山东大学深圳研究院精准对接郑州工业安全职业学院发展需求，创新性开展“骨干AI名师培训”项目。面对职业院校人工智能师资短缺、教学转化难等痛点，项目构建“理论学习+跟堂学习”双轨模式：依托山东大学“人工智能通识教育1+N+X体系”，组织教师赴济南开展产业现场教学；创新实施线上跟堂学习，使学员深度嵌入山大真实课堂。通过鲁豫协同、山海联动，成功为中原地区培养30名具备AI教学能力的骨干教师，开发多套专业融合教学方案及资源库，形成高校继续教育赋能职业院校、服务产业转型的可复制范例，为跨区域师资培养与产教融合提供了创新实践路径。

本项目创新构建“理论学习+跟堂学习”双轨模式，依托山东大学“人工智能通识教育1+N+X”体系，通过鲁豫协同、山海联动，实现跨区域精准赋能。突破性采用“线上嵌入真实课堂”的沉浸式学习路径，结合产业现场教学，助力郑州工业安全职业学院30名骨干教师掌握AI教学核心能力，开发多套专业融合教案与资源库。打造了高校继续教育服务职教数字化转型的可复制范式，为产教融合与师资培养提供创新实践样本。

一、项目背景

当前，人工智能技术正在全球范围内推动产业变革与教育创新。我国高度重视人工智能与职业教育的融合发展，相继出台《新一代人工智能发展规划》等政策文件，明确提出要推动人工智能与教育深度融合，加强职业教育师资队伍建设。在此背景下，职业教育院校面临着提升教师人工智能素养、创新人才培养模式的迫切需求。郑州工业安全职业学院作为一所专注于工业安全领域人才培养的高职院校，深刻认识到人工智能技术对传统专业升级改造的重要性。学院管理层经过深入调研发现，教师普遍存在人工智能技术理解不深、应用能力不足、教学转化困难等问题，这严重制约了专业数字化转型的步伐。山东大学深圳研究院凭借其独特的区位优势和创新理念，长期致力于推动高等教育与产业需求的深度融合。研究院依托山东大学雄厚的人工智能学科实力，结合粤港澳大湾区的产业创新资源，打造了“高校-研究院-产业”三方联动的协同创新模式。在了解到郑州工业安全职业学院的需求后，研究院充分发挥自身优势，针对职业院校教师的特点，设计了独具特色的"AI名师培训"项目。本项目创新性地采用了“理论学习+跟堂学习”的双轨模式，既注重人工智能基础理论的系统学习，又强调教学实践能力的全面提升。通过将职业院校教师带入山东大学的真实课堂，让他们亲身体验一流高校的教学模式与方法，从而实现从技术知识学习到教学能力提升的全面转变。这种培训模式不仅解决了职业院校教师人工智能素养提升的难题，更探索出了一条高校与职业院校协同发展的新路径。

二、项目做法 

项目摒弃“一刀切”的培训模式，构建了"需求精准研判-双线混融实施-成果转化跟踪"的全流程精细化运作体系，整个项目实施过程历时近一年，分为三个主要阶段。

（一）第一阶段：精准需求研判与个性化方案设计

前期准备阶段，项目组开展了深入细致的需求调研工作。首先通过线上问卷收集了30名骨干教师的基本信息、专业背景和培训需求，深入了解每位教师的具体需求和困惑。同时，项目组还组织了3场专家研讨会，邀请山东大学人工智能学院、软件学院的专家教授，以及来自浪潮集团、神思电子等企业的技术专家共同研讨培训方案。基于调研结果，项目组发现教师们的需求主要集中在三个方面：一是需要系统掌握人工智能基础理论和核心技术；二是需要学习如何将AI技术融入专业课程教学；三是需要了解产业界最新的AI应用实践。为此，项目组依托山东大学成熟的“人工智能通识教育'1+N+X'体系”，为郑安院教师量身定制了培训方案。该方案中，“1”代表计算思维与人工智能基础，“N”包括Python编程、机器学习、深度学习等核心技术，“X”则是AI与各专业的融合应用。整个方案不仅注重知识传授，更强调教学能力的迁移和跨学科课程设计能力的培养。 

（二）第二阶段：双线混融、山海联动的实施阶段   

实操阶段采用了线上线下相结合的混合式培训模式，具体包括：理论学习部分（线下集中，7天）在山东大学中心校区开展沉浸式强化培训。师资配置方面，汇聚了多位学术权威和产业专家，包括山东大学计算机基础教学研究中心主任郝兴伟教授、软件学院戴鸿君教授等学术领军人物，以及来自浪潮集团、神思电子、华为等企业的技术专家，形成了"学术引领+产业实战"的师资组合。课程设置采用“半日理论+半日实践”的模式。上午安排《系统软件与大模型优化实践》《智能计算与教学范式创新》等前沿理论课程，下午则组织学员到国家超算济南中心、浪潮集团、海尔卡奥斯工业互联网平台等标杆单位进行现场教学。在浪潮集团，学员们实地观摩了“云+数+AI”驱动的柔性制造系统，了解了智能质检和全流程数据中台的实际应用；在国家超算济南中心，工程师详细介绍了国产芯片通过RISC-V架构优化与AI节能算法突破技术封锁的创新实践；在神思电子，学员们深入了解了“AI+职教解决方案”的实际应用案例。跟堂学习部分（线上异步，持续一学期）是本次培训的创新之举。学员们通过山东大学在线教育平台，深度嵌入山东大学2025年春季学期10次真实课堂教学。这些课程包括《计算思维与人工智能》、《Python编程》、《智能系统架构》等优质课程。通过这种模式，职业院校教师可以零距离学习一流高校的教学设计、课堂组织与师生互动方法，实现了从"学技术"到"学教书"的升华。为了保证学习效果，项目组还为每位学员配备了学习导师，提供个性化的学习指导和支持。                    

（三）第三阶段：成果固化与长效赋能机制

培训结束后，项目组建立了持续跟踪和支持机制。首先建立了线上交流平台，学员可以随时向山东大学的专家请教问题，分享教学实践的经验和困惑。平台每月组织一次线上研讨会，邀请专家就热点问题进行深入讲解和讨论。其次，项目组推动建立了校企合作长效机制，帮助学员与相关企业建立联系，获取最新的技术支持和产业资源。在成果转化方面，要求每位学员在培训结束后提交一份AI赋能的专业课程教案、一套跨学科教学案例，并参与开发校本AI教学资源库。这些成果不仅作为培训的考核依据，更是实实在在的教学资源，可以直接应用于实际教学工作中。

三、项目成效 

（一）学员与院校：实现了师资能力的跨越式提升 

通过系统化的培训，30名骨干教师的人工智能素养得到显著提升。更重要的是，教师们完成了从技术使用者到AI教育者的角色转变，能够独立设计和开展人工智能相关课程教学。在培训结束后两个月的跟踪评估中，发现学员们已经将所学知识充分应用到实际教学中，还有的教师开展了跨学科教学实践，将人工智能技术与传统专业课程有机结合。教学资源建设方面，项目直接产出多套高质量教学资源，包括教案、案例库、实验代码等。这些资源为郑安院构建校本AI教学资源库奠定了坚实基础，极大加速了该校人工智能通识课程和专业融合课程的建设进程。目前，学院已经基于这些资源将人工智能技术融入专业教学。 

（二）合作模式：打造了跨区域协同赋能的成功范式

本项目成功验证了“高校（山东大学）+研究院（深圳研究院）+职业院校+企业”四方协同模式的有效性。这种模式打破了地域限制，实现了优质教育资源的精准输送和高效配置。通过山东大学校本部的学术资源、深圳研究院的产业资源、职业院校的教学需求以及企业的技术实践，形成了完整的产教融合生态链。项目的成功实施为其他地区开展类似培训提供了宝贵经验。目前已经有多所职业院校表示希望借鉴这一模式，开展类似的师资培训项目。山东大学深圳研究院也计划将这一模式推广到更多地区，帮助更多职业院校提升人工智能教育水平。 

（三）社会影响：扩大了示范效应与品牌美誉度 

项目的成功实施获得了合作各方的高度评价。郑州工业安全职业学院表示，这次培训不仅提升了教师能力，更重要的是为学院的人工智能教育发展指明了方向。参与企业也表示，通过这样的合作，能够更好地了解教育需求，培养更符合企业需要的人才。山东大学服务国家战略、赋能职业教育的使命担当得以彰显，研究院的品牌影响力和社会美誉度进一步提升。 

四、启示与展望 

（一）服务国家战略是继续教育发展的根本导向 

本项目充分证明，继续教育项目必须紧贴国家重大战略需求，在服务大局中体现的价值。人工智能是国家战略发展方向，职业教育是培养技术技能人才的重要途径，将两者有机结合，既响应了国家号召，又满足了实际需求。未来，继续教育项目应当更加注重与国家战略的对接，在服务社会主义现代化建设中发挥更大作用。 

（二）“精准赋能”是保证培训效果的核心关键 

本项目的成功很大程度上得益于精准的需求调研和个性化的方案设计。传统的"一刀切"式培训往往难以满足不同院校、不同教师的实际需求。通过深入调研，准确把握培训对象的实际需求和痛点，才能设计出真正有效的培训方案。未来开展类似项目时，应当更加重视前期调研工作，确保培训内容与学员需求高度匹配。 

（三）“产学研用”生态化协同是破解难题的成功之钥   

本项目构建的四方协同模式证明，单一主体难以解决复杂的教育问题。只有汇聚高校、企业、研究院所和用户单位的各方力量，形成完整的生态系统，才能实现最好的效果。这种模式不仅适用于人工智能师资培训，也可以推广到其他领域的教育培训中。 

（四）技术创新与模式融合是突破时空限制的有效手段 

本项目采取线上线下混合式培训模式，有效解决了优质教育资源分布不均的问题。通过线上跟堂学习，打破了地域限制；通过线下实践培训，保证了学习效果。这种模式为大规模、高质量开展师资培训提供了新的思路和方法。

展望未来，随着人工智能技术的快速发展和职业教育的不断改革，这样的师资培训项目将发挥越来越重要的作用。山东大学深圳研究院计划将这一模式不断完善和推广，帮助更多职业院校提升人工智能教育水平，为培养新时代需要的技术技能人才做出更大贡献。同时，研究院也将继续探索产教融合的新模式、新路径，为推动职业教育高质量发展提供更多可复制、可推广的经验。