【摘要】人工智能赋能中国—东盟职业教育跨域治理具有自身的独特性，智能技术通过共享平台和算法支持，实现中国—东盟职业教育跨域合作的深入发展。在范式重构层面，价值维度从资源互补转向智能共生，协同机制突破行政主导转向数据驱动内核，治理模式实现从经验决策向算法治理的转型升级。然而，现实来看，中国—东盟职业教育跨域治理中面临着技术赋能与制度约束间的张力平衡问题，表现为治理结构面临松散网络与智能集权的组织张力，资源分布陷入数字鸿沟与技术依赖的双重悖论，文化适配遭遇技术普适性与人文特殊性的价值冲突，制度保障面临技术迭代加速与政策响应滞后的结构性摩擦。因此，为稳步实现中国—东盟跨域治理应通过搭建“三位一体”智能中枢平台实现治理数字化转型，强化跨域资源整合夯实治理基础架构，搭建多元文化融合桥梁促进技术人文协同，为中国—东盟职业教育协同发展提供兼具创新性与适应性的治理范式。
【关键词】人工智能；中国—东盟职业教育合作；跨域治理；逻辑诉求；路径优化
【引用格式】王屹，梁晨，方国银.人工智能赋能中国—东盟职业教育跨域治理：逻辑诉求与路径优化[J].中国职业技术教育，2025（17）：17-24.
中国—东盟职业教育高水平开放合作是建设职业教育强国的必然选择，也是提升中国职业教育国际影响力的重要手段。中国—东盟职业教育合作受国别差异、多元文化碰撞以及不同经济体格局等现实环境要素的影响，呈现出典型跨域特质，可以说跨域性是中国—东盟职业教育合作的典型特性，主要体现在责任主体的跨域和实践主体的跨域。当前，在“一带一路”倡议与中国—东盟命运共同体建设的双重驱动下，中国与东盟国家的职业教育合作正处于深化提质的关键阶段，双方在技术技能人才联合培养、产教深度融合、职业教育标准共建等领域的合作不断走深走实，合作成果也日益丰硕。然而，传统跨境职业教育合作模式在实践过程中仍面临着政策协调难、资源共享壁垒高、文化差异显著等现实挑战，一定程度上制约了中国—东盟职业教育共同体的构建。人工智能（AI）技术的快速发展为破解这些难题提供了新路径。基于此，聚焦人工智能（AI）技术的优势，通过构建智能技术驱动的跨域职业教育治理生态，有助于提升区域职业教育与产业需求的适配度，为中国—东盟产业链升级提供可持续的技术技能人才保障，实现服务于中国—东盟命运共同体建设的长远目标。
一、人工智能驱动的中国—东盟职业教育跨域治理革新
数字技术为中国—东盟职业教育合作带来更开放、更高效的合作平台。人工智能赋能中国—东盟职业教育合作具有自身的独特性，智能技术通过共享平台和算法支持，实现中国—东盟职业教育跨域合作的深入发展。同时，人工智能可以超越传统的物理空间的合作，进一步凸显不能合作主体的主体性。通过底层架构帮助中国—东盟职业教育治理实现价值重构、机制创新和治理转型。
（一）价值重构：从资源互补到智能共生
中国—东盟职业教育合作探索既不是单纯的政府行为，也不是单纯的市场活动，而是多主体协同共治的过程。人工智能技术通过深度赋能实现中国—东盟职业教育跨域治理从资源互补向智能共生的转变，这一转变的深层逻辑在于重塑中国—东盟职业教育跨域合作和治理的基本形态，着重凸显技术与中国—东盟职业教育治理的深度融合，目标在于创新升级中国—东盟职业教育跨域合作模式。首先，从物理资源共享到数据驱动促进中国—东盟职业教育跨域治理资源互补的升级。现实来看，中国—东盟职业教育跨域治理中多聚焦于物理层面的资源共享，师资、实训基地、教具等实体资源互动尚存在不足，因实体资源互动的局限性，必然导致在实践中相关资源难以精准配置与高效利用，但在人工智能背景下，资源的整合逐步转向以数据共享与智能平台为核心的高效协同模式。依托数字技术和数据平台可以将传统课程、实训资源转化为数字化资源，并通过智能算法实现动态匹配，形成跨国界的虚拟教学空间，实现中国与东盟国家职业教育资源的数字化重构。同时，以大数据为载体的智能辅助平台可以精准分析中国与东盟国家的产业趋势和需求，通过数据驱动实现中国—东盟职业教育合作的供需协调，最终确保中国—东盟职业教育跨域治理实践的精准性。其次，从工具应用到生态重构的模式确保中国—东盟职业教育跨域治理技术赋能的深化。人工智能技术以其独特的算法逻辑可以为中国—东盟职业教育合作提供动态化的实时监控，提升合作效率，重构中国—东盟职业教育生态，实现中国—东盟职业教育合作从“单向输出”转向“双向共生”。个性化学习平台可以实现智能评估，通过对跨域合作和学生学习的实时分析，以生成个性化的学习路径，智能实训平台可以实现企业的直接介入课程设计，学生通过虚拟仿真技术进行远程操作训练，实现“工学结合”的深度实践。最后，从政策主导到智能共治促进中国—东盟职业教育跨域治理模式的转型。基于区块链和云计算技术，中国—东盟跨国职业教育数据治理平台可以实现学分互认、证书互通。通过AI驱动的评估系统，可以实时追踪合作项目的成效，及时调整策略。总之，人工智能技术的持续介入可以实现中国—东盟职业教育跨域治理的核心从单一的政策协调转向多主体参与的智能治理体系，进而形成“政府—企业—学校—技术平台”协同联动的跨域职业教育治理生态。
（二）协同机制：从行政主导到数据驱动
数据驱动是人工智能赋能中国—东盟职业教育跨域治理的典型特征。在人工智能技术的深度赋能下，中国—东盟职业教育的跨域治理协同机制正经历从传统行政主导向数据驱动的根本性转变。首先，从层级化行政协调到扁平化数据驱动实现中国—东盟职业教育的跨域治理模式重构。传统职业教育跨域治理依赖政府间的政策协调与行政指令，效率受限于层级化流程与信息不对称的约束，人工智能技术通过数据共享与智能决策，推动治理模式向扁平化、动态化转型。在资源优化配置层面，借助大数据分析，能够精准洞察各国职业院校在师资、设备、课程等资源的供需状况。通过对教学资源使用频率、学生专业选择倾向等数据的挖掘，便于进行智能调配资源，将我国丰富的工科实训设备资源与东盟国家的特色文科课程资源实现优势互补，避免资源闲置与浪费，提升整体利用效率。其次，从孤岛式资源互通到全域数据互联确保技术驱动的中国—东盟职业教育跨域治理协同网络的构建。人工智能打破传统中国—东盟职业教育资源互通的物理边界，构建起全域联动的数据生态，实现中国—东盟职业教育资源的精准匹配与动态协同。从政策精准制定角度出发，人工智能可整合中国与东盟各国职业教育政策、产业发展规划、人才市场需求等多源数据，并以此为基础构建中国—东盟职业教育合作预测模型。以为职业院校调整专业、制订人才培养方案等提供借鉴，确保中国—东盟职业教育政策制定从经验决策转向数据支撑的科学决策。再次，在跨国交流合作领域，数据驱动能够打破职业教育合作间的信息壁垒。利用人工智能技术搭建的跨境职业教育交流平台，可以基于各国院校和企业的数据，实现供需的精准匹配，以提高合作项目的精准性。通过分析企业的技术研发需求与院校科研团队的专长数据，推动中国与东盟国家企业、院校在人工智能、新产业技术等前沿领域开展联合科研与人才培养，全方位深化中国—东盟职业教育跨域治理协同机制的创新变革。最后，从政府单一主导到“政—校—企—技”协同共生，实现中国—东盟职业教育的跨域治理多主体动态共治。生成式人工智能技术可以推动治理主体从政府单一主导转向多方参与的协同网络，形成“数据共享、责任共担、利益共赢”的智能生态。企业通过数据接口直接深度参与课程设计与人才评价，第三方技术平台提供算力支持与算法服务，成为跨国教育合作的“数字中介”，AI驱动的监测系统可以实时评估合作成效并自动优化，形成“规划—执行—反馈”闭环。
（三）治理转型：从经验治理到算法治理
在人工智能技术的深度驱动下，通过数据驱动、智能决策与动态协同，重塑治理的精准性、效率性与公平性，推动区域职业教育合作的范式创新。首先，在决策层面，实现从依赖经验到依靠数据驱动的精准决策转变，确保中国—东盟职业教育跨域治理决策的科学性。过去，中国—东盟职业教育治理决策主要凭借政策制定者的经验来判断。如今，算法治理借助对多维度数据的整合与智能分析，达成决策的科学化与精准化。构建跨国中国—东盟职业教育数据平台，能够有效汇集中国与东盟职业教育资源、产业需求、学生能力等多源数据，运用机器学习模型预测区域技能短缺情况，进而动态调整合作方向。依据大数据分析，确保中国—东盟职业教育课程设置与区域经济需求精准契合，使中国—东盟职业教育供给与需求精确匹配，保障人才培养与市场需求紧密相连。其次，在治理过程方面，从静态协调向实时反馈的闭环优化转变，有助于实现中国—东盟职业教育跨域治理的动态化。算法治理打破传统中国—东盟治理模式的静态性与单向性，借助实时数据监测和智能反馈机制，实现“规划—执行—评估”的动态闭环。由AI驱动的评估系统可实时跟踪合作项目的成效，各参与主体通过AI教学质量监测系统，依据学生就业率、企业满意度等数据，动态调整合作项目的优先级，实现资源的最优配置。最后，在治理主体上，从“单边主导”转变为“多边共治”，有助于确保中国—东盟职业教育跨域治理共同体具备开放包容性。算法治理促使治理主体从单一的政府主导模式，转变为“政府—企业—学校—技术平台”协同联动的生态体系，形成开放共享的治理网络。企业的深度介入和技术平台的有力支撑，能够构建起集技术展示、资源共享、创新孵化功能于一体的公共服务网络，切实提升中国—东盟职业教育合作成效。
二、技术赋能与制度约束的中国—东盟职业教育跨域治理困境
作为一种机器智能，人工智能的发展过程就是机器在增强人类的同时也在替代人类（劳动）的过程。在中国—东盟职业教育跨域治理的实践中，人工智能技术带来便利的同时也带来新的挑战。
（一）治理结构：松散网络与智能集权的矛盾
人工智能技术的合理介入，能够有效助推中国—东盟职业教育跨域治理从传统松散网络向智能集权化治理的转型。然而，现实发展过程中因不同国家的历史文化、发展基础、产业结构程度、自身需求等要素的影响，中国—东盟职业教育跨域合作必然存在适应区域多样性与自主性需求、追求效率与标准化的矛盾。首先，数据主权和技术标准间的冲突导致集中化分析和分散化需求间的矛盾。人工智能驱动的中国—东盟职业教育跨域治理需要统一的数据平台和算法标准，但中国与东盟国家在数据主权和技术规范上存在显著差异，导致治理效能的割裂。其次，数据跨境流动的法规壁垒。数据共享是中国—东盟职业教育跨域治理实现的前提，当前东盟国家普遍强调数据本地化存储与主权保护，越南、印尼等国要求关键数据不得跨境传输，而智能治理平台需整合多国数据以实现算法优化。这种矛盾导致部分合作项目因数据合规问题难以推进。同时，由于不同国家的技术标准存在差异性，在实践过程中自然会出现技术标准的适配性不足问题。再次，平台垄断与多元参与的张力导致中国—东盟职业教育跨域治理权责分配失衡。中国—东盟职业教育跨域治理的实现需要依托人工智能基础构建技术平台，技术平台需要对各国的职业教育发展情况进行深入获取，但松散网络中的多元主体（政府、学校、企业）难以平等参与决策，必然引发权责分配矛盾。最后，受文化和区域多样性的影响，跨域治理容易出现区域化冲突。人工智能赋能下的中国—东盟跨域治理模型往往基于通用逻辑设计，但东盟国家的文化多样性、教育传统与伦理观念差异显著，导致治理落地中的适配困境。总之，松散网络与智能集权的矛盾，本质上是效率与包容性、标准化与多样性之间的张力。唯有在技术集权与网络松散性之间找到动态平衡，才能推动中国—东盟职业教育的跨域治理迈向更高水平的可持续发展。
（二）资源分布：数字鸿沟与技术依赖的悖论
人工智能技术深度赋能下，中国—东盟职业教育跨域治理可进一步推动中国与东盟国家资源共享，但资源分布中的“数字鸿沟”与“技术依赖”问题形成显著悖论。一方面，技术赋能旨在弥合区域差距；另一方面，技术主导权与基础设施差异却可能加剧新的不平等。具体来讲，首先，各国间数字基础设施不均衡导致技术赋能与覆盖局限的冲突。人工智能治理高度依赖数字基础设施，但东盟国家内部及与中国之间的技术基础差异显著，导致资源分布失衡。数字基础设施的巨大差距，使得中国在与东盟国家开展职业教育跨域治理合作时，技术赋能的成果无法全面覆盖，数字基础薄弱的国家难以充分享受到人工智能带来的教育变革红利，进一步拉大区域内职业教育发展的差距，阻碍整体跨域治理目标的实现。其次，技术依赖导致的资源分配不均衡风险。东盟部分国家在发展人工智能职业教育过程中，由于自身技术研发能力不足，高度依赖从中国或其他发达国家引进技术和产品。这种依赖使得资源分配的主导权在一定程度上掌握在技术输出方手中，可能导致资源分配无法充分满足当地实际教育需求。最后，技术更新与资源适配难题。人工智能技术更新换代迅速，中国能够凭借强大的研发实力和产业基础，快速将新技术应用于职业教育领域，并不断更新教育资源。但东盟一些国家技术跟进能力有限，在引进技术后，难以根据自身教育特点和需求对资源进行二次开发和适配，导致部分引进的人工智能教育资源与当地教学实际脱节，无法有效使用，造成资源浪费，同时也阻碍资源在区域内的合理流动与均衡分配。
（三）文化适配：技术普适性与人文特殊性的冲突
在人工智能赋能下，中国—东盟职业教育跨域治理中的文化适配面临着技术普适性与人文特殊性冲突带来的诸多现实挑战。首先，价值观的差异。中国文化强调集体主义，注重个人与集体的关系，在职业教育中，可能更倾向于培养学生的团队合作精神和集体荣誉感，以及个人对集体目标的贡献。而东盟部分国家受西方文化影响较深，强调个人主义，注重个人的自由和独立发展。人工智能技术在设计教育模式和评价体系时，若基于普适性的个人主义价值观，可能强调个体的成就和竞争，这与中国及一些东盟国家的集体主义文化价值观相冲突，导致在跨域教育中难以形成统一的教育理念和人才培养目标。人工智能赋能下中国—东盟职业教育系统若采用统一的教学模式和互动方式，可能无法适应不同国家学生对权力距离的认知差异，影响教学效果和学生的学习体验。其次，语言文化多样性的差异。中国—东盟地区语言丰富多样，每个国家都有自己的官方语言和民族语言。人工智能教育技术通常以某种通用语言为基础进行开发，如英语或中文。但对于一些非通用语言国家的学生来说，理解和使用基于其他语言的人工智能教育系统存在困难，因语言障碍而无法充分掌握软件的功能和学习内容，这限制了人工智能技术在跨域教育中的普适性。再次，文化内涵的差异。语言背后蕴含着独特的文化内涵和思维方式。即使是在中文和英文等通用语言中，由于文化背景的不同，词汇、表达方式和语义理解也存在差异。在人工智能技术应用于中国—东盟职业教育资源的翻译、语音交互等方面时，可能会出现文化内涵的误译或误解。最后，教育传统与习俗的差异。中国的职业教育注重理论与实践相结合，强调系统性的知识学习和技能训练，通常有较为严格的课程体系和考核制度。而东盟一些国家的教育模式可能更注重实践经验的积累和学徒制培养，学生在实际工作场景中学习技能的时间相对较多。人工智能赋能的教育系统若按照中国的教育模式进行设计，可能无法满足东盟国家学生对实践导向教育的需求；反之，若仅考虑东盟国家的教育模式，又可能无法满足中国学生对理论知识系统性学习的要求，难以在跨域教育中实现教育模式的有效融合。
（四）制度保障：技术迭代与政策滞后的摩擦
智能技术的迭代速度与政策制定、实施中的错位会导致二者之间难以实现同频共进。首先，技术迭代与立法滞后的脱节。人工智能技术的快速迭代对现有法律与政策框架形成挑战，尤其在数据安全、知识产权和伦理规范等领域，政策滞后导致治理盲区。生成式AI、大模型等技术在职业教育领域的应用已广泛落地，但相关法律法规尚未覆盖其特殊场景。其次，数据治理的跨境冲突。人工智能治理高度依赖数据共享，但中国与东盟国家在数据主权、技术标准上的差异加剧了制度摩擦。最后，中国—东盟职业教育认证与标准的非对称性。人工智能推动教育模式的创新，但传统认证体系与区域标准的差异阻碍技术赋能的深度协同。一方面，学分互认与智能合约的落地障碍，区块链技术虽可实现学分互认的透明化，但各国学分体系差异导致算法难以标准化。另一方面，技能认证标准的区域割裂。中国主导的AI技能认证体系与东盟本土需求存在偏差。同时，动态能力评估与传统评价的冲突。AI驱动的量化评估与传统职教体系重视的“非技术素养”存在矛盾。因此，在人工智能赋能中国—东盟职业教育跨域治理进程中，必然需要通过相应的措施以解决法律法规更新滞后、政策执行监管难、政策协同机制缺失等问题。
三、多维协同的中国—东盟职业教育跨域治理体系建构
实现人工智能技术赋能中国—东盟职业教育高质量跨域治理，需要紧扣人工智能技术的基本特征展开相应的探索，通过平台建设、资源整合、文化适配、标准共建实现中国与东盟国家职业教育合作的深度实现，促进中国—东盟职业教育数字化转型。
（一）平台建设：打造“三位一体”智能中枢
高质量的协同性治理平台是确保中国—东盟职业教育跨域治理得以实现的前提。职业教育治理主体的协同共治从本质上来讲是一种增量治理。在人工智能技术深度赋能背景下，亟须构建以“技术研发—场景应用—产业孵化”为核心的“三位一体”智能中枢，以实现中国—东盟职业教育跨域协同的高质量实现。这一智能中枢通过整合算力集群、开源社区与测试平台，破解区域协同的技术壁垒与资源分散困境，形成可持续的创新生态闭环。
首先，在技术研发维度应注重算力集群的整合、开源社区的搭建和前沿技术的研究。算力集群整合主要是通过搭建统一的算力共享平台，以汇聚中国与东盟各国高校、科研机构以及企业的闲置算力资源。运用分布式计算技术，打破地域和机构限制，实现算力的高效调配。中国—东盟职业教育合作需要政府、职业院校、企业行业、社会组织等多个利益相关主体的共同参与。借助区块链技术确保算力交易的透明性与安全性，这不仅为人工智能算法的大规模训练提供强大计算支撑，也能显著降低技术研发成本，加速智能教学算法、中国—东盟职业教育数据分析模型等关键技术的创新进程。开源社区主要指构建面向中国—东盟职业教育领域的开源社区，为各国开发者、教育工作者和技术爱好者提供交流协作的平台。前沿技术研究主要指聚焦人工智能前沿技术在中国—东盟职业教育合作领域的应用探索。组织跨国科研团队、定期开展联合研究项目、举办国际学术研讨会等活动，能够保持中国—东盟职业教育合作与人工智能前沿技术的协同。
其次，在场景应用维度应注重智能教学场景打造、实训模拟场景构建和教育管理场景优化等途径来实现。智能教学场景可以实现双方学生能够真实地获取知识，实训模拟场景则为学生提供岗位和企业的操作平台，而教育场景的优化则可以进一步实现不同场域资源的有效整合。打造智能教学场景主要基于研发的技术成果，开发智能教学平台，利用自适应学习系统根据学生学习进度、知识掌握程度和能力水平，智能推送个性化学习资源，为学生定制专属学习路径，提高学习效率和教学质量。构建实训模拟场景指借助虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，创建高度仿真的实训模拟场景。学生通过佩戴 VR 设备，可在虚拟环境中进行实际操作训练，模拟真实工作场景中的故障诊断、维修流程等环节。这种方式有效解决跨境实训资源不足的问题，让学生在安全、低成本的环境中提升实践技能。教育管理场景优化则通过运用人工智能技术优化教育管理流程。利用大数据分析评估教师教学质量，从教学内容设计、课堂互动效果、学生学习成果等多维度进行量化评价，为教师专业发展提供针对性建议。
最后，在产业孵化路径维度则强调成果转化机制、产业孵化基地、产教对接机制等方面的完善和优化。一是通过创建中国—东盟职业教育创新合作中心，搭建职业院校、科研机构与中国—东盟各国企业之间的沟通桥梁。将智能教学设备研发成果、教育软件等技术成果与企业需求进行精准对接，推动技术成果转化为实际产品和服务。二是打造产业孵化基地，为从事中国—东盟职业教育人工智能相关业务的初创企业提供全方位支持。包括提供办公场地、资金扶持、技术指导、法律咨询等服务；设立孵化园区，吸引专注于智能中国—东盟职业教育软件、硬件研发的企业入驻。通过产业集聚效应，促进企业之间的交流合作与资源共享，培育一批具有竞争力的人工智能教育企业，推动人工智能技术在职业教育产业的落地生根。三是根据中国—东盟地区产业发展对人工智能人才的需求，动态调整职业院校专业设置和人才培养方案。与企业开展深度合作，实施订单式人才培养模式，实现人才培养与产业需求的精准对接，为产业发展输送高素质技术技能人才，提升中国—东盟职业教育合作的社会认可度和吸引力。
（二）资源整合：强化跨域治理的基础架构
优化中国—东盟职业教育合作的基础架构是解决数字鸿沟与技术依赖难题的重要一环。首先，加强中国—东盟职业教育数字基础设施建设。一是通过跨国合作共建硬件基础。中国与东盟国家应建立数字基础设施建设专项合作机制，设立联合投资基金，共同规划和建设跨境网络通信设施。二是加强技术援助与培训。组织专业技术团队，为东盟国家开展数字基础设施建设相关的技术培训，内容涵盖网络搭建、数据中心运维等方面。同时，向这些国家提供必要的技术设备援助，使其具备自主维护和升级数字基础设施的能力，缩小与中国及其他东盟国家的差距。三是提升技术自主研发与应用能力。建立区域技术研发联盟，整合各方资源，共同开展关键技术研发项目，建立新技能预期和培训系统，及时收集和发布新兴的技术、新职业和所需技能。共享研发成果，可以减少东盟国家对外部技术的依赖，提升区域整体技术水平。其次，促进资源适配与合理流动。随着中国企业和技术的持续输出，中国企业和职业院校应积极联合东盟国家相关企业和院校建设本地化适配团队。团队由教育专家、技术人员和一线教师组成，负责对引进的资源进行二次开发和适配。同时，建立资源反馈机制，及时收集教师和学生的使用意见，不断完善适配工作，提高资源的可用性。最后，应构建资源共享与交流平台。搭建中国—东盟职业教育人工智能资源共享与交流平台，打破区域内资源流通壁垒。平台整合各国优质职业教育资源，包括课程、教学案例、实训项目等，实现资源的集中展示和便捷获取。各国院校和教师可在平台上进行资源交流与合作，根据自身需求筛选和应用合适的资源，促进资源在区域内的合理流动与均衡分配。
（三）文化适配：搭建跨域治理的多元融合桥梁
职业教育是文化交流的重要纽带之一，中国与东盟国家间的互动往来离不开职业教育交流与合作的“软”助力。完善文化机制不仅能够有效破解中国—东盟职业教育跨域治理的理念隔阂，同时，也能够促使在不断地文化适配和融合中形成新的中国—东盟职业教育文化。首先，塑造融合多元价值观的中国—东盟职业教育跨域文化。一方面，应在现有的中国—东盟职业教育联展、中国—东盟职业教育交流周等的基础上，定期开展中国—东盟职业教育价值观论坛，组织中国与东盟各国教育专家、学者以及一线教育工作者参与跨文化价值观研讨会，开展跨文化价值观研讨。深入剖析不同文化背景下价值观在职业教育中的体现与影响，为后续树立融合多元价值观的教育理念提供理论与实践依据，共同探索符合区域特色的教育理念。另一方面，应重构中国—东盟职业教育模式与评价体系。基于研讨成果，对人工智能赋能的教育模式与评价体系进行重构。在教育模式上，设计融合团队项目与个人任务的教学活动。在评价体系方面，综合考量学生的个人成绩、团队协作表现以及对集体目标的贡献，制定全面且多元的评价标准。其次，强化语言文化多样性支持。一方面，开发中国—东盟多语言教育技术，联合中国与东盟各国的语言学家、教育技术专家以及软件开发者，共同开展多语言人工智能教育技术研发项目。开发支持多种语言切换的智能教学平台，确保学生能够以母语或熟悉的语言使用平台功能，实现不同语言之间的实时翻译与语音交互功能，打破语言障碍。另一方面，优化文化内涵翻译功能。建立专门的文化内涵翻译团队，团队成员包括精通多种语言的翻译专家、熟悉各国文化的学者以及教育领域专业人士。在将人工智能教育资源进行跨语言翻译时，不仅注重语言文字的转换，更深入挖掘词汇、表达方式背后的文化内涵，确保翻译的准确性与文化适应性。再次，创新适应多元需要的中国—东盟职业教育模式。结合中国职业教育注重理论与实践相结合、课程体系严谨的特点，以及东盟部分国家注重实践经验积累、学徒制培养的教育传统，设计混合式教育模式。借助人工智能技术，根据学生的学习习惯、文化背景以及所在国家的教育传统，为学生规划定制化学习路径。最后，培养兼具技术素养与跨文化沟通能力的复合型教师，建立“跨国双导师制”，依托企业真实项目开展AI驱动的产教融合。构建“技术能力—文化理解—产业实践”深度融合的“双轨制”智能育人体系，实现人才培养从“单向输出”向“双向共生”的转型。