数字化赋能职业教育不可一蹴而就 从经验导向走向数字驱动

  数字化赋能职业教育不可一蹴而就,应牢牢把握"方法重于技术、组织制度创新重于技术创新"的工作理念,按照"硬件建设是基础,数治理念是保障,专业升级是方向,教学改革是核心,教师素养是关键"的逻辑主线,不断强化应用、提质增效。在转型升级的具体实践中,还应把握好三大关键点。

数字化赋能职业教育不可一蹴而就 从经验导向走向数字驱动

  (一)职业教育从"有边界"走向"无边界"

  教育数字化极大地突破时间和空间对教育的限制,同时也给传统教育的组织方式带来了挑战。作为职业院校,一方面,要加快技术更新,联通校内行政、教学、学生、后勤等应用系统,建设一体化智能化教学、管理与服务平台,使信息技术和智能技术深度融入学校管理全过程,提高学校决策和管理的精准化科学化水平。特别是要以教学工作诊断与改进制度建设为抓手,以校本数据中心为支撑,健全常态化、全覆盖的学校自主保证人才培养质量机制推动数据的源头采集和实时采集,加大大数据分析应用的力度、深度和效果,将教育信息化融入治校理教全过程,把全员、全过程、全方位落到实处。另一方面,要打破学校教育边界,利用和扩大人工智能在优化教育服务上的优势,服务构建时时可学、处处能学、人人皆学的全民终身教育体系,放大职业教育在技能型社会建设中的特殊贡献,提高全民素质和生活品质。

  (二)教学方法从统一标准走向个性定制

  教育核心任务在于育人,不仅要立足当下的产业需求,更要考虑到国家未来产业升级和持续发展,职业院校一定要创新教育教学理念、模式、内容和方法,推动教育体系的结构重组、流程再造和文化重构。职业院校必须主动迎接产业调整快速化、生源类型多样化、学习需求个性化的挑战,通过发展数字教育,改进传统大规模、标准化、整齐划一的教育供给,通过数字化技术支撑,结合人工智能技术,建立起既可大规模覆盖、又可个性化支持的教育体系,让不同基础、不同人群、不同领域的学习者,都能按照自己的兴趣、特长和节奏参与学习,推动信息技术与教育技术深度融合,为教育变革提供新模式。

  (三)老师教学从经验导向走向数字驱动

  传统的教学模式经验式教学占比较多,教师通过长期的教学经验累计,培养和建立自己的教学方法和教学策略,有教无类成为教育界的一句流行语,这给教学带来了许多创新的空间,同时也给教育质量持续提升带来许多问题和矛盾,对教学管理推进有一定的负面影响,随着数字化的推进,教师从经验式教学向数字化教学逐步推进,用数据引导教学,用数据驱动学生,用数据建立个性化的标准,用数据评价教学结果,一起以实施数据为核心,可以极大推进教学管理工作。

  要点二:持续创新是数字化结果

  (一)教学内容持续创新

  职业教育是面向人人的终身教育、面向市场的就业教育、面向能力的实践教育、面向社会的跨界教育,数字化程度越高,就能越契合职业教育大规模、个性化技术技能人才培养的需要。有机构预测,未来二三十年,将有很多岗位会被人工智能所替代,尤其是一些重复性和标准化的工作,更将被大量替代。与此同时,数字经济背景下将会产生大量新职业岗位,传统职业教育所培养的具有简单操作技能的人员将难以适应社会发展的需要。这就要求职业教育紧随数字经济潮流,及时更新教育内容,尤其要注重个性化的多元智能开发,培养人机合作的能力。

  (二)学习方式持续创新

  在数字化的引导下,个性化学习需求不断提出,学生将有更多的学习选择权,学校也不再是学习的唯一场所,知识获取和分享将越来越以信息技术为中介。这些改变将让未来的教育方式发生重大的结构性变革,使大规模个性化的学习成为可能。特别是随着数字经济的发展,也将全面支持创造和传播高质量的科学数字内容。随着数字化的深度影响,传统的学校功能可能被解构,特别是新冠肺炎疫情以来,互联网技术开发和存储的海量优质教育资源,时刻冲击着实体学校的形态,在校内学生学习方式改变的同时,还吸纳了大量的社会学习者。有学者推测,以"云课程+智能技术+虚拟现实"为主的教育手段新组合,将彻底改变20世纪初巴甫洛夫等提出的"训练-知识检验-训练"的传统模式。

  (三)教师角色持续创新

  职业教育经历传统学徒制和学校职业教育的基础上,形成现代学徒制,但教师与学生的角色分工并无本质改变。在数字化时代到来后,学习资源跨界重组,学校功能、教师功能被解构,学习的组织管理方式面临重大调整。如何根据学生学习薄弱环节,提供定制化的课程服务,如何处理好工学关系,在管好校内教学的基础上管好校外实习,如何引进新技术、新工艺、新规范,为企业提供定制化的人才培养,这些都成为职业院校教学面临的挑战,也是职业院校教师面临的挑战。换言之,数字时代将重新定义了我们的教师,可以预见,数字教育时代教师将承担更多角色,成为学习的组织者和启发者、核心素养和关键能力培养的引导者、人际交往的参与者。

  (四)评价方式持续创新

  教育数字化转型后,特别是人工智能的应用,将为学生的考试和评价提供客观量化的证据。其直接表现就是从单一的学业水平表现转变为对学生的综合素质进行评价,在评价结论上也更加强调学生的发展性评价,即通过大数据分析学生的学习过程和自我发展情况,学生不需要跟别人比,只需要跟自己比。学校也可以根据每个学生的特点判断他适合的专业和学习方式,制订更加个性化的培养方案,推送更加精准的课程和学习内容。在学业评价中,更加强调客观性,减少人为因素的干扰,通过网络平台,把学生的学习情况和评价建议直接反馈给学生,最终在后期学习计划中实现学生与教师之间双向的多次选择。


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