专业动态调整，不能只做“增减法”

　　专业是职业教育人才培养的基本单元，也是教育链、人才链与产业链衔接的重要载体。面对新一轮科技革命和产业变革，职业教育专业动态调整不断加快。新增紧缺专业、撤销不适应需求的专业、优化区域专业布局，都是提高职业教育与经济社会发展适配度的重要举措。

　　专业动态调整不能只理解为专业数量和专业目录的变化。一个更加普遍的问题是：那些仍然具有稳定社会需求、并不会轻易被新增或撤销的专业，当其对应的岗位、工作任务、技术工具和能力要求不断变化时，应该怎么办？岗位名称可能没有改变，岗位内部的任务却变了；专业名称可能没有改变，人才所需要的能力结构已经不同。

　　因此，职业教育专业动态调整既要回答“专业目录怎么变”，更要回答“专业内部怎么变”。前者解决专业之间的结构调整，后者解决专业内部的内涵更新。后一个问题更加隐蔽，却更普遍，也更直接关系人才培养质量。

　　专业名称没变，不等于职业需求没变

　　今天，职业世界的变化正在出现一个值得关注的新特点：越来越多的变化发生在已有岗位内部。人工智能、大数据、智能制造等技术不断进入生产、经营和服务过程，很多变化并不首先表现为一个旧岗位消失、一个新岗位出现，而是表现为岗位内部任务的重新组合。

　　一些原有任务被自动化，一些新的任务不断产生；劳动者使用的工具平台、工作流程和协作方式发生变化，完成同一项工作的技术方法也可能发生变化。由此带来的，是职业能力结构的重新组合。换句话说，职业世界的变化正在从相对显性的“岗位增减”，深入到“任务重构”和“能力重组”。这意味着，专业名称的稳定与职业需求的变化可以同时存在。如果专业动态调整只关注哪些专业增加、哪些专业撤销，就容易忽略数量更多的已有专业内部正在发生的变化。

　　真正需要追问的是：一个专业今天面向的典型岗位是否发生变化？岗位中的核心工作任务是否发生变化？完成这些任务所需要的能力是否仍与原来相同？学校现有课程和实践教学是否还能支撑这些能力形成？因此，专业动态调整不能只关注“专业还在不在”，更要关注专业内部正在发生什么变化。

　　专业内部怎么变，要看岗位任务能力怎么变

　　现实中，一些专业面对新技术、新产业变化，最直接的做法往往是增加一两门新课程。例如，人工智能发展迅速，就增加人工智能基础课程；数字化转型加快，就增加数字技术相关内容。这些调整有其必要性，但新技术进课程，并不等于专业完成升级。

　　专业内涵究竟应该怎样变化，首先需要回归真实的职业世界。长期以来，职业教育为适配产业发展，比较常见的做法是建立“产业—专业”的对应关系：一个地区重点发展什么产业，学校就相应布局哪些专业；产业结构发生变化，专业结构也随之调整。这种对应关系十分重要，但如果要进一步回答一个已有专业内部究竟应该怎样变化，仅仅停留在这个层面还不够。产业变化真正进入人才培养，需要经过一个逐层转换过程：产业与技术变化—职业岗位变化—工作任务变化—职业能力变化—职业知识变化—人才培养变化。

　　产业和技术变化首先通过具体岗位表现为人的工作发生变化。同样的岗位名称，其内部承担的工作任务可能已经明显不同。因此，认识职业变化还必须继续追问：这个岗位上的人究竟在做什么？工作任务由此成为连接职业世界与人才培养的重要中介。任务发生变化，完成任务所需要的专业技术、工具平台、方法过程、业务场景、数字智能应用以及通用职业能力就会发生变化；能力结构发生变化，又会进一步影响学生应该学习什么知识、接受什么训练、经历什么实践。

　　因此，一个专业内部怎么变，不能首先从“增加什么课程”开始，而应首先弄清楚：这个专业面向哪些典型岗位？岗位承担哪些核心工作任务？这些任务正在发生什么变化？完成这些任务需要什么能力？这些能力需要什么知识支撑？现有人才培养体系能否形成这些能力？只有经过这样的转换，产业和职业需求才能真正转化为教育语言。

　　专业动态调整既要调结构，更要调内涵

　　专业动态调整实际上包含两个层次。一个是专业之间的结构调整，另一个是专业内部的内涵更新。相比专业之间的结构调整，专业内部的内涵更新更加细微，却可能发生得更加频繁。一个专业即使没有进入新增或撤销名单，也不意味着它不需要调整。

　　事实上，大多数专业建设面对的可能并不是“这个专业要不要存在”，而是“这个专业应该培养什么样的人”，以及“今天培养这样的人需要发生什么变化”。从这个角度看，专业动态调整的落脚点不是专业目录本身，而是人才培养。

　　专业调整是否真正有效，要看培养目标是否回应新的职业方向，培养规格是否体现新的职业能力要求，课程之间能否共同支撑完整能力形成，实践教学是否覆盖真实工作任务，教师自身的知识和能力是否能够支撑新的培养要求。专业内涵更新也对产教融合提出了新的要求。产教融合不仅是教育资源与产业资源的对接，更应建立职业需求、能力要求持续进入人才培养的机制。

　　让专业内部的变化有据可循

　　专业动态调整要深入专业内部，一个新的问题随之产生：学校如何知道专业内部应该变什么、为什么变、变到什么程度？传统产业调研、企业访谈和专家论证仍然十分重要，但这些方式往往具有较强的阶段性。面对连续变化的职业需求，仅仅依靠若干年一次的集中调研，获得的更多是某一时间点上的需求“快照”。因此，专业内部的动态更新，需要建立更加持续的需求感知和诊断机制。

　　在大数据和人工智能条件下，招聘岗位、产业发展、技术演进、职业标准、行业规范、政策规划等多源信息，都可以成为认识职业世界的重要证据。通过持续的数据治理和分析，可以更加及时地发现哪些岗位正在变化、哪些任务正在重组、哪些能力正在成为新的关键要求。人工智能对于职业教育的重要价值，不只是进入课堂、改变教学方式，也包括帮助教育系统更及时地感知职业世界的变化。

　　“看见变化”并不是目的，更重要的是判断这些变化与学校现有人才培养之间存在什么关系。需要把外部职业世界中的岗位、任务、能力和知识变化，与学校内部的培养目标、培养规格、课程体系、实践教学等进行比较，判断哪些已经适配，哪些出现偏差，哪些需要优先调整。

　　近年来，一些学校已经开始进行相关探索。广东技术师范大学开展的“师融百工”实践，尝试持续采集职业岗位需求数据，从典型岗位、工作任务和职业能力等层面形成专业需求画像，并与人才培养体系进行对照分析，对专业建设从阶段性调研走向常态化诊断进行了实践探索。更重要的是，诊断结果最终还要进入教育教学。岗位和任务发生变化以后，要进一步进入培养目标和培养规格，进入课程和教材，进入教师能力提升和实习实训，最终转化为学生能力的变化。

　　因此，专业动态调整真正需要建立的，是一条由职业世界变化进入人才培养的稳定通道：职业变化能够被及时发现，岗位和任务变化能够被准确理解，能力要求能够被有效识别，并最终转化为人才培养的调整。专业动态调整并不意味着专业频繁变动，而是在保持必要稳定的同时，根据职业世界的结构性变化及时更新人才培养内涵。专业动态调整的最终目的，不是让专业“经常变”，而是让人才培养始终能够回应真实职业世界的变化。

　　（作者系全国政协委员、广东技术师范大学教授）

《中国教育报》2026年10月20日 第05版