引言

随着以大模型和生成式人工智能为代表的新一代AI技术发展越来越快，教育领域也在经历一场从数字化走向智能化的深刻变化。人工智能不仅改变了人们获取知识和传播信息的方式，也在推动教学组织形式、师生之间的互动关系以及整个教育治理模式的系统性调整。尤其是生成式人工智能具备了内容生成、智能对话、学习行为分析、个性化反馈等多种能力之后，过去以教师为中心的传统教学模式，正在慢慢被人机协同、智慧共育的新形态所取代。在这个背景下，如何实现人工智能与教师教学活动的深度融合，构建兼顾效率提升与育人价值的新型教学模式，已成为当前教育数字化转型的重要议题。

职业教育承担着培养高素质技术技能人才的任务，其教学具有实践性强、岗位导向突出和个性化需求明显等特点。近年来，《国家职业教育改革实施方案》《教育数字化战略行动》等政策文件先后出台，都明确提出要推动人工智能和职业教育深度融合，打造一个数字化、智能化的职业教育新生态。相较于公办院校，民办职业院校存在更多的现实困难，如师资队伍整体偏弱、教师流动性比较大、优质教学资源不够充足，以及个性化教学的支持能力有限等。在教育数字化转型的大趋势下，如何借助人工智能技术突破资源约束、优化教学过程、提升人才培养质量，成为民办职业院校高质量发展的重要课题。

一、AI赋能教学的理论基础与实践探索

当前，人工智能正深刻重塑教育生态，其中AI与教师协同教学模式成为教育数字化转型的重要探索方向。Memon和Kwan（2025）提出教师与生成式人工智能协同的教学模型，强调人机合作对学习成效的促进及对未来教育模式的重塑作用。丁安琪与蒙小凤（2023）聚焦于AI生成教案对备课效率的提升作用，同时指出AI生成内容仍需人工修正，从而揭示了AI在教学设计辅助中的优势与局限；常嘉玲等（2023）针对传媒类专业，提出了“AI+教师”的协同教学模型，重点探索了如何把学科特色和人机协作更好地结合起来；田明松（2024）开发了AI备课助手，并通过应用验证了AI在缩短备课时间、提高教学目标匹配度方面的效果。黄廷祝（2024）提出了一种“人—机协同”的课堂重构路径，从哲学层面讨论了技术与人在育人过程中如何协同发挥作用。上述研究普遍强调AI对教学的赋能作用，且已从技术应用延伸至教学变革层面，为人机协同的“双轨”教学模式构建提供了坚实的理论基础与多样化的实践参照。然而，这些研究多聚焦于公办本科院校或特定学科，对民办职业院校这一特殊办学类型的关注明显不足。

二、职业教育AI赋能研究的现实困境与突破路径

人工智能赋能职业教育发展已成为教育改革的关键议题。人工智能技术本身到深入探索教育实践应用的演进过程，体现出明显的阶段性特征。然而，当前研究仍面临若干现实瓶颈。高质量且适配性强的教学资源整体上比较缺乏，跟AI相关的教材更新速度往往跟不上技术发展的步伐，教学案例库和虚拟仿真资源也普遍不足，很难满足一线教学的实际需要。部分院校特别是民办职业院校的网络带宽与硬件设备难以支撑AI教学应用的高标准要求，制约了技术赋能的实际效果。针对这些困境，有学者提出可以构建一种“AI赋能—生产力跃迁—人才培育”的系统化路径，具体来说就是在教学模式层面打造“师—生—机”三元协同的智能课堂，在教学内容层面对接产业动态、优化资源供给、整合多方力量共建知识库，在教学评价层面借助多模态感知技术开展全过程可视化测评，最终形成一个评价驱动的教学优化闭环。但是，现有研究仍集中于本科院校或公办职业院校的单课程应用层面，缺乏在AI赋能下的“双轨教学”运行机制的研究。

三、“AI+教师”双轨教学模式设计

（一）设计原则

在借鉴已有研究的理论启示和实践经验的基础上，为了解决民办职业院校在技术条件、师资力量、资源供给等方面存在的现实问题，本研究提出了“AI+教师”双轨教学模式的三个设计原则。

1.育人为本，AI为辅

AI的角色是智能辅助者，而非教学的主导者。主要承担那些可以标准化、高频重复的工作，比如知识图谱的构建、客观题的自动批改、基础性的答疑、学情数据的采集等。而教师则把精力放在复杂技能的示范、学习动机的激发、价值观念的引领以及情感支持这些AI难以替代的育人环节上。AI提供的学情诊断和学习路径推荐等内容，只作为参考建议，教师根据自己的专业判断来决定最终的教学策略调整和学生干预方案。

2.双轨并行，数据驱动

实行AI和教师双轨并行，AI轨与教师轨协同互补。数据是双轨协同的纽带，AI轨负责采集和分析学习行为数据，教师轨根据这些数据进行精准干预；反过来，教师的干预行为也会回流到AI系统中，用来优化推荐算法和学情模型，这样就形成了一个“采集—分析—决策—迭代”的闭环。

3.轻量化部署，适配不同办学条件

本模式优先采用那些已经比较成熟、成本相对较低的云服务方案，借助生成式AI快速构建校本化的教学资源库，从而降低初期投入和后续运维的成本，确保这个模式在不同办学条件的院校中都具备一定的可复制性和可持续性。

（二）双轨教学模式设计

本模式设双轨协同运行。AI轨承担标准化、规模化任务，包括智能导学、虚拟实训、自动测评与学情分析，为每位学生提供个性化学习支持。教师轨聚焦非标准化、高情境性工作，包括复杂技能示范、情感支持、价值引导与个性化辅导，发挥教师不可替代的育人职能。双轨并行、各有侧重，通过数据纽带实现深度融合。

具体来说，本研究构建了一个双轨三层架构，如图1所示。最底层是数据层，由系统自动采集的学习行为数据和教师录入的教学观察记录共同组成；中间是引擎层，AI在这一层进行数据分析，教师在这一层制定教学策略；最上面是应用层，AI在这一层提供智能导学和虚拟实训，教师则在这一层开展课堂教学和情感引导。双轨之间通过数据接口进行实时交互，形成前面提到的“采集—分析—决策—迭代”闭环。在课前阶段，AI推送预习资源并诊断学生的薄弱点，然后生成学情报告，供教师预设教学策略。在课中阶段，AI开展虚拟仿真实训并实时纠错，教师巡回指导、示范重点难点，双轨的数据实时同步。在课后阶段，AI推送个性化练习并自动批改，生成新的学情报告，教师据此进行针对性的辅导和干预。

四、模式验证与讨论

本研究选取了某民办职业学院工程造价专业2024级的两个平行班作为研究对象，其中实验班48人，对照班55人。实验班采用的是“AI+教师”双轨教学模式，对照班则沿用传统的教学模式，也就是课堂讲授加课后练习。两个班级在入学成绩、师资配置、课程设置等方面基本一致，具备可比性。整个研究持续一个学期，覆盖了完整的课程教学周期。

从研究结果来看，在学习投入度方面，实验班在平台上的活跃度和任务完成率都明显高于对照班，不少学生在访谈中提到，AI系统的即时反馈让他们觉得学习更有动力。在实训效果方面，实验班在虚拟实训中的平均正确率更高，在真实设备上的首次操作通过率也显著优于对照班。在学业成绩方面，实验班的理论考试分数和技能考核成绩都比对照班要好。与此同时，实验班任课教师的日均答疑时间和作业批改时间，相比传统教学模式下也大幅减少。问卷调查的结果显示，实验班学生对教学模式的总体满意度比较高。这些结果说明，“AI+教师”双轨教学模式在多个维度上都取得了不错的初步成效。

本研究发现，在这种双轨模式中，AI轨承担标准化、重复性的任务，教师轨聚焦非标准化、高情境性的工作。这一分工框架与朱刘娜（2025）、冯慧婷等（2026）的研究基本一致。此外，本研究对教师轨的职责界定做了一点补充。已有文献大多强调教师在高阶能力培养和学习路径引导方面的作用，但本研究发现，在职业院校的技能教学情境中，教师的情感支持和价值引领同样非常关键。访谈中有不少学生表示，AI虽然能提供即时反馈，但自己在学习中遇到挫折的时候，还是希望能得到老师的鼓励。这说明在技能学习这种容易产生挫败感的情境下，教师的情感在场具有AI无法替代的功能。

另外，教师的纠偏和把关角色也是不可或缺的。当AI生成的学情报告与教师的课堂观察出现不一致时，教师的专业判断往往能够捕捉到那些更隐性的学习困难，比如学生的情绪波动、社交方面的干扰等等。这个发现提示我们，AI与教师的角色分工可能不应该仅仅基于任务类型来划分，还应该考虑信息的可及性，恰恰是教师的核心优势所在。这两点补充，与已有研究主要聚焦于教师认知层面的角色定位形成了互补，也在一定程度上丰富了双师协同模式下教师职责的理论内涵。

教师是双轨模式能否真正落地的关键执行者。首先，教师需要具备基本的AI工具操作能力，比如能够读懂学情报告、对AI推荐的内容进行甄别和适当修正。其次，教师还需要完成一个角色上的转变，从过去的知识讲授者，逐步转变为学习的引导者、AI的协作者以及情感支持者。现实中有些教师还比较习惯于传统的讲师灌输方式，不太容易放手让AI承担部分教学任务。针对这种情况，可以尝试让一部分教师先行试点，通过他们的经验分享来带动其他教师，逐步推动角色的整体转型。此外，教师也应该养成一个工作习惯，就是AI给出的建议需要经过自己的专业判断之后再决定是否采用，不能盲目听从，要保持教学上的自主性。

学校层面则需要为双轨模式的落地提供组织保障。在制度建设上，可以把AI教学能力纳入教师考核和职称评审的体系当中，设立一些专项激励措施；同时修订教学工作量的计算办法，把AI辅助教学的时间也计入课时。在资源配置上，优先采用云服务模式来降低初期投入成本，避免一次性在硬件上投入过重；可以设立AI教学专项经费，用于平台订阅、教师培训和资源建设。在组织上，可以组建一个由骨干教师、信息技术人员、教学管理人员共同构成的AI教学推进小组，负责技术选型、培训组织以及问题协调等工作。

此外，并不是所有课程都适合进行深度的双轨融合。在实施之前，建议先对课程做一下适配性诊断：优先选择那些技能可拆解、反馈可量化、虚拟操作与真实操作高度对应的课程作为试点。对于适配性较高的课程，可以采用全流程双轨融合模式，即AI贯穿课前、课中、课后所有环节；对于适配性一般的课程，则可以采用模块化嵌入模式，只在实训或测评环节中使用AI。

五、结论

本研究构建了一个“AI+教师”双轨教学模式的完整框架，并通过实验验证了该模式在提升学业成绩、实训效果和学习投入度方面的有效性。同时，研究还提出了一个轻量化部署的保障体系，目的是适配职业院校尤其是民办院校现有的资源条件。在理论贡献方面，本研究明确了比较可操作的AI与教师职责分工机制，设计了覆盖“课前—课中—课后”全流程的双轨协同流程，并提供了相应的实证数据支撑。当然，本研究也存在一些局限。第一，样本量相对较小，而且只集中在一个专业上，研究周期也只有一个学期，长期效果还需要通过追踪研究来进一步验证。第二，本研究主要聚焦于教学效果的结果指标，对双轨协同过程本身缺乏比较深入的分析，这也是未来研究需要补上的一个视角。总体而言，本研究为职业院校推进AI赋能教学提供了一个可以参考的理论框架和实践路径。后续研究可以在扩大样本范围、延长追踪周期的同时，进一步探索双轨协同的内在机制以及AI依赖风险的干预策略。

参考文献：

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