本次“人工智能赋能职业教育”高质量发展研学实践活动，揭示了人工智能（AI）对职业教育生态的重塑力量。作为发展规划质量管理中心负责人，我深知在信息化基础薄弱的现实条件下，本中心更需立足核心职能，前瞻思考，务实行动。我们肩负着引领学校未来（十五五规划）、守护教育教学质量（质量管理与督导）的重任。AI时代，这两项核心工作面临着新的内涵与要求。通过此次学习研讨，结合学校实际，形成以下聚焦主责主业的思考与实践方向：

一、 研学深化认知：AI是规划与质管必须回应的时代命题

规划之变： AI不仅催生新职业、新技能，更深刻改变产业生态和人才需求结构。传统的规划逻辑（基于历史数据和静态分析）面临挑战。“十五五”规划必须将AI带来的颠覆性影响、区域AI产业发展态势、AI技术技能人才需求预测作为核心考量，确保规划的前瞻性与适应性。同时，AI本身也应成为规划中“新专业设置”、“传统专业升级”、“实训基地建设”等部分的关键赋能要素。

督导之变： AI驱动的教育大数据分析为教学质量监测提供了新维度（如学习过程、技能掌握度）。虽然我校当前缺乏技术条件，但AI所倡导的“数据驱动”、“精准画像”、“过程性评价”理念，正是我们提升督导科学性、有效性的努力方向。必须思考如何在现有条件下，尽可能地向这些理念靠拢。

质量之变： AI要求质量标准内涵更新（如融入AI素养要求），也提供了质量保障的新工具（如智能预警）。质量保障体系需思考如何响应AI时代对人才培养的新要求，并探索利用有限的数据资源提升监测效率。

二、 立足核心职能：AI思维赋能规划编制与质量督导的思考

（一） 赋能“十五五”发展规划编制：前瞻洞察，科学布局

1.强化AI趋势与需求研判：

深度融入区域AI战略： 可将《广西“人工智能+制造”行动方案(2025-2027年)》及后续政策、区域内重点发展的AI相关产业（如智能制造、智慧港口、数字文旅等）作为规划编制的核心外部环境分析内容。研讨分析这些领域对技术技能人才（特别是复合型、具备基础AI素养人才）的具体需求与缺口。

构建“AI+专业”映射矩阵： 可系统梳理现有专业体系，分析各专业与AI技术的结合点、可能的改造升级方向（如：机械制造+工业视觉/预测性维护、商贸物流+智能供应链/数据分析、学前教育+智能教育辅助工具应用）。在规划中明确专业群对接AI产业的方向和重点建设领域。

探索“微专业”与证书融入： 可研究在现有专业人才培养方案中，规划增设AI通识课程模块或“AI+X”微专业/证书（如Python基础、数据分析基础、AI工具应用），提升学生普适性AI素养，作为规划中“课程体系优化”的重要内容。

2.明确AI赋能“五金”建设的规划指引：

新专业（金专业）： 可在规划中预留空间，论证并优先发展1-2个与区域AI产业紧密对接、具有前瞻性的新专业（方向），明确其建设目标与路径。

课程与教材（金课、金教材）： 可规划推动核心课程融入AI元素，鼓励开发融入AI应用场景的活页式、工作手册式教材（金教材）。可探索利用AI生成技术辅助课程资源建设（如图文、简单脚本）的可能性（作为规划中的创新点）。

师资（金师）： 可将教师AI素养提升纳入师资队伍建设规划，明确分层分类培训目标（普及认知、骨干提升、专业深化）。规划探索校企共建“AI双师型”教师培养机制。

实践基地（金地）： 在实训基地规划中，可前瞻性考虑AI技术引入的接口和空间。即使是基础实训室，也要考虑未来接入虚拟仿真、数据采集分析模块的可能性。规划推动建设1-2个具有“AI+”特色的高水平产教融合实训基地。

3.规划数据支撑能力的提升：

明确数据需求： 在规划文本中，明确提出为支撑科学决策（尤其是应对AI带来的快速变化），需要建立和完善哪些关键数据的采集、分析与共享机制（如：更细化的专业招生就业数据、课程过程性学习数据、企业需求反馈数据）。这为后续信息化建设提供“需求侧”指引。

探索简易预测模型： 在缺乏高级分析工具的情况下，尝试利用现有招生、就业等历史数据，结合人工调研判断，可建立专业预警和需求预测的简易规则模型，写入规划配套措施。

（二） 赋能质量管理与教学督导：数据筑基，精准提质

1.可深挖现有数据价值，提升督导靶向性（立足教务系统）：

可构建“数据靶向”督导机制： 可深度分析教务系统数据（历年成绩分布、课程评价得分、重修率、毕业率等），识别“异常点”（如：持续低及格率课程、评价显著偏低教师/课程、毕业设计/顶岗实习环节的共性问题）。据此制定差异化的督导计划，将有限督导力量精准投向风险点和关键环节。

可推动督导报告“用数据说话”： 可要求督导员在听评课报告、专项检查报告中，引用相关教务数据作为支撑依据（如：该课程近三年平均分/及格率、学生评教平均分）。改变纯经验描述，提升报告客观性和说服力。

2.可探索过程性评价与反馈的轻量化实践：

推广结构化电子督导工具： 设计并使用标准化的在线听课记录表、实践教学检查表，结构化收集信息，便于后续汇总分析共性问题。

利用便捷工具收集过程反馈： 鼓励督导员、教师利用手机录音（关键教学片段，用于课后教研分析）、企业微信/问卷星（快速收集学生阶段性匿名反馈）等方式，补充终结性评价（期末评教）的不足，获取更丰富的教学过程信息。

关注AI素养融入教学的评价： 在督导指标和评价标准中，逐步加入对教师是否恰当引入AI工具/案例辅助教学、是否培养学生基础AI应用意识的观察点（即使只是很初级的应用）。

3.可优化质量保障闭环管理：

强化基于数据的改进跟踪： 对督导、专项检查中发现的问题，特别是基于数据分析指出的问题，可要求责任部门在整改报告中必须回应具体数据指标的改进情况（如：某课程低及格率问题整改后，下一轮成绩是否有提升？提升幅度？）。将数据变化作为评价整改成效的关键依据。

将“AI赋能成效”纳入质量监测维度（前瞻性）： 在修订质量保障体系文件或年度质量报告中，可考虑增设对“AI元素融入专业/课程建设”、“师生AI素养提升举措及效果”等维度的描述性监测与评估要求，引导关注此方向。

三、 实践推进设想：紧扣职责，务求实效

1.启动“十五五”规划AI专题研究： 可成立专项小组，聚焦“区域AI产业人才需求与我校专业对接”、“现有专业AI赋能升级路径”、“AI素养融入人才培养体系的实施方案”等核心议题，形成专题报告，作为规划编制的核心输入。

2.修订督导工作规程：

可修订《防城港职业技术学院教学督导工作实施暂行办法》，明确数据在督导计划制定、报告撰写、整改跟踪中的基础性作用。设计并启用标准化的电子督导记录模板、核心课程/关键环节数据监测清单。

3.进行“AI与职业教育变革”专题学习： 可聚焦AI对规划逻辑、专业建设、教学模式、质量评价的影响，专题学习，提升部门工作人员对战略思维和业务的敏感性。

4.在年度质量报告中设立“AI赋能探索”专栏： 可系统梳理学校各部门在本次研学活动及后续实践中，围绕AI赋能进行的探索、面临的挑战和初步思考，展现前瞻意识与务实态度。

人工智能浪潮奔涌，职业教育转型在即。对于办学基础薄弱的我们，更需坚守本位、洞察趋势、精准发力。我们无法立即搭建智能平台，但必须将AI思维深度融入规划蓝图的绘制与质量堤坝的夯筑之中。本次研学是起点而非终点。我们可以以编制“十五五”规划为契机，将AI的挑战与机遇转化为学校未来发展的战略支点；以深化数据应用为抓手，即使在有限条件下，也应推动教学督导与质量保障向更精准、更高效、更聚焦未来发展需求的方向迈进。立足主责，前瞻务实，为学校抢抓AI赋能机遇、实现特色高质量发展贡献不可或缺的规划引领与质量护航力量！