课题编号：2024-AFCEC-119
本研究报告系统阐述了“高职‘人工智能综合项目开发’课程教学资源开发与应用研究”（课题编号 2024-AFCEC-119）的全部研究过程与核心成果。面对人工智能（AI）产业对“数字化应用型人才”的迫切需求与高职教育“静态、陈旧、孤立”的教学资源供给侧存在的巨大鸿沟，本课题首先通过对13所高职院校与H3C等头部企业的深度调研，精准识别出制约人才培养的“四大鸿沟”：内容陈旧、情境缺失、平台算力匮乏及师资支持不足[1]。 为系统性解决上述问题，本研究提出并构建了一个“内容-平台-模块-服务”四位一体的教学资源生态模型[1]。研究的核心成果包括：第一，研制了《人工智能综合项目开发课程标准》，以产业“工作任务单”逻辑重构课程体系，打破了传统学科壁垒[1]；第二，开发了“项目化、模块化、智能化”的教学资源包，包含基于超星平台的在线课程、真实项目案例库及配套教材[1]；第三，创新性地提出了基于维果茨基“最近发展区”（ZPD）理论的“科目三”式教学法[1]。 该教学法践行“以AI教AI”理念，将生成式AI作为“脚手架”，辅助学生攻克真实、复杂的综合项目。实证研究（覆盖3个班级106名学生）数据显示，新模式使学生项目开发完整度提升约30%，技术文档规范性与代码质量显著提高[1]，且85%的学生认为AI辅助有效降低了学习焦虑感[1]。本研究不仅填补了高职AI高阶实践课程系统性资源的空白，其构建的“产教融合、项目驱动、智能赋能”的教学范式，为高职院校培养适应新质生产力需求的AI应用型人才提供了可复制、可推广的“样板”和实践指南。
人工智能（AI）已成为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是国家战略布局的重点[1]。随着数字经济浪潮席卷全球，AI技术正以前所未有的速度与深度重塑产业业态，催生了海量的数字技术人才需求。在此背景下，高等职业教育（高职）作为培养一线技术技能人才的主阵地，其人才培养模式与产业需求的契合度至关重要。 以新华三（H3C）为代表的行业头部企业明确指出，在研究型、开发型、应用型三类人才中，“数字化应用型人才的需求量更大、范围更广、行业的特征更明显”[1]。这一产业界定清晰地指明了高职AI教育的核心目标：其重点并非培养精于算法推导的理论研究者，而是培养能够面向智能制造、智慧医疗等具体行业，解决实际工程问题的“数字化应用型人才”[1]。因此，本课题所聚焦的“人工智能综合项目开发”课程，其设置的紧迫性与必要性，得到了产业需求的直接印证。
尽管产业需求旺盛，但人才供给侧的“结构性短缺”已成为制约AI产业发展的首要瓶颈。根据《IDC中国人工智能软件及应用市场半年度研究报告》显示，企业在采用人工智能时面临的最大挑战是“缺乏技术人员”，占比高达51.7%[1]。 必须对这51.7%的“缺人”数据进行深度解码。这并非一个笼统的人才数量短缺，而是特指“缺乏能够完成综合项目开发”的应用型人才。进一步分析，IDC报告中列举的其他挑战——“缺乏高质量数据集”（45.5%）和“应用场景不明确”（32.9%）——表面上是企业的资源挑战，实际上也反向揭示了人才培养环节的缺失[1]。一个合格的AI应用型人才，本就应具备定义应用场景、处理高质量数据集的能力。 这种分析揭示了一个核心观点：企业所面临的资源挑战（缺数据、缺场景）与人才挑战（缺技术人员）是同一问题的不同侧面。这反向证明，一个有效的“人工智能综合项目开发”课程，其教学资源必须同时为学生提供清晰的“应用场景”（项目案例）、高质量的“数据集”、以及完成项目开发所需的“技术能力”培养。本课题（2024-AFCEC-119）的核心价值，即在于通过开发新型教学资源，直接弥合这51.7%的结构性人才缺口[1]。
在确立研究价值的过程中，本课题对国内外人工智能教育研究进行了系统性述评。文献分析发现，当前AI教育研究呈现出明显的“结构性失衡”：即“高等教育与基础教育两头热、职业教育中间冷”的态势[1]。 在高等教育领域，研究焦点集中于学科体系建设、前沿算法和高层次创新人才培养，其理论深度与高职强调技术应用的岗位技能存在较大距离。在K-12教育领域，受STEM教育理念影响，研究热衷于AI普及、计算思维和机器人编程，其内容深度无法满足高职的就业导向需求[1]。 反观职业教育领域，研究则相对薄弱与滞后。现有文献多集中于宏观政策解读或专业设置论证，对于“人工智能综合项目开发”这类贯穿技术选型、模型训练、应用开发到部署运维全流程的高阶核心实践课程，其教学资源的系统化开发与深度应用研究则寥寥_几。现有资源普遍呈现碎片化、孤岛化状态，尚未形成覆盖“教、学、练、评”的系统性资源体系[1]。本课题正是直面这一核心缺口，旨在填补高职AI教育领域在核心实践课程资源上的空白。
基于上述背景，本研究的核心问题是：面对人工智能产业对“动态、前沿、综合”的人才需求，高职院校现有的“静态、陈旧、孤立”的教学资源配置模式已彻底失效[1]。如何构建一套新型的教学资源生态，系统性弥合人才供给与产业需求之间的鸿沟？
本研究的核心目标包括：
本研究采用“设计-实践-研究”（Design-Based Research）的方法论，遵循“现状调研→标准开发→资源开发→实证研究→总结推广”的技术路线，确保研究的理论严谨性与实践有效性[1]。
为确保后续资源开发的精准性，本课题（2024-AFCEC-119）的首要任务是对高职AI项目开发课程的教学资源需求进行系统性探究[1]。
本调研作为课题的核心成果之一，旨在明确“人工智能综合项目开发”课程所需的教学资源形态、核心内容、平台支撑和服务模式[1]。 调研采用文献分析法与抽样调查法。文献分析法聚焦于AI产业人才需求报告（如IDC）及产教融合模式（如H3C、微软Azure的技术路径）。抽样调查法覆盖了13所高职院校的人工智能相关专业的骨干教师、在校学生，以及深度参与产教融合的企业技术专家（如H3C认证讲师与解决方案架构师）。这种“校-企”双重视角的调研设计，确保了需求分析的全面性与真实性[1]。
通过对13所高职院校的调查分析，发现当前“人工智能综合项目开发”课程的教学资源配置普遍呈现“孤岛化”特征[1]：
上述“孤岛化”的资源配置，导致了高职AI应用型人才培养与产业需求之间形成了“四大鸿沟”，严重制约了教学目标的达成[1]：
为直观展示上述挑战，本报告构建了当前高职AI项目资源与产业需求的对比矩阵，清晰地揭示了四大鸿沟的存在。
| 资源维度 | 高职现状（13所高职院校调查） | 产业真实需求 | 主要鸿沟 |
|---|---|---|---|
| 内容 (Content) | 传统ML/CV教材、教师Demo | 真实项目案例、生成式AI | 内容陈旧鸿沟 |
| 教学法 (Pedagogy) | 知识点讲授、章节练习 | “工作任务单”驱动、OBE模式 | 情境缺失鸿沟 |
| 平台 (Platform) | 本地PC、孤立虚拟仿真 | 一体化云端实训平台、算力支持 | 平台算力鸿沟 |
| 支持 (Support) | 教师答疑、静态文档 | 企业专家、师资培养、智能服务 | 师资支持鸿沟 |
面对调研所揭示的“四大鸿沟”，本课题（2024-AFCEC-119）的研究重点从“问题诊断”转向“方案构建”。研究发现，未来的教学资源必须是一个“内容-平台-模块-服务”四位一体的综合生态，而非简单的资源堆砌[1]。
“四位一体”生态模型的构建并非随意的功能组合，而是对“四大鸿沟”的“对称性解决方案”。这种设计确保了资源开发的系统性、针对性与完整性。
这一模型将资源从静态的“产品”转变为动态的“生态”，为后续开发提供了清晰的顶层设计。
调研发现，超过90%的受访高职教师和企业专家认为，“源于企业真实场景的项目案例库”是“综合项目开发”课程最急需的教学资源[1]。这种新型资源库必须具备三大特征：
调研显示，85%的受访教师坦言自己“难以跟上”AI技术的迭代速度，亟需“即插即用”（Plug-and-Play）的“前沿技术模块”[1]。这种“模块化”设计是对抗“技术陈旧鸿沟”的可行方案。它将“前沿内容开发”的责任，从单个高职教师转移到了资源平台（即本课题组）。平台负责持续对接产业（如微软、H3C），开发新模块，而教师则可以专注于应用这些模块进行教学设计与辅导。调研数据为本课题开发资源模块提供了清晰的优先级排序，如下表所示。
| 前沿技术模块 | 教师需求迫切度 | 学生掌握难度 | 关键资源需求 |
|---|---|---|---|
| 使用Azure AI Studio开发GenAI应用 | ★★★★★ (非常迫切) | ★★★★☆ | SDK、云平台访问权 |
| RAG解决方案开发（自有数据） | ★★★★★ (非常迫切) | ★★★★★ | 向量数据库、索引服务 |
| 使用Prompt Flow开发语言模型应用 | ★★★★☆ (比较迫切) | ★★★☆☆ | 可视化编排工具 |
| 使用Azure AI Studio微调模型 | ★★★★☆ (比较迫切) | ★★★★★ | 高质量数据集、GPU算力 |
| 实现负责任的GenAI解决方案 | ★★☆☆☆ (一般迫切) | ★★★☆☆ | 内容安全服务、评估工具 |
调研发现，超过95%的受访者认为，缺乏统一、高性能的实训平台是开展“综合项目开发”教学的最大障碍[1]。产业界（如H3C）已在推动“数字化实训室模型”和“智慧教育云平台”的建设。本课程亟需一个整合式的实训平台，具备以下功能：
教学资源不应再是“静态的产品”，而应是“动态的服务”。H3C为其“智慧科研解决方案”提供了创新的“保姆式服务”[1]。本调研发现，这一“科研服务”模式可以被完美地迁移到“教学服务”中，以解决“师资支持鸿沟”。
调研发现，“四位一体”的资源需求（特别是平台、案例和服务）具有高度的复杂性和动态性，仅靠学校或课题组单方面努力是无法实现的。深度产教融合是开发和应用上述资源的唯一可行路径[1]。H3C等企业正大力推广的“产业学院”模式，是实现资源深度融合的最佳组织保障。它超越了“签协议”、“挂牌子”的浅层合作，通过“植入产业资源”，确保了企业（作为资源需求方）和学校（作为资源使用者）的利益一致性[1D]。本课题的资源开发，正是寻求与H3C、微软（Azure）等头部企业共建“人工智能产业学院”，以此为载体，共同开发“四位一体”的教学资源。
| 资源组件 (需求) | 高职院校（课题组）职责 | 企业合作方职责 | 预期成果 (资源) |
|---|---|---|---|
| 一体化平台（3.4） | 提供办学场地、基础课程讲师 | 提供配套实训设备和软件平台，植入产业资源 | “数字化实训室模型” |
| 真实项目库（3.2） | 组织学生、基础课程讲师 | 提供“真实项目案例”，派驻“企业专家” | “工作任务单” 驱动的课程包 |
| 前沿模块库（3.3） | 提出教学需求、组织教研 | 提供前沿技术模块，配套“教学资源” | 动态更新的GenAI模块库 |
| 师资与服务（3.5） | 提供运营管理团队 | 提供“师资培养体系”，提供“保姆式”技术支持 | 双师型团队、智能化教学服务 |
在“四位一体”需求模型的指引下，本课题的首要核心产出是研制了《人工智能综合项目开发课程标准》（2024年8月版），为后续所有教学资源的开发提供了顶层设计蓝图和纲领性文件[1]。
本课程标准的研制依据是《江苏省五年制高等职业教育人工智能技术应用专业指导性人才培养方案（试行）》，并深度融合了“四位一体”的需求分析结果[1]。其核心设计思路是：彻底打破以知识传授为主要特征的传统学科课程模式，即从以知识传授为主的传统学科课程模式转变为以完成“工作任务”为核心的教学模式[1]。这一思路与H3C等企业倡导的OBE（成果导向教育）和“工作任务单”驱动教学的理念完全一致[1]，确保了“岗课对接”的实现。
本课程是江苏省五年制高职人工智能技术应用专业的专业核心课，前导课程包括《人工智能数据服务》、《计算机视觉应用开发》等[1]。课程明确对接“人工智能训练师”等岗位，任务是使学生掌握AI领域核心技术及应用工作所需的基础知识与基本技能。课程深度融合了“人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书”（1+X证书）的考点要求，并结合课程内容有机融入了“家国情怀”、“工匠精神”等思政内容[1]。课程目标被分解为知识、能力、素质三个维度：
课程建议总学时为72学时，且实践教学学时不少于72学时（即全实践课程）。课程结构以四大真实项目为载体，遵循职业技能的发展路径进行设计[1]。
| 项目 | 工作任务 | 建议学时（其中实践教学学时） |
|---|---|---|
| 项目一 智能聊天机器人开发 |
工作任务1. 设计聊天机器人架构 | 4（4） |
| 工作任务2. 实现文本处理与回应机制 | 6（6） | |
| 工作任务3. 用户交互界面开发 | 4（4） | |
| 项目二 智能图像识别系统 |
工作任务1. 学习计算机视觉基础 | 4（4） |
| 工作任务2. 图像识别开源模型应用实践 | 8（8） | |
| 工作任务3. 系统集成与测试 | 6（6） | |
| 项目三 智能语音助手开发 |
工作任务1. 语音识别技术学习 | 4（4） |
| 工作任务2. 语音到文本转换实现 | 8（8） | |
| 工作任务3. 开发助手响应与交互功能 | 6（6） | |
| 项目四 智能健康监测应用 |
工作任务1. 学习健康数据分析 | 6（6） |
| 工作任务2. 健康监测模型应用与调参 | 8（8） | |
| 工作任务3. 健康监测应用开发与测试 | 8（8） | |
| 合计 | 72（72） | |
标准[1]为每一个“工作任务”都规定了详细的“内容要求”和“教学提示”。例如，在“项目一：工作任务2：实现文本处理与回应机制”中，【内容要求】学生掌握文本分析、信息提取和响应生成的方法；【教学提示】则明确要求采用“实践教学法”，结合云端实验室和编程平台，让学生亲手编写和测试文本处理程序，并在实践中强调“数据伦理和隐私保护”的重要性[1]。
为保障课程标准的落地，文件明确了教学实施的条件：
本课程标准在考核方式上进行了重大革新，采用多元化、过程性评价相结合的方法，探索“增值评价”，确保“以评促学”[1]。考核方式设计为：
这一评价体系的设计具有深刻的理论依据。10%的“增值评价”占比，其核心是评估学生在学习过程中的成长和进步，而非仅仅是最终的产出。这与本课题后续探索的基于维果茨基“最近发展区”（ZPD）的教学法[1]高度契合。“最近发展区”理论强调的正是学习者在辅助下所能达到的发展水平，而“增值评价”正是对这一“发展”过程的量化考核。这证明了本课题在“标准研制”与“教学法创新”两个阶段的内在逻辑是高度统一和自洽的。
在《课程标准》这一顶层设计的指导下，本课题进入了教学法创新与教学资源包实体化开发的关键阶段。这一阶段的核心是解决“如何教”和“用什么教”的问题。
本课题在资源开发过程中，积极践行“以AI赋能AI教学”的理念[1]，并将其凝练为“以AI教AI”的核心方法论[1]。这一理念具有双重含义，AI在课程中扮演了两个截然不同的角色：
本课题在教学法上取得的重大理论创新，是发表于《安徽电子信息职业技术学院学报》的论文《从“科目一”到“科目三”：人工智能驱动下的电子信息类课程改革实践》（已修改并录用）中所提出的教学模型[1]。该研究借鉴驾照考试的模式，对职业教育教学现状进行了深刻剖析：
研究指出，传统高职教学大多停留在“科目一”和“科目二”的水平，而产业界真正需要的是具备“科目三”能力的毕业生。人工智能时代的到来，为高职实现“科目三”式的教学与考核提供了可能[1]。
如何帮助学生实现从“科目二”到“科目三”的跨越？本课题引入了维果茨基（Vygotsky）的“最近发展区”（Zone of Proximal Development, ZPD）理论作为教学法创新的核心框架[1D]。“最近发展区”是指学习者独立解决问题的水平与在成人或更有能力同伴指导下解决问题的水平之间的区域[1]。 在本课题设计的“科目三”式课程中（例如“自建校园气象站”项目[1] 或“智能健康监测应用”项目[1]），其项目复杂度被有意设定在学生独立能力的“已有发展区”之外，但又在其“最近发展区”之内。 在传统教学中，这一鸿沟依赖教师作为“支架”来填补。但面对AI项目的复杂度和技术迭代速度，教师的精力和知识广度有限[1D]。 因此，本课题的核心教学法创新在于：将生成式人工智能（AI）工具本身，作为辅助学生跨越“最近发展区”的动态“脚手架”（Scaffold）[1]。 如图2所示，在“科目三”式课程教学模型中，学生在应对真实、复杂的项目实践（Proj）时，必然会遇到超出其当前知识范畴的“知识孤岛”（如特定的物理学原理、复杂的数据传输协议或不熟悉的美术设计知识）。此时，AI（如DeepSeek）扮演了“学伴、助教或工程导师”的角色，通过即时的信息检索、概念解释、代码生成和案例分析，帮助学生连接并应用这些“知识孤岛”，从而安全地在自己的“最近发展区”内探索，最终完成高复杂度的项目[1]。
在“科目三”式教学法和“以AI教AI”理念的指导下，课题组完成了核心教学资源包的实体化开发与迭代[1]。主要实体成果包括：
在资源开发过程中，课题组自身也在践行“以AI教AI”[1]。例如，课题组成员在研讨中，分享了如何使用DeepSeek+Kimi工具来优化PPT内容、总结思政元素、整理文字并推荐思政视频[1]；以及如何利用“蝉境”小程序制作数字人、“即梦AI”进行图片视频创作、“文小言APP”创建智能体助教等[1D]。这表明，AI不仅是学生的“脚手架”，也成为了教师提升教学资源开发效率和质量的“赋能工具”，有效解决了调研中发现的“师资支持鸿沟”（Gap 4）[1]。
本课题（2024-AFCEC-119）的最后阶段是实证研究与总结推广。课题组在无锡机电高等职业技术学校开展了教学试点，以验证“四位一体”资源生态与“科目三”教学法的实际应用效果[1]。
课题组在2-3个教学班级开展了教学实验，累计覆盖学生106人[1]。通过“前测-后测”对比、项目完成度评估、代码质量分析、技术文档评估以及匿名问卷调查等方式，系统收集了实证数据[1]。关键成效数据如下：
项目实践能力提升（定量）：
这表明“科目三”式教学法与真实项目库（1）的应用，有效提升了学生的综合实践能力与岗位适应力。
学习体验与关键能力（定性）：
在《从“科目一”到“科目三”》[1]的配套问卷调查（有效问卷78份）中，数据显示：
“降低学习焦虑感”是本研究的一个关键发现。这有力地证明了“AI脚手架”[1]在支持学生挑战高难度“科目三”项目时的有效性。它为学生提供了“安全网”，使其敢于探索“最近发展区”，从而在不被挫折感压垮的前提下实现了高阶能力的成长。
本研究是一个循环迭代的过程。在中期报告[1]中，课题组曾识别出三个突出问题，这些问题在后续研究中得到了反思和解决：
本课题在后期研究中，对上述中期问题[1]的认知产生了深刻的转变：这些“问题”并非研究的“障碍”，反而是对本课题所提出解决方案的“最强论证”。
中期报告中“企业导师参与度不稳定”[1]这一“问题”，恰恰证明了本课题（2024-AFCEC-119）的核心解决方案——即构建“智能化‘保姆式’服务”（1）和“AI脚手架”（1）——的极端必要性。
正因为企业的人类专家（Human Experts）必然是“稀缺的”、“昂贵的”、“不稳定的”，所以学校才必须引入人工智能（Artificial Intelligence）作为“可扩展的”、“7x24小时在线的”、“耐心的”替代专家。
AI助教[1]和智能化服务体系[1]，正是为了解决“企业专家无法全程参与”这一产教融合的固有难题而设计的。
因此，中期[1]的“问题二”和“问题三”，被后期[1]的“解决方案四”和“科目三教学法”完美地闭环解决了。这一认知闭环，是本课题在理论与实践层面最坚实的贡献之一。
本课题（2024-AFCEC-119）的研究成果已产生多维度的积极影响[1]：
本课题（2024-AFCEC-119）围绕“高职‘人工智能综合项目开发’课程教学资源开发与应用研究”，通过“调研-设计-开发-验证”的完整研究闭环，取得了丰硕的理论与实践成果。
基于本课题的现有成果与中期反思[1]，下一步研究计划将从以下四方面持续推进：
（受篇幅限制，此处仅列出附录标题，详细内容见课题支撑材料）