【摘要】人工智能的快速迭代与广泛应用正在引发职业教育的深刻变革，如何善用人工智能技术赋能高职教师角色重塑，成为当前职业教育数字化转型的核心议题。深入探讨人工智能赋能高职教师角色重塑的技术红利和风险隐忧，有助于探索构建人机协同的智慧型教育新范式，为人工智能更好地赋能高素质专业化高职教师队伍建设提供有益参考。在新一轮科技革命的赋能机遇中，人工智能应用能够在产教融合、精准教学、协同创新、双师培养四个方面正向赋能教师角色重塑，但同时也潜藏着教育主体性消解、教育伦理失范、师生交流异化及创新生态恶化四方面隐患。对此，唯有强化教师主体意识、完善数据治理机制、重构师生教育交往并回归创新本质，方能在技术洪流中锚定时代育人坐标，守住“立德树人”的育人初心。
【关键词】人工智能；职业教育；高职教师；角色重塑；技术红利；风险隐忧
【引用格式】王钢，孙不凡，宗方.人工智能赋能高职教师角色重塑： 技术红利、风险隐忧与应对策略 [J].中国职业技术教育，2025（14）：5-15.
随着人工智能技术的突破性发展及其在职业教育场域的深度渗透，以ChatGPT、豆包、DeepSeek为代表的生成式人工智能（AIGC）与大语言模型（LLM）技术在教学资源整合、个性化学习支持、虚拟实训场景构建等方面展现出强大赋能潜力，人工智能技术的深度融入引起职业教育场域教学主体、客体、中介、场景及模式的颠覆性变化，势必会催生出新的教学范式。人工智能时代，由AI驱动的教学新范式正在对高职教师的知识结构、能力素养、教学方法及专业发展产生深远影响，不仅凸显高职教师角色重塑的必要性，更揭示职业教育生态变革的必然性，二者共同构成职业教育数字化转型的核心逻辑，人工智能赋能高职教师角色重塑及高职教育高质量发展已然成为学术界和教育实践领域的热点话题。为顺应新一轮科技革命和产业变革，人工智能深度赋能职业教育创新发展的技术红利已取得广泛共识，但同时也要清醒地意识到人工智能是一把“双刃剑”，在革新职业教育生态的同时也显现潜在隐患，如若缺乏有效的引导和规范，不仅会异化教师角色的重塑过程，甚至会引发技术理性僭越教育本质的危机，进而导致技术赋能背离育人目标。
在教育数字化转型深入推进的趋势下，越来越多的学者关注到人工智能对高校教师角色重塑的影响。在定性研究层面，学者们主要探讨人工智能融入下高校教师角色的多元化转变，例如，成为数据分析的解读者、课程设计的创新者、学习过程的引导者等（张优良和尚俊杰，2019；刘斌，2020）；也有学者分析教师角色转型过程中面临的困境，例如，角色认同迷茫、人机协作失调及技术崇拜等（刘磊和刘瑞，2020；周东，2024；李佳和谭英磊，2025）。在定量研究方面，学者主要通过问卷调查、面对面访谈等方式，探讨人工智能对高校教师角色转变的影响，涉及教师职业认同感的变化、教师技术适应能力的差异等（李世瑾和顾小清，2021；黄如艳等，2022；李京等，2023）。现有研究虽然已经对人工智能与高校教师角色转型的关系进行一定的探索与分析，其中也涉及了对职业院校数字化转型背景下高职教师角色转向的初步探讨，但对在高职教师角色重塑过程中人工智能技术红利的探讨仍不够全面和深入，对于背后潜藏隐患的深入剖析更是鲜见。对此，本研究将从高职教师角色重塑的视角探讨人工智能带来的技术红利，并深入剖析其背后所潜藏的隐患并据此提出应对策略，以期为促进高职教师职业成长、建设高素质专业化教师队伍以及构建人机协同、人智交互的新式教学模式提供理论依据和实践参考。
一、人工智能赋能高职教师角色重塑的技术红利
随着人工智能技术的快速发展及其在教育领域的深度融合，其携带的自主性、智能性、学习性及适应性等特性在职业教育领域展现出强大的赋能潜力（邓满，2019），为教育实践主体带来智能化支持、数据化驱动、协同化创新以及数字化赋能等，通过智能工具嵌入、多维数据感知、智能协同创新及数字素养进阶促使高职教师角色实现由“知识传授者”“经验决策者”“教学执行者”“技能训练师”向“产教协同者”“精准施教者”“创新赋能者”“双师型领航者”的进阶。
（一）智能工具嵌入：从“知识传授者”到“产教协同者”
随着人工智能技术的不断发展以及智能工具更加广泛地嵌入职业教育场景，高职教师的角色正在经历深刻变革。在智能化工具嵌入的初级阶段，借助智能工具强大的信息检索与分析能力，高职教师能够快速获取海量产业资讯，精准把握行业最新动态与企业实际需求。随着智能工具的深度嵌入，其强大的数据处理、分析模拟等功能得以充分发挥，高职教师借此拥有更多渠道和方式将产业信息引入课堂，不仅使教学内容更贴合实际，更是极大提升了教学的实用性与吸引力。当前，在实际教学过程中，高职教师已然能通过筛选整合智能工具所提供的信息更好地将真实产业案例融入理论知识讲解过程中，不断强化学生对理论知识应用的感知，从而实现课堂教学从单一知识传授向兼顾产业发展需求的过渡。在优化教学资源获取与利用方式的同时，高职教师还能够借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及混合现实（MR）等技术构建高度还原的虚拟工作场景，为学生提供低成本、高效率的实践体验，自身也在更加积极投身产教合作的过程中实现知识从理论到应用的高效转化。
随着职业教育数字化转型的深入推进，高职教师在产教协同中的角色进一步深化。借助智能平台或数字工具，高职教师得以和企业人员取得更加紧密且高效的联系，双方共同研讨人才培养方案并合作开发课程。例如，依托大数据分析技术，高职教师能够精准了解企业岗位需求和技能要求，从而有针对性地调整教学内容；通过虚拟现实技术，高职教师可以与企业共同打造沉浸式实训场景，提高学生的实践操作能力；利用在线协作平台，高职教师能够与企业专家实时交流，共同解决教学和生产过程中的实际问题。在此过程中，高职教师的核心职能从经验性知识复述转向产教资源的结构化重组，其角色演化为兼具教育者与产业实践者双重身份的“产教协同者”，这不仅提升了课堂教学的实用性，还能倒逼教师不断提升自身产学研能力，实现职业教育与产业发展的同频共振。
（二）多维数据感知：从“经验决策者”到“精准施教者”
在精准诊断学情基础上，人工智能技术的应用还有助于动态优化“产业需求驱动型”的职业教育供给模式，通过智能匹配与实时反馈机制实现教育供给与产业需求的精准对接（宋萑和林敏，2023）。不同于本科教育侧重知识体系的逻辑延展，职业教育的个性化教学更强调“技能操作—岗位规范”的动态映射。通过对标《国家职业技能标准》，智能算法能够将企业真实生产任务转化为阶梯式训练模块，尤其是在实践教学环节，多源数据采集与分析技术能够实时捕捉学生在理论学习和实践操作过程中的全流程数据，为高职教师提供涵盖学生技能掌握程度评估、个性化改进建议以及教学策略调整方向的详细报告。高职教师据此可优化教学设计、调整教学重点并实施精准干预，其角色将由此实现从“经验决策者”到“精准施教者”的转变。这种人机协同的精准育人模式，既能利用AI完成标准化技能训练的重复性工作，又能发挥高职教师对职业素养培养的核心把控力，最终推动职业教育从“工具适配”向“认知重构”演进，使得“因材施教”得以进一步具象化为可量化、可跟踪的个性化技能成长路径。
（三）智能协同创新：从“教学执行者”到“创新赋能者”
人工智能技术的介入帮助高职教师得以突破传统教学模式的固化框架，实现由“个体经验驱动”向“人机协同共创”的转变。尤其数字时代，以教师经验驱动为主的传统教学模式已然难以满足学生个性化需求和产业快速变化的要求，人工智能的深度嵌入为高职教师提供了全新的教学工具和丰富的教学资源，使其能够突破传统教学模式的限制，实现教学过程的智能化、精准化和动态优化，不断推动教学方法与策略的创新。通过对虚拟仿真、智能评测等人工智能技术的应用，高职教师不仅可以实时获取学生的学习数据、操作行为并进行精准分析，还能根据学生的个性化需求设计差异化的教学方案，有效提升教学效率和教学质量。这种基于数据驱动的人机协同教学模式，能够帮助教师在教学过程中借助更多技术手段的同时融入更多创新元素，推动职业教育向智能化、个性化教学模式的持续革新，进一步激发教师的教学创新热情与潜能。
除了对教学模式的创新赋能以外，人工智能技术的深度融入也使得高职教师能够在“教研转化”和“产教融合”两方面实现新的突破。鉴于职业教育的实践导向性，高职教师的教学与科研往往存在一定脱节，这使得传统职业教育创新生态下的科研成果难以直接转化为教学助力和产业实际效益。人工智能技术的快速迭代为职业教育“产学研”深度融合提供了技术支撑和平台支持。高职教师通过大数据分析和智能工具应用不仅能够将科研成果快速转化为教学资源或产业应用，同时也能从教学或实践活动中提炼出科研问题，从而形成“教学—科研—产业”的良性闭环（张阳，2022）。在这个过程中，一方面，教师与行业企业的合作将不断加深，使其能够将产业前沿技术融入教学，开发出更具实践性和创新性的课程内容；另一方面，教师能够联合企业开展科研攻关，研发出贴合产业实际需求的技术成果或解决方案。这种跨界融合不仅提升了教师的专业能力，也使其在职业教育中扮演更为重要的创新引领者角色，为培养高素质技术技能人才提供有力支持。随着人工智能在职业教育场域的持续拓展与深化应用，高职教师将在“产教研”一体化进程中不断进阶，实现从“教学执行者”到“创新赋能者”的真正转变。
（四）数字素养进阶：从“技能训练师”到“双师型领航者”
在传统职业教育中，高职教师更多侧重于技能传授和操作训练，教学内容往往局限于固定的技能点和操作流程，学生的创新思维和解决复杂问题的能力难以得到充分培养。人工智能技术的引入，为高职教师提供了丰富的数字化教学工具和资源，为教学模式从单一的技能训练向综合性的能力培养转变提供有力支撑，但同时也对其提出由数字素养向人工智能素养进阶的更高要求。对此，教育部发布的《教师数字素养》标准就从数字化意识、数字技术知识与技能、数字化应用、数字社会责任以及专业发展五个维度为高职教师的数字素养发展提供明确指南。随着数字技术的深度应用以及自身数字素养水平的持续提升，高职教师得以更好地驾驭大数据分析、虚拟仿真等技术和智能教学平台，借助智能化工具将产业前沿技术融入课堂，设计更具实践性和创新性的教学内容，使得教学能力开始向产业前沿延伸（石洪发和刘林山，2023）。这种技术驱动的能力迭代使高职教师从重复性技能训练师转向技术前沿的跟踪者，逐步掌握“教技能”与“懂产业”的双重本领，不仅提升了教师的专业能力，也使其在职业教育中扮演更为重要的引领者角色。
传统意义上的“双师型”教师更多强调既具备教学能力又具备实践经验，而人工智能技术的融入为这一角色注入新的内涵。人工智能技术在职业教育场域的广泛应用将倒逼高职教师数字素养向人工智能素养进阶，高职教师不仅将具备更强的数字化教学意识，而且将掌握更高的数字化工具的应用能力和数据分析能力，从而实现人工智能技术与教学实践活动的深度融合。同时，人工智能的技术支持还有助于高职教师更好地参与行业企业的技术研发和项目实践，将最新的行业技术成果转化为课堂教学内容。在技术赋能下，数字素养向人工智能素养的进阶促使高职教师承担起产教双向赋能的枢纽角色，构建起“教学改进——产业反哺”的良性循环机制，推动高职教师从单一的“技能训练师”转变为兼具教学创新与产业实践能力的“双师型领航者”。
二、人工智能赋能高职教师角色重塑的风险隐忧
（一）技术理性僭越与教育主体性消解
在教育实践过程中工具理性日益凸显的趋势下，过度依赖人工智能可能诱发潜在的技术理性僭越，导致高职教师教学能力的退化和批评思维的钝化。当高职教师将备课、授课、评价等核心环节完全依托智能系统时，容易形成“技术黑箱依赖症”，其专业发展逐渐异化为对技术工具的机械操作，教学创新活力也将随之固化（陈淑维，2024）。这种现象在知识生产与技能传授过程中尤为明显，教师若仅依赖智能算法进行课程资源整合与教学设计，将极大地弱化其教学设计与创新能力。例如，部分教师在备课时过度依赖在线教学平台提供的标准化教案和课件，在授课过程中基本参照智能系统推荐的教学流程，在评价环节过度使用自动化评价系统。这不仅忽视了对教学内容的深度理解与创新转化，也丧失了对学生需求的敏锐洞察与灵活应对。更值得警惕的是，AI赋能下的教学范式引发非线性学习和泛在学习等学习方式的深度变革，而目前部分高职教师已将人工智能视为最优替代性解决方案，这种“技术代理”现象很可能会导致高职教师专业发展内驱力的衰减，久而久之使教师沦为知识传递的“技术中介”（让-加布里埃尔·加纳夏等，2025）。此外，过度依赖人工智能所引致的技术异化倾向还可能使师生共同陷入“算法茧房”，这不仅会消解教师的教学判断力，也会导致学生批判性思维在程式化知识传递中逐渐钝化。
相比于育人主体教学能力退化的风险，技术过度依赖所导致的更深层次危机在于教育主体性的双重消解。人工智能技术应用过程中所展现的算法精准性、资源丰富性、载体多样性及工作高效性使部分高职教师产生技术崇拜，这不仅极易催生教育实践主体的工具化倾向，而且也易于将教学决策权非自主性地让渡给算法模型，导致教师的教育智慧与教学艺术被技术逻辑所规训，最终异化为执行预设程序的“数字劳工”。就教育本质而言，人工智能虽然有助于提升知识传播效率，但也削弱了职业教育的实践性、情境性与互动性，尤其难以复现教育过程中的人文温度与情感共振。当师生互动简化为数据交换、教育关怀降维成智能推送时，教育场域中至关重要的价值引导与精神培育功能将面临结构性缺失，教育的本真意义也将被遮蔽。这种技术中心主义导向，不仅会动摇教师专业发展的主体性根基，更可能使教育丧失其塑造完整人格的根本属性，进而存在引发从“教育主体性”到“工具附庸化”的异变风险。
（二）数据治理困境与教育伦理失范
人工智能技术虽然有助于高职教师开展精准施教，但在数据收集、存储、分析与使用等过程中，也存在引发数据治理困境与教育伦理失范的风险。算法偏见作为技术原罪的内生缺陷，可能通过数据采集偏差与模型训练缺陷形成系统性歧视，从而在学生学业评价、线上资源推送等方面产生负面影响。例如，基于历史数据的智能评价系统可能会过度依赖传统评价指标，而忽视批判性思维、协作能力等具有隐性特质的非认知素养。这种基于历史数据生成的智能评价或推送系统可能会固化对学生学习状态的判定以及资源分配的路径依赖，引起教学评价的失真和教育资源分配的马太效应。此外，在数据安全防护机制脆弱性以及数据权力边界模糊性的叠加情形下，数据收集环节还存在过度采集师生在学习行为、社交偏好、生活习惯等方面数据的隐患，数据存储环节则存在大量敏感教育数据泄露的风险，数据使用环节更是存在被滥用或误用的可能。职业教育数字化转型背景下师生隐私与权益的保障困境，主要源于数据治理规范与伦理约束机制的缺位，这不仅会削弱职业教育数字化转型的合法性基础，还会引发公众对教育技术应用的信任危机。
从职业教育本质与人文关怀的视角，过度使用人工智能技术可引发更深层伦理危机，如技术应用对教育价值的解构风险。人工智能技术为传统课堂带来的高效性和趣味性正在被人们所接受和认同，但当技术工具主导教育实践，尤其是在技术手段突破伦理红线时，将极有可能引发职业教育的短视功利性导向，削弱高职教师的教育主导权。一方面，高职教师若未能妥善处理教育数据的使用权限与边界，原本用于优化教学的数据流就可能沦为商业机构的分析原料，导致教育决策逐渐偏离育人本质；另一方面，高职教师在利用人工智能技术追求效率与精准的同时，可能会忽视教育过程中对学生个性发展、情感关怀以及价值观培养的重要性，导致教育沦为纯粹的技术化操作，背离“以生为本”的教育理念。此外，当高职教师习惯于将算法决策替代主观判断，以及教学评价过度依赖量化数据指标时，知识传承与人才培养过程中的情感交流、价值引导将逐渐淡化，教育的公共性属性也将遭受根本性质疑，最终使技术赋能教育走向事与愿违的境地，存在进一步引发教育价值空心化与人文精神流失的更大危机。
（三）人机关系挤压下的教育交往异化
当智能设备广泛介入教学环节，且大数据分析被过多用于学情诊断与教学决策时，传统教育的师生交往模式正在经历深刻变革，以面对面情感交流、即时互动为主的模式存在向以技术为中介、以数据为驱动的新型交往模式转变的趋势。目前，人工智能在教学交互过程中尚不具备移情理解能力，当高职教师过度依赖智能答疑系统、虚拟助教等技术中介完成知识传递时，教学过程中不可或缺的主体间的互动性被技术界面所遮蔽。课堂中教师的情绪表达、即时反馈等具象化教学行为逐渐被算法推送取代，课后学生也习惯借助智能工具解决技术技能问题，减少与教师面对面交流的机会，师生交往存在异化为数据流交互“弱连接”模式的趋势。对此，若不加以规范和引导，教育实践过程的技术中介化将使得高职教师难以通过观察与互动获得学生的真实需求与情感状态，而学生也无法在技术预设的标准化应答中获得个性化成长指导，这将使师生关系陷入“情感荒漠”，最终导致教育过程中价值传递与情感共鸣的双重弱化。
从师生能力发展维度审视，智能学习系统的精准投喂模式正在消解高职教师的教学创新能力以及学生主动建构知识的能力。在以算法推荐主导学习路径选择时，高职教师容易过度依赖智能技术工具，学生则容易陷入“舒适茧房”，两者的问题意识与批判思维将在技术依赖中逐渐钝化。同时，人机交互的即时性与便利性也正在重塑学生的学习心理，使得学生在学习过程中愈发倾向于快速获取答案，面对知识难点时优先寻求智能解答而非师生讨论。这种反馈机制的改变不仅削弱了学习深度，而且还可能导致学生成长型思维的退化，进一步引发学习动力不足、创新能力匮乏等一系列问题。教育心理学研究表明，当教学过程中缺乏足够的师生互动时，学生的认知焦虑与情感孤独感会随之呈显著上升态势，技术赋能的表象下实则潜藏着人格社会化进程受阻的风险（TURKLE，2015）。可见，过度的数字技术应用引起失衡的人机关系挤压，由此引起的师生交往异化会极大削弱职业教育的育人功能，进而引发职业教育教学场域退化为单纯技能培训场所的风险。
（四）智能教学异化与创新生态风险
面对数字技术的迅猛发展，尤其是生成式人工智能和大语言模型的广泛应用，职业教育创新生态的固有秩序正遭受严峻挑战。当学生借助智能写作工具批量生成项目代码和课程论文、教师依赖AI辅助系统完成科研构思时，科研创新的原创性承诺正在遭遇技术性解构，“技术豁免”心理的逐渐滋生将严重侵蚀科研创新的严谨根基。据《自然》期刊2023年调查显示，全球约62%的学术期刊遭遇过AI生成论文的投稿渗透。虽然职业院校更加侧重于应用型研究，但这也从侧面印证技术滥用对科研诚信的深刻冲击。当算法生成内容被默认为可接受的学术或技术创新劳动替代品时，科研生态赖以维系的自我净化功能将逐渐失灵。这种技术负向赋能的学术不端会在认知层面模糊知识生产的责任边界，极大地冲击职业教育创新生态。更加值得警惕的是，工具理性对价值理性的僭越正在改变教研科研共同体的价值取向。人工智能的辅助在一定程度上确实能通过自动化数据处理、智能文献筛选以及高效的模型构建提升高职教师的教研科研产出效率，从而更轻松地应对考核，满足短期功利性目标。但从科研创新本质的角度，人工智能生成的内容更多的是对存量知识的排列组合以及对语言表述学理性的优化，而非源于研究者自身对学科前沿问题的敏锐洞察与独立思考所产生的创新性见解，在本质上缺乏对知识体系进行深度探索与创新的内生动力。这种过度依赖人工智能的科研模式将引起专利和论文产出量指标的非理性膨胀，由此将可能引发职业教育领域创新成果转化能力下降和创新价值迷失的双重危机。
随着智能技术在职业教育教学实践各个环节的进一步渗透，智能技术的标准化特性还可能弱化课堂教学的创新性，使教学过程趋于模式化，缺乏灵活性和个性化（黄茂勇和叶姗，2023）。高职教师如过度依赖智能工具进行教学设计，容易忽视不同专业的学科特性与学生需求，不同专业课堂教学过程将逐渐呈现趋同的知识图谱与教学策略。这种技术规训下的同质化进程实质是教育多样性的慢性消亡。同时，人工智能技术应用的深层隐忧还在于算法驱动的知识生产模式很可能会导致教研创新生态出现结构性失衡，技术规训和数据依赖使得高职教师的教学创新活动多局限于技术框架之内。这种智能技术异化不仅会引起职业教育育人主体教学创新能力的退化，也会引发职业教育创新生态系统性衰退的风险，最终可能使职业教育陷入“效率悖论”，越是追求技术赋能的最优化，越可能丧失职业教育创新生态应有的韧性与活力。
三、人工智能时代高职教师角色重塑的应对策略
人工智能时代职业教育的数字化转型或高职教师的角色转变，目前仍处于从量变到质变的发展进程中。人工智能技术作为“实践主体”进入职业教育场域，数字技术嵌入引起教学主体多样化、教学要素复杂化、教学内容多元化以及教学过程智能化等新的变化，越发凸显高职教师在职业教育生态中的核心枢纽作用。面对新一轮科技革命，只有通过强化主体意识、完善数据治理、重构教育交往并回归创新本质，才能实现技术赋能与教育本真的价值耦合，让“AI+教育”真正成为师生共同成长的助推器而非绊脚石（图1）。
（一）强化主体意识，抵御技术理性僭越
要想在充分释放人工智能赋能高职教师角色重塑技术红利的同时，更好地规避技术理性僭越与教育主体性消解风险，前提是要对人工智能的角色定位有一个清晰的认知，也即人工智能作为一种强大的技术手段，在任何时候都只能作为教学育人的辅助工具而无法替代教师与学生的主体地位，智慧化的教育生态体系只能建立在对工具边界清晰定位的基础上，教师角色的具身在场不可或缺。对此，高职院校要依托《教师数字素养》标准，一方面，要加强教师人工智能素养培育体系建设，组织常态化的线上线下培训活动，邀请行业专家分享前沿数字技术在教育领域的应用案例，鼓励教师参与数字教育相关的学术研讨与交流活动，拓宽教师数字视野并提升其对各类智能教学工具的基础认知与实操能力；另一方面，要构建起“工具操作—教学融合—伦理反思”的三阶培训体系，基础层级聚焦备课、授课及评课的智能平台操作训练，进阶模块引导教师结合学科特色开发人机协同教学模式，顶层设计则需融入技术伦理讨论。此外，在制度规范与课程设计层面，还需要明确智能化技术和系统在知识传递中的辅助性定位，不仅要出台规范教育领域人工智能应用边界的相关制度以及师生合规使用人工智能技术的实操指南，而且要在课程设计中融入人工智能辅助教学的原则与示例。这种分层赋能策略既能提升技术应用效能，又可避免教学过程中“机器主导”的异化风险，使得高职教师能够在坚守育人本位的前提下合理运用人工智能技术。
从专业能力的长期发展来看，高职教师人工智能素养的培育需贯穿“工具使用”与“价值判断”的双重维度，通过构建“技术认知—教育转化—批判反思”的持续学习机制，化解育人主体在应用智能技术和工具时所遭受的“反噬”。对此，高职教师需要跳出场域纵观全局并深入思考“人—技术”的关系，在职业发展全周期中通过保持主动学习习惯，强化自身的数字化意识，同时在技术操作层面能够熟练掌握各类智能教学工具的使用方法。在教学实践中要不断反思技术应用的伦理边界，在结合学科特点探索人机协同最佳模式的基础上，尤其要注重培养对技术应用的批判性思维，从而在教育数字化和技术化趋势中保持独立判断，不断强化自身的技术驾驭力而非技术依附性。为有效提升高职教师人工智能素养进而强化人工智能背景下的教育主体性，高职院校还需建立健全教师人工智能素养的评价与激励机制，将人工智能素养提升纳入教师职业发展考核体系，通过定期评估与反馈帮助教师明确自身在数字化教学中的优势与不足，充分激发教师持续学习与创新的内在动力。
（二）完善数据治理，坚守教育伦理底线
在教育数字化转型与人工智能深度融合趋势下，要想规避在使用人工智能技术时出现的数据治理困境与教育伦理失范问题，就有必要重新定义技术介入课堂的路径与尺度（吴永和等，2017）。在顶层设计方面，教育管理部门应出台关于教育数据治理与人工智能应用边界的指导性文件，根据职业教育在办学、教学及实践等不同场景的应用需求，从制度层面明确数据采集、存储、使用和共享的规范要求，出台面向特定场景和对象的人工智能应用指南。高职院校也应建立健全更加系统性的数据治理机制，整合校内各部门数据资源，搭建统一的数据管理平台，实现学生学习数据、教师教学数据、教学资源数据等的集中存储与分类管理。同时，要利用数据加密、访问权限控制等技术手段保障数据安全，防止数据泄露，也要制定详细的数据使用规范，明确高职教师在教学过程中对学生数据采集、分析与应用的边界与权限，从而避免出现数据的滥用或泄露风险。此外，还应加强对数据治理相关法律法规的普及与培训，提升师生数据安全意识，形成全员参与的数据治理生态。
在人工智能赋能职业教育改革过程中，为了确保技术应用与教育伦理的协调发展，还需要将伦理原则嵌入数据治理的全过程。对此，高职院校应制定明确的数据伦理规范，标明人工智能技术在教育场景中的应用边界，避免因过度依赖技术或数据而导致的伦理失范问题。首先，要定期开展教育伦理专题讲座与研讨活动，引导教师深入理解人工智能时代的教育伦理内涵，提升其对数据伦理问题的敏感性与判断力；其次，要鼓励教师在教学实践环节数据应用过程中进行伦理反思，结合具体教学场景探讨技术应用的合理性与局限性，例如，在使用智能评价系统时，要避免单纯依据数据表现给学生贴标签，而是要更加注重评价结果的全面性与客观性，始终将学生的全面发展置于首位；最后，高职院校要组建起由教师、技术员及伦理专家组成的伦理审查小组，定期对AI教学工具进行伦理风险评估，及时发现并纠正可能存在的伦理隐患。随着人工智能在职业教育场域的广泛渗透与深度应用，只有通过强化数据治理和伦理规范，才能给予高职教师角色重塑更加充分的正向保障，不断优化智慧型职业教育生态，推动职业教育在技术赋能与人文关怀的平衡中实现高质量发展。
（三）重构教育交往，纾解人机关系挤压
育人活动本身携带情感传递、价值塑造等特殊属性，与程式化执行的技术特性存在天然冲突。对此，高职院校应鼓励教师参与到变革教学互动模式过程中，在引入人工智能技术赋能教学效率与个性化学习的同时，借助数字技术的灵活性与创新性，设计多样化的互动场景与教学工具，为师生创造更多直接交流的空间。从管理的角度，高职院校要规范教师对人工智能技术的使用频率与场景，避免因过度使用而导致师生情感链接弱化。从教学实践的角度，教师要充分利用人工智能的智能交互功能，活跃课堂气氛，增强师生的互动性。例如，课堂教学环节，借助人工智能技术生成“数字人”形象，模拟真实场景开展“数字人”、教师、学生之间的沉浸式互动；课堂练习环节，教师可借助人工智能技术基于个体差异生成个性化测试题，通过考查学生对知识点的掌握情况，增强师生之间的教学反馈与交流；课后作业环节，教师要根据不同学生的学情，发布项目任务与资源包，并指导学生从智能平台中调取必要技能养成的资源包，通过与AI助手的智能交互获得个性化的行动资源，在实现师生对教学内容双向互构的同时，增强以技术为媒介的师生协作与情感连接。同时，教师也要合理安排人工智能辅助教学的时间，预留充足时段开展面对面的小组讨论、案例分析等活动，通过现场观察与交流获得学生学习状态与情感需求的真实反馈，促进师生之间的情感沟通和关系建立。此外，还可以借助导师制、读书会、趣味运动会等非技术场景加强师生的线下互动性，以此增进师生间情感连接与信任关系，构建更加和谐的教育氛围。
从智慧型职业教育生态构建的角度，人工智能赋能教学形态变革与重构，不仅需要技术“软”环境和教学“硬”场景，更离不开具身化教学体验的支持，这就需要高职院校积极探索并实践人机协同的新型互动模式。一方面，高职教师应充分利用人工智能技术优化教学流程，将部分简单的知识和技能教学工作让渡给智能工具完成，从而腾出更多时间和精力专注于与学生的深度交流，以此提升教育的情感温度与人文关怀；另一方面，高职院校应营造技术与人本并重的教育环境，通过加大对小组协作、项目式学习等教学活动的支持力度，促进学生之间、师生之间的互动与合作，培养其团队协作能力与社交技能。人工智能本质上是工具理性的延伸，它虽然能够高效处理数据与信息，但也缺乏情感共鸣与价值判断的能力，只有在技术与人本之间找到平衡，才能打破人机关系造成的交往壁垒，真正化解人机关系挤压危机，进而构建起更加和谐共生的智慧型职业教育生态。
（四）回归创新本质，破解智能教学异化
为了避免陷入人工智能赋能下职业教育创新生态的形式化陷阱，高职教师要坚守教育初心，注重创新的内涵和实际效果，回归教学和科研创新的本质。在教学创新方面，高职教师要充分认识到人工智能技术赋能下的教学创新不能停留在形式上的智能化，而应回归到教育育人的本质，即如何借助人工智能技术更好地激发学生的创新能力和思维能力。一方面，高职教师应充分利用人工智能技术的高效性与精准性，将重复性的简单体力劳动和烦琐认知性工作交由智能工具完成，将更多时间与精力投入教学设计与创新实践活动中，利用智能技术设计出更具启发性、探究性的教学活动，引导学生更加主动地参与其中，培养其创新思维和实践能力；另一方面，高职教师要以创新为导向，鼓励学生运用智能技术开展自主学习和创新实践，通过小组合作、项目式学习等方式提升学生解决实际问题的能力，让智能技术真正服务于教学创新，化解智能教学异化风险。此外，高职教师还需要带着课堂教学实践问题积极下企业一线，深入体验企业的智能生产、智能运营、智能分析及智能服务等数字化过程，深化对人工智能产业应用场景的认识与理解，以产业实践经验推动教学创新与改革。人工智能虽然具备高效处理数据、全面整合资源等强大功能，但无法对“为何这样做”“要如何去做”“如何做才能更好”等创新实践性知识进行有效表征。对此，学校层面还应营造支持创新的教育环境，通过搭建跨学科协作平台、举办“AI+”创新竞赛等方式激发师生的创新热情与协作精神，以此充分发挥人工智能在构建以学生为中心、以创新为导向的智慧型教育生态过程中的赋能作用。