AI赋能军队院校任职教育的方法与策略研究

摘  要：随着军队院校教育改革的推进，军校教育已逐渐由学历教育为主向以任职教育为主转变。然而，传统教学模式在实际教学实施过程中已经很难取得较好的培训效果。立足军队院校任职教育现状与挑战，针对传统任职教育模式存在的学员背景多样、师资能力发展不均衡以及教学效果提升慢的问题，从学员学习、教员教学和效果评价三个维度研究AI技术赋能军校任职教育的方法策略，通过深入探讨AI赋能军校任职教育可能遇到的挑战，提出相应的应对措施和解决方案。AI赋能教育是未来军校任职教育发展趋势，应积极拥抱技术创新，全面革新任职教育体系模式，满足新时代军官能力快速生成需求，适应未来智能化战争变化。

关键词：任职教育;AI赋能;方法策略;能力生成;教学模式

中图分类号：G640      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2025）05-0021-04

Abstract： With the advancement of military academy education reform， military academy education has gradually shifted from mainly academic education to mainly post-service education. However， it is difficult to achieve better training results in actual teaching and implementation with traditional teaching methods. Based on the current situation and challenges of military academy post-service education， this paper studies the methods and strategies for empowering military academy post-service education through AI technology from three dimensions： learning， teaching， and assessment. Through in-depth discussion of how AI can empower military academy post-service education， corresponding countermeasures and solutions are proposed. Empowering education with AI is a trend for future development of military academy post-service education. We should actively embrace technological innovation， comprehensively innovate the model of post-service education system， meet the demand for rapid generation of officers' capabilities in the new era， and adapt to the changes of intelligent wars in the future.

Keywords： post-service education; AI-empowering; method and strategy; competency generation; education model

随着军队院校教育改革的推进，军队院校教育已逐渐由学历教育为主转向以任职教育为主，当前，军队院校任职已成为加快军事人才培养、促进部队战斗力生成的重要抓手[1-2]。随着军事技术的发展以及战场形态演变，提高教学质量并使其能够与时俱进一直是军校任职教育教学实践的着力点。然而，军校任职教育由于学员学历层次不同、学科差异化大、培训周期短等多种因素影响，传统教育教学模式在实际教学实施过程中已经很难取得较好的培训效果[3-5]。

人工智能（AI）技术迅猛发展和普及，其在军事领域的应用日益广泛，特别是在军校任职教育中，AI正成为推动教学模式创新、提升教育质量的关键力量[6]。AI技术不仅在个性化学习、提升学习效率等实现方面展现出巨大潜力[7-8]，还在增强模拟实战训练效果、精准考核评价等方面具有突出优势[9-11]。AI技术融入为军校任职教育教学提供了全新的视角和方法，对军校任职教育革新提供了前所未有的机遇。

任职教育作为军事人才成长的关键阶段，是军事人力资源开发的核心环节，如何立足新时代军校任职教育现状和特点，充分利用AI优势，有效应对挑战，促进任职教育体系的现代化转型，适应未来智能化战争的需求，是新时代军校任职教育改革亟待解决的核心关键问题。针对该问题，本文通过分析军队院校任职教育的现有实践与挑战，深入探讨AI如何赋能任职教育的课程教学、具体方法策略，并就实施过程中可能遇到的挑战提出行之有效的策略与方法，旨在培养适应未来智能化战争需求的军事领导人才。

一 军队院校任职教育现状与问题

军队院校任职教育旨在通过系统的理论学习与实战演练，提升学员专业技能、指挥决策能力以及适应新军事变革的能力。然而，面对信息化战争的复杂性与不确定性，传统教学模式在个性化教学、实战模拟、资源优化等方面存在局限性，难以满足军官快速成长的需要。

（一）  学员知识背景参差不齐，跨学科现象普遍

同一班次的培训学员大都来自相同的岗位，但这些相同岗位人员既有经过高等军事学院系统培养的高学历军官，也有从基层成长起来、实战经验丰富的低学历军官，更为普遍的是可能是来自文理工不同专业。虽然学员基本素养较高、理解接受能力强，但因多样的知识背景和学历层次，容易导致 “吃不饱，不够吃”的现象出现，这就要求任职教育必须能够兼顾不同知识背景、学历层次，设计个性化学习路径和教学方案，确保每位培训学员都能获得与其能力相匹配的教育提升。

（二）  教员能力发展不均衡，知识结构更新滞后

随着军官教育层次的提升和任职教育规模扩大，对既精通理论又熟悉实践的复合型高级教员的需求日益增加，但高级教员的培养周期长、成本高，加之晋升制度的限制，高级教员的增长速度远未跟上需求的步伐。虽然部分教员具有深厚的理论功底，但受限于自身的教育经历和职业发展，缺乏部队实际经验，难以将理论知识生动、有效地传授给学员，而一些实战经验丰富的教员可能在理论教学和知识结构更新上又显得力不从心，难以满足新时代军官对未来战争学习和理解要求。国际军事教育论坛发布的《军官教育现状与展望》报告指出[7]，约有70%的军官教育机构表示，缺乏双师型（军事与AI交叉领域）高级教员，限制了军官应用能力培养。这就对任职教育教员队伍提出了更高的要求，教员不仅应拥有深厚的理论功底和丰富的实战经验，还要能够有效结合理论与实践，用最新军事科技知识激发学员的学习兴趣和创新思维，确保将军队实战需求的军事知识传授给每位培训军官，增强其对应对未来战场的能力。

（三）  知识传授的教学模式，降低了短期培训教学效果

随着“十四五”期间军队院校教育信息化建设推进，MOOC、雨课堂等信息化技术在军队院校学历教育中已经得到广泛应用，而军校的任职教育由于培训岗位、培训内容的保密要求，目前主要还是以知识传授为主的教学模式。知识传授为主的教学模式，虽然在一定程度上传承了必要的理论知识和基本技能，但在面对短期培训尤其是任职教育这样的特定情境时，在有限时间内的知识传授难以达到“基而专，多而全”，进而导致课程配套相应的实操训练时，很多学员无法完成配套实验科目的训练，无法达到“在实战中提升”的效果，大大降低了任职教育教学作用和效果。

二  AI赋能军校任职教育的方法与策略

智能化时代下军队院校任职教育传统教学模式已经无法满足现职培训学员的需求，而引入AI技术是现阶段提升任职教育质量的重要途径[12]。AI赋能军校任职教育应充分考虑新时代军官现实需求及保密性要求，将知识目标、岗位任职能力培养与AI辅助下教学模式进行深度融合，从学员学习、教员教学和效果评价三个维度赋能任职教育的教与学。

（一）  学员维度赋能学习效率提升，破解学习者个性化学习难题

在学习效率提升中，人工智能赋能多层次跨学科背景学员学习方式可以分为四大类：根据个人能力分配任务;提供人机对话;分析多元背景学员作业，提供精准反馈; 提高数字环境的适应性和交互性。利用AI算法分析学员个体差异，包括学习偏好、知识水平和能力短板，定制个性化学习计划，基于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和模拟仿真技术的AI集成管理系统来隐蔽监控学习进度，并根据学员个体差异分派适应性任务，来满足每名学员学习需求，破解知识背景参差不齐、跨学科现象普遍的问题。在此基础上，利用AI技术捕获学员档案、非言语身体动作和学习数据，分析学员的作业和学习过程，为他们精准提供学习资源和书籍，解决影响其学习体验和学习成果的问题，从而提高学习效率。

（二）  教员维度赋能教学模式转型，破解教学能力发展不均衡难题

在教学模式转型中，人工智能被赋予了三种角色：提供适应性教学策略;支持教员精准组织课堂;提升教员教学能力。利用AI技术对整个教与学过程的大规模数据进行挖掘，实时监测学员的隐性状态和外显行为，智能学习平台可以及时生成定制化的教学策略，创造出创新、沉浸式和适宜的教学环境。利用人工智能、大数据、云计算和数字资源库等技术，增强教员课堂组织能力，实现在沉浸式实战模拟环境中，根据学员面对各种预设或随机生成战况的完成情况进行自动匹配课程实践任务，完成学习者与学习资源的双向匹配，更好地满足能力生成的实战训练需求。建立学科知识图谱，自动生成适合不同学员的合适问题和任务作业，并进行自动化评分，显著减轻教师负担，破解教员能力发展不均衡难题，实现教学模式由知识传授向能力培养转型。

此外，人工智能技术不仅被用来辅助教学，构建跨学科课程体系，还被用来提升教员的教学能力。利用数据分析和模式识别高度智能化分析课堂中的实时数据，如教员教学行为和提问技巧以及对教学内容知识诊断测试的反应，构建了教学模式评估模型，AI智能助手为教员提供了教学建议和反馈。人工智能评估的客观性意味着教员不会因为批评而感到冒犯，并鼓励反思自己的教学实践。这种精准教学干预和反馈，为教员专业成长和教学能力发展提供数据支持，重塑任职教育教员队伍利用AI工具进行教学设计和实施的能力，驱动任职教育课程课堂教学的深刻变革。

（三）  评价维度赋能数据驱动变革，破解短期培训效果不佳的难题

在教学评价中，人工智能被赋予了两个主要角色：提供自动评分;预测学员的成绩。利用机器学习分析教学过程中现职学员参与学习活动的程度和质量数据，实时评估学习成效和能力提升情况，自动评定和预测学员成绩，即时在线反馈分数，为教员提供精准的教学反馈，指导教学策略的适时调整，破解短期培训效果不佳的难题，实现教学效果的最大化。因为缺少教员，这种功能对于远程教育和大规模开放在线课程 （MOOCs）来说是至关重要的。数据驱动的教学评估与反馈可以持续监控学员的学习进度和绩效，提供详细的技能掌握报告和改进建议。这种持续的评估和反馈机制有助于现职学员自我调整学习策略，同时为上级提供客观的晋升和发展依据。