■ 徐勇

人工智能融入职业教育，既关乎教学手段更新，也关乎治理方式变革。聊城高职院校应把立德树人贯穿数字化转型全过程，围绕人才培养、校企合作和质量评价，探索制度、技术、文化协同的治理路径。其中，制度规范数据使用与权责分工，技术支撑数据分析与智能服务，文化引导育人目标和质量追求，三者应在具体场景中相互支撑。扎根理论强调从真实材料中提炼概念、解释关系，为形成契合地方实际的治理模式提供了方法支撑。

扎根一线需求，明确治理着力点。治理创新首先要回答师生需要什么、企业期待什么。运用扎根理论，应从课堂、实训和管理现场收集访谈、案例及制度文本，通过开放编码识别问题，借助主轴编码梳理关联，再以选择性编码凝练核心范畴，并通过持续比较和补充取样检验理论饱和度。

对聊城而言，可聚焦实训资源调度、课程与岗位需求衔接、学生发展支持等具体场景，比较管理者、教师、学生和企业导师的不同诉求。尤其要追问：重复填报源于系统不兼容，还是部门权责不清？实习反馈不及时，究竟缺少技术工具，还是缺少协同规则？把问题的形成机制理清，才能决定技术如何嵌入、制度如何调整。

推进数据协同，完善治理运行机制。聊城高职院校可从已有业务系统入手，统一课程、实训、岗位等基础数据口径，明确采集目的、使用权限和更新责任，逐步减少重复录入，让数据能够服务教学改进。在此基础上，探索政府引导、学校主责、企业参与、技术平台支撑的协同机制。政府推动共性标准与资源共享，学校把握育人目标，企业提供岗位能力要求，平台承担技术服务责任，将需求识别、智能辅助分析、人工研判、协同实施和效果反馈衔接起来。

坚持德技并修，守牢育人价值导向。李亚东、阎国华关于人工智能赋能高校思政教育的研究，强调人机协同、机制建设和伦理问题的统筹。这启示我们，治理评价应把学生成长放在中心。可将孔繁森精神、运河文化和工匠精神融入专业教学与实践项目，借助人工智能整理案例、辅助设计任务，由教师审核史实与价值导向，在技能训练中引导学生涵养责任意识、质量意识和劳动品格。要把数据保护和人工复核嵌入应用流程，防止仅凭单一算法分数评价学生。涉及评优、资助等重要事项时，应保留人工决策、解释和申诉渠道，避免以行为数据简单推断学生思想状况。围绕真实教学任务开展教师培训，提升教师判断、校验和纠偏能力，让技术服务育人。

推进这一模式，宜从一个专业群、一类治理问题起步，以师生获得感、流程改善和育人质量检验成效，依据反馈逐步修订规则。把一线经验转化为制度安排，把技术能力转化为育人能力，才能形成扎根聊城、持续改进的高职教育治理路径。

（聊城市哲学社会科学规划专项课题阶段性研究成果，课题编号：ZXKT2026095）