韩锡斌至今还记得，去年年初DeepSeek“横空出世”不久，许多职业院校的一线教师、校长和他讨论时，都会或多或少地表达出焦虑。不少职业院校很快就纷纷宣布“已成功接入DeepSeek”。

“他们感到恐慌，不知道该做什么，生怕落后一步。”如今，《职业教育人工智能应用发展报告（2024-2025）》项目的策划人、清华大学教育学院人工智能教育研究所所长韩锡斌回顾人工智能迅猛发展的那段日子，仍然忍不住感慨，“书记校长很焦虑，他们觉得这个事必须干，AI已经赋能千行百业了，国家政策也在鼓励大家干。但到底该怎么干？如果不知道这一点，就会焦虑。”

这种焦虑感，或许正是技术浪潮冲击传统行业时最真实的写照。而摸清现状、指引方向，正是学术界面对真实问题、履行社会责任的关键时刻。就是在这一背景下，《职业教育人工智能应用发展报告（2024-2025）》（以下简称《报告》）这份全国职教AI应用的“体检报告”诞生了。

据韩锡斌解读，《报告》系统梳理了职业教育人工智能应用的现状，揭示了在学生智能素养、教师教学胜任力、人才培养、产教融合、智慧校园、伦理安全、体制机制等方面取得的进展与存在的挑战。研究发现，人工智能已在职业教育多个领域初步应用并展现出巨大潜力，但同时面临素养发展不均衡、技术融合浅层化、保障机制不健全、基础设施薄弱、伦理安全风险等问题。

“希望全面呈现职教领域的AI技术真实应用状况，也缓解师生们对技术的一些焦虑和恐慌的情绪，并对其提出指导和改进建议。”韩锡斌说。

他提到，这份报告在教育部职业教育与成人教育司指导下，由教育部教育管理信息中心批准立项，《中国教育信息化》杂志社牵头，联合教育部职业院校信息化教学指导委员会、清华大学教育学院共同组织实施完成的一次全国性摸底调研。此项工作的直接动因，正是源于人工智能技术的快速演进及其对国家人才培养战略提出的新要求。政策顺时而动，立马布局，以缓解职业教育领域的“迷茫期”。

这项调研并非孤立的项目，而是建立在团队长期工作的数据积累上。据韩锡斌回忆，其团队自2018年起便开始编撰系列的《职业院校信息化发展报告》。基于此，当面对人工智能带来的新挑战时，这项大范围调研开启了。调研样本来自全国32个省份，涉及学校、教师、学生3个角度的有效样本总数量达140余万份。在具体抽样方法上，团队采用了分层抽样的方法，先抽取10%的学校，再从这些学校里抽取10%的师生，以控制成本并保证信效度。

而《报告》的核心分析框架采用了国际通用的“人工智能应用就绪度框架”。据韩锡斌介绍，该框架包含6个维度，即战略规划、组织结构、过程保障、伦理安全、技术环境和数据准备，旨在全面评估职业院校的AI应用情况。基于此框架，《报告》得出了对全国职业院校AI应用现状的基本判断。韩锡斌指出，当前整体水平为2.18分，而满分为4分。

“这意味着从全国来看，职业院校人工智能的应用处于起步阶段。”韩锡斌对中青报·中青网记者说，“这个得分是啥意思呢？说明各个院校都想做这件事，意识到应该做这件事，但确实都是刚开始干。”

这是一场刚起步的“硬仗”。据韩锡斌解释，对各维度的细化分析，揭示了全国职教AI发展不均衡的问题。

“战略规划这个维度得分是最高的，2.4分。最低的是技术环境和数据准备这方面，不到2分。”韩锡斌认为，这一结果符合事物发展规律，“先要做规划，制定政策。而技术和数据得分最低，则凸显了当前阶段院校在算力支撑、平台选择与数据治理等方面面临的实际困难”。

为使调研数据产生持续价值，团队将数据接入一个动态平台。韩锡斌提到，该平台不仅用于研究团队的分析，更旨在服务各省市教育管理部门及院校，甚至“提供给其他团队来用”，将这次调研的价值“挖掘得更充分一些”。

这使得本次调研超越了单一报告的范畴，转向构建一个可持续利用的数据资源库。在韩锡斌看来，此次调研的价值远不止于呈现一组静态数据，它更是一次构建协同研究生态的实践。通过这次调研，团队将政策制定者、研究者与一线实践者紧密联系起来，共同应对人工智能给职业教育带来的挑战与机遇。

“这些发现对于推动职业教育智能化转型、提升人才培养质量、服务产业升级具有重要意义，有助于促进人工智能与职业教育深度融合，构建智能化职业教育新生态。”韩锡斌说。