一、数智化背景下的职业教育产教融合

数智化的快速发展正在带动众多领域发生变革，以大数据、人工智能为核心的信息技术应用转化为数智双轮驱动，能够推动职业教育产教融合的进一步发展与革新。随着数智化技术在产教融合中应用的不断深入，产教融合参与主体以线下为主的关系将逐渐向多层、网状、动态、多变的治理关系转变，并凸显数据化、平台化和交互化、协同化的突出特征。这种变革涉及产教融合资源再分配，有助于形成独特的价值创造形态，促进职业教育产教融合生态组织的转型。

（一）数智化赋能对职业教育产教融合的影响

随着产教融合参与主体需求内容和运行环境的改变，智能化和高质量发展正成为产教融合的重要议题。以大数据、人工智能为核心的信息技术在产教融合中的应用，能够实现产教融合资源供给模式的优化与增效，推动产教融合生态组织结构变革与创新。

1.对产教融合参与主体需求的影响。

创造并满足产教融合参与主体的需求是产教融合发展的原动力。产教融合涉及政府、学校、行业企业、学生（家长）等多元异质主体，充分利用数智化技术，以参与主体需求为导向，打造全新的产教融合共同体，将更加有利于职业教育产教融合发展策略的实施。

一方面，以大数据、人工智能为核心的数智化更容易实现将各参与主体进行链接，更容易实现信息流、资源流等交互，产教融合的内容会不断延伸，借助多主体交互的效能提升打造高质量的产教融合生态圈。另一方面，产教融合参与主体的需求具有动态性，发挥大数据优势实现对参与主体需求的动态分析，不仅能够弥补参与主体需求偏差，还可以此为基础建立实时交互、实时反馈的协同场景，从而达到产教融合多主体协同发展的目标。

2.对信息处理和生态组织的影响。

以大数据、人工智能为核心的信息技术应用不仅有助于高效收集产教融合参与主体的产品、工艺、技术、资源、需求等多方面的标准数据，还能够搭建信息化和自动化的整体软件构架，实现不同主体、不同业务、不同管理、不同流程、不同资源的融合。而且通过充分挖掘数据价值，实现产教融合发展中的信息自动反馈，促进信息优化并良性循环，进而实现产教融合发展中的数据价值转化。

产教融合过程是一个动态复杂的系统，数智化技术使得这一过程能够以标准化、规范化，甚至可视化的方式呈现。通过数智化技术在产教融合中的应用，帮助参与主体更好地掌握产教融合项目发展状态，为产教融合发展提供更准确的战略决策依据，提升产教融合运行效能。因此，数智化赋能产教融合可以实现对更加复杂的信息进行价值处理，并且可以容纳更加复杂的主体参与。

（二）数智化赋能职业教育产教融合的组织特征

1.数智化赋能产教融合呈现“数据化”特征。

以数智化为基础的产教融合平台，能够形成多主体兼容、教育无边界的发展态势，政府、学校、行业企业、学生（家长）都可以基于数智化的产教融合平台进行资源共享和优势互补。在产教融合平台，各参与主体进行全时空、个性化、多层次、差异化的交流互动，完成传统产教融合平台无法实现的复杂信息数据处理和实时交流互动，实现数据资源归集和数据处理。同时，以数智化为基础的产教融合平台有利于构建针对参与主体个性化需求的智能响应体系，形成产教融合发展的新形态。

2.数智化赋能产教融合呈现“平台化”和“交互化”特征。

职业教育产教融合参与主体在资源、信息等多方面存在共建、共享行为，多主体紧密联系和价值共创在产教融合中具有关键作用。基于数智化的产教融合平台在情境创造、价值交互方面会发挥交互便利化的优势。数智化的产教融合平台与参与主体的端部系统的匹配协同，可以为参与主体提供便捷的实时互动和资源匹配。参与产教融合的异质多主体可以通过数智化技术实现不同层次、不同维度的动态交互、数据分析、信息共享，更加有利于实现价值共创。

3.数智化赋能产教融合呈现“协同化”特征。

产教融合涉及异质多主体的信息和资源交互。产教融合参与主体间的交流方式从线下静态反馈转向线上线下多主体间的实时互动，互动更有效、互动方式更丰富、互动反馈更及时。数智化的数据收集、智能分析能够将政府、学校、行业企业、学生（家长）等参与主体的资源、优势、需求、价值目标等进行智能化匹配。数智化赋能产教融合的实质是围绕多中心、多层次、多维度、多场景对产教融合的质量和效能进行提升的过程，参与主体的协同度越高，合作冲突越小，产教融合的协同合作就越成熟。

（三）职业教育产教融合“互利共创”的生态组织优势

产教融合参与主体多元、合作模式多样，诉求各不相同，其价值差异和融合问题相对复杂；企业在生命周期的不同阶段，对产教融合的价值诉求不同；产教融合发展的不同阶段产教融合价值呈现的方式也不一样。因此，针对不同阶段、不同场景的多主体价值诉求，产教融合参与主体间的动态交流、信息互通、资源共享非常重要。

数智化赋能产教融合涵盖政府、学校、行业企业、学生（家长）等多个利益关联主体，各主体之间存在错综复杂的线上线下互动关系。不同主体基于自身利益需要通过产教融合平台的多维互动交流和协作共享获取有利于自身发展的可用资源，构建超越时空、跨越边界、交叉融合、横纵联结的虚拟集聚式交互，提高生态圈主体间的协同合作和包容贯通效能。学校和企业是产教融合的核心主体，对产教融合平台的功能目标设定、权力结构配置和行动方式规划具有关键作用，一定程度上引导着产教融合发展方向和价值目标的实现。政府、学生（家长）是产教融合重要的支撑主体，产教融合的目标和效果直接关系到政府社会效益和学生切身利益的实现。由于属性和利益的不同，各主体之间存在着多样化、松散式、非固定、非常规、动态化的合作形式。数智化赋能产教融合需要关注各主体之间的关系，打造基于职业教育产教融合发展目标的互惠互生、互利共创的良性协作关系，形成整体协同、敏捷高效、智能精准、开放透明、公平普惠的产教融合生态网络。

二、数智化赋能职业教育产教融合创新发展的实现路径

产教融合实质上是职业教育多元化发展，是通过积极引导和发挥市场、社会等多元力量，采取共建、共治、共享的方式，构建职业教育发展的产教共同体。共享需要打破“信息孤岛”和“资源孤岛”，构建关联主体和部门数据互联、资源共享、无缝衔接的整体性治理。数智化从多方面对多主体参与职业教育产教融合产生积极影响，优化产教融合发展环境，激活多主体要素资源，降低产教融合风险，促进产教融合高质量发展。

（一）数智化赋能职业教育产教融合的实现机理

数据作为数智化的核心要素，是发挥数智化价值的关键所在。如何使数据要素规范化、体系化，并保障数据要素安全有序流通流转成为数智化价值诉求的重点。

1.数据采集。

即从产教融合利益相关者及相关部门进行数据收集、识别、筛选，这是一个动态的、不断充实的过程。

一方面，需要运用网络爬虫、Web服务API、社交媒体、影像识别、自然语言处理、问卷调查等技术与设备从产教融合利益相关者、行业及企业网站、政府及社会组织网站等广泛读取关联数据，将获取的数据进行分类、分析、存储，并进行转化输出。另一方面，产教融合参与主体应主动提供相关数据。在数据采集和使用过程中，必须遵守国家和地区的法律法规。

2.数据存储及处理。

将数据进行分类后，将有用的数据进行可靠的存储，从而形成初步的数据资源库。对存储的数据按照一定的模式进行系统分析，产教融合参与主体根据数据分析的结果实时掌握产教融合的资源要素状况、各参与主体的需求状况等，从而快速获取有价值的信息，为产教融合决策提供重要数据支持。这样不仅可以实现信息的精准化供给，也可以助力实现数据要素的价值转化。

3.数据应用。

让数据为产教融合的管理、协调、运营、决策服务，这也是数智化赋能产教融合的价值所在。数据应用要以满足各主体的多维度需求为导向，形成集动态展示、数据分析、研判预警、教育决策等功能于一体的产教融合平台。

基于数智化的产教融合平台，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等组件，可以帮助参与主体深入挖掘数据中的价值，支持产教融合的决策制定和业务创新。数据应用过程是服务数据化、数据再循环、数据反馈及反哺的过程，为产教融合参与主体提供高标准、全流程、精确的信息服务。

（二）数智化赋能职业教育产教融合的提升策略

1.探索产教融合新思路，丰富产教融合内容。

产教融合发展的基础是各参与主体的利益表达及其实现，关键是各参与主体协同过程中需求与供给的契合。通过搭建数智化的产教融合平台，推进产教融合参与主体的有效对接，使参与主体形成牢固的合作关系，深入推进产教融合。

产教融合需要各参与主体建立强连接关系。通过建立端到端的技术体系，职业教育产教融合参与主体实现信息互通、资源共建共享、实时场景交互，实现信息、资源的供需契合，高效能满足自身需求。

2.应用数智化技术，重构产教融合共同体。

构建以各参与主体为中心，互动更加便捷、响应更加及时、体验更加个性化的产教融合发展新范式，是数智化赋能职业教育产教融合的重要内容。

首先，通过数据库及其分析功能，实现各参与主体资源信息及其个性化需求的识别，提高产教融合的针对性、有效性。

其次，以数智化技术助力产教融合发展，建立良好的沟通渠道，实现主体间多元化、智能化的沟通方式，服务企业转型升级、科技研发和人才优化，服务学校人才培养、科研创新和成果转化。

最后，利用数智化技术，打造市域产教联合体、打造行业产教融合共同体，推进多方资源集聚融合，打通人才培养、实习就业、科技创新、成果转化、技能培训等服务区域经济社会发展渠道，形成产教深度融合的良好生态。

3.整合要素资源，提高数据应用能力。

数智化的核心在于数据的价值，用数据提升效能、优化流程、服务决策。产教融合的核心在于共建共享。

数智化赋能产教融合，可以通过API为各参与主体应用提供数据接口，打通各参与主体间的数据流转，构建新型应用生态；可以为各参与主体提供高质量的生产资源，提供有业务语义的数据搜索与共享能力，打通数据孤岛，提升业务协同效应；可以提供可视化报表的开发与分享能力，深度挖掘数据价值；可以提供数据建模和计算加工，构建跨主体的数据融合、数据分析、数据反馈、数据应用的数据管理系统。

（节选自《教育与职业》2024年第3期）