一、实施背景
实习实践作为连接理论学习与职业能力养成的关键桥梁，其质量直接关系到人才培养的最终成效。然而，随着办学规模的持续扩大和新时代对高技能人才要求的不断提升，我校在实习实践教学管理中面临着日益严峻的挑战。
（一）供需匹配效率低下，结构性矛盾凸显
传统的实习信息发布与对接模式，主要依赖于校园招聘会、学校推荐和学生自行联系等方式。学生投递简历盲目性大，企业筛选成本高，“人岗错配”现象时有发生，既浪费了宝贵的实习机会，也影响了学生的职业认同感和技能成长。
（二）过程管理手段传统，监控与指导乏力
学生实习地点分散全省各地，传统的电话、微信等沟通方式，难以实现对实习过程的有效监控和真实性核验，学生实习“放羊”现象难以杜绝。同时，教师被大量的签到核查、周报催收与批阅等事务性工作所束缚，无法将精力真正投入到对学生专业技能和职业素养的深度指导上，导致过程管理的育人功能被削弱。
（三）教学评价维度单一，数据支撑决策不足
实习成效的评价多依赖于实习报告和企业盖章的鉴定表，评价方式主观性强、维度单一，无法全面、客观地反映学生的真实成长与能力达成度。更重要的是，海量的实习过程数据未能被有效采集、沉淀和分析，学校管理层难以从宏观层面掌握全院的实习动态、专业与产业的契合度、校企合作的深度等关键信息，导致教学管理决策缺乏精准的数据支撑，专业设置与课程改革的调整相对滞后。
面对这些迫切需要解决的问题，对实习实践教学全流程进行系统性重塑与智能化升级，已成为推动我校五年制高职教育高质量发展的必然选择。
二、主要做法
为破解上述难题，我校与校友邦平台深度合作，以AI技术为核心驱动力，对实习实践教学进行了覆盖“岗前-岗中-岗后”全流程的系统性改革，具体做法如下：
（一）智能匹配与双向推荐：实现实习资源配置的精准化
针对供需对接难题，我们利用平台的人工智能算法，构建了“学生-岗位-企业”三位一体的智能匹配生态系统，实现了从“人找岗”到“岗找人”的模式变革。
1.构建多维学生能力画像。平台引导学生在入学初期便开始构建个人电子档案，系统化记录其专业课程成绩、技能证书、项目经历、职业测评结果、实习意向等数据。通过自然语言处理技术，系统能自动为学生提炼并打上精准的技能标签，形成动态更新的多维度学生能力画像。
2.深化企业岗位需求解析。我们要求所有合作企业在平台上发布岗位时，必须填写详尽的岗位说明书，包括岗位职责、能力要求、技能关键词等。平台的AI算法会自动解析这些非结构化文本，提取关键信息，形成标准化的岗位需求画像。
3.实施双向智能推荐。基于学生与岗位的双重画像，平台的推荐引擎开始工作。一方面，系统向学生推送高度匹配的优选岗位，并给出匹配度评分与推荐理由，显著提升学生投递成功率。另一方面，系统也会向企业HR后台推荐符合条件的优质学生简历，极大提升了校企双方的对接效率。
（二）流程再造与智能管理：实现实习过程监控的自动化与精细化
我们利用平台的自动化工具和AI助手，对传统的过程管理模式进行了彻底的数字化再造。
1.LBS+人脸识别签到，确保实习真实性。学生每日在校友邦签到，系统结合LBS地理位置信息与预设的企业地址进行比对，并随机触发人脸识别验证，从技术上杜绝虚假实习、签到代打等现象。
2.智能任务驱动与预警干预。平台内置任务时间轴，自动在关键节点向学生推送提交周志、月报的提醒。AI问答助手7x24小时在线，能即时性解决学生80%以上常规问题。同时，系统后台的预警机制会自动监测异常行为，如学生签到异常、周志迟交等，会立刻通过短信或站内信的方式通知指导教师，以便第一时间介入辅导。
3.AI辅助评价与反馈，提升指导效率。教师在批阅学生提交的周志、月报时，平台内置的AI工具能够进行初步文本分析，如查重、关键词提取、情感分析等，辅助教师快速了解学生实习状态与工作内容。教师可在移动端完成批阅和反馈，指导记录全程留痕，实现了指导工作即时化、便捷化。
（三）数据驱动与决策支持：实现教学管理的科学化
我们通过平台的数据驾驶舱功能，将过程性数据转化为驱动教学改革的洞察力。
1.全景化数据可视化呈现。数据驾驶舱以图表形式动态展示全校实习数据：全校学生的实习地域分布热力图、实习行业与企业性质构成饼图、实习完成率与评价星级的动态曲线等。这为我校宏观调控实习布局、开拓新的实习基地提供了直观依据。
2.深度挖掘与诊断分析。通过对历届学生实习数据与就业数据的关联分析，平台能够揭示特定专业与新兴产业岗位需求的匹配度，为我校动态调整专业设置、优化课程体系、改革教学内容提供了强有力的数据支撑。
3.构建学生成长档案与就业赋能。平台完整记录学生实习全过程数据，自动生成一份详实的实习实践能力雷达图，成为学生个人成长档案的重要组成部分。这份档案不仅是学生求职时有力的能力证明，平台还基于此提供AI简历优化、AI模拟面试、AI就业辅导等增值服务，将实习管理无缝对接到就业指导，形成了育人闭环。
三、成果成效
1.教学管理效率革命性提升。实施新模式后，指导教师每周处理实习签到、报告批阅等常规事务所花费的时间平均减少5-8小时，教师将更多精力投入到对学生的个性化专业指导和职业生涯规划辅导中，教学工作重心回归育人本质。
2.学生实习体验与满意度显著增强。平台使用后，学生实习岗位与专业匹配成功率提升至90%以上；超过92%的学生对当前的实习管理模式表示“满意”或“非常满意”，尤其对岗位推荐的精准性和过程管理的便捷性给予了高度评价。
3.过程监控与育人质量保障有力。基于LBS定位和智能预警的机制，确保了实习过程的真实性与规范性，实习完成率保持在98%以上。全程留痕的电子档案，使得实习评价更为客观、全面，有效支撑了学分认定。更重要的是，教师通过平台能实时掌握学生动态，及时给予指导和干预，使得实习的育人功能得到充分发挥，学生的岗位适应能力、问题解决能力和职业素养得到切实锻炼。
4.数据驱动教学改革与校企合作深化。数据驾驶舱已成为我校教学管理决策的重要依据。近年来，学校依据平台提供的产业需求热点数据，成功调整了2个专业的课程体系，增设了5门紧缺技能方向的选修课。同时，许多合作企业反馈，通过平台推荐的学生综合素质高、岗位匹配度好，企业招聘效率提升了近40%，这进一步巩固和拓展了我校的优质实习基地网络，形成了“优质实习-优质就业-深化合作”的良性循环。
5.示范效应与推广价值。本案例作为人工智能赋能五年制高职教学的有效实践，已在多个兄弟院校推广应用。其成功经验多次在职业教育研讨会上进行分享，受到广泛关注。该模式证明了AI技术不仅是管理的工具，更是优化教学流程、变革学习方式、提升育人质量的核心驱动力，为同类院校推进实践育人工作现代化提供了具有操作性的参考范本。
四、经验总结
（一）特色与创新点
1.全流程闭环的AI深度应用。本案例将AI技术贯穿于实习实践教学的“岗前-岗中-岗后”全流程，形成了“智能匹配→智能管理→智能评价与决策”的完整闭环。
2.“精准滴灌”式的个性化育人范式。创新性地利用AI算法构建学生能力与岗位需求的多维画像，实现了从“大水漫灌”到“精准滴灌”的育人模式转变。平台都能为每个学生提供高度个性化的支持，真正践行了因材施教的教育理念，满足了学生多样化的发展需求。
3.数据驱动的教学管理决策新机制。探索建立以实习大数据为基础的教学质量监控与反馈机制。通过数据驾驶舱将隐性的过程数据显性化、价值化，为专业调整、课程改革和校企合作策略提供了科学、精准的决策依据，推动了学校治理能力的现代化。
（二）存在的不足与下一步举措
存在的不足：①AI算法的“黑箱”问题。平台推荐算法的内在逻辑对师生而言不够透明。②情感与人文关怀的补充。AI问答助手效率很高，但无法替代指导教师“面对面”的人文关怀和深度沟通。③企业数据质量参差不齐。部分合作企业岗位描述过于简单或标准化程度不高，影响了AI匹配的精准度。
下一步举措：①增强算法的可解释性。将与平台方合作，探索在推荐结果中增加更多可解释性说明，让技术应用更加透明和人性化。②构建“AI+教师”协同指导模式。进一步明确AI与教师的分工，以便教师聚焦于对学生职业规划、心理疏导和复杂问题解决能力的培养，实现“技术增效，人本关怀”的协同育人。③建立企业数据填报标准与激励机制。联合平台制定企业岗位信息发布标准，通过激励机制引导企业提升数据质量，从而持续优化智能匹配的效果。
