产业需求导向、知识图谱导航、能力矩阵输出的内容体系，破解传统学科壁垒与产业脱节的矛盾，培养兼具技术深度和广度的高技能人才。
其一，绘制新质产业需求图谱，实现人才供需精准适配
一方面，依托市域产教联合体和行业产教融合共同体，运用大大数据、人工智能等新一代信息技术，对产业链关键领域岗位设置、技能要求和发展趋势等进行深度剖析，建立动态需求知识库，形成产业精准的人才或知识需求画像。另一方面，构建技术预警与知识校准双轨机制，实时监测技术变革对人才知识技能的新要求，定期对课程内容与专业设置进行适配诊断，实时优化产业需求画像，并通过产教融合实体平台理事会反馈链条，将前沿成果快速转化为教学资源，确保知识供给与产业技术迭代同步，实现知识体系的动态适配。
其二，开发跨学科知识模块单元，促进融合能力系统生成
运用语义分析技术对学科知识进行系统性解构与重组，在个性化智慧学习系统中构建“基础理论+核心技术+前沿应用”三级知识模块体系，形成支撑新质技能人才培养的知识供给。借助知识图谱技术，将解构的离散知识节点封装成可配置的知识模块单元，形成个性化的可扩展、可组合弹性知识库。同时，在课程设计中，推行核心技能纵向贯通、跨界技能横向延展的模块化知识架构，将复杂技能拆解为跨学科协作单位，并设计融合机械、电子、数据等多领域的教学项目，培养系统性技术整合能力。
其三，构建多维课程评价体系，推动能力发展精准诊断
打破传统的单向度“技能达标”课程评价模式，构建数据溯源、动态认证、协同增值的多维评价模式。在技术创新层，运用多模态数据融合技术，整合学习者行为日志、实操数据及过程性成果等不同表征数据，实现技能表现的可视化诊断。在标准重构层，推动行业认证标准主导与教育标准适配的双向互认机制，将行业最新技术规范深度融入课程标准体系，使技能考核与岗位胜任力动态适配。在系统建设层，依托智慧学习数据中台，构建评价、诊断、优化闭环生态，通过数据驱动的持续改进机制，培养契合新质生产力发展要求的高技能人才。
四、制度优化：完善动态响应的保障新体系
新质生产力驱动下，职业教育应突破传统刚性与碎片化桎梏，构建“动态预警、弹性供给、精准匹配”的制度韧性框架，通过制度创新实现技能供需两侧的动态平衡与价值共创，为技能人才培养提供全周期、全要素的系统性保障。
其一，构建动态感知的监测机制，增强供需调控规划
针对技术迭代加速导致的技能供需错配风险，构建“数据采集—智能分析—预警响应”联动的技能供需动态预警系统。首先，依托产教融合大数据平台，实时采集产业链岗位招聘需求数据、教育招生供给数据及产业投资增长率、技术扩散指数等宏观经济数据，形成覆盖产业端、教育端、政策端等全维度数据池。其次，运用机器学习算法构建技能供需预测模型，通过LSTM神经网络预测3～5年关键领域的技能缺口规模与结构，结合K-Means聚类分析识别区域间供需失衡风险等级。最后，建立红、橙、黄三级预警响应机制，当监测到某领域技能供给过剩率超过一定比例或紧缺度指数低于某个数值时，触发专业调整预案与培训资源调配指令。
其二，建立多维协同的治理体系，提升制度供给效能
打破传统院校单一主体治理模式，建立政府、院校、行业、企业协同治理架构。在制度供给层，制定职业教育供需适配相关规章制度，明确教育部门、人社部门与行业组织的权责清单，建立跨部门联席会议制度，实现财政补贴、税收优惠等政策工具的精准投放。在标准建设层，组建由龙头企业、职业院校、认证机构组成的技能标准委员会，开发动态更新的《新型职业技能等级标准》，将人工智能工程技术人员、人工智能训练师、工业机器人运维员等新职业纳入认证体系。在实施保障层，推行“教育购买服务”，对深度参与校企合作的企业给予“教育贡献值”积分奖励，积分可抵扣企业所得税或优先获得政府采购资格。
其三，优化韧性资源的配置机制，实现要素动态适配
运用数字技术构建“纵向贯通、横向融通”的技能供需智能平台，实现教育资源的精准配置与动态优化。纵向维度，打通国家职业教育智慧教育平台与省级产教融合信息系统的数据接口，形成专业设置、课程开发、实训基地、师资队伍等全要素资源图谱。横向维度，对接工信部产业链图谱与人社部职业资格数据库，运用知识图谱技术建立“产业技术簇、职业岗位群、专业课程包”映射网络。平台设置三大核心功能模块：智能匹配模块，通过语义分析自动关联企业岗位需求与院校专业供给，生成供需匹配度热力图；资源调度模块，基于运筹学最优路径算法规划跨区域实训设备共享路线，提高实训设备利用率；决策支持模块，运用蒙特卡洛模拟预测不同政策情景下的供需均衡概率，为政府提供科学决策依据。
其四，完善柔性教学的响应制度，强化个性成才支持
构建弹性技能培养制度，破解传统学制的刚性约束。首先，建立“基础学分+技能学分+创新学分”三维学分体系，将企业实践、技能竞赛、专利发明等纳入学分认定范围，允许学生通过“学习成果存折”跨校累积与兑换学分。其次，开发“核心模块+跨界模块+定制模块”的课程组合包。核心模块对接国家专业教学标准，跨界模块包含数字化、绿色化等跨领域课程，定制模块则由企业根据岗位需求定向开发。最后，推行工学交替、育训结合的弹性学制，学生可选择“2年在校学习+0.5年企业实践+0.5年创新孵化”等个性化培养路径。（节选自《教育与职业》2025年第19期）
（来源：高职观察 作者：沈艳洪 冯旭芳）
版权声明：以上图文，贵在分享，版权归原作者及原出处所有，如涉及版权等问题，请及时与我们联系。
