[摘  要]專業群共享課程統一的教學內容和專業群內學生個性化需求之間的沖突，是專業群共享課程在教學中面臨的主要難題。教育數字化轉型以及人工智能技術的應用，為實現群內專業適應性和學生個性化學習提供了可能。“模塊化+個性化”教學模式是模塊化教學模式的創新，在模塊化數字課程資源建設的基礎上，以學生為中心，借助先進的智能化教學系統，精準分析學情，繪制學習者畫像，動態規劃學習路徑，并適配組合難度適宜的學習模塊，提高了專業適應性，實現了精準教學。在發揮專業群資源共享優勢的同時，也實現了課程在專業群的真正共享，為“雙高”計劃下高職院校專業群共享課程的深化改革與數字化轉型發展提供參考范例。

[關鍵詞]數智賦能  專業群共享課  模塊化  個性化

基金項目：2023年度陜西高等職業教育教學改革研究項目“‘醫教協同、德技并修、崗課賽證融通’中醫高水平專業群建設模式探索與實踐”（項目編號：23GZ027，主持人：李曉乾）；2024年度職業教育教學改革研究課題“職業教育數字化轉型視域下高水平專業群共享課程數字資源建設和應用研究”（項目編號：2024SZX536，主持人：袁淑怡）；2023年度渭南職業技術學院教育教學改革研究項目“基于省級高水平專業群共享課課程模塊化建設探索與實踐——以《預防醫學》課程為例”（項目編號：23WJYZ03，主持人：袁淑怡）。


引  言

高水平專業群建設作為推動職業教育改革的關鍵措施，能夠有效促進資源整合，實現辦學效益最大化。在“雙高”建設過程中，為充分發揮專業群的集聚優勢，各個高校首先聚焦專業群共享課程，依據相關標準進行在線資源課程建設，為廣大學子提供豐富的學習資源。在實際教學環境中，高職院校的各個專業因就業崗位不同有著各自的培養方向。另外，同一專業的學生因生源、家庭背景、個人經歷等因素，也會存在較大的個體差異。若采取統一的教學內容、教學進度及教學策略，將難以滿足學生的個性化需求，且還會影響教學效果。因此，如何在保證專業群共享課程資源整合的基礎上，兼顧差異性并實現個性化教學，成為職業院校亟待解決的關鍵課題。

隨著數字化、智能化技術在教育領域的廣泛應用，職業教育逐步進入數字化轉型新階段。本研究以渭南職業技術學院高水平專業群建設為契機，以專業群共享課程“預防醫學”教學為例，構建數字賦能下的“模塊化+個性化”教學模式，旨在為職業院校高水平專業群共享課程的模塊化建設和個性化教學提供借鑒。

“模塊化+個性化”教學模式的理論路徑

“模塊化+個性化”教學模式是模塊化教學的轉型升級，用數字技術建設模塊化教學資源，方便教師開展混合式教學；用智能手段輔助教學，方便學生進行個性化學習。

1.“共性+特性”的模塊化數字資源

經過近幾十年的探索與實踐，模塊化概念已成為我國職業教育教學改革的重要突破。模塊化教學按照生產實際和崗位需求設計課程，以模塊形式拆分和重組課程內容，可滿足現代職業教育靈活性的需求。隨著《國家職業教育改革實施方案》《職業教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》等政策的逐步推行，我國現代職業教育體系建設路徑愈發明確。模塊化教學模式在培育高素質、高技能及具備復合型創新能力的人才方面具有重要意義，是職業教育體系的核心發展要素。以“預防醫學”課程為例，作為醫護類學生的專業基礎課，該課程通常以專業群共享課程的形式存在，適用于臨床醫學、中醫、護理、康復等多個專業的學習，但目前的數字課程對群內各專業的適用性并不明顯。為此，本次研究在課程建設階段就突出了專業群崗位共性特征和職業能力屬性，即在體現專業群崗位共性的同時也充分考慮各專業職業特性，構建“共性+特性”的模塊化數字教學資源。

2.以學生為中心的個性化教學

模塊化的數字資源為學生提供了豐富的學習內容，但高職學生生源多樣，有高考生、中職考生和成人自考生等。他們有不同的教育背景和家庭背景，存在較大的個體差異性，需針對不同生源及不同特點的學生開展個性化教學。為此本研究提出了“模塊化+個性化”教學，即在模塊化數字教學資源的基礎上，針對學生的學習背景和學習需求，以技術技能人才成長規律和學生個性特征為指引，為其定制個性化的模塊化課程、教學資源、實踐訓練等，以滿足學生多元化的學習需求。將教學重心從教師端向學生端傾斜和延伸，既考慮教學資源的模塊化供給，又考慮學生的感知體驗，在精準分析學情的基礎上，為學生定制適合的學習路徑，根據其學習需求適配不同組合的教學模塊。

3.數智賦能“模塊化+個性化”教學實踐

在“模塊化+個性化”教學的實施過程中，會面臨多重挑戰。一是，學生數量多、個體差異大。專業共享課程會吸引大量學生，而學生之間因不同的專業背景和教育背景會存在較大差異，這種多樣性使得教師難以全面了解和滿足每位學生的學習需求。二是，個性化的學習需求與統一的教學資源相矛盾。個性化學習注重因材施教，強調根據學生的具體情況制訂個性化的學習內容，然而，當前教育的教學資源統一性較明顯，與學生的個性化學習需求存在沖突。三是，個性化教學中學習目標的差異化與教學目標評價體系的標準化存在矛盾，這就對如何準確評價學生的學習效果提出了更高的要求。

近年來，職業院校全力開展在線資源課程建設，2022年12月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于深化現代職業教育體系建設改革的意見》指出，“做大做強國家職業教育智慧教育平臺，建設職業教育專業教學資源庫、精品在線開放課程、虛擬仿真實訓基地等重點項目”，將職業教育在線精品課程建設提升到一個新的高度。

隨著5G、云計算、人工智能和數字孿生等新一代信息技術的飛速發展，職業教育領域正經歷著深刻的數字化轉型與升級。在這一進程中，智慧課堂、虛擬仿真、數字教學資源以及“教學管評研”一體化平臺等數字化新基建為職業教育數字化新生態的形成提供了堅實基礎，同時也為兼顧專業群共享課程的適應性和滿足學生個性化需求創造了有利條件。職業院校可緊握教育數字化轉型的機遇，積極推進“模塊化+個性化”教學實踐，以適應新時代職業教育發展的需求。

4.構建“模塊化+個性化”教學模式

“模塊化+個性化”教學模式是在模塊化數字資源課程的基礎上，依托人工智能、大數據等技術研發智慧教學平臺，實現AI助教智能導學，構建數智賦能的“模塊化+個性化”教學模式（如圖1所示），并探索了“MOOC（大規模在線開發課程）與SPOC（小規模在線課程）互補、線上線下混合、AI助教和任課教師個性化輔導同步”的數智化導學助學新樣態。通過大數據精準分析學情繪制學習者畫像，為其動態規劃學習路徑，適配組合學習模塊，并開展全過程綜合評價。

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“模塊化+個性化”教學模式實踐探索

自“雙高”建設以來，渭南職業技術學院為提升專業群共享課程教學效果，推進高水平專業群建設和發展，積極探索實踐“模塊化+個性化”教學模式。

1.深化產教融合，建設模塊化數字教學資源

立足市域產教聯合體，緊密對接區域經濟社會發展需求，針對渭南市醫護產業集群，構建以職業能力為導向、以高素質技術技能人才培養為目標的預防醫學課程體系，將人才培養與區域醫療服務發展需求緊密結合。深化產教融合，與企業共建銀發經濟學院及產學研基地，開發智能化健康服務項目，深入挖掘具有可行性和可操作性的課程內容，同時，實時更新公共衛生服務行業的新技術、新標準，持續優化模塊化數字教學資源。

公共衛生服務能力對于醫護類專業學生來說至關重要，特別是高職院校的學生，以后會在基層衛生崗位上從事公共衛生服務工作。而不同的崗位公共衛生服務對象不同，側重點也不盡相同。課程組根據專業群內不同專業的特性，對“預防醫學”課程模塊中的項目和具體任務要求進行整合和篩選，構建“共性+特性”的模塊化數字教學資源。具體措施有：錄制精品課程、建設課程資源庫、出版創新教材及數字課程，搭建適應醫護專業群的在線開放課程體系，即建設MOOC這一類大規模在線開放課程，讓更多的醫護類學生及社會學者受益。同時，根據授課班級的專業及生源背景，借助校內教學平臺推送適配班級特點的小規模線上課程，即SPOC。在充分利用專業群共性資源的基礎上，構建適用于專業群內各專業學習的“共性+特性”模塊化課程，為學生的個性化學習提供有力支持。

2.精準分析學情，智能繪制學習者畫像

構建預防醫學課程智慧教學平臺，運用大數據技術精確分析學生特性，為其繪制綜合畫像。首先，依托人工智能和大數據等先進技術，搭建實時、動態、交互的在線學習記錄系統。該系統能夠詳盡記錄學生在學習過程中的偏好、時長、路徑等行為特征數據，為后續教學策略的調整和效果評估提供有力支持。其次，通過挖掘和分析大量學習數據，平臺能夠精準掌握專業群內各專業學生的整體學習狀況。隨后，平臺分析學生的學習行為特征數據，運用可視化技術進行處理，繪制綜合畫像，便于學生、家長和教育工作者更直觀地了解學生的學習狀態。

3.人工智能助教，動態規劃學習路徑

基于AI助教的精準評估和預測分析能力，為學生構建動態的學習路徑，在確保學生穩固掌握基礎學科的同時，引導學生探索個人興趣，逐步構建多元化的知識結構。通過AI推送動態規劃學習路徑，主要包括構建個性化學習方案、動態調整與優化、反饋與評估三個環節。第一，構建個性化學習方案。借助人工智能技術，根據學生的個人特征與學習目標，為其量身打造獨特的學習計劃。第二，動態調整與優化。在學生學習過程中，人工智能助手能夠根據學生的學習狀況與反饋，實時調整學習方案，幫助學生提高學習效果。第三，反饋與評估。教師需運用人工智能工具對學生的學習狀況進行常態化評測，以確保教學計劃的實施成效。人工智能能夠生成學生學習報告，內容涵蓋學習進度、能力掌握程度以及需進一步加強的方面。

用人工智能技術為個性化學習提供支持，已成為課堂教學應用的發展大勢。在學習過程中，學習反饋與動態調整是實施個性化教育的關鍵環節，應貫穿全程。及時、有效的輔助與引導對于提高學習成果具有重要意義，有助于學習目標的有效達成。

4.自動化測評，實現多元多維全流程評價

學校可通過自動化測評技術實現全面、客觀的評價。學生在個性化學習系統中學習時，他們的行為數據，包括課堂表現、同步練習、單元測試及考試成績等信息，都會被大數據智能采集并實時記錄。隨后，大數據智能分析系統會對這些數據進行深度挖掘，進行學習成效分析和學情診斷，形成詳盡、直觀的學習情況分析報告，為教育決策提供有力支撐。

2020年，中共中央、國務院印發的《深化新時代教育評價改革總體方案》明確指出，充分利用信息技術，提高教育評價的科學性、專業性、客觀性。這充分體現了教育評價應當是一個持續、全面、具有育人功能的過程。因此，通過全學科、全過程、多維度的數據收集與分析，能夠更好地推動教育評價改革，進一步實現教育體系的科學化和人本化，確保個性化學習活動既有理論支持，又有實踐依據。

“模塊化+個性化”教學模式實踐反饋

1.教育“數字鴻溝”問題嚴峻，需因材施教不斷彌合

隨著數智技術在教育領域的廣泛應用，教育“數字鴻溝”問題日益突出。在教學過程中，“數字鴻溝”主要體現在教師的技能差異和學生的應用差異。技能差異主要是指不同人群在掌握和應用數字技能方面的差距。教師之間的年齡跨度較大，在接受數字技能培訓后，會明顯分為“充分掌握數字技能的人群”和“不充分掌握數字技能的人群”。通常情況下，年輕教師數智平臺的應用及熟練程度會優于年長教師。另外，學生在使用數字技術的過程中也存在差異。高職院校學生在生源、地域和家庭背景方面具有較大差異。在實際教學過程中，城市地區的學生對數字學習平臺的使用會優于農村地區學生，主要體現在平臺使用時間、頻率和充分性等方面。

2.實驗實訓課程資源匹配不足，需優化平臺完善配置

實驗實訓是職業教育不可或缺的一環，每個專業都配置了豐富的實驗實訓資源。但在用這些資源實施混合式教學時出現了一些問題。一是線上線下混合式教學的融合程度有待提升。目前，高職院校的數字化實踐教學主要運用VR（虛擬現實技術）和AR（增強現實技術）。然而，早期采購的設備與數字化教學平臺之間存在兼容性問題，無法實現信息的順暢共享，從而影響了線上線下混合式教學在實驗實訓環節的有效應用。二是人機協同和虛擬仿真實訓資源的開發受限。這類資源的設計與開發不僅需要扎實的專業知識，還需要強大的平臺資源開發能力和足夠的經費支持。在專業建設和課程建設中，要不斷完善和優化資源，以更好地滿足混合式教學的需求，這就對學校提出了更高的要求。

3.教師與AI助教角色混淆，需平衡工具理性和價值理性關系

人工智能助教在促進教學更加精準、更加高效方面具有顯著優勢，為教師提供了極大的便利。然而，部分教師卻越來越依賴此項技術，甚至受技術所“控”，讓AI成為課堂的主導者，忽略教學的本質，失去了課堂應有的樣態。AI助手承擔了大量繁瑣的數據統計與分析任務，并以數字、圖表的形式呈現，以輔助教師教學。教師的核心職責在于傳播知識、啟迪思維、解答疑慮，在這一過程中離不開師生間的情感交流與思維碰撞，也離不開教師持續不斷的創新。教學目標的制訂、教學內容的選擇、教學活動的設計與實施，以及教學評價與反思的過程中，都需要教師的價值傳遞及創新思維。數字技術所打造的工具屬性，是單純依賴工具理性的數據呈現，不具備創新力，更無法解決教育中關于價值傳遞的問題。

對學生而言，過度依賴這些工具，會讓學生因追求便捷性而導致思維惰性，習慣依賴外部資源，而忽視自身思維能力的培養，長期下來，不僅會限制學生的想象力，還削弱了他們的創新能力，這與教育目標的初衷背道而馳。

在數智賦能的現代課堂中，要充分認識教師的“主體性”，尊重教師勞動的創造性和價值導向，用技術激發和強化教師的創造性，不能用人工智能技術的“工具理性”替代教師的本真工作。在應用人工智能輔助個性化教學的同時，要通過師生情感交流和日常教學互動深入洞察學情，平衡好工具理性和價值理性之間的關系，真正做到以生為本、因材施教，促進學生個性化成長。

結  語

在當前規模化教學的宏觀背景下，“模塊化+個性化”教學模式通過系統整合模塊化教學資源，將數智技術滲透至日常教學的各個環節，旨在精準對接不同專業學生的個性化學習需求。隨著“雙高”建設的持續深化，“模塊化+個性化”教學模式進一步凸顯了專業群內共享資源的獨特優勢，通過深度應用人工智能技術，為學生的個性化學習提供了有力的技術支撐，有效提升了數字時代人才培養的整體質量和效益。

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（袁淑怡、胡小英、趙鑫、李曉乾：渭南職業技術學院）

責任編輯：張言