研究文章
多模态人工智能驱动职业技能实训的深度融合与效能跃迁研究
摘要
在职业教育数字化转型过程中，传统技能实训存在教学与岗位脱节、个性化培养不足、实训资源紧张、评价体系滞后等突出问题。多模态人工智能依托视觉识别、动作捕捉、虚拟仿真等技术，可构建“感知—分析—决策—反馈”的完整实训教学闭环。本文结合教学实践，从感知交互、虚拟实训、过程评价、自适应学习、人机协同五个方面，提出多模态AI 与职业技能实训的深度融合路径。通过 86 名学员对照实验证实，该模式可使考核通过率提升 23.6%、岗位适配度提升31.2%、耗材成本下降 41.2%。文章针对技术适配、师资能力、标准更新、数据安全等现实问题提出改进策略，为职业教育数字化改革提供实践参考。
关键词
多模态人工智能；职业技能实训；深度融合；效能优化；数字化教学
参考
国务院。关于推动现代职业教育高质量发展的意见 [Z]. 2022.
教育部。职业教育专业目录（2024 年）[Z]. 2023.
祝智庭，胡姣。多模态学习分析：技术赋能教育评价的新范式[J]. 华东师范大学学报 (教育科学版), 2022, 40 (3): 1-15.
余胜泉，王阿习。人工智能与教育的融合：机遇、挑战与应对[J]. 开放教育研究，2020, 26 (1): 15-27.
张立国，陈静。多模态虚拟仿真技术在职业教育中的应用研究[J]. 中国电化教育，2023 (5): 112-118.
李芒，周文娟。能力本位视角下职业教育实训教学改革路径[J]. 中国职业技术教育，2022 (12): 36-42.
王晨，李江雁。多模态人工智能在高端装备维修实训中的应用[J]. 职业技术教育，2023, 44 (8): 56-61.
兰国帅，蒋顷烁，郑明扬，等。生成式人工智能赋能职业教育：人智协同的范式重构 [J]. 职教论坛，2026 (1): 30-39.
王佑镁，王欣颖，柳晨晨。发达国家职业教育生成式人工智能应用场景与发展趋势 [J]. 中国教育信息化，2025 (5): 1-10.
朱效贤，黄尔俏，廖亚晗。生成式人工智能在职业教育课程教学中的应用研究 [J]. 教育研究前沿，2025, 8 (8): 130-136.
