人工智能技术赋能高校机械专业职教师资培养路径探究 (教育发展探索, 2026)
在高等教育与职业教育深度融合的宏观背景下，人工智能技术的迅猛发展为高校机械专业职教师资培养模式的转型与重构提供了新的理论视域与实践路径。本文基于建构主义学习理论、教师专业发展理论以及技术赋能教育的内在逻辑，系统剖析了当前机械专业职教师资培养过程中存在的知识结构滞后、实践能力脱节、教学适应性不足等核心问题。通过引入人工智能技术所具备的情境感知、自适应学习、智能评估与虚拟仿真等核心能力，可构建数据驱动的教师能力诊断到智能化的个性化培养方案再到虚实融合的实训环境最后到持续动态的专业发展支持为主线的多维赋能路径。该路径旨在实现师资培养从经验导向向数据智能导向的转变，显著提升教师在复杂工程情境下的教学设计能力、技术应用能力与专业发展自反性。研究进一步指出，人工智能赋能并非单纯的技术叠加，而是涉及教育理念、课程体系、评价机制与组织文化的系统性重塑。未来需在伦理规范、人机协同机制以及跨学科师资队伍建设等方面深化探索，以推动机械专业职教师资培养体系向更加智能化、个性化、生态化的方向演进。
Keywords: 人工智能技术; 机械专业; 职教师资; 培养路径; 高校教育