内容概述
国家的专业标准已经发布，从2021年到2025年，期间技术革命以及AI所带来的突破让标准的时效性发生了巨大的变化。本文将探讨如何在标准的指导下，构建高质量的人才培养方案，以满足不断变化的行业需求和未来人才发展需求。
专业标准解析
上位文件
专业标准是人培的上位文件，是人培方案制定的基础和下限。
指导性文件
专业标准是指导性而非指令性，学校需要根据自身的特点进行修改与优化。
价值所在
标准的价值在于为人才培养提供了初步的画像以及必要的条件保障。
人才培养方案的误区
相关学校之间相互"借鉴"
人才培养方案趋同化，个性特征不明显，与现实脱节。
网上调研数据越多越好
数据量越大，时效性越差、越容易向均值回归，导致人才画像四不像。
问企业HR有什么人才需求
企业HR对当前KPI负责，无法提出未来3-4年的人才需求。
抓住某个大企业，最好一次能解决一个班的就业问题
批量就业不等于高质量就业，提供大批量岗位往往都是低端工种，人员流动大，技术要求低。
有什么老师，能上什么开什么课
行业瞬息万变，教师知识能力结构需要紧跟时代需求。
人培方案的关键问题
谁最懂人才培养过程？
- 专业负责人【资源配置】
- 教学院长【饭碗】
- 教务处【合规化】
谁最需要人才培养方案？
- 专业教师【课程嵌入逻辑】
- 家长【如何选择学校专业】
- 学生【了解自己接受的教育】
谁最懂人才需求？
企业实际业务部门（非HR）
岗位技能通过什么途径获取？
- 三元体系：教师- AI -学生
- 教师角色如何转换？从知识传播到知识创造
- 学生如何学习？从获取知识技能到解决实际问题
"听课：只是蒸馏他人的知识，行动：干中学，同时试错进行能力获得"
蒸馏模型很聪明，成本低，但是泛化能力弱，无法解决真实情景下的问题
人才培养方案该如何响应人才市场需求？
- 人才的培养的核心是响应服务企业对象的发展性需求
- 人才培养方案是驱动教师能力升级的重要抓手（驱动新技能培训与获取）
- 人才培养方案是校企协同的起点和基础
知识来源
- 专业教学标准【知识向量化、内容深度解读，课程来源，课程逻辑】
- 职业分类大典【援引规范化标准、岗位定义】
- 资源库【行业知识库/技能需求库，从知识图谱到技能树】
- 行业数据库（岗位需求数据需要实时采集，当前时点、特定区域、特定岗位的最新的数据才有价值，过往数据价值量低；行业宏观数据与分析报告；政策关联数据）
- 专家前置咨询，提供对未来的前瞻性分析与判断，提取核心要点、未来需求、课程建议等，专家意见审核与接受，提供AI作为学习资料
2028年，高素质技能人才的需求
面向增量市场需求进行人才培养
例如：
物流行业民营独角兽
菜鸟网络（估值166亿美元）
货拉拉（估值130亿美元）
顺丰快运（估值30亿美元）
丰巢科技（估值30亿美元）
滴滴货运（估值28亿美元）
日日顺供应链（估值17.4亿美元）
鲜生活冷链（估值15.7亿美元）
以及闪送、驹马物流、惠龙易通等
物流巨头企业
中国远洋海运、厦门象屿
顺丰控股、北京京邦达
中国外运、浙江菜鸟
上海三快智送、圆通速递
中通快递、中铁物资
关键问题
职业教育学生的就业途径在哪里？巨头、上市企业还是独角兽/创业/区域产业集群？
如何构建高质量的人才培养方案？
设计十步法
系统化的人才培养方案设计路径和方法
LOGIC框架
制定人才培养方案的逻辑框架与思维模型
AI赋能
AI赋能人才培养方案制定全流程