【摘要】职业教育专业领域垂类模型的开发是职业教育类型化发展的重要实践抓手，也是教育数字化转型的必然要求，其核心价值涵盖教育本位、产教耦合、行业服务、学习者中心、数据安全、技术适切等六个维度。基于行动者网络理论的转译机制，为促成教育、产业与技术等异质行动者形成动态共生的模型开发行动网络，应构建筹备期需求储备、实施期动态转译、运维期迭代保障的全过程协同治理机制，化解教育、产业、技术的协同壁垒，实现职业教育专业领域垂类模型的精准赋能、协同创新与生态化发展。

【关键词】 职业教育；专业领域；垂类模型；行动者网络理论；转译机制

【引用格式】盛湘君，吴雪萍，郑 民.职业教育专业领域垂类模型开发的价值意蕴、现实挑战与行动路径——基于行动者网络理论的转译机制[J].中国职业技术教育，2026（6）：103-112.

一、问题提出

以大语言模型（Large Language Models，LLMs）为代表的新一代人工智能技术，正重塑教育数字化转型的底层逻辑。《教育强国建设规划纲要（2024—2035）》明确要求实施国家教育数字化战略，开发新型数字教育资源，打造人工智能教育大模型；2025年《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》中进一步提出要探索人工智能教育应用新范式，推动大模型与教育教学深度融合，为职业教育专业领域垂类模型（以下简称“职教专域垂类模型”）的建设提供了明确的政策牵引与行动指南。

近年来，专家学者聚焦大模型与职业教育融合进行了初步研究探索。宋永磊等聚焦教学应用创新与场景实践，探索了大模型在课程教学、智能体构筑、应用场景智能改造中的赋能路径；潘海生等围绕产教融合赋能与教育生态重构，分析人工智能对教育链、产业链、人才链深度协同的促进作用；何柏略等开展风险识别与治理反思，审视数据安全、算法偏见、伦理失衡等方面的潜在风险；韩锡斌等指出，职业院校在人工智能大模型应用方面已开展积极探索和实践。既有研究具有开拓价值，但多聚焦应用侧的赋能模式与治理对策，缺乏对模型开发侧系统研究，对职业教育专域垂类模型的设计、构建与迭代的研究较少，导致理论探索与政策牵引、实践落地之间存在明显断层。

当下，通用大模型与职业教育适配性不足的问题日益凸显。一是数据层面结构性错位，职教领域语料匮乏且非结构化程度高，通用大模型难以准确理解行业术语与工作流程；二是场景层面深度失配，通用模型难以契合职业教育岗位导向、情景化教学的特征，在价值观培育、情景化教学等核心需求上适配性弱；三是评估迭代机制缺位，既无专用评估体系，又因校企“数据对话的不适配”，模型难以获取真实场景的反馈数据完成迭代优化，导致输出内容与职业能力形成规律脱节。

因此，研究职教专域垂类模型的开发机制，既是弥合理实层隙的必由之路，也是破解适配困境的现实要求。本文引入行动者网络理论（Actor-Network Theory，ANT）作为分析工具，旨在揭示职教专域垂类模型开发内在逻辑，厘清行动者协同障碍，探索高质量开发的理论框架与实践路径。

二、职教专域垂类模型开发的行动者网络

（一）行动者网络理论与职教专域垂类模型开发的适配性

行动者网络理论（Actor-Network Theory，以下简称ANT）由布鲁诺·拉图尔（Bruno Latour）、米歇尔·卡龙（Michel Callon）等人提出，该理论打破人类与非人类行动者的主客二分，主张社会活动是既定场域内人类与非人类行动者（Actor）通过互动联结而形成的动态网络（Network）。“转译”（Translation）是核心机制，指异质行动者通过问题化、利益赋予、征召、动员等阶段相互界定与塑造，达成临时共识并维系网络动态稳定。

ANT的动态网络核心要义与职业教育产教融合的动态演进特征高度契合，为解析模型开发中的多元协同提供适切框架。一方面，其行动者平等理念契合多主体协同现实。院校、企业等人类行动者与数据资源、规范体系、技术载体等非人类行动者具有同等能动性，数据、标准、工具共同构成协同的物质与规范基础。另一方面，转译机制为解析开发流程提供动态分析框架。ANT的转译是行动者通过问题化、利益赋予、征召、动员的非线性博弈，将异质行动者强制关联至同一开发网络。

这一框架可解构职教专域垂类模型开发中教育实践、产业需求与技术供给的互动逻辑：“问题化”界定开发目标与强制通行点，“利益赋予”促成合作与资源锁定，“征召”明确院校、企业、技术方的角色脚本，“动员”则使各方行动相互配合，维持网络稳定。通过转译活动，模型开发中的教育适配、产业协同与技术迭代被纳入统一分析体系，推动行动者达成阶段性共识，明确各方职能边界，进而保障开发机制的有效运行。

（二）职教专域垂类模型开发的行动者谱系

行动者网络理论（ANT）的核心在于承认异质行动者平等互动的价值，本研究以此为基础，聚焦职教专域垂类模型开发的需求分析、系统架构设计、功能模块开发、系统集成测试及动态迭代优化等关键环节，从系统属性与用户需求的匹配、开发角色与支撑机制双维度，对行动者谱系进行分类界定，厘清各类行动者的核心职能、互动边界与协同逻辑，构建协同工作机制，为转译活动提供主体支撑与网络基础。

从职能分工而言，人类行动者与非人类行动者形成需求主导与技术支撑的互补格局。

人类行动者以需求转化与利益协调为核心能动性，院校、企业、行业协会需将产业端非结构化的岗位技能标准、职业能力要求，转化为模型开发可量化的目标与落地指标，同时平衡人才培养规律与企业技术标准的潜在冲突，人类行动者的价值判断与利益协调过程具有不可替代性，无法由非人类行动者完成。

非人类行动者以技术支撑与资源整合为核心价值，具体可划分为数据资源、规范体系、技术载体三大类别：数据资源特指高质量职教专域数据集，是模型训练的核心素材；规范体系涵盖开发全流程的技术标准、管理规范与伦理准则，是约束开发方向的核心依据；技术载体包含数据采集、清洗、标注等工具及模型训练、部署平台等软硬件，核心作用是通过高质量数据集融通产业需求与教学目标，依托技术手段实现模型自动化、精准化迭代，破解人类人工处理效率低、精准度不足、难以规模化推进的难题。

（三）职教专域垂类模型开发的转译机制剖析

转译作为行动者网络理论（ANT）的核心概念，是指异质行动者历经问题化、利益赋予、征召、动员四个阶段，完成目标界定、利益协商、分工明晰与协同合作的过程，将松散的行动者网络转化为动态共生的联盟。

问题化阶段的核心是确立强制通行点（Obligatory Passage Point，简称 OPP），即界定所有行动者必须共同面对的核心问题：开发能同时满足专业教学适配性、岗位技能实用性与技术实施可行性的垂类模型，由院校、企业、技术方协同，将产业端非结构化的岗位能力描述、教育端的育人目标，转化为可量化、可落地的开发指标，为后续协同奠定目标共识。

利益赋予阶段的核心是构建资源与权益绑定机制，通过制度设计激发各方参与动力。院校投入专业标准、人才培养方案、教学案例库等资源，获取模型主导应用权与迭代话语权；企业提供典型岗位描述、工作流程数据等产业资源，获得模型产业适配话语权与优先使用权；技术方投入算法开发、平台搭建等技术资源，享有技术成果转化收益与持续服务权，形成“投入—回报”的正向循环。

征召阶段的核心是明确动态角色分工，根据开发进度调整各方行动脚本：需求分析阶段以院校教师、企业专家为核心需求提供者；算法训练阶段以技术方为主导，院校与企业配合开展测试反馈与场景验证；集成测试阶段则需三方协同，确保模型同时契合教学、产业与技术需求。

动员阶段的核心是构建网络稳定维系机制，通过建立常态化沟通、争议解决与迭代评估机制，化解各方因利益诉求、技术认知、价值导向差异引发的冲突，保障行动者互动关系稳定，实现开发网络持续运转。

三、职教专域垂类模型开发的价值意蕴

职教专域垂类模型是面向职业教育特定专业领域，通过对真实职业场景进行数字化建模与智能化解析，依托 DeepSeek-V3-67B、Qwen2.5-72B等开源大模型基座的通用知识与生成能力，融合知识图谱技术、检索增强生成（RAG）技术，实现专业知识的精准检索、动态调用与场景化输出，赋能高技能人才培养的人工智能专用系统。

模型的核心开发目标是构建动态响应产业升级、深度嵌入教育过程、有效服务个体发展的智能教育基础设施，解决人工智能与职业教育场景的深度适配问题。其价值体现在三个方面：

一是推动课程知识体系从静态稳定走向动态响应转型，通过对接产业数据将前沿技术转化为结构化教学资源，实现教学内容与产业前沿同频演进；

二是推动产教关系从零散对接向生态融生，模型作为教育端与产业端的数字枢纽，系统化集成企业业务流程、真实案例与默会知识，构建透明化的“岗位能力—教学内容”映射与反馈机制，形成校企数据互通、价值共创的融合新生态；

三是推动教学模式从统一规范向个性赋能转型，通过支持课程、教材、实训的个性化适配与智能推送，将人工智能转化为因材施教的核心支撑，在保障学生技能掌握的基础上，助力其可持续学习能力与创新能力培养。

职教专域垂类模型需要根据内在规定性、外部衔接性与动态演进性的系统性设计理念，构建教育、产业与技术三元深度协同的平台，其运行逻辑则由“目标引领—价值锚定—功能支撑”三层闭环构成（图1）。

模型开发以对接产业、重塑教学、赋能学生为引领目标，以教育本位、产教耦合、行业服务、学习者中心、数据安全、技术适切为价值维度，通过岗位能力刻画、课程资源生成、技术服务保障等具体功能为支撑，三层结合形成目标、价值与功能的闭环循环，闭环动态耦合、迭代进化，使得职教专域垂类模型不仅是技术产品，更是一个产教融合的“智能连接器”。通过智能化手段持续提高教育端、产业端、学生端的匹配效率。职教专域垂类模型使职业教育能够真正实现类型化发展和高质量数字化转型。

（一）教育本位：锚定能力本位培养的内在逻辑

教育本位维度是职业教育专域垂类模型的价值根基，其核心是确保模型遵循职业教育能力本位的内在育人逻辑。要求模型内化职业教育认知规律与能力形成机制，转化为可计算、实施与评估的技术框架，解决传统教学理念悬浮、能力虚化问题。

具体而言，模型以专业教学标准、人才培养方案等规范性文件为根本依据，通过对岗位典型工作任务进行教学化解析与结构化表征，构建“岗位技能链—领域知识图谱—动态教学资源”的系统化生成路径。它将复杂职业能力解构为“认知—实践—反思”的递进式学习序列，动态生成融合理论知识、操作规范、情境案例与评价标准的模块化教学资源。

以智能装备运维领域为例，模型可将系统故障排除能力，拆解为故障表征识别、因果逻辑推理、解决方案生成、优化迭代验证的系列学习情境，为不同基础的学习者提供差异化案例支撑与认知引导。同时，通过持续分析学习过程数据，模型可实现基于数据的学情诊断与发展性能力评估，确保教育全过程始终锚定学生职业能力的培养目标。

（二）产教耦合：实现产教动态耦合的机制支柱

产教耦合维度旨在破解专业设置与产业需求的结构性问题，核心是构建数据驱动的动态适配机制，实现产业需求向专业教学的有效转化、映射与联动。

模型依托产教融合平台建设高质量数据集，一方面系统采集企业岗位能力要求、工艺流程、技术标准等显性知识，另一方面通过挖掘工作日志、专家决策、现场实操等隐性数据，提炼产业默会知识与实践策略。通过对多源异构数据进行标签化、结构化处理，构建多维度岗位能力量化标签体系，生成动态更新的岗位能力数字图谱。

该图谱与院校专业课程体系、能力培养指标形成动态语义关联网络，当产业端能力图谱因技术迭代更新时，模型可实时诊断教学侧的知识滞后、技能断层与结构偏差，自动生成课程内容优化、实训项目补充、培养标准修订等结构化建议，推动专业建设从人工周期性调整向数据驱动动态迭代转型，实现专业发展与产业演进在数字空间的同频同步。

（三）行业服务：教育效能向产业场域的外溢与拓展

行业服务维度推动模型超越传统教学工具的定位，成为联结院校与产业的技术枢纽，通过智能化联通构建多元主体广泛参与的教学生态系统。依托对产业技术语言的深度解析能力与数据分析能力，模型可将职业教育积累的知识资源、人才培养能力，转化为服务行业企业数字化转型、技能升级的轻量化、场景化智能解决方案，实现职业教育社会服务功能的智能化延伸与价值外溢。

该维度的实现关键在于职业教育垂类模型能够精准对接行业典型需求，构建贯通业务全流程的特色应用场景，并将其转化为可机动部署的微服务功能单元，在智能制造领域，可基于产线数据提供工艺参数优化建议；在商贸物流领域，可辅助开展跨境供应链风险分析；在跨境电商领域，可提供多语种沟通话术优化与合规性校验服务。

通过服务与学习、数据与反馈贯通机制，企业使用服务过程中产生的真实问题、实践案例与运行数据，经合规脱敏与教学化重构后，自动纳入模型活态教学资源库，同步触发相关课程内容的更新提示，形成“院校教学—模型服务—产业发展”的可持续价值循环。行业服务维度使模型深度推进产教融合，促进人才供需的对接，在校企协同教学与人才培养生态建设等方面发挥重要作用。

（四）学习者中心：个性化与可持续发展的智能引擎

学习者中心维度是模型价值体系的最终落脚点与效果校准器，其根本目标是赋能学习者的个性化发展与可持续成长，推动模型从“教”的逻辑转向“学”的逻辑，成为支撑学生自主发展的智能伴学工具。

模型通过整合学习者知识基础、技能水平、认知风格、职业倾向等多维数据，构建动态迭代的学习者数字画像，提供三重支持：一是个性化学习路径规划，基于画像推荐适配的学习序列与资源组合，破解规模化教学与个性化需求的矛盾；二是实时技能纠偏与反馈，通过多模态交互精准识别操作或决策偏差，提供情境化、针对性指导；三是发展性成长评估，不仅关注技能掌握度，更聚焦批判性思维、复杂问题解决等可迁移能力的发展轨迹，为学习者搭建适配自身发展的成长脚手架。模型对学习者中心维度的价值追求，明确“技术服务人”的基本育人立场，是突破人工智能技术价值风险的关键。

（五）数据安全：可信协同与合规运行的治理基础

数据安全维度是维系教育、产业、技术多元主体信任关系、开展深度数据协同的先决条件，核心是通过系统性治理，化解因权责不清、标准缺失、风险难控引发的数据孤岛与合作悬浮困境，为模型开发与应用筑牢可信基础。

职教专域垂类模型通过构建技术保障、制度规范与伦理约束三位一体的治理框架，建立全生命周期的运维体系。技术上依托应用隐私计算、联邦学习等技术实现“数据可用不可见”；在制度上遵循法律法规，建立覆盖数据采集、传输、存储、处理、销毁全流程的标准化协议与合规流程，明确各方数据权责边界；在伦理层面，将社会主义核心价值观与职业教育育人要求内嵌于算法设计与应用规范，建立常态化伦理影响评估与审查机制，从源头防范数据伦理风险。

（六）技术适切：技术赋能教育实践的价值遵循

技术适切性强调模型的技术路径要契合职业教育高度实践性、场景化的核心特质，规避技术主导或脱节的异化风险，坚守技术服务教育本质的价值理性，正如易鑫等人提出，大模型需要从通用能力向专用适配转型。

技术适切性首先体现为教育规律适配，要求技术架构与算法深度内化工作过程系统化、情境学习等职教核心理论，需要教育专家、一线教师与技术工程师深度协同，确保技术路径契合技能形成规律。应用场景适配要求模型适应我国职业教育区域发展不均衡、院校软硬条件差异的现实，采用“通用基座+专业轻量化适配（如LoRA 、Prompt Tuning等技术）”的模块化架构，支持弹性化部署与分级使用。育人价值适配要求建立全流程可解释性、公平性审查与纠偏机制，防范技术应用加剧数字鸿沟或价值观偏差，确保技术始终作为承载并助推教育过程的核心支撑，而非主导教育的工具。

四、职教专域垂类模型开发的现实挑战

基于行动者网络异质行动者平等互动、相互塑造、协同联结的核心逻辑，职教专域垂类模型开发的本质是人类与非人类行动者通过转译四阶段，构建动态协同网络的过程。转译各阶段的协同逻辑失序，导致模型六维价值出现阶段性适配偏差，进而引发目标离散、资源缺失、权责失衡、网络失稳等问题，最终阻碍教育、产业、技术三维协同价值闭环的形成。

（一）问题化阶段：强制通行点虚化与价值共识建构困境

问题化阶段的核心任务是确立职教专域垂类模型开发的强制通行点，即明确同时满足产业实用性与教学有效性的模型原型目标。但受人类行动者价值排序差异、非人类行动者需求转化工具支撑不足的双重影响，开发方向易出现分散与偏离，导致强制通行点虚化、价值共识难以形成。

从人类行动者来看，多元主体的目标理性存在本质差异。企业遵循工具理性，将模型价值锚定于降本增效，关注订单处理准确率、故障诊断响应速度等实操表现；院校秉持价值理性，强调模型与人才培养的适配性；技术提供方倾向技术理性，聚焦于算法性能与工程指标优化，如模型响应速度、参数规模等。三方需求排序差异，易淡化甚至替代产教深度融合的根本目标。作为关键非人类行动者，数据资源及接口因缺乏产业岗位标准与教学目标自动映射机制，难以将企业如数控机床操作熟练度等质性需求，转化为院校教学参数与技术方特征向量。转化机制缺失导致需求模糊，既削弱协同效能，又加剧主体认知隔阂与目标冲突。

（二）利益赋予阶段：数据资源壁垒与协同动力机制缺位

利益赋予阶段的关键是通过资源与权益绑定激活行动者参与动力，但现实中存在的资源封闭壁垒与价值衡量机制缺失问题，导致协同开发缺乏必要物质基础与可持续内生动力。

首先，资源封闭性与流通壁垒制约协同开发进程。当前职业教育领域跨企业数据共享率普遍偏低（不足20%），企业受商业机密保护等因素影响，仅对外开放低价值文本数据，生产流程视频、客户谈判录音等模型开发必需的多模态产业语料，因涉及核心业务多处于封闭状态。以跨境电商沟通类模型开发为例，企业通常仅提供小语种询盘文本，缺乏询盘转化成交的语音记录，导致模型难以习得跨文化沟通的隐性话术与互动逻辑。院校积累的实训工单、课件等教学资源多为非结构化形式，且缺乏标准化标注，难以直接转化为有效训练语料，也无法与企业数据形成互补。高质量数据集作为人工智能大模型训练的核心要素资源，产业非结构化数据与教学结构化数据间缺乏自动映射机制，进一步导致多模态语料库构建效果不及预期。

其次，价值衡量与利益分配机制缺位影响协同持续性。企业投入的数据资产、院校贡献的教学知识产权、技术方提供的算法资源，在形态与属性上存在显著异质性，价值难以通约与量化。由于尚未建立基于模型开发价值的合理分配机制，各方合作多停留在项目层面，难以形成深度绑定、长期共赢的融合生态，制约模型开发从项目协同向生态共建转型。

（三）征召阶段：教育主导权悬置与技术逻辑僭越

征召阶段的核心是明确行动者动态角色分工，实现资源与能力系统整合与配置。因人类行动者权责模糊、非人类行动者场景适配不足，技术方易过度主导，遮蔽职教主体性，教育主导权难以落地。

教育主导权悬置的根源是协同开发中的权责失衡。因缺乏清晰的权责划分机制，技术供给方往往依托自身技术优势主导开发进程，若其对职业教育工作过程系统化教学逻辑理解不深，仅基于通用数据关联优化模型，易使模型内容偏离技能习得的认知序列，导致教育主导权在实操中悬置。以工业机器人运维模型开发为例，技术方若未与院校充分对接实训设备参数、教学分级要求，直接采用通用工业数据训练，生成的故障诊断指令难以适配不同层级院校的教学场景。而院校在技术话语体系中处于弱势地位，难以在开发初期将技能复杂度、教学递进关系等关键参数系统植入模型，最终导致模型输出与真实教学需求脱节。

模型技术载体设计偏离教育本质，导致技术逻辑僭越教育逻辑。技术开发若以自身性能为核心，易产生异化，如追求训练达成度而忽视专业融合，以技术可扩展性取代情境适应性，背离育人初衷。具体表现为：一是区域产业特色知识融入不足，如跨境电商模型仅采用通用贸易语料，未纳入本地产业差异化定价策略等专属内容，输出方案与企业实操存在偏差；二是语料库缺乏动态更新机制，无法及时适配规则变化，如《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP）等关税规则的阶段性变化，语料库内容滞后于产业现实；三是教学场景集成流于表层，未实现模型与实训环节深层交互，如数控机床虚拟实训模型无法实时诊断学生编程错误并反馈，难以支撑理实一体、学做合一的教学实施，弱化了技术赋能教育的核心价值。

（四）动员阶段：迭代机制缺位与系统性风险积聚

动员阶段是维持行动者网络持续稳定的关键，但受项目制短期导向与风险防控体系结构性缺陷的制约，其功能难以充分发挥，易导致异议积累、网络断裂，甚至引发数据安全与教育伦理双重危机。

当前模型开发多以项目制推进，缺乏与产业技术迭代、专业教学标准更新相适配的长效迭代机制，项目常以模型交付为终点，交付后即陷入静态运行状态，难以响应“岗课赛证”融通等教学改革需求，也无法及时吸纳新技术成果，导致模型内容与产业前沿快速脱节。模型若未建立系统性风险防控机制，面临数据安全与隐私泄露等技术性风险，也面临更为隐蔽的教育伦理与价值观风险。例如，未经严格伦理审查的模型，其生成的教学案例可能隐含算法偏见、不合规商业实践内容，进而扭曲学生职业认知与价值判断。由于开发全流程缺乏制度化、全程化的风险评估与防控体系，职业教育数字化转型过程中，或将面临技术应用可靠性与教育目标达成度的双重挑战。

五、职教专业领域垂类模型开发的行动路径

转译四阶段所揭示的协同失序表明，职业教育专域垂类模型的开发急需系统性制度创新。核心路径是立足职业教育的类型本质与育人逻辑，以教育主导、产业定位、技术赋能为原则，构建覆盖筹备期、实施期、运维期的全过程协同治理体系，通过各阶段机制联动与闭环设计，实现模型开发、应用与迭代的全周期赋能。

（一）筹备期：构筑数字共识与资源共建基础

筹备阶段的核心任务是化解因目标差异、话语体系隔阂与数据壁垒引发的初始合作障碍，建立跨界对话的共同语义基础与可信的资源流通机制，为转译四阶段筑牢基础，破解目标离散与资源孤岛问题。

研发职业能力数字化表征元框架。组建校企技联合团队，系统解析特定专业领域内隐含的工作流程与能力要求，形成一系列可计算与标识的数字化表征准则，构建“行动词+知识（能力）目标+评价维度”的三元组结构化表达。

该框架的目标是构建产、教、技三方共同理解与使用的语义体系与转换规范，为模型开发设立明确强制通行点，推动企业生产逻辑、院校育人逻辑与技术算法逻辑之间的有序转化，确保开发目标锚定真实职业能力的系统化培养。

同时，建设可持续更新的活页式产教融合数据资源库。依据共同治理准则与权益共享机制，构建可动态扩展、模块化组织的数字资源数据库，基于元框架对产业案例、教学资源及过程性数据进行标准化标注，实现产业场景与教学目标的深度融合。通过明确数据权属界定、贡献度量与使用规则，将分散、异构、私密的原始数据转化为权责清晰、合规可信、可安全共享的教学数据资产。

该数据处理体系既为模型训练提供高质量、情境化数据集，又筑牢数据开放与持续贡献的长效合作基础，系统性缓解数据壁垒引发的协同动力不足问题，为实施期的协同开发提供资源与规则支撑。

（二）实施期：重构转译四阶段协同流程实现动态适配

基于筹备期构建的语义共识与资源基础，实施期的核心是通过问题校准、利益绑定、角色确权、异议防控的流程机制优化，化解征召阶段权责失衡、动员阶段网络失稳困境，推动行动者深度耦合，将基础框架落地为教育、产业与技术的动态适配实践，形成转译闭环治理。

问题化阶段需依托元框架，构建需求动态校准与优先级排序机制，确保开发需求随产业技术迭代与教学改革方向实时调整，规避开发方向偏离核心目标。院校牵头组织需求校准会议，联动行业、企业及技术方通报产业新规与教学需求变化。

如，东盟跨境电商进口清单更新时，同步将商品合规校验纳入数字贸易模型需求；工业机器人运维职业证书标准修订后，及时新增对应考核模块。评估需求变更对数据支撑、开发周期的影响，依托“产业紧迫性—教学必要性”二维打分工具有序推进，确保强制通行点贴合元框架确立的核心目标。

利益赋予阶段需以资源库为依托，搭建资源共享与协同开发联动机制，通过资源与权益绑定激活行动者持续参与动力。建立资源贡献积分制度，将企业提供的真实故障数据、多模态产业语料，院校输出的教学场景描述、实训清单、知识库，技术方开发的职教适配算法、预训练框架等，转化为分层级可兑换权益的积分，与资源库的权责规则形成呼应。构建三方协同技术模块开发模式，技术方主导适应性预训练，院校提供教学指令集，企业输出产业指令集，保障模型微调兼顾教学基础性与产业实用性，破解资源壁垒导致的协同动力匮乏问题。

征召阶段作为网络实践协同的关键，需紧扣元框架确立的育人导向，明确各方权责边界、锚定职业教育类型本质，规避角色混乱与技术逻辑僭越风险。由校企合作牵头部门制定统一权责清单，明确各行动者在各节点的权责：技术方定期提交进度报告，按教学需求优化迭代；院校提供教学场景参数，配合适配测试并反馈问题；校企团队提供产业需求明细，参与中期产业验证。聚焦向量化工具教育适配升级，设置校企协同校准模块，技术方上传初始语料后，企业工程师标注岗位操作关键步骤，院校教师标注教学重难点，双方审核通过后方纳入训练，以制度保障教育主导地位，实施语义共识。

动员阶段需构建动态沟通与风险防控双机制，消解主体张力、巩固协同联结，守护筹备期建立的合作基础，维系行动者网络稳定。院校牵头搭建分层分类沟通体系，化解利益诉求、技术适配、需求变更等异议；建立阶段性强制风险评估闭环，兼顾技术数据硬性风险与教育伦理软性要求，锚定技术合规、教学适配、伦理无害三重目标。

数据安全风险聚焦资源库数据流通中的隐私泄露与合规性，技术适配风险关注模型与产业设备、教学场景的兼容性；教学适配层面校验与岗课赛证标准的契合度，伦理层面组建职教专家、企业法务、伦理学者审查组，防控算法偏见与价值观偏差，保障立德树人目标落地。

（三）运维期：建立双环迭代机制与韧性评估体系

运维期的核心目标是推动模型从以交付为导向的项目成果，转变为与区域产业生态及院校教学体系协同演进、共生发展的有机组成部分，破解动员阶段系统性风险积聚与长效迭代机制缺位的问题，完成“基础构建—流程落地—持续优化”的全周期治理闭环，保障模型价值的长效释放。

构建教学数据与产业数据双环驱动的迭代机制，促进专业与模型演进深度融合。模型迭代需与专业群动态调整、人才培养方案持续修订制度紧密衔接，依托活页式产教融合数据资源库，构建教学实践数据和产业运行数据内外联动的双环迭代体系。

内环以教学端数据为核心，模型在日常教学与实训中生成的过程性数据、学情分析报告及能力测评结果，定期反馈至专业教学团队，作为课程设计、教学策略与实训项目优化的重要依据，通过教学实践反思与人机协同反馈反哺模型迭代。

外环以产业端数据为支撑，接入区域产业人才需求、技术工艺更新动态及企业反馈，触发模型知识库校准扩充，与实施期三方协同开发模式形成长效联动。通过制度化打通内外双环数据流，使模型迭代从偶发技术升级，转变为专业内涵随产业进步持续演进的数字化映射与智能化增强过程，保障人才培养的前沿性与适应性。

模型的评估与测试是整个模型开发中关键步骤，目的是确保其性能满足预定的标准与应用需求。为驱动模型持续优化，保障长期稳健发展，需在“人机协同—双重验证”框架下，建立涵盖专业动态适配、产业利益契合与系统风险防控的三维韧性评测机制，衔接实施期风险评估形成长效治理。

专业动态适配韧性评估，聚焦模型作为专业建设数字感知与响应系统的效能，通过分析其对新兴岗位技能的识别响应水平、课程内容更新建议准确度及与实训环节的技术融洽度，评价其支撑专业结构敏捷调适的能力，呼应元框架确立的职业能力培养目标。

产业利益契合韧性评估，聚焦模型对接企业真实需求、保障产业参与动力的能力，围绕典型场景服务效率、员工培训成效、产业技术适配度等指标，优化产教融合利益识别与保障机制，与实施期资源贡献积分制度形成呼应，确保企业在合作中能明确感知并实现利益诉求，激发持续参与的内生动力。

系统抗风险韧性评估着力构建常态化的伦理审查与风险监测机制，对数据安全性、算法公平性、内容价值观及教学情境影响进行持续审核与评估，坚守立德树人根本导向。三维评估结果需与模型版本规划、资源配置调整及主体责任落实形成结构化联动，形成“评估—反馈—优化”的闭环，推动整个开发与应用系统向更高质量、更强适应性与更高责任感方向演进。

（盛湘君，浙江大学教育学院博士研究生，义乌工商职业技术学院，副校长，教授）