职业院校AI通识课教学的有效路径
在人工智能（AI）浪潮席卷各行各业的今天，如何培养适应时代需求的技术技能人才，成为职业院校面临的新课题。教育部等五部门出台《“人工智能+教育”行动计划》后，各大职业院校相继开设AI通识课程。然而，教学一线的同仁们普遍感到困惑：这门课程的培养方向在哪里？教学边界如何界定？教学方法怎样设计？与现有的信息技术课程又该如何衔接？针对这些普遍性的疑问，笔者以为，“工具性、伴随式、项目化”构成了职业院校AI通识课教学落地的务实方案——以工具性理念培育人机协同能力，以伴随式方式推动素养的渐进积累，以项目化内容践行“做中学”的职教理念。
为何要开设AI通识课
当AI技术深度渗透各行各业之际，未来的从业者不仅需要掌握专业实操技能，更需具备与AI协同作业、借助AI处理实际问题的综合能力。由此可见，AI素养已从“可选项”转变为“必备项”，成为职业核心能力的关键组成。
不过，现阶段不少职业院校的AI通识课存在明显偏差：一是培养方向模糊，要么过度侧重算法原理，要么退化为单纯的工具使用训练；二是教学内容零散，通常压缩在一学期内“速成”完成，学生学完便忘，难以形成可持续的应用能力；三是与信息技术课程割裂，二者缺少有机衔接与协同配合。这些问题使得AI通识课陷入“开设了却不见成效”的尴尬局面。
职业院校学生普遍动手能力强、偏好“在实践中学习”的方式，通过科学设计，完全能够实现AI素养的稳步提升。关键在于精准定位AI通识课的属性——不是培养AI研发人员，而是培养AI应用者、协作者和评估者；核心宗旨是帮助学生养成“遇到问题，先思考能否用AI解决、用何种工具、如何判断效果”的思维模式，构建“需求—技术—评估”的逻辑链条。
AI通识课教学怎样落地
针对上述症结，我们探索并实践了“工具性、伴随式、项目化”的教学实施方案，从思维塑造、过程规划、内容设计三个层面，系统重构AI通识课的教学逻辑。
第一，工具性导向，让AI成为解决问题的“智能助手”。教学过程中，教师不提供标准答案，而是布置真实任务。项目启动时，教师仅阐明任务目标，不限定使用何种AI工具，由学生自主拆解需求、判断哪些环节可引入AI辅助。教师提供多款工具选项，学生依据任务自主选择，并在完成后对AI产出进行效果评判。项目收尾时，填写“学习反思表”，记录决策历程与经验教训。通过反复练习，使“需求—技术—评估”的逻辑链条逐步内化为学生的思维习惯。
第二，伴随式推进，覆盖全学程的“AI浸润”。AI通识教育不能作为一门孤立课程“一次性”完成，而应在学生整个在校期间，以“专题融入+系统强化”的模式持续推进。AI通识课应与信息技术课程“齐头并进”。信息技术课程融入AI基本概念、技术原理与伦理规范，为学生奠定认知和技能基础；AI通识课则根据学生信息技术课程的学习进度，每完成一个阶段，安排4至8课时的项目化任务，让学生运用AI工具完成真实作品。同时，按照学生成长阶段分层设计：基础应用项目面向低年级，训练“需求—技术—评估”思维；专业融合项目面向中年级，对接不同专业领域场景；创新综合项目面向高年级，孵化创新创业能力，让AI学习贯穿学生成为准职业人的成长全程。
第三，项目化载体，在“实战中”学，在“过程中”评。全面推行项目化教学，将AI知识、技能、思维、伦理融入真实、有趣、可操作的项目中。基础认知与伦理类项目，应围绕“需求识别”与“效果评估”展开设计；技术应用与创新实践类项目，应突出“技术选型”与“工具链整合”；专业拓展与综合创新类项目，应聚焦真实问题的解决。三类项目按“基础→应用→创新”螺旋式递进，贯穿学生在校全过程。每个项目均嵌入“需求—技术—评估”逻辑链的训练，并通过作品展示、小组互评、反思日志实现全过程评价。
AI通识课与信息技术课如何协同
这是众多学校最为困惑的环节。笔者以为，二者并非替代关系，也非简单的先后关系，而是“基础+应用”的协同关系。
信息技术课程是“根基”，承担着计算思维培养、常用软件操作、数据处理基础、编程入门等任务，并系统融入AI的基本概念、关键技术与发展脉络，为学生提供必要的认知铺垫和技能准备。
AI通识课是“纽带与拓展”，在学生已掌握信息技术的基础上，着重培养AI工具的应用思维、问题拆解与效果评估能力，通过项目化任务让AI真正服务于具体应用场景。它不重复信息技术课的基础内容，而是引导学生将那些基础能力迁移到AI协同的实践中。
两门课程的教学进度应当“同步推进”，信息技术课每完成一个知识模块，AI通识课随即安排一个需要调用该模块知识的项目任务，让学生即时应用、及时巩固。这种“边学边用”的节奏，既防止了知识遗忘，也让AI学习始终处于有意义的任务情境中。
AI通识课实施的条件保障
教学模式的切实落地，需要教材、师资、资源等方面的配套支撑。
第一，教材配套跟进。要突破传统以知识体系为框架的编写模式，改为按专业大类开发项目化教材，分别设计基于真实职业情境的项目，让AI学习与专业学习同频共振。同时，教材以数字化形式呈现，便于实时更新案例和工具。
第二，师资队伍先行。将教师数字素养提升作为首要条件，通过线上研修、校本教研、企业跟岗等多元形式，确保教师上岗前完成AI通识教学能力培训。组建骨干教师研究团队，深入探索大模型在教学中的创新应用，形成可复制的案例库，让“教AI的人”先懂AI、会用AI。
第三，数智技术赋能。依托国家职业教育智慧教育平台，完善在线课程资源，持续更新AI助教与知识图谱服务。升级计算机机房，配备能流畅运行主流AI平台的软硬件环境，并积极与科技馆、企业展厅、AI应用示范单位合作，拓展校外实践教学基地。
（作者刘克勇系江苏联合职业技术学院学术委员会主任、教育部信息化教指委副主任，张跃东系南京工程高等职业学校副校长、教育部信息化教指委信息素养专委会秘书长）