本文来自微信公众号“高职观察”，作者/李久军，黄静梅。
一、人工智能助力职业教育的价值建构
1.评价主体关系的调整
第一，有助于学生主体地位的彰显。人工智能的运用将改变学生主体在传统评价中的“弱势群体”地位，尊重学生价值诉求，避免发展需要被忽视或被其他主体的诉求所替代。首先，学生将参与评价。学生可以通过客户端记录和上传教学过程、实习实训过程，通过云平台与教学实施者、教育和企业管理者、评价者对话。其次，评价能够多维度地跟踪学生发展。智能技术能够高效地开展有针对性的评价工作，可以面向学生个体分析其知识、能力、情感、品德、价值等多重发展维度，从学生享受职业教育到职业发展的全过程跟踪评价。再次，能够提高评判学生学习行为的质量。云计算、文本分析、语义分析和图像识别等数据处理能力的提升，将改变面对既有评判的难题。最后，学生的差异得到尊重。通过智能技术整合学生学习过程素材、教师教学记录、企业和学校评价数据为学生发展“画像”，有效避免了职业教育学生群体内部因地区、专业、学段和家庭背景等因素形成的个体差异被遮蔽。
第二，协商实现主体价值诉求的互恰。多元主体的价值诉求需要在评价过程中得到反映和回馈，在分散的评价体系中不同主体的价值诉求在单项评价中得到很好的体现。这种“各自为政”的评价从不同侧面对职业教育的价值建构提出了要求，但因缺乏整合而出现主体间的价值冲突从而导致职业教育发展的偏差。基于智能技术的评价体系为主体提供价值协商与对接平台，评价开展之前主体通过平台充分表达自身的职业教育需要。平台对主体间的不同需求进行分析、提炼和整合，利用大数据分析对接共同需求形成评价指标，筛选出有差异的需求形成个性化评价指标。主体根据对职业教育发展的评价结果，可以在共同指标的维度进行改进和加强，也可以在个性化指标维度协商或保留各自诉求。评价体系的共性和差异性整合实现了职业教育多元主体的价值共存和共建。
2.评价体系促进职业教育价值多元融合
首先，人工智能的直接价值和间接价值统一于评价体系的发展。人工智能形成了产业行业变革、职业教育过程、形式和模式的转变以及学生的知识、技能、情感等职业发展新要求。评价对象及相关领域的变化趋势需要评价观念、政策和标准做出相应的调整，同时，人工智能技术的应用又为评价体系的调整提供了相应的平台和工具，在一定程度上推动了职业教育评价体系发展。
其次，人工智能赋能评价促成职业教育个人价值和社会价值的实现。学生在职业教育过程中养成人工智能时代的新技术技能和发展素养，新技术技能在其职业生涯中满足产业行业的需要实现社会价值。职业教育将人才培养方向与产业发展对人工智能的需求结合，在课程教学、实习实训和德育活动应用相关技术，培养人工智能产业和其他产业人工智能化所需的技术技能人才。在评价主体对人工智能的需求和基于人工智能形成的职业教育新特征和新模式的交互作用下，评价主体对人工智能的价值认识、选择和判断，转换为职业教育促进人的发展和服务社会发展的内涵力量。
最后，人的工具价值和本体价值在人工智能的辅助下被评价体系所认可。基于马克思主义本体论和辩证法的立场，职业教育促进人的全面发展和尊重人差异发展的特征与人工智能技术发展结合，生成反映当前政治、经济、科技等方面发展样态和需要的智能时代特征。国家、企业、家庭和学生等主体以人工智能为工具，影响评价主体对职业教育的价值建构。评价体系应认识到职业教育一般性、特殊性和时代性特征的辩证统一关系。
二、人工智能技术赋能职业教育评价的行动路径
主体对职业教育的价值共建转化为职业教育和人的发展目标。人工智能与职业教育评价的结合，不是将智能技术简单地应用到评价中，而是要将其作为评价体系发展的内生动力，融入职业教育评价的全维度和全过程，改进人才培养质量，实现职业教育和人的发展目标。
1.从结果评价转为过程评价
评价不是为了证明，而是为了改进。职业教育是人的知识和技能及其智慧提升的过程，最终指向对人之为人的持之以恒的追求。人工智能时代的职业教育是一种“体验式的终身学习”，评价有助于职业教育持续改进对人才培养质量过程的追踪和提升，这蕴含在职业教育条件的改善、学校办学水平的提升、企业参与度的深入和人的全面发展过程之中。贯穿全过程的评价，一是要利用智能技术在学校中开展学生学情、课堂学习行为和技术实训的分析；二是要对学生进入企业后的技术应用能力、岗位胜任力和职业发展潜力的追踪；三是要将评价结果纳入职业教育可持续发展的过程中。
2.从阶段性评价转向终身性评价
以学习阶段为界的评价因不同阶段的目的不同而相互脱节，当学生走出校门，教育评价自动终止。“每个人的一生都经历着一种人性的、社会的、职业的过程。包括全部的‘正规的’‘非正规的’及‘不正规的’学习在内。”人工智能时代，传统评价的时间和空间局限被打破，使终身性评价成为可能。利用智能技术记录学生各学段的学习情况，跟踪离开职业院校后的职业发展与继续教育学习情况，将评价从学校“正规学习”扩展到学生自主学习、职后“非正规学习”各环节实现跨时空的持续性评价。这将有助于管理者、教育者和雇佣者思考职业教育人才培养质量的改进方向。
3.从共性评价转向个性评价
共性评价以标准化的评价体系满足单一主体对职业教育的价值诉求。以成绩、证书、就业和升学等指标开展的评价将学生放在单一的、相同标准体系内评判，不符合职业教育学生发展差异大的实际，不能满足不同学生的个性化发展需要，也不能反映不同企业对学生的差异化需求。指标个性化评价将国家政策法规表达的强制性价值诉求，企业、学校和家庭之间表达各自所需的协商性价值诉求，学生个体差异化发展的个性价值诉求相结合，通过价值诉求整合形成的评价标准在国家与社会、企业与学校、家庭与个人之间以“和而不同”的态势推动职业教育评价开展。
4.评价聚焦问题解决能力
人工智能不仅增强了评价的方法、手段和工具，同时也为职业教育的人才培养提供了新的技术平台，丰富了人的发展内容和需要。从产业角度看，产业结构在人工智能的浪潮中不断调整、重组和优化，人力和低技术密集岗位逐渐被自动化和智能化生产线所替代。在智能技术冲击下，“易于教授和检验的技能，正在或者将要被数字化，所以记住太多技能知识已无多大意义。”以机器操作和技巧应用为基础的初级技术工人已经不适应产业智能化发展所需，未来更需具备人工智能素养的综合技术技能人才。从企业角度看，智能生产中需要了解人工智能知识、具备智能技术应用能力、掌握智能设备运作方法，综合解决生产中的技术问题。从学校角度看，人工智能作为工具和内容融入人才培养中，以未来职业的问题为中心使用和掌握智能技术成为学生职业发展的关键能力。因此，基于人工智能的评价要避免“方法中心”，回归提升人才培养质量之根本目的，聚焦学生问题解决能力维度。
5.完善学生发展评价的多元化指标
教育评价要从“容易测量的能力”扩展到“难以测量的能力”，更加关注复杂的高级认知技能和隐性的非认知学习成果。传统评价更关注学业成绩、技术等级和身体素质等可量化的发展维度，品德、兴趣和爱好等难以测量的维度在评价指标中被弱化，知识迁移、技能形成和情感态度等维度更是被忽视。专家系统、深度学习和增强现实等技术将有助于对学生知识向能力迁移过程的评价，“人工情感”技术的发展将能自动检测学生的情感态度。人工智能带来的不仅是对学生发展素养的支持，更对学生发展提出了新的素养要求。企业需要员工具备“和机器、系统一起工作”的技术技能素养，而职业教育需要学生养成科技素养、数据素养和创造性思维适应人工智能时代的职业发展。学生发展维度的丰富及其可测量性的增加，促进职业教育人才培养质量评价指标体系更加多元化和立体化。（节选自《中国职业技术教育》2023年第2期）
