编辑 | 张瑞
出品 | 腾讯新闻 谷雨工作室
职业教育，常常被认为只是通往基础岗位的技能训练。职业院校的学生们，也更多被认为是应试教育的失利者，在一个以考试成绩为中心的学历和筛选体系中，他们是最早掉下来的那群人。
在过去，他们的优势被忽视了：职业学校的学生们可能不擅长理论研究、抽象思考，但职业教育教给了他们一种“做中学”的能力：做了再说，在实践中，“把一个东西做出来”。
在AI时代，“先去做，先去尝试”往往就能快人一步，而“动手能力”也由此有了更丰富的内涵：实践决定了一个人能不能积累经验，经验决定了一个人能问出多少问题，而问题决定了他能从AI那里得到什么。一个简单的例子是，一个真正做过汽修的人和一个只在书本上了解汽车的人，面对AI时，问出来的问题是不一样的。
这就是职校生们的创新优势，就像一位职校老师所说的，把AI带进职业教育，“甚至可能要比放到普通的本科院校里面意义更大”。
虽然AI不会自动消除学历的门槛，也不会替人完成成长，但它提供了一种可能：在与AI的共振中，每个人都可能拓展未来的边界。
打开AI的正确方式
广州一所高等职业学校的学生李梦没想到，自己有一天会坐在电脑前，在自己创造的虚拟平台上，模拟一家生鲜店该怎么经营。
屏幕上是她和另外三个同学借助AI做出来的店长培训平台。商品可以上架、下架，库存需要调整，订单也要处理。她点开不同的功能，玩了很久。过去，她使用AI，大多是拍照搜答案，或者让它帮忙完成作业。现在，电脑里出现的却是一个可以反复操作的虚拟平台。
这是他们为世界职业院校技能大赛准备的比赛项目。四个学生学的是人力资源相关专业，为了给比赛找一个合适的切口，肖濛濛四处找企业里做HR的人聊天，打听行业最近在发生什么新变化。
一位物流企业的人力负责人告诉她，最近身边不少同事开始使用腾讯的WorkBuddy，可以试试看，能不能把它放进比赛里。
最开始，学生们没觉得这件事有什么特别。AI他们早就在用了，而且用得很熟。让AI写材料，做调查问卷，分析数据——四个人很快列出一堆方案。
肖濛濛听着听着，忍不住问：“你说咱啥都让AI做了，那比赛要你们四个干啥？”
肖濛濛见过太多学生使用AI的样子。
AI在校园里普及的速度很快：如今，老师刚抛出一个问题，学生就掏出手机，对着题目拍下来，发给AI，然后等着屏幕上跳出答案。肖濛濛发现，有学生的安卓手机上装着一种悬浮窗软件，考试题显示在屏幕上，悬浮窗就飘在上面，实时分析题目和答案。
肖濛濛觉得，那更像是一种“放弃”。孩子们不是不会使用工具，恰恰相反，他们太知道怎么使用工具了，只是使用的目的非常明确——尽快得到结果。
但这不应该是打开AI的正确方式，肖濛濛带着学生们尝试打开新思路。他们把WorkBuddy里的功能一个个点开，边看边试，一个新的思路慢慢出现了：能不能不只是让AI帮忙完成任务，而是借助它，做出一个真正可以使用的东西？他们都学过员工培训的理论知识，能不能从这里入手？
他们于是决定做一个生鲜门店店长培训的实训平台。没有人真正做过生鲜门店管理，编程也不是这几个文科生擅长的事，但这些都不是问题，他们一边查资料，一边将自己的想法用最自然的语言告诉WorkBuddy：平台应该具备哪些功能、有什么样的交互方式，显示的界面用什么样的设计更好看……编程的门槛降低了，另一件事却变得重要起来：他们得先想清楚，自己究竟想做什么，又该怎样让AI理解。在一轮轮的反复对话中，学生们试着把想法一点点往前推，这也是一个从无到有的创造过程，WorkBuddy按照他们的设想自主编程、调用插件，进行交互设计和界面开发——四个十几岁的学生成了四个天马行空的产品经理。
在过去，这样的工作是不可能由几个没学过计算机的学生完成的，需要外包给一家专业公司，往往价格不菲。
但现在，孩子们真的做出了一个业务平台，完整包括商品上架、下架、库存调整、订单处理和经营分析等等功能。
实训平台的制作和应用界面
这一两年，AI已经迅速渗进学生学习的每一个缝隙里。2026年1月发布的《职业教育人工智能应用发展报告（2024—2025）》，收集了998所学校、约12.8万名教师和130万名学生的有效调查数据。报告显示，高职学生选择“每周使用”生成式AI的比例为48.8%，中职学生选择“每月使用”的比例为47.6%。不会写作业，可以让AI写；要交简历，也可以直接生成一份。有时候学生把东西交上来，肖濛濛一眼就能看出来，“一股子浓浓的AI味”。“遇到问题绝不思考，哪里不会点哪里。”工具越来越聪明，获得答案的时间越来越短，但孩子们可能什么都没学到。
参加完比赛之后，肖濛濛发现事情似乎可以往另一个方向走。做完店长培训平台后，李梦开始尝试运用WorkBuddy设计网页，她试了几次，却发现AI每次生成的结果都不一样。她坐在那里想了一会儿，突然问肖濛濛：能不能把已经做好的网页直接给AI看，再问它，要怎么提示，才能把这样的东西做出来？
肖濛濛鼓励她试试。李梦开始反过来研究AI，去追问它的行为逻辑和理解偏好：需要准备什么材料，提供什么数据，怎么描述需求，提示词应该怎么写——在AI时代，这大概是更为重要的能力。
对一名专科生来说，毕业以后能走的路并不算宽。近些年，一些过去愿意招专科生的岗位，也开始把学历门槛提到本科。肖濛濛看着一届届学生离开学校，大部分直接进入就业市场，从一些基础岗位做起。“有时候路过百果园，我会想着，这里面可能就有我们的学生。”
肖濛濛说，她不确定AI的到来是不是真的可以给自己的学生提供新的竞争力，她只是觉得，过去有些机会对他们而言，门肯定是关着的。现在，那扇门似乎被推开了一条缝。他们愿意试试的话，至少有了学习的门道。
当答案越来越容易得到
陈阳第一次意识到AI给课堂带来的麻烦，是学生交上来的作业变得越来越“无懈可击”。
他在宁夏的一所职业院校教《设计概论》。这是一门不太好讲的课，知识点多而散，又偏理论，很难像实践课那样，给学生布置一个具体项目，让他们动手做出点什么。过去考核这门课，一个常见的办法是让学生围绕某个题目写一篇小作文。
但这两年，小作文越来越难看出一个学生到底学会了多少。陈阳说，过去学生上网搜答案，至少还能看出一些复制粘贴的痕迹，甚至几个人搜出来的内容都差不多。现在换成豆包、DeepSeek或者别的AI，每个人得到的答案都不一样，而且文章完整、通顺，挑不出太大的毛病。
老师明明知道，那不是学生自己写的，却很难证明什么。
陈阳不想禁止学生用AI。在他看来，一个学生毕业以后进入职场，迟早要学会借助AI解决问题。为了完成作业使用工具，本身没有错。他经常提醒学生的一句话是：“你可以用AI，但不能把自己的脑子丢了。”
问题是，如果AI已经可以替学生完成一篇漂亮的小作文，老师还怎么知道，他到底有没有学过这门课？AI让已经用了很多年的传统教学方法彻底失效了。
陈阳决定把原来的考核方式推翻。他用WorkBuddy做了一个小程序，把《设计概论》变成了一场有点中二又可爱的“知识闯关冒险”游戏。他提出游戏的设想，让WorkBuddy自主完成设计，他使用的是免费的模型，耗费的成本只是每日签到积攒下来的免费积分。
闯关游戏制作界面
游戏只用几天就设计好了，说简单也不简单：游戏界面是深紫色的，最上方顶着一只金色皇冠。进入游戏之前，学生先要给自己取一个“冒险者姓名”，再从“王子”和“公主”里选一个角色。故事也煞有介事：魔王夺走了设计世界的知识宝典，把王子困在城堡深处，只有真正掌握设计知识的人，才能一路闯关，把人救出来。学生点下黄色的“开始冒险”，面前是八座关卡。
游戏界面
陈阳从课程里整理了大约200道题左右。单选、多选、判断混在一起，每一关达到60分才能继续闯关。全部通关以后，小程序里还有一个排行榜，“设计达人”“艺术探索者”“创意达人”依次站在领奖台上。
陈阳知道，光把题库套上一层游戏的壳还不够。于是他又开始往里面塞一些“不正经”的东西。
每答错几道题，正常的答题过程就会突然被打断。有时屏幕上飞过几只乌鸦，配上一句“乌鸦飞过～呱呱呱”；有时跳出一道脑筋急转弯。陈阳专门挑了一些“没什么用”的东西放进去，因为他发现，有些孩子“正儿八经的东西记不住”，八卦和无聊的知识倒记得很清楚。
答错得多了，游戏甚至会惩罚你。整个屏幕暗下来，中间突然冒出一个硕大的红色按钮，上面写着“点击：倒计时开始！”，学生要在十几秒里对着它连续猛点几十下。时间到了，才能继续答题。
“这个是没有意义的。”陈阳说。点30下还是60下，和一个学生懂不懂设计没有任何关系，也不会影响最后的成绩。他只是想通过制造一些这样的“神秘环节”，让学生持续保持探索下去的兴趣，而这些工作，AI都能帮忙完成。如果不到60分，可以重新闯关，直到及格为止。有人前前后后做了八遍，相当于补考了七次。哪怕学生答题时依然会问AI，或者有些题干脆靠猜，至少在一次次闯关的过程中，他们不得不把那些知识点真正看上一遍。
在AI时代，老师就这么拥有了新的可能，他们不必再照本宣科，不必再千篇一律，在争夺学生注意力的战场上，用考试和课本狼狈迎战，而是可以创造性的开发属于自己的教案，让学生和自己都获得成长。
肖濛濛在尝试用AI把课堂变成另一种样子。她用WorkBuddy设计了一场经营管理主题的“剧本杀”。故事从一家门店已经发生的损耗开始，学生分别扮演督导、运营和门店员工，手里拿到不同的剧本和线索卡：结局一开始就摆在所有人面前，有些线索公开，有些只有特定角色知道——这就是一场专业剧本杀的设置。不同的是，他们要做的不是寻找杀人凶手，而是沿着损耗、账目和经营数据，一层层往回追，找出问题究竟发生在哪个环节、谁该承担责任。她觉得，比起让学生坐在那里一直听课，这种方式“可能会开心一点”。
剧本杀界面和制作截图
这样的转变也符合教学改革的大方向。2025年4月，教育部等九部门印发《关于加快推进教育数字化的意见》，提出“将人工智能技术融入教育教学全要素全过程”，强调培养高阶思维、思考判断和实践能力。政策所指向的，不只是增加一门工具课，也包括学习与评价方式的变化。
戴鹏以前在一家互联网大厂做前端开发岗，后来转行到了一所职业本科大学。今年，他所在的专业进行了一次课程改革。过去一门专业课的顺序很清楚：拿着教材，先把理论讲完，再让学生做一个项目，一学期差不多就结束了。现在，学校要求他们把顺序倒过来。
“就不要讲理论了，让大家直接开始动手做。”
AI工具的创新和教学的鼓励，极大激发了学生们创新的动力。一个叫高廉正的职校学生找到戴鹏，告诉他自己想用AI做出一款独立的应用。有好几次，晚上戴鹏和他在操场上跑步，他会主动聊起自己对产品的新想法，还请戴鹏试用，让老师站在一个普通用户的角度，挑出可以提升和优化的地方。即使是假期，高廉正也把所有时间都花在了产品上。后来他告诉戴鹏，那几天除了吃饭、睡觉，自己都在用AI工具反复打磨产品。戴鹏渐渐觉得，这个学生是真的想做出一件属于自己的作品。
后来，高廉正使用了多种AI能力，真的独立做出了一款叫“拾词英语”的背单词App，甚至已经在苹果应用商店上线。
“拾词英语”App界面
这让戴鹏印象很深。过去，老师往往要先把知识讲给学生，再布置任务，催着他们把作业做完。但在高廉正身上，他看到的是另一种状态：一个学生有了自己真正想完成的东西，会主动去学、去试，他相信，这个年轻人会有一个不错的未来。
那些“不擅长考试”的孩子
在大众的惯常印象里，职业院校的学生们，更多被认为是应试教育的失利者，他们不擅长读书更不擅长考试，在教室里也坐不住，在一个以考试成绩为中心的学历和筛选体系中，他们是最早掉下来的那群人。但在职业学校教书的这几年，肖濛濛渐渐发现了他们身上，许多被考试成绩隐藏住了的优点：从职业中学来的学生，明显在另一种场合里显得更自在，那就是需要直接动手的时候。过去，这是他们的职业技能所在：不管是木工、电工、汽修又或者物流管理、市场营销，他们都更倾向直接动手去做，在实践中获得技能。如今，AI正提供给他们一种新的习得技能的路径，某种程度上，这正好是他们擅长的领域。
陈阳也越来越注意到这些。在他的观察里，职业院校的孩子未必擅长理论学习，但常常“敢去尝试”。AI越往前发展，他越觉得，使用它所需要的技术门槛还会继续降低，“低到让一个普通人只要稍微有一点信息技术就能用得很好”。
这也是为什么，他觉得把AI带进职业学校，“甚至可能要比放到普通的本科院校里面意义更大”。陈阳的理由很实际：AI对学历和专业知识的要求正在降低，同时又可以被直接拿来解决工作里的真实问题；而职业教育原本强调的，就是这一点。
在绵阳飞行职业学院，老师邱红利则从学生方博艺身上看到了新的可能性。课余时间，方博艺在餐馆做服务员，还打着其他几份零工。就是这样一个勤工俭学的孩子，摸索着用AI做了一个记账小程序，专门记录自己的兼职收入。
邱红利是在自己创办的创客社团里认识这个学生的。他没想到，孩子们已经开始用AI给自己制作工具了。后来，方博艺又告诉他，自己还在尝试制作短剧。
这些尝试未必有多复杂，对那些不擅长考试的孩子来说，这至少意味着，除了答对一道题，他们又多了一种证明自己的方式。
广东佛山一所职校的老师李小东也有类似的感受。在理论研究、抽象思考这些方面，职业院校学生确实不占优势。但当任务变成“把一个东西做出来”，学生在实践里积累的经验，就可能成为与AI协作的起点。
李小东用WorkBuddy制作市场营销课程网站
他想到的是一颗汽车底盘上的螺丝。
他长期在职业教育里工作，接触过汽修、珠宝加工等不同专业的学生。在他看来，一个真正做过汽修的人和一个只在书本上了解汽车的人，面对AI时，能够问出来的问题是不一样的。
“你没有躺下来去维修那个汽车，你是不知道那个汽车的螺丝是在什么地方。”他说，“你没有用手去拧螺丝，手上没有流过血，你是不知道那个螺丝在这个地方会产生什么作用的。”
珠宝加工也是一样。只有当一个学生真正坐到工作台前，左手拿锉，右手拿刀，把玉石或者珠宝放在放大镜下一点点雕刻，很多东西才会从“知识”变成经验。他会知道哪一点不能多磨，哪里的反光不对，为什么同样一个设计，差上极细微的一点，最后出来的效果就完全不同。
这些东西很难从问AI一句“帮我设计一件珠宝”里凭空出现。
李小东说，只有一个人在里面“错过了100次、1000次”，真正沉进去做过，他才知道该向AI提出什么问题。“就算你的哲学很厉害，你的绘画很厉害，你的数学很棒，但是你也提不出问题。”
这句话多少有些绝对，但也指出了AI时代一个容易被忽略的事实：提问并不只是语言能力。一个好的问题，很多时候来自人已经做过什么、失败过什么，手碰过什么东西，又在哪一个细节上吃过亏。
AI可以告诉一个人怎样维修汽车，却不能替他拥有第一次钻进车底、发现某颗螺丝怎么也拧不下来的经验；它可以迅速生成一套珠宝设计方案，却不知道一个真正做过加工的人为什么会盯着某处0.3毫米细微的反光重新修改。
过去，这些经验常常被概括成职业教育里的“动手能力”。到了AI出现以后，它们又多了一层意义：经验决定了一个人能不能发现问题，能不能用语言表达出来，而问题决定了他能从AI那里得到什么。
在新一学期的课堂上，李小东决定给所有学生布置一项作业：用WorkBuddy去做一个东西出来，可以是简单的海报，也可以是更复杂的，与自己的职业技能相关的设计。他很期待会收到学生们什么样的成果。
在与AI的共振中，拓展未来的边界
变化太快的时候，学生不是唯一不知道该学什么的人。
老师也一样。陈阳最近就在为自己的一个科研课题发愁。课题开题时，他定的研究方向是“怎么在本地部署一套大模型，给职业院校的老师做一个私人助手。老师可以把自己的教学资源、科研成果和个人荣誉甚至体检结果等各种资料放进去，让AI帮忙整理、规划，成为一个能帮助老师更好地开展教学、评定职称甚至给到健身建议的智能搭子”。
等到课题快结题时，他发现自己原来想解决的问题，已经快被技术本身解决了。现成的AI工具已经出现了。
陈阳跑去问科研处：“我这个研究方案能改吗？”对方问他为什么要改,“人工智能现在发展这么快，你又不是不知道。”他说。自己原来花了很大力气寻找一个解决方案，结果还没等研究做完，“别人已经有了，甚至更好”。
他最后干脆把研究方向改了。不再研究老师怎么自己部署一个大模型，而是研究怎么把已经出现的AI工具组合起来，变成教师自己的“工作搭子”。
说到这里，陈阳自己都有点着急：“赶快结题吧，再不结，说不定就又变了。”
如果回看陈阳和肖濛濛的课堂尝试，“工作搭子”的含义就具体了。陈阳把自己的题库、对学生兴趣的观察，放进了一场闯关游戏；肖濛濛把经营管理中的损耗、账目和责任问题，组织成不同角色分别掌握线索的“剧本杀”。AI参与实现，而“为什么这样教”，来自老师。
教师获得的，不只是更快地生成一份材料，而是多了一种实施教学判断的办法，拓展了能力的边界。
新的技术既提供了新的机会，也提出了新的挑战。
对老师来说，过去，吃透一本教材、一套课件，一门课讲熟以后，可以稳定地教上很多年。现在，随着新工具不断出现，这种原本相对稳定的知识优势，开始松动了。
戴鹏从企业进入职业教育时，也曾经被这种稳定吸引过。他以前做测试工程师。转到教育行业时，他觉得老师至少是一份更稳定的职业。“好像在我们的传统观念里面，就是当一个老师，你可以当到四五十岁，甚至干到退休都没啥问题。”
AI出现以后，他开始怀疑这种稳定还能维持多久。“过往你可能学一门专业课，上得特别熟悉了之后，那后面你就按部就班地去上就好了。”戴鹏说，“但我觉得现在应该不会是这样子了。”
戴鹏用WorkBuddy制作的海报墙
这也符合清华大学教育学院人工智能教育研究所所长韩锡斌在接受《中国青年报》采访时表达的观点——因为AI的发展和应用，职业教育“已进入改变底层逻辑、重塑教育生态的智能时代”。
一线的感知更加直观，在重庆市的一所财经类职业院校里，智能网联学院产业副院长张军感叹：一本教材从编写、出版到真正进入课堂，大概要经过一年。可他做智能体相关教学时觉得，“这种智能体的技术，我说实话，我只要一个月不接触这个东西，我都已经落伍了。”
AI变化得太快，甚至来不及设置新的课程，他想了一个折中的办法，先开选修课。那门课叫“AI提示词工程”，面向全校学生。第一次开放时，学校给出的名额上限是1500人。结果1500个名额都报满了。
一边是越来越难在理论课堂里坐住的学生，一边是1500个迅速被填满的AI选修课名额。在一个AI就要改变一切的关口，无论学生还是老师，都站在新的起点，摸索新的可能。
这正是AI带来的最大变量，虽然它不会自动消除学历的门槛，也不会替人完成成长，它造成的机遇和挑战一样多，但它提供了一种值得争取的可能：在与AI的共振中，老师有机会重新发现课堂，学生也有机会重新认识自己，在创造中，每个人都在拓展未来的边界。（来源：腾讯新闻）