以下是职业教育教学AI化的现有程度和发展趋势：
现有程度
教学实施方面：AI课件生成工具使用较为普遍，但多数仅用于PPT美化等基础功能，学科知识图谱深度绑定率较低。例如，47%院校采用AI课件生成工具，然而78%仅限于PPT美化功能，学科知识图谱深度绑定率不足15%。
部分院校利用AI生成教学案例、制作微课等，如山东旅游职业学院教师通过大模型技术生成数字人形象及微课，提高了教学效率和趣味性。
虚拟实训方面：许多职业院校在虚拟仿真实训中应用AI技术，如湖南汽车工程职业大学、北京市自动化工程学校等打造场景化虚拟仿真实训平台。江门职业技术学院和企业联合打造虚拟工厂，让学生在安全的虚拟环境中进行练习和实践。
在工业机器人、新能源汽车等装备制造类专业普及率较高，但设备日均有效使用时长存在两极分化。像工业机器人专业的虚拟实训普及率达68%，头部院校设备日均有效使用时长4.2小时/台，普通院校仅1.1小时/台。
学情分析与个性化学习方面：一些学校借助AI分析学生学习数据，为学生生成个性化学习路径和练习任务，如广东南方职业学院智能制造学院利用超星学习通平台的AI功能，根据学生能力推送不同的学习内容。部分学校还通过“数字画像”为学生找出更适合的职业发展道路，实现人才需求端、供给端和服务端精准对接，如山东旅游职业学院通过对学生进行“数字画像”，助力学生职业发展。 然而，职业教育教学AI化也面临一些问题，如部分AI工具并非针对职业教育设计，使用效果欠佳；数据来源的广泛性和时效性不足；部分教师缺乏人工智能工具的操作经验或对技术应用持保守态度；还需探索如何平衡理论教学与人工智能辅助实践等。
管理服务方面：智能排课系统覆盖率较高，但功能多停留在课表生成；AI校园安防多数应用集中于人脸门禁；招生咨询机器人部署率达一定比例，但意图识别准确率有待提高。例如，智能排课系统覆盖率89%，92%系统未集成教室能耗数据；AI校园安防61%应用集中于人脸门禁，仅9%实现行为预警；招生咨询机器人部署率42%，意图识别准确率67%。
发展趋势
教育管理更高效智能：AI将在教育管理中发挥更大作用，利用大数据、机器学习等技术，为学校的各项决策提供数据支持，实现更科学的资源配置、教学管理和校园安全监控等，全面提升管理效率和服务质量。
学生培养更个性化：AI能够更深入地分析学生的学习数据，了解其个性化需求，制定更加精准的个性化学习计划和职业发展路径，提供差异化的教学策略和资源支持，满足每个学生的独特发展需求。
教学模式持续创新：教学形态将进一步从传统的教师与学生二元形态向加上智伴（数字教师）的三元形态转变。AI智伴会成为教师教学和学生学习的重要助手，为学生提供自主学习和探究支持，推动教学方式不断创新，促进学生的学习和成长。
教师角色与能力转变：教师需要不断提升自身的智能化素养和能力，从“知识传授者”转变为“学习引导者”，与AI智伴协同教学，共同促进学生的全面发展。
教育资源更新即时化：AI技术将帮助教育资源及时更新和优化，确保学生获取到最新、最优质的学习资源，更好地实现工学结合，使专业与产业对接、课程内容与职业标准对接、教学过程与生产过程对接。
应用生态逐渐完善：未来将构建技术中台+教育数据湖新型基础设施，研发轻量化AI教学应用工具包，建设专业教学算法库，推动AI技术与职业教育的深度融合，形成更加完善的AI应用生态，为职业教育教学提供更强大的技术支持和保障。
来源：职教师训
