一、坚持教育、科技、人才“三位一体”统筹推进，培养创新型新质人才

党的二十大报告首次强调教育、科技、人才“三位一体”。生成式人工智能赋能新质人才培育的首要任务在于构建教育、科技与人才“三位一体”统筹推进的创新育人机制，旨在通过教育理念与科技手段的深度融合，推动人才培养模式的系统性变革，实现科技与教育、产业之间的协同共生，培育适应未来社会需求的创新型新质人才。该机制强调从政策设计、教育路径优化到科技资源整合的全方位统筹，集成各方资源优势，确保创新型新质人才培养的系统性与有效性。

1.教育领域应转变传统育人理念

教育领域要实现从知识传授到能力生成、从“学科本位”到“问题导向”的教育理念转变。教育不仅是知识的传授，更是人才培养的“主要渠道”。在生成式人工智能赋能下，创新型新质人才的培养应注重学生自主探究能力、跨学科整合能力及创新思维能力的塑造。这需要教育领域在课程设置、教学方法及学习评价上进行革新，尤其是开发与生成式人工智能技术深度嵌合的多维课程体系，以实现学科知识与创新实践的无缝对接。例如，高校应积极引入以项目为驱动的跨学科教学模式，结合生成式人工智能的智能分析与资源生成能力，推动学生在复杂的真实情境中解决问题、探索创新。

2.科技应用层面

生成式人工智能技术的深度嵌入对于创新型新质人才的培养至关重要。通过智能数据分析、知识生成与动态反馈，生成式人工智能能够为教育系统提供实时的教学支持与个性化学习建议，使教育资源的分配更加科学合理。科技与教育的深度融合不仅体现在教育工具的智能化上，更体现在知识的生成、传递与评价的动态迭代过程之中。通过生成式人工智能的介入，教育过程可以从单向的知识传递模式向双向的知识建构模式转变，推动学生在学习过程中不断进行反思与创新。在这一过程中，教育科技企业的参与亦不可或缺。通过产学研结合，科技企业可以为高校提供最新的技术工具与应用场景，帮助教师开发并优化课程内容，为学生的创新实践提供资源支持，让他们在解决真实的产业问题中提升素养。科技企业与学校之间的合作，不仅可以提升生成式人工智能在教育中的应用深度，还可以通过技术的不断迭代升级，促进教育系统的动态进化与创新型新质人才培养质量的提升。

3.人才培养路径设计

应强调教育、科技与产业需求的精准对接，建立健全以市场为导向的创新型新质人才培养体系。生成式人工智能赋能下的新质人才培育应立足于产业的实际需求，通过教育与产业的紧密联系，实现人才供给与产业需求之间的精准匹配。为此，教育系统应积极探索产教融合的多元化模式，通过校企合作、科研项目共研、产业实训基地共建等方式，让学生在真实的产业环境中进行创新实践与探索，以提升其在智能化、数字化生产环境中的适应能力与创新实践能力。

在“三位一体”统筹推进的育人机制中，政策环境的支持是重要的保障。政府应通过政策引导与资源投入，推动生成式人工智能在教育中的普及应用，为教育、科技与人才的协同发展提供制度支持。此外，还应加强对生成式人工智能技术的规范与引导，确保其在教育应用中的安全性、伦理性与公平性，以构建良好的教育生态环境。

二、建立“人机协同”教育模式，培育专业型新质人才

生成式人工智能赋能专业型新质人才培育的实践策略，可以通过“人机协同”教育模式来实现。这一模式的核心在于充分利用生成式人工智能的优势，构建人类教师与人工智能系统的协同育人机制，以提高专业教育的个性化、智能化水平，进而培养具备深度专业知识与高效问题解决能力的专业型新质人才。

“人机协同”教育模式的关键是，教师与生成式人工智能工具之间的协同合作。教师应从传统的知识传授者角色转变为学习的引导者和创新的启发者，生成式人工智能则通过对学习者数据的分析提供实时的个性化学习支持。在这种模式下，人工智能系统可以通过强大的数据处理能力和知识生成能力，为学生提供精准的知识讲解和个性化的学习建议，而教师则负责根据学生的学习特点进行个性化辅导和创新能力的激发。

在课程体系设计方面，需将生成式人工智能深度嵌入专业教育的各个环节，通过运用虚拟仿真实验室、个性化学习系统以及智能导师系统，增强学生的实践能力和知识应用能力。例如，智能导师系统可以为学生提供实时的答疑服务，虚拟仿真实验室可以使学生在沉浸式的环境中进行专业实验操作，从而提升实践技能与专业素养。

“人机协同”教育模式还应注重培养学生的“人工智能素养”,使其能理解、能驾驭、能创新使用生成式人工智能工具。这不仅包括对人工智能工具的技术性掌握，还包括对这些工具在不同应用场景中效用的批判性思考。通过对人工智能工具和技术的深度理解，学生可以更好地将其应用到各自的专业领域中，形成对专业知识的深度掌握和对实际问题的高效解决能力。

三、建设“智能学习共同体”平台，造就基础型新质人才

生成式人工智能赋能基础型新质人才的培养，应通过建设“智能学习共同体”平台来实现。“智能学习共同体”是一种基于生成式人工智能技术和大数据分析能力的创新性学习模式，旨在构建一个融合了个性化学习、群体协作和资源共享的综合性智能学习环境，以此培养学生扎实的基础知识和良好的学科素养。

“智能学习共同体”平台的关键，在于通过智能化手段实现对学习过程的全面支持和对学习资源的高效整合。平台应以数据驱动为核心，实时采集和分析学生的学习行为数据，为其提供个性化的学习建议和反馈。基于大数据分析的个性化学习路径推荐，可帮助学生更好地掌握学科基础知识，提升学习效率。

平台还应重视学习过程中的交互性与协作性，通过构建虚拟学习社区，促进学生之间的合作学习和交流互动。生成式人工智能可以在这一过程中发挥桥梁作用，为学生提供基于学习内容的自动化讨论引导和知识生成，从而增强学习过程的深度与广度。此外，平台应能够将学习者的个体学习与群体合作相结合，通过人工智能生成的学习任务分配机制，实现学习资源的最优配置与利用，确保每个学习者都能在合作中学习知识、提升技能。

在平台的建设过程中，还需注重对教师角色的重新定义与赋能。教师在“智能学习共同体”中不再是单纯的知识传授者，而是学习的设计者、指导者和资源提供者。生成式人工智能可为教师提供丰富的教学数据和智能化工具，使其能够更好地了解学生的学习状态，制定更为科学和个性化的教学计划，从而实现对学生学习的精准指导与高效管理。

四、构建“技能赋能生态系统”,塑造应用型新质人才

生成式人工智能赋能应用型新质人才的培育，需要通过构建“技能赋能生态系统”来实现。“技能赋能生态系统”是一种整合了技能培训、智能技术支持、产教深度融合的综合性应用型人才培养机制，旨在通过智能化手段和生态化环境提升学生的实际应用能力和职业素养，以适应未来智能化生产环境的需求。“技能赋能生态系统”的建设应包括以下几个方面：

1.构建技能培训课程体系

应构建系统化、模块化的技能培训课程体系，课程内容涵盖从基础操作技能到复杂智能系统解决方案的全链条内容。生成式人工智能的嵌入使得技能培训过程更加智能化、个性化，可以通过虚拟仿真、增强现实等技术，提供真实的工作场景和实践体验，帮助学生在沉浸式环境中完成技能操作，积累实战经验。

2.构建校企联合产教融合机制

应将企业的资源和需求与学校的培训能力结合起来，形成供需匹配的技能培训生态链条。在这一过程中，企业应作为技能培训的重要主体，提供真实的工作场景和最新的产业需求，而学校则通过生成式人工智能技术，将企业的需求转化为教学内容和技能培训目标，从而实现技能培训的精准化与高效化。

3.构建智能化技能认证体系

生成式人工智能可以通过对学生技能操作过程的数据分析，自动生成技能评估报告，并根据其技能掌握程度提供相应的改进建议。这种智能化的技能认证体系不仅能够为学生提供清晰的技能发展路径，还可以为企业提供可靠的人才筛选依据，从而实现学生、学校和企业三方的共赢。在技能培训的具体实施中，还应注重学生的职业发展规划和个性化需求，建立以学生为中心的技能发展支持体系。充分利用“人工智能赋能职业教育”,帮助学生进行职业技能的个性化匹配，制定个性化的职业发展路径。学校应结合学生的职业兴趣和市场需求，为其提供多样化的课程选择和职业指导，确保每个学生都能找到最适合自己的职业发展方向，培养其在智能化社会中的应用能力和职业素养。

图片来源：网络

消息来源：《湖州职业技术学院学报》

本期编辑：教务处  李芸

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编辑：Zero