高职院校人工智能转型落地建设指南

（2026年版）

一、总体要求

（一）指导思想

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，坚持育人为本、素养为先、应用导向、智能向善，推动智能技术与职业教育全要素融合、全过程贯通、全场景覆盖，着力培育胜任智能时代的高技能人才。

（二）基本原则

1.育人为本，素养为先。 将人工智能素养纳入人才培养全过程，构建“通识素养—专业技能—行业能力”三层课程体系。

2.产业驱动，产教融合。 校企合作不能只有设备、产品和课程，必须有真实生产任务。学生任务成果，企业要用，市场要认。

3.全员参与，分类推进。 领导干部带头转型，教师主体深度融入，行政全员跟进，学生全面覆盖。按部门分类考核，按专业分类改造，按岗位分类培训，避免“一刀切”。

4.实效导向，杜绝虚功。 以真实案例、优质成果、落地成效检验转型质量，坚决杜绝形式主义。不搞“挂牌工程”，不搞“汇报工程”，让AI真正赋能教学、赋能产业、赋能治理。

5.标准引领，共建共享。 推动产业标准、岗位标准与教育标准衔接转化，打破部门壁垒，形成转型合力。

（三）总体目标

构建“双轮驱动、五位一体”人工智能转型体系。分两步走：

第一步（到2027年）： 实现AI课程覆盖所有专业，智能助教覆盖所有核心课程，完成所有专业的AI基因植入方案，建成至少1个AI产业服务平台，落地至少3个真实产业项目。

第二步（到2028年）： 形成可复制、可推广的人工智能转型经验，打造区域高职院校人工智能转型标杆。

底层逻辑： 知识不再稀缺，大学不能再按“知识稀缺”时代的方式培养学生。人工智能转型的本质，不是加几门课、买几台设备，是重新分配学生的时间。把知识获取交给AI，把时间还给判断、创造、协作、审美和人格成长。

二、政策依据

1.中共中央、国务院.《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》. 2025年1月.

2.国务院.《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（国发〔2025〕11号）. 2025年8月.

3.教育部等九部门.《关于加快推进教育数字化的意见》（教办〔2025〕3号）. 2025年4月.

4.教育部等五部门.《关于印发〈“人工智能+教育”行动计划〉的通知》（教科信〔2026〕1号）. 2026年4月.

5.教育部.《关于深化职业教育教学关键要素改革的意见》（教职成〔2026〕1号）. 2026年2月.

三、重点任务与操作路径

（一）总体战略框架：双轮驱动、五位一体

1. 双轮驱动

对内深耕育人主业。 解决“人怎么转”的问题。推动所有专业植入AI基因，全体教师掌握AI教学能力，全体学生具备AI专业应用能力。重点检查五个维度：职业面向是否还成立、课程是否匹配岗位、培养目标与就业是否一致、AI是否真正融入、校企合作是否真实。

对外立足区域产业。 解决“产业怎么接”的问题。立足区域产业优势，以产定教、以产引教、以产改教、以产促教，把区域产业需求作为专业设置、课程开发、实训建设的出发点。

两者关系。 对内解决“人怎么转”，对外解决“产业怎么接”。双轮相互支撑，缺一不可。

2. 五位一体

建立AI赋能教学、AI赋能专业、AI赋能产业、AI赋能科研、AI赋能校园治理五位一体的转型框架。

这五个方面不是并列关系，是递进关系：教学是基础，专业是载体，产业是出口，科研是支撑，治理是保障。

支撑体系： （二）算力底座与智能体平台，为五位一体提供技术支撑。

分项展开： （三）至（七）分别对应五位一体的五个方面。

（二）夯实算力底座与智能体平台

操作路径：

第一步：完成本地大模型部署。选择国产大模型，完成本地化部署，确保数据不出域、系统私有化、算力国产化。

第二步：建设智能体平台。搭建智能体开发平台，为各二级学院、各职能部门提供统一的AI能力支撑。

第三步：建设大模型实训平台。为学生提供AI应用开发的实训环境。

第四步：推动AI从“智能问答”转向真实场景落地。建设场景化应用矩阵：以AI智能体赋能教学，赋能行政管理，赋能产业服务。

第五步：同步建立数据安全与伦理规范。制定AI使用管理办法，明确数据隐私保护、学术诚信边界和伦理审查机制，确保智能向善。

验收标准： 完成本地大模型部署，建成智能体平台、大模型实训平台等核心载体，实现至少3个场景化应用落地。数据安全与伦理规范同步建立。

核心判断： 通用大模型不能作为合格的智能助教。智能体平台要支持各二级学院开发学科助教（苏格拉底式追问）、课程助教（步骤化引导）、项目助教（任务拆解与方案评估）、职业助教（信息检索与个性化规划）四类智能体，为业务建设提供技术能力。平台管“能不能建”，二级学院管“建什么、怎么用”，在建设智能体平台时，要按照这四种角色的逻辑去设计，而不是简单接入一个聊天窗口。

常见问题与应对：

• 问题： 算力投入太大，经费不够怎么办？

• 应对： 优先选择国产开源大模型，降低授权成本。与行业企业共建算力平台，争取企业资源支持。分阶段投入，先建最小可用平台，跑通后再扩容。

（三）推进AI赋能教学

操作路径：

第一步：建设人工智能通识课程。 面向全体学生开设人工智能通识课，纳入各专业培养方案必修模块。课程定位是在AI时代通过思维重塑、能力构建与价值锚定，培养具有不可替代性的“AI+专业”复合型人才。

课程体系按三层架构展开：

• 教学资源层（核心课程）：分素养构建、专业融合、职场实战三条线。素养构建帮助学生从“被动使用工具”转向“主动搭建自己的AI工作流”；专业融合按文科、工科、创新三条赛道设计。文科注入数据思维，工科强调人机协同，创新赛道探索人机共创；职场实战聚焦AI无法替代的职场竞争力。

• 实践项目层（PBL项目实战）：设计人文素养项目（如用AI创作融入中华优秀传统文化的音乐）、职场体验项目（用AI辅助调研、分析、报告撰写）、用AI创造AI项目（学生结合专业背景开发解决真实问题的AI智能体）。

• 工具与资讯层（支撑底座）：集成AI工具库，持续更新；追踪AI前沿动态，保持课堂与时代同频。

三层相互支撑，形成从认知到能力、从知识到素养的完整闭环。课程内容建立自我迭代机制：资讯层实时更新，工具层动态扩展，项目层每年焕新，解决“建成就过时”的问题。

第二步：打造个性化智能助教与学伴。 二级学院基于（二）智能体平台，结合专业特点，建设四类智能体：学科助教（强调启发、追问和共创）、课程助教（强调方法指导和难点突破）、项目助教（强调方向指引和方案优化）、职业助教（强调信息提供和自我认知引导）。推动智能助教融入备课、授课、实训指导、学情评价全教学链条，为学生提供7×24小时学习支持。

第三步：推动AI融入教学全链条。 鼓励教师利用AI生成教学资源、设计课堂互动、分析学情数据、优化教学策略。AI可以批改基础作业，教师用省下来的时间做1对1的谈心谈话、项目指导、和学生一起解决真实问题。

第四步：建设未来课堂与未来实训中心。 推动项目式教学。以真实生产任务、真实项目、真实场景为教学载体，设计只有不同专业协作才能完成、只有面向真实需求才有意义的任务。

第五步：改革学生AI能力评价方式。 以“能力档案+专业作品集”为评价导向，将AI专业应用能力列为学生核心硬技能，推动评价从“会不会用工具”转向“能不能用AI解决专业问题、产出专业成果”。

验收标准： 每个专业至少有1门AI通识课或AI融合课程。课程名称带“AI”不等于教的是AI，要检查教学大纲的真实内容。智能助教覆盖所有核心课程。每位教师至少完成1次AI工具教学应用，纳入学期考核。每个专业至少有1门课使用项目式教学。学生AI专业应用能力纳入“能力档案+专业作品集”，作为核心硬技能评价内容。

核心判断： 面对AI，堵是死路，疏才是出路。查AIGC率、卡抬头率、设AI率阈值都是旧制度的惯性产物。学生不用AI，未必就会把时间用在听课上。堵解决不了根本矛盾：旧的时间分配，已经装不下新的学习效率了。未来大学的“新课程表”不是按学科排列，而是按功能排列：认知功能、社交功能、情感功能、身体功能、审美功能。

项目式教学的核心： 项目式教学不是先有学科、再找项目，是先有项目、学科自然融入。国内高校做项目式教学最大的困难是“找不到合适的项目”。企业项目太复杂，学生做不了；模拟项目太简单，学生学不到真东西。解决路径有两个案例参考：一是引入数据标注项目（偏理科），学生用自己的专业判断力训练AI；二是引入MV课程项目（偏文科）。项目式教学不是理工科的专属，文科专业同样可以用项目式教学落地。

常见问题与应对：

•问题： 老师不愿意用AI怎么办？

•应对： 先树典型，选2—3位愿意尝试的老师先行试点，跑通后让效果说话。将AI教学能力纳入教师考核评价体系，与职称评审、绩效分配挂钩。为教师提供“傻瓜式”AI工具和配套培训，降低使用门槛。

•问题： 项目式教学找不到合适的项目怎么办？

•应对： 从“最小可行项目”开始。不一定需要企业真实项目，可以先从“给一段已有的音乐配画面”“分析并重制一段经典案例”开始。对接产业资源时，选择那些已经在使用AI工具进行生产的团队或平台。

•问题： 通识课建好了，但各专业用不起来怎么办？

•应对： 通识课做“接口”，为各专业预留接入点，成为专业教育与AI之间的“连接器”。实践项目做“纽带”，要求学生结合本专业背景完成PBL项目，打通从通识教育到专业教育的壁垒。

（四）推进AI赋能专业

操作路径：

第一步：传统专业智能化升级。及时研判人工智能对职业教育的结构性影响，调整优化技能型人才培养要求。按专业分类推进：工科类专业侧重智能工具应用与系统运维，文科类专业侧重AIGC内容创作与数据判断。

第二步：科学设计“人工智能+”专业体系、课程体系、教学体系。对接行业企业典型生产任务，开展职业分析、跟岗挖掘，分解梳理相应的技能点、知识点，绘制课程能力图谱，完善专业课程体系。

第三步：建设智能实训平台。对接真实产业场景，推动实训内容与岗位需求同步。

第四步：发展新兴交叉专业。在重点学科领域布局教学和实践能力中心，打造精品人工智能交叉课程和实践项目，支撑学科智能升级。

第五步：推进艺科融合。将审美判断、共情理解、创意洞察纳入专业课程目标，推动艺术与科技双向融合。具体包括：艺术设计类专业全面引入AIGC工具；计算机、机电等专业增加工业设计与审美判断模块。

验收标准： 完成所有专业的AI基因植入方案。每个专业至少完成1门核心课程的AI改造。建成至少1个智能实训平台。每个专业群至少形成1个艺科融合教学案例。

核心判断： 专业名称没变，不等于培养方案没失效。真正的问题是：当AI把某些岗位能力模型打掉之后，专业的课程体系是否还成立。只看课程名称不看教学大纲，是专业建设最隐蔽的风险。

艺科融合的启示： 审美正在成为AI时代最稀缺的职场能力。高职如果只盯着“技术技能”这一个点，培养出的学生可能只会熟练操作工具，却缺乏判断“什么值得做、怎样做才美”的能力。艺科融合不是艺术类专业的事，是所有专业的事。

常见问题与应对：

• 问题： 专业AI改造找不到方向怎么办？

• 应对： 从“跟岗挖掘”开始。先派教师进入合作企业，系统萃取岗位一线的真实任务、技术标准和职业素养，再反向设计课程改造方案。不要坐在办公室里改方案。

（五）推进AI赋能产业

操作路径：

第一步：对接区域支柱产业。梳理区域支柱产业清单，明确每个产业对AI人才和AI技术服务的具体需求。

第二步：实施高技能人才集群培养计划。联合行业企业制定人才培养方案，采用“行业企业+高水平职业学校+行业组织”三组长制。行业组织负责制定行业标准、行业规范，并进行统筹协调和实施技能认证、质量评价。

第三步：共建AI产业服务平台。与行业企业合作共建AI产业服务平台，如AI电商运营中心、具身智能训练场、数据标注产业基地等。

第四步：打造特色AI项目。立足区域特色产业，打造具有本土化竞争力的AI应用项目。

第五步：推动标准转化。将行业标准、岗位标准转化为课程标准和教学大纲，推动“标准进课程、标准进教材、标准进评价”。

验收标准： 建成至少1个AI产业服务平台，落地至少3个真实产业项目，形成可交付的成果。完成至少1项行业标准向课程标准的转化。

行业组织入场的重要性： 行业组织的加入，从“校企合作”变成“三方共建”。参与产教融合的行业组织类型多样，包括行业协会商会、学会研究会、联合会促进会、产业技术创新联盟、产教融合共同体、科研机构、职业技能评价与竞赛组织、标准化技术委员会等。建设区域产教融合专家智库平台。学校需要根据自身的专业方向和区域产业特点，选择最能匹配的行业组织。

数据标注： 数据标注是产教融合的一个新切入口。智能时代，数据是新的生产要素。数据标注不是某个专业、某个岗位的专属工作，它跟每个专业都有关，影视、法学、医学、电商、机电，每个专业都有自己的数据判断力，都能参与到AI训练中。数据标注行业正在从劳动密集型向知识密集型转型，企业真正缺的，是既能理解数据质量、又能用AI工具提效、还能结合专业判断的复合型人才。影视专业的学生可以参与AI视频生成的数据评测，法学专业的学生可以参与法律大模型的数据构建，医学专业的学生可以参与医疗AI的数据标注。每个专业的学生，都能用自己的专业判断力参与AI训练。

产教融合从浅到深经历四个阶段： 挂牌合作（有牌子没内容）、植入合作（生产逻辑进来但可能以产代教）、共同体阶段（制度骨架）、AI Native+OPC（培养独立创造价值的人）。人工智能转型的目标，是推动学校进入第三阶段乃至第四阶段。

OPC有两层含义。 第一层是One Person Company，即“一人公司”。借助AI工具，一个人就能完成产品设计、生产、营销全链条。第二层是One Person Capability，即“单人能力”。不是指一个人单干，而是指一个人借助AI，具备了过去需要一个团队才能具备的综合能力：能判断需求、能拆解任务、能调用工具、能交付成果。前者是组织形式，后者是能力结构。学校要培养的，不是只会用AI工具的人，而是具备One Person Capability、能独立创造价值的人。

常见问题与应对：

• 问题： 企业不配合怎么办？

• 应对： 先从“小切口”入手，不要求企业全面参与，从“提供一次真实项目”开始。用“带资源来”的思路吸引企业。学校有学生、有场地、有政策，企业有项目、有技术、有用人需求，双方各取所需。

（六）推进AI赋能科研

操作路径：

第一步：推动科研范式变革。利用AI工具加速科研攻关，积极推动人工智能驱动的科研范式变革。

第二步：推动成果转化。打通实验室到生产线的转化通道。科技成果转化不是把专利卖出去，而是把科研成果重新组织成产品，再把产品重新组织成一家能够持续经营的企业。

第三步：服务企业数字化转型。为企业数字化转型提供AI技术支持。

验收标准： 形成至少1个AI辅助科研的典型案例。完成至少1项AI相关技术成果转化，或孵化至少1个科研转化项目。

核心判断： 科技成果转化，真正稀缺的不是钱、不是政策，而是一个愿意从实验室一路陪到市场的“陪跑人”。学校要从“项目管理”转向“成果运营”：对接外部需求、整合内部资源、贯通转化链条。

常见问题与应对：

• 问题： 科技成果转化推不动怎么办？

• 应对： 科技处设专人负责成果运营，对接外部需求、整合内部资源、贯通转化链条。先找1个愿意陪跑的“陪跑人”，而不是先找钱。

（七）推进AI赋能校园治理

操作路径：

第一步：梳理流程，识别重构点。各部门梳理现有办事流程，找出重复环节、审批堵点、数据断点，形成《行政流程重构清单》。

第二步：重构流程，打破部门壁垒。以AI为工具重新设计流程，推动数据一次录入、多处复用，审批环节合并，服务从“人找事”转向“事找人”。

第三步：建设智慧服务场景。职能部门基于重构后的流程，建设AI赋能治理与智慧服务场景，推动“一件事一次办”。

第四步：将释放出的资源转向教学科研支持，让减负落到实处。

验收标准： 至少3个行政服务流程完成重构（不只是AI赋能）。行政人员全员完成AI应用培训。流程环节明显减少，跨部门数据共享实现。师生办事满意度提升。行政支出占学校总支出比例不增，教学科研投入占比不降。

核心判断： AI赋能校园治理，价值不在“用AI做旧事”，而在“用AI重构流程”。旧流程是按人工处理设计的，AI如果只是嵌进去，只是加速了低效。真正的转型，是重新设计流程本身：哪些环节可以去掉，哪些审批可以合并，哪些数据可以一次录入多处复用，哪些服务可以从“人找事”变成“事找人”。行政支出是否压缩、经费是否流向教学科研，是流程重构的结果。

常见问题与应对：

• 问题： 行政人员抵触AI怎么办？

• 应对： 先从“减负”入手，让行政人员感受到AI是来帮忙的，不是来替代的。选2—3个最繁琐的流程先行试点，跑通后让效果说话。

四、保障措施

（一）加强组织领导

1.成立人工智能转型工作领导小组。 学校主要领导任组长，分管领导任副组长，各部门负责人为成员。下设办公室，负责日常协调与推进。

2.将人工智能转型列为学校发展头号重点工作。 纳入学校年度工作计划和中长期发展规划。

3.建立跨部门联席会议制度。 定期研究解决转型中的重大问题。

（二）加大经费投入

1.设立人工智能转型专项经费。 保障算力底座、平台建设、师资培训、项目开发等支出。经费投入纳入学校年度预算，确保稳定持续。

2.争取政府专项支持。 积极对接教育、工信、科技等部门，争取政策与资金支持。

3.引入企业合作资源。 与行业企业共建平台、共享资源，降低建设成本。

常见问题与应对：

• 问题： 经费有限，先投哪里？

• 应对： 优先级排序：先投算力底座和智能体平台（基础设施），再投教师培训（人的转型），最后投产业项目（需要企业配合）。基础设施可以分期建设，教师培训可以先从骨干教师开始，产业项目可以从最小可行项目开始。

（三）建强教师队伍

1.提升教师AI教学能力。 分层分类开展培训，确保全体教师掌握AI教学能力。

2.健全教师企业实践机制。 推动教师深度驻企跟岗，系统萃取岗位一线的真实任务、技术标准与职业素养，通过教学化转化，形成适配产业需求的人才培养方案与课程标准。将跟岗挖掘纳入教师工作量核算，明确折算标准，确保教师有足够时间深度驻企。

3.完善教师评价体系。 将技术转化、横向课题、企业服务、实践教学能力、双师双能型资质等纳入教师评价，与论文课题同等甚至更高权重。明确：完成企业跟岗挖掘并形成教学转化成果的，在职称评审中按横向课题或教改项目认定。

4.建立校企人员互聘机制。 跟岗挖掘不能只靠教师“下去”，还需要企业技术骨干“上来”。

核心判断：企业带来的真实案例、设备、标准，不会自动变成课程。中间必须有一个人把它们拆解、重组、设计成可教学的任务。这个人只能是教师。教师要先进入产业现场，才能把产业现场带进课堂。

常见问题与应对：

• 问题： 教师企业实践流于形式怎么办？

• 应对： 建立“二级学院申报—教师发展处备案—企业接收—过程督导—成果汇报”的全流程闭环管理机制。明确跟岗实践时长要求，将实践成果纳入教师考核。

（四）建立考核验收机制

1.精准梳理AI应用场景清单。 各部门、各二级学院、各岗位明确AI应用路径、实施举措与预期成果。

2.建立专项考核验收机制。 以真实案例、优质成果、落地成效检验转型工作质量。

3.分类考核要求：

• 教务处：聚焦AI进课堂、进课程、进评价，深化数智教学改革。

• 各二级学院：深耕专业AI改造、智能实训建设、产业项目对接。

• 信息中心：保障算力底座、智能体平台稳定运行，推动场景化应用落地。

• 教师发展处：组织教师AI培训，落实企业实践与跟岗挖掘，完善教师评价。

• 校企合作办：对接区域产业，共建AI产业服务平台，推动真实产业项目落地。

• 科技处：推动AI辅助科研，打通成果转化通道，从“项目管理”转向“成果运营”。

• 校办：统筹协调，督办领导小组决议落实。

• 职能部门：优化AI赋能治理、智慧服务场景。

核心判断： 考核不看“开了几次会”“写了多少材料”，只看三个东西：有没有真实案例、有没有优质成果、有没有落地成效。每个部门每学期至少提交1个真实案例。

常见问题与应对：

• 问题： 考核变成走过场怎么办？

• 应对： 建立“红黄绿”三色预警机制。绿色为达标，黄色为预警，红色为不合格。红色部门需在校长办公会上汇报整改方案；连续两次红色，与经费、编制、招生计划挂钩。

（五）营造良好氛围

1.全员动员。 召开人工智能转型动员大会，统一思想、凝聚共识。

2.典型引路。 选树AI应用先进典型，推广优秀案例。

3.持续宣传。 通过校园媒体、公众号等渠道，持续宣传人工智能转型进展与成效。

五、实施路径

本路径以指南发布之日为起算点，共36个月，分三阶段推进。

第一阶段：启动部署（1—6个月）

时间	任务	责任部门
第1个月	成立领导小组，制定实施方案	校办
第1-2个月	完成全校AI应用场景摸底调研	教务处
第2-3个月	启动算力底座与平台建设	信息中心
第3-4个月	开展首轮全员AI素养培训	教师发展处
第4-6个月	制定《专业AI基因植入方案》，试点专业先行	各二级学院

第二阶段：重点突破（7—18个月）

时间	任务	责任部门
第7-9个月	建成智能体平台等核心载体	信息中心
第7-12个月	启动首批AI赋能教学改革试点	教务处
第10-15个月	对接区域产业，落地首批AI产业服务项目	校企合作办
第10-15个月	推动AI辅助科研试点，启动成果转化陪跑机制	科技处
第13-18个月	选派首批教师赴企业跟岗挖掘	教师发展处
第18个月	完成中期评估，总结经验	领导小组

第三阶段：全面推进（19—36个月）

时间	任务	责任部门
第19-27个月	全面推广AI赋能教学、专业、产业、科研、校园治理	各部门
第27-30个月	建立常态化考核验收机制	领导小组
第30-34个月	形成可复制、可推广的人工智能转型经验	领导小组
第34-36个月	打造区域高职院校人工智能转型标杆	全校