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摘要：当代，由于国家的产业政策的调整，只有产教融合才能使职业教育紧跟产业的发展，学生的就业才有保障。而时下，主要的产教融合方法是校企合作、现代学徒制等模式。但由于，在职业学院中，软硬件条件终究不如实际企业。所以运用人工智能技术对企业的各种优秀进行机器学习并运用虚拟现实技术可以作为提高高职学生职业能力的辅助方案。
关键词：人工智能;虚拟现实;产教融合
引言
随着人工智能技术的发展，这种新型技术正在深层次、大规模地改变着我们的生活。由于国家产业向高端装备制造轉营，所以对高职教育的人才培养方案、学生的能力目标有大规模的调整。这种调整需要大量的软硬件资源。这种资源的需求非常巨大，不是靠国家投入、院校投入就能解决的。由于，高职教学中要用到相关的企业的经验、技术、硬件资源、软件资源。所以，以产教融合为主要合作模式的教学合作项目大量产生。这对提高学生的素质是很有帮助的，但只是限于初级的企业技能。而企业所需要的人才是对企业的资源消耗最少、所需培训时间最短、能产生的的经济效益最大为目标。所以，只具备企业初级技能的学生的竞争力不强。在全球化深层化的人才竞争的背景下，这种不强的职业竞争力显然是不够的。要进一步提高学生的能力，那么就要大规模的改革。而研究如何以合理成本、达到改革的目的，就是本次研究的内容。
一、针对教学专业的产教融合合作
为提高高职教学的实操性，可以通过与对口企业的合作形产教融合关系。以大职业能力为合作的指导思想。将学生所学专业的上中下游企业建立一系列的产教融合合作关系。可以使学生学到企业的知识、技能与设备的使用机会。
二、基于产教融合关键资源的机器学习
运用人工智能的机器学习算法结合Python软件以及各种摄像工具、建模工具、物联网传感工具对企业的核心能力要素的软件、硬件资源进行收集、存储、数据建模等等操作，可以逐步形成关于知识点数据仓库。通过专家对企业能力要素大数据进行分析与研究可以总结出有关的要点。
三、运用虚拟现实可以模拟有关院校不能配给的资源
虚拟现实是人工智能技术的一种。可以通过机器学习中得出的理论作业指导进行虚拟建模。综合运用，CAD技术、CAM、3D技术等等进行综合建模。然后，通过有关的编程开发技术对建模的内容进行条件化反应。这样，学生可以通过虚拟现实技术的辅助掌握更多的职业核心能力。从一定程度上，填补了院校教学软硬件上的不足。
四、基于问题驱动的深度学习系统
通过前几项工作的准备，院校已初步具备教育高职学生大职业能力的必备的软、硬件系统。那么，接下来的问题就是激发学生的积极性。学生的积极性的产生要素是多方面的。现在主流的一种观点是学生的学习的积极性来自于自信。即学生要相信自已能学好学科知识。为了节约时间与各项资源，本次研究就以增加学生的自信心为激发学生积极性的主要方式。而如何建立学生的自信呢？其实，关于人的自信心是如何形成的，也有较多的理论。
本次研究选择一种主流观点即学生的自信心来自一次又一次任务的成功实现。也就是说，培养学生的自信，应给予其能力相匹配的练习项目。使学生通过努力完成任务，在增加知识的同时增加自信。但要不断提升学生的大职业能力，是要诱导学生完成越来越难的任务。任务的难也是有多个因素的：比如，任务涉及多个知识点、多个技能点、并要自主思考选择相关的知识点与技能点才能完成任务。这就有个学生群体对项目难度的耐受程度的问题。在初期大部分学生只能完成较简单的任务。这个阶段主要是培养学生认真学习、刻苦钻研的习惯。而让学生完成简单的任务只是手段。其目的是通过多个简单任务，让学生积累完成高难度、复杂任务的知识与技能的基础。最终的目的，是让学生拥有充足的知识与较高的职业技能。使学生具备创业与就业的能力，从而成为行业需要的人才。而达成这一目标有非常多的观点。
本次研究，选择一个主流的观点。这个观点是，通过难度逐步加大层层深入的问题系统，使学生在练题中得到进步。而本次研究的主要任务是研究如何发展高职学生的职业能力使之尽可能接近产业的标准。所以，在问题的设计上就要用到之前几个环节的成果。如产教融合的合作对象与专业的对口性，直接决定了系统的信息入口。
只有正确有效的企业技能信息才能做出良好的系统数据建模。又如：人工智能机器学习的成效直接影响问题的设计是否科学、有效、切中职业能力的要害。只有通过科学的机器学习算法才能提高借问题系统的质量。而运用虚拟现实技术去模拟企业的设备与能通过算法结合形成与现实职业能力核心系统的结合就更为复杂与困难。难的有多个方面，首行，由于本次模拟的商端装备的高技术水平的使用。而高端装备的结构非常复杂，所涉及的算法也非常复杂。这个复杂包括但不限于以上因素：
1.建模模拟装备的复杂。
2.运用算法正确表现设备的真实运行情况的复杂。
在实际开发中，为体现高端的设备技术点，可能有相当多个组态。而现实时间、经济成本决定了虚拟现实系统必须作出取舍。取什么、舍什么要根据行业人才需求的动态情况。
参考文献：
[1]张广云，姜建华.人工智能技术服务专业“产教融合、精准育人”人才培养体系的构建与实践[J].高教学刊，2020（24）：159-162.
[2]邓华.产教融合背景下高职院校教师的转型发展[J].教育与职业，2020（15）：81-86.
关键词：人工智能;虚拟现实;产教融合
引言
随着人工智能技术的发展，这种新型技术正在深层次、大规模地改变着我们的生活。由于国家产业向高端装备制造轉营，所以对高职教育的人才培养方案、学生的能力目标有大规模的调整。这种调整需要大量的软硬件资源。这种资源的需求非常巨大，不是靠国家投入、院校投入就能解决的。由于，高职教学中要用到相关的企业的经验、技术、硬件资源、软件资源。所以，以产教融合为主要合作模式的教学合作项目大量产生。这对提高学生的素质是很有帮助的，但只是限于初级的企业技能。而企业所需要的人才是对企业的资源消耗最少、所需培训时间最短、能产生的的经济效益最大为目标。所以，只具备企业初级技能的学生的竞争力不强。在全球化深层化的人才竞争的背景下，这种不强的职业竞争力显然是不够的。要进一步提高学生的能力，那么就要大规模的改革。而研究如何以合理成本、达到改革的目的，就是本次研究的内容。
一、针对教学专业的产教融合合作
为提高高职教学的实操性，可以通过与对口企业的合作形产教融合关系。以大职业能力为合作的指导思想。将学生所学专业的上中下游企业建立一系列的产教融合合作关系。可以使学生学到企业的知识、技能与设备的使用机会。
二、基于产教融合关键资源的机器学习
运用人工智能的机器学习算法结合Python软件以及各种摄像工具、建模工具、物联网传感工具对企业的核心能力要素的软件、硬件资源进行收集、存储、数据建模等等操作，可以逐步形成关于知识点数据仓库。通过专家对企业能力要素大数据进行分析与研究可以总结出有关的要点。
三、运用虚拟现实可以模拟有关院校不能配给的资源
虚拟现实是人工智能技术的一种。可以通过机器学习中得出的理论作业指导进行虚拟建模。综合运用，CAD技术、CAM、3D技术等等进行综合建模。然后，通过有关的编程开发技术对建模的内容进行条件化反应。这样，学生可以通过虚拟现实技术的辅助掌握更多的职业核心能力。从一定程度上，填补了院校教学软硬件上的不足。
四、基于问题驱动的深度学习系统
通过前几项工作的准备，院校已初步具备教育高职学生大职业能力的必备的软、硬件系统。那么，接下来的问题就是激发学生的积极性。学生的积极性的产生要素是多方面的。现在主流的一种观点是学生的学习的积极性来自于自信。即学生要相信自已能学好学科知识。为了节约时间与各项资源，本次研究就以增加学生的自信心为激发学生积极性的主要方式。而如何建立学生的自信呢？其实，关于人的自信心是如何形成的，也有较多的理论。
本次研究选择一种主流观点即学生的自信心来自一次又一次任务的成功实现。也就是说，培养学生的自信，应给予其能力相匹配的练习项目。使学生通过努力完成任务，在增加知识的同时增加自信。但要不断提升学生的大职业能力，是要诱导学生完成越来越难的任务。任务的难也是有多个因素的：比如，任务涉及多个知识点、多个技能点、并要自主思考选择相关的知识点与技能点才能完成任务。这就有个学生群体对项目难度的耐受程度的问题。在初期大部分学生只能完成较简单的任务。这个阶段主要是培养学生认真学习、刻苦钻研的习惯。而让学生完成简单的任务只是手段。其目的是通过多个简单任务，让学生积累完成高难度、复杂任务的知识与技能的基础。最终的目的，是让学生拥有充足的知识与较高的职业技能。使学生具备创业与就业的能力，从而成为行业需要的人才。而达成这一目标有非常多的观点。
本次研究，选择一个主流的观点。这个观点是，通过难度逐步加大层层深入的问题系统，使学生在练题中得到进步。而本次研究的主要任务是研究如何发展高职学生的职业能力使之尽可能接近产业的标准。所以，在问题的设计上就要用到之前几个环节的成果。如产教融合的合作对象与专业的对口性，直接决定了系统的信息入口。
只有正确有效的企业技能信息才能做出良好的系统数据建模。又如：人工智能机器学习的成效直接影响问题的设计是否科学、有效、切中职业能力的要害。只有通过科学的机器学习算法才能提高借问题系统的质量。而运用虚拟现实技术去模拟企业的设备与能通过算法结合形成与现实职业能力核心系统的结合就更为复杂与困难。难的有多个方面，首行，由于本次模拟的商端装备的高技术水平的使用。而高端装备的结构非常复杂，所涉及的算法也非常复杂。这个复杂包括但不限于以上因素：
1.建模模拟装备的复杂。
2.运用算法正确表现设备的真实运行情况的复杂。
在实际开发中，为体现高端的设备技术点，可能有相当多个组态。而现实时间、经济成本决定了虚拟现实系统必须作出取舍。取什么、舍什么要根据行业人才需求的动态情况。
参考文献：
[1]张广云，姜建华.人工智能技术服务专业“产教融合、精准育人”人才培养体系的构建与实践[J].高教学刊，2020（24）：159-162.
[2]邓华.产教融合背景下高职院校教师的转型发展[J].教育与职业，2020（15）：81-86.