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当超过七成职业院校教师已将生成式人工智能纳入日常教学流程，中国职业教育正在经历一场静悄悄的数字化迁徙。
数据显示，高职学生AI工具使用率全面碾压中职：73.8%的高职生用AI获取知识拓展资源，中职生这一比例为65.6%；职业规划场景下，60%的高职生依赖AI辅助决策，中职生为54.1%。更值得关注的是使用深度，高职生以”每周使用”为主，中职生则集中在”每月使用”。频率差异背后，是两类群体对技术嵌入学习生活的不同接纳度。
但工具普及不等于素养达标。全国学生AI素养测评显示，”知道与理解”维度准确率70%，而”评价与创造”骤降至53%，”伦理与规范”仅53.34%。这意味着，大多数职校生能熟练操作AI工具，却难以对AI输出进行批判性审视，更遑论创造性应用。一个悖论浮现：技术门槛降低的同时，思维门槛却在升高。
课程供给同样呈现结构性失衡。仅22.53%的高职院校实现AI通识课程全覆盖，中职更是低至4.7%。40.79%的中职学校尚处”规划阶段”，38.35%干脆未开设。当学生已在课外熟练使用AI，课堂却滞后于时代，这种”校外热、校内冷”的割裂，正在消解职业教育的专业权威性。
教师群体的AI渗透率更高，却也更深陷困境。91.44%的高职教师、94.07%的中职教师已使用AI工具，其中使用超1年的占比近两成。但应用场景高度集中于”资源制作”、”课程设计”，属于典型的”替代人工书写”式浅层应用。
真正体现职教特色的场景，就业指导、情景模拟占比惨淡。这意味着，AI在职业教育中最具价值的”岗课赛证”融合、虚拟仿真实训、个性化技能训练等环节，尚未形成规模化突破。教师们拿着AI这把瑞士军刀，却大多只用来削铅笔。
素养测评数据印证了这种”高普及、低深度”的困境。全国职校教师AI教学素养均分74.36（满分100），”应用与分析”维度83.52%，但”评价与创造”仅65.36%。东部与西部的鸿沟同样刺眼：上海、浙江教师”知道与理解”维度得分超7.7，青海、西藏不足6.8；广东、江苏在”应用与分析”领先，甘肃、贵州落后近0.3分。数字鸿沟正在重塑教育公平的新维度。
更隐蔽的矛盾在于发展需求与支撑条件的错位。61.34%的教师急需”协同AI设计教学”的技能，60.56%渴望”AI制作教学资源”，但仅2.79%的高职、2.07%的中职建立了成熟的教师智能素养评估体系。培训供给与需求脱节，教师们在”想学”与”能学”之间徘徊。
硬件建设看似乐观。48.5%的高职院校使用第三方算力支持AI项目，32.4%已本地部署基座大模型，4.08%具备GPU基础设施。DeepSeek以53.22%的部署率高居高职院校首位，然后是文心一言、豆包。文本生成工具、PPT生成工具普及率过半。
但智能体建设暴露深层短板。46.57%的高职、65.23%的中职尚未启动智能体应用，仅6.01%的高职、4.32%的中职能自主配置智能体。这意味着，多数院校的AI应用停留在”调用现成工具”层面，缺乏面向特定教学场景的定制化开发能力。当通用大模型无法满足专业实训的精准需求，”最后一公里”的断裂便不可避免。
数据中心建设同样呈现”高建设、低治理”特征。62.44%的高职建成数据中心并完成大部分数据集成，但仅22.1%实现统一管理与开放访问。数据孤岛依旧林立，53.22%的高职虽建立数据使用协议，却”还不够完善”。没有高质量数据集支撑，AI应用的精准度与个性化便成无源之水。
校企协同领域，AI应用呈现明显的”头重脚轻”。46.08%的高职、44.85%的中职将AI用于”协同开发课程资源”，38.23%的高职、44.83%的中职用于”追踪产业发展动向”，但”数字远程实训平台”、”虚拟仿真实训基地”、”面向社会的人工智能职业技能培训”占比偏低。
当前产教融合的AI应用逻辑是重内容开发、轻过程赋能；重信息对接、轻能力训练。当企业真实生产数据难以接入教学系统，当学生无法通过AI获得沉浸式的岗位模拟体验，”产教融合”便容易沦为概念包装。
东西部差距贯穿所有维度。东部省份在教师AI素养各维度全面领先，西部在”评价与创造””伦理与规范”等高阶能力上差距尤甚。这种分化不仅关乎资源投入，更关乎数字生态的整体成熟度，当西部教师还在学习基础操作，东部教师已探索AI驱动的教学创新。
但数据也显示，差距并非不可逾越。北京市西城区”组团式”帮扶鄂伦春学校，通过联合开展AI赋能培训，显著提升偏远地区教师素养与竞赛成绩。技术扩散的”涓滴效应”正在显现，关键在于是被动等待还是主动参与。
