以智能技术为代表的科技进步一方面正逐步侵蚀中低端的职业技能教育，技能过时的速度进一步加快，中低端技能工作者将面临着被逐步淘汰的现实问题；另一方面，科技更新和社会组织方式变革也会带来工作种类增加、工作类型转变和工作方式变革，形成新的职业。数字经济发展催生了新职业，带来了就业市场的变革。新职业是新的社会消费需求和互联网信息技术快速发展共同作用的结果，反映了经济发展的新动向和未来人才市场需求的新趋势。从需求规模来看，数字经济新职业的未来市场需求非常大。根据人力资源社会保障部中国就业培训技术指导中心联合阿里钉钉发布的《新职业在线学习平台发展报告》,未来5年新职业人才需求规模庞大，人才缺口近千万。与新职业庞大的社会需求相比，新职业从业者的数量和质量都相对不足。面对新职业从业者供给严重不足的现状，高职教育需要适应数字经济发展趋势，培养更多高技能人才来满足社会需求。高职教育应充分利用以人工智能、大数据、云计算、虚拟仿真、区块链等新技术，发挥其创新潜力，赋能职业教育应对新职业的社会需求。在面对新职业发展的大背景下，高职教育在规模、资源和人才等方面优势明显，高职院校应抓住机遇，充分利用智能化技术，创新育人模式，培养满足新职业发展需求的新型高技能人才。
一、 数字经济背景下从传统职业到新职业的形态变革
(一)就业领域转变：从传统产业到新兴产业
数字经济的迅猛发展，推动职业形态变革，人力劳动逐渐被人工智能代替，传统产业的工作种类也在逐步淘汰，新兴产业的工作种类也被创造出来。一方面，人工智能逐步代替部分中低端技能的工作，尤其是一些劳动密集型工作。bcg阿里研究院曾发表过一组数据，未来5年之内因人工智能时代到来，将有710万个工作岗位消失，702种职业和47%的工作都可能被人工智能取代。在这些即将消失710万个工作岗位中，绝大多数属于传统产业的中低端技能岗位。随着数字技术发展，传统产业就业人数在社会就业总人数的占比会逐步下降。另一方面，科技进步将创造出新的职业类型。智能化及实现广泛自动化的工厂仍无法完全摈弃工人的使用。工人不再从事生产工作，转而承担智能化工厂的运行维护、日常管理等工作，新的工作岗位将在数字经济催生的新兴产业上产生。新职业种类主要包括与新兴产业联系紧密的工程技术类岗位和满足消费升级与新产品、新服务相关的现代服务类岗位，如人工智能、互联网、信息化与各行业融合创新形成的数字化管理和服务岗位等。自2019年3月起，人力资源社会保障部联合国家市场监管总局、国家统计局分3批公开发布38个新职业，包括与新兴产业紧密联系的人工智能工程技术、区块链工程技术等职业，科技与各行业融合创新形成的工业机器人系统操作员、增材制造设备操作员等职业，满足消费升级与新产品、新服务相关的康复辅助技术咨询师、在线学习服务师等。
(二)工作场景和技术转变：从单一工作场景转变为智能场景、人机协同
新职业与新兴科技密切相关，工作场景已经从传统的以人力劳动转换为以新科技为核心，特别是人工智能的应用，在新的工作场景中大部分程序化的重复劳动被替代。例如，智能客服机器人可以对客户简单服务需求进行自动应答，实现拟人化人机对话体验，分流人工话务、减轻客服压力,人工客服转变为处理更为复杂的、机器人难以解决的问题。随着人工智能技术的发展，新职业工作场景中人工智能所占的比例越来越大，大量机械、重复、程序化的工作被人工智能替代，工作场景正在逐步转变为智能场景。人在智能工作场景中的工作不再是简单的劳动，而是要协调好自身和智能机器的关系，完成具有创造性、社交性的复杂工作。新职业对于技术的要求也发生了转变，从人操作机器转变人机协作，智能机器作为生产、服务的主角，人则从事维护、协调、管理方面的工作，岗位要求也从生产技能转化为智能机器维护技术、管理技术和机器无法胜任的、创造性的智慧能力等。
(三)工作形式转变：从固定工作转变为新就业形态
人工智能出现以来，在本质上来说是为了替代人力劳动，提高社会效率，让人类从繁重的体力劳动或脑力劳动中摆脱出来。人工智能技术在替代传统岗位的同时，也创造了新业态和新就业岗位。人工智能创造的新职业在就业形态上与传统职业有很大的差别，主要体现在就业的选择自由度更高、就业的收益更高、就业的要求更高、就业的竞争更激烈等。科技创新日益加快，企业创造新职业的速度也在加快。企业在快速发展的同时，还要面对外部激烈竞争，创造的新职业岗位需求也处在持续变化中。企业面对不确定的人才需求，更倾向于选择多样化用工方式组合来替代长期劳动关系。越来越多的岗位被拆分外包，平台化用工体系应运而生，形成新就业形态。新就业形态具有灵活性、平台化、共享化、多元化等特征，成为现代制造业、现代服务业、互联网平台等领域人员就业的主要方式。企业减少或者不再雇佣长期员工，而是短期利用人力资源平台来雇佣适合的人才，工作者也可以自由选择企业和雇主，工作甚至可以突破区域时空限制，例如在线远程办公、线上兼职接单等工作。新就业形态下工作者可以自主选择工作时间和雇主，企业也可以根据生产周期来选择短期员工，从而降低成本。
二、高职教育面对新职业发展带来的困境和挑战
(一)高职专业设置和教学内容未能满足数字经济发展的人才需求
以人工智能为代表的新兴科技创新促进产业转型升级，新职业的工作领域、专业能力结构也处在持续变化中。高职院校需要积极应对人才市场岗位需求的动态变化，协同新职业发展趋势，快速应对职业变迁带来的专业调整需求。第一，新兴科技不断催生新职业，新职业需要与之相适应的技能人才，这就要求高职专业设置作出及时、有效调整；第二，新职业需要新知识、新技能，这就要求高职专业根据新职业需求更新知识和技能教学；第三，新职业的产生发展是一个极其复杂的过程，并且其在行业、区域之间有很大的差异性，这就要求高职院校要紧密结合区域、行业特点来开展教学活动。
我国高职教育专业设置和内容还未能满足大量新职业人才的社会需求。第一，专业调整未能紧跟新兴科技发展，专业定位和行业需求存在差异。以汽车制造产业为例，智能制造在设计、生产、管理、服务模式等方面都发生了重大变化，汽车生产模式呈现智能化、网络化、柔性化、全球化特征，汽车产业急需具备通用性、专业性、融合性、创新性的复合型技术技能人才,而目前高职院校的汽车相关专业的定位还是以传统的汽车制造业为主。第二，专业设置未能精准契合新职业发展趋势。例如，随着自动化、智能化生产，从而催生出智能装备编程、操作、维护，机器人安装、调试、维护等一系列新岗位，这些岗位2022年将达到304.01万人，其中，需要高职学历人数为120.02万。很多高职院校相继开设了智能化相关的专业，但在总体上还是滞后于新职业的社会需求。第三，专业内容未实现超前调整，专业教学不符合新职业岗位技能需求。例如，物流管理专业在新一代信息技术及供应链管理理念广泛应用的背景下，仓储管理的作业流程和岗位任务都发生了很大的变化，但绝大部分教材依然沿用20世纪的内容，未能与时俱进，很少有教材涉及平台物流、无车承运等物流新业态、新模式。
(二)实践教学未能满足未来智能化工作场景中工作者技能升级的需求
在人工智能发展趋势下，未来工作场景中例行的、程序化的工作任务被机器替代，工作任务更强调人机的互动性和人的创造性能力。以人工智能为核心的未来工作场景对工作重新定义，工作的核心从以人力劳动为主导的工作模式转变为以机器为主导、人机协作的工作模式。在未来工作场景中，中低端的技能被机器替代，工作者的专业技能需要提高到更高层次。高职教育需要积极应对未来工作场景技能升级的需求，培养适应未来智能化工作场景的高素质技能人才。首先，在人工智能时代，工作者要具备人工智能知识。人工智能知识是新时代工作者能力的基础，有了它才能够驾驭自动化设备，进行新产品、新技术及新价值的创造。其次，工作者要具备人机协作技能。未来工作高度依靠智能化机器，高效的人机协作将通过实现人机智能增强，进而成为未来工作世界中最关键的组成部分。作为未来工作者，必须掌握人机协作技能，高效完成与智能机器的协作工作。最后，工作者还要具有创造性思维能力，创造性思维能力凸显人的智慧价值，在越来越智能的设备中发挥人的作用。
我国高职教育的实践教学未能充分调整以适应智能化工作场景下工作者专业技能升级的培养需求。第一，人工智能知识和技能学习不足。智能制造相关专业人才需掌握关键岗位专业核心技术知识，如面向未来的数字孪生、人机交互、智能维护、3d打印、工业互联网平台等技术知识,而目前这些与人工智能相关的课程开设不足，专业智能化改造不够充分。第二，实训教学智能化设备投入不足。目前，很多高职院校已经开展智慧校园、智慧教室、虚拟仿真实训室建设，但从整体看，还是处在起步阶段，特别是虚拟仿真专业实训室建设更是面临很多困难。虚拟仿真实训教学设备技术要求高，资金投入大，建设一个虚拟仿真实训室需要数百万元，这也导致虚拟仿真实训室建设数量不足，学习者获得操作与练习的机会较少。第三，不重视创造性思维能力的培养。高职教育一直定位于职业技能教育，对创造性思维培养重视不足。在教学过程中过于注重技能训练，对创造性思维训练不足，难以培养学生发现问题、解决问题的能力。
(三)社会服务未能适应规模化、个性化社会培训与终身学习服务的需求
新职业发展加速技能淘汰和工作更新，工作者需要不断更新知识和技能以适应社会的变化，需要终身参与学习和培训，持续获得新知识、新技能才能确保职业成功。教育部明确提出，在“十四五”时期将完善服务全民终身学习的教育体系，多渠道扩大终身教育资源，更好满足不同群体多元化学习需求。高职教育规模巨大，校企合作紧密，为社会提供职业培训和学习服务，能够较好地满足工作者终身学习需求。第一，未来社会职业培训和学习服务需求量巨大。根据麦肯锡全球研究所(mckinsey global institute)2017年年底的一份调研报告显示：到2030年，约60%职业可能被自动化替代,职业岗位被替代的工作者需要掌握新技能重新就业，这会带来巨大规模的培训需求。第二，培训对象来源多样化，需要个性化的培训来满足需求。高职院校面向社会的培训对象有新型职业农民、城市务工者、下岗者、退役军人等多种群体，学习者的知识水平、层次结构存在较大差异，组织培训和学习需要满足不同人群、个体的个性化差异。第三，培训和学习的成果需要可靠的社会认证。国家已经提出并逐步实施终身职业技能培训制度、国家学分银行制度等，为学习者提供终身职业培训、证书考核和学分认定等服务。
我国高职教育的社会服务功能还未能适应规模化、个性化社会培训与终身学习服务的需求。第一，我国高职教育还没有完全参与到社会职业培训和终身学习服务中。全国职业教育经费总投入虽然首次突破5000亿元,但职业教育培训收入只占职业教育办学总经费投入的1%左右，高职教育的社会培训和终身学习服务还有巨大的发展空间。第二，高职社会培训和终身学习服务未能满足规模化、个性化的社会培训需求。例如，针对云南省的农村职业培训调研发现，关于“哪些职业培训您最想参与”,34.8%的人选择“实用技术”,31.4%的人选择 “科技创业”,18.4% 的人选择“职业教育”,15.4%的人选择“管理能力”,培训需求呈现多样化趋势。针对不同个体的个性化培训方案更能获得培训对象的认同，效果会更好。第三，培训经历和学习成果的社会认定还处在建设初期，与学历教育的衔接不够顺畅，社会认可度还需要进一步提高。目前，高职社会培训和学习成果的认定标准还不够完善，还没有建立起社会培训的学习成果与学历教育的学分互换机制。
三、高职教育智能化转型路径研究
(一)更新人才培养理念和目标，促进人才培养智能化转型
1.及时更新人才培养理念和目标
新职业对人才的规格和要求与传统职业相比有较大的差异，新职业要求从业者具备较强的综合素质、专业技能和创造性思维能力等。传统职业教育以培养“一技之长”和专才的育人模式显然已经无法满足新职业工作模式对人才的要求。高职教育要与时俱进，树立全员全过程全方位育人、促进学生个性化发展的人才培养理念，重视学生的综合素质提升和创造性思维能力培养。专业要紧跟新兴产业发展趋势，适时调整人才培养目标。依据新兴产业需求，利用行业企业人才需求大数据，采用实时采集、业内共享和精准分析等手段，为人才培养目标的确定提供数据支持。专业教学要充分利用智能化教育手段，从教学内容、教学方式和评价体系等方面实施新的人才培养模式。
2.聚焦新兴产业集群智能化生产技术变革，推进专业群高水平发展
数字技术和传统产业融合形成新兴产业集群，新兴产业集群涵盖产业链上的各个环节，聚集有大量上下游企业。高职教育要积极服务新兴产业发展，契合新兴产业的高技能人才需求，推动高水平专业群建设，实现人才链和产业链的有效对接。新兴产业集群中智能化生产领域处在产业转型升级的前沿，代表着产业未来发展方向。专业群要深入开展校企合作，紧跟智能化生产技术的发展，在专业群内共享最新智能化生产技术，组建创新团队开展人才培养和技术研发，引领专业群特色发展。高职教育要应用智能化技术推进新兴产业集群和专业群在设备资源、教学资源和人才资源等方面的合作，实现资源高度共享。
3.构建智能化产教融合平台，全面推进校企协同育人
数字经济背景下产业转型升级加快，新职业的工作模式也在不断迭代升级，这就要求高职教育具有较高的敏锐度，能够快速应对产业和工作岗位的变革。为了实现教育链与产业链的有机链接，高职教育应该充分利用智能化技术，在产教融合信息收集与处理、数字教育资源平台建设、虚拟仿真实训基地建设、真实企业智慧生产基地建设等方面深化校企合作，构建智能化产教融合平台，促进企业全面参与办学过程，提升人才培养质量。智能化产教融合平台可利用vr技术展示企业生产过程，高职院校不仅可以远程监控实习实训，还可以在平台上实现实训工位预约、实训设备物联管控、线上虚拟仿真实训等功能，实现企业和学校之间信息数据全方位互动，提升校企协同育人的效果。
(二)基于大数据分析，超前调整专业设置和教学内容
大数据处理的关键技术主要包括数据采集、数据预处理、海量数据存储、数据分析及挖掘、数据交换、数据的呈现与应用。职业岗位大数据收集和分析能够预测未来职业需求趋势和技能人才供需趋势，为高职专业动态调整提供决策依据。高职教育依据大数据智能分析，提前布局新职业岗位人才培养，超前、精准改造原有专业、设置新专业。
1.分析职业发展趋势，提前调整专业设置
高职院校可以利用大数据技术实时获取职业岗位需求信息并进行数据分析，根据职业岗位数据分析结果调整专业设置。例如，可以借鉴美国劳工部的计算机职业信息数据库系统，建立不同区域的职业需求、职业教育供给之间的对接，将不同区域的职业界定、职业工作要求、岗位薪酬状况、职业发展前景等数据在系统上适时更新,为职业教育机构招生就业提供参考。对职业岗位数据和对应专业设置进行分析，有利于学校了解职业岗位的动态变化和专业人才供需变化，提前调整专业设置，最终实现人才需求和人才供给的动态平衡。
2.预测未来新职业岗位的层次和结构，提前调整专业方向、目标和规模
新职业作为一个新生事物，代表着未来就业的发展方向。新职业从就业形态上来看，具有职业自由的特征，传统模式下的职业岗位数据分析很难精准预测未来新职业的需求。基于大数据、人工智能的数据分析，通过网络平台的个人自由就业信息、互联网平台动态的短期用工信息等多样化的新形态就业岗位数据，利用人才需求预测模型来预测未来新职业岗位的层次和结构。例如，在行业企业人才需求预测方面，bp神经网络模型可以得到广泛运用,使用bp神经网络模型将新形态就业数据输入，将人才需求数量、层次和结构作为输出变量，找出人才需求数量、层次和结构与各因素之间的非线性关系。根据对未来新职业岗位层次和结构的预测提前确定专业方向、目标和规模。
3.预测新职业岗位能力的要求，提前更新专业教学内容
对职业岗位大数据进行分析处理，预测新职业岗位技能的要求，动态调整专业内容，提前开展新技能实训，实现专业课程精准匹配未来新职业岗位需求。例如，通过利用分布式智能爬虫技术采集互联网信息；通过问卷调查采集企业信息和岗位信息形成本地数据；通过大数据清洗和分析技术，从全国和区域的不同角度，从学校和学生不同视角对专业、行业、岗位、课程等多维度进行关联匹配，从而作出智能化分析,为专业未来调整提供数据支持。利用大数据技术预测未来专业岗位能力要求，调整教学目标，增加能满足未来岗位能力的课程内容，按照岗位要求改革专业评价标准，可以提前应对专业教学内容与未来新职业岗位需求不匹配的挑战。
(三)构建以智能素养培育、智慧课堂教学和虚拟仿真实训为主体的智能化教学体系
1.开展人工智能知识和技能教学，培育学生的智能素养
在未来智能化工作场景中，人工智能知识就如工业化社会中读、写、算的基本能力一样，是不可或缺的基本能力。人工智能成为工作的重要助手，人机协同成为工作新常态。面对未来人工智能带来的挑战，我们必须正确应对和创新，提升未来工作者的智能素养。在未来智能化社会中，工作者的智能素养是由智能知识、智能思维、智能能力、智能应用、智能态度等五个维度构成的。智能知识是智能思维、智能能力学习的条件和结果，智能思维和智能能力是高阶认知能力，智能应用强调智能技术的应用，智能态度影响个体智能技能和素养的习得，智能素养的五种能力之间并没有高低层级关系，这五种能力相互作用、相互支持，构成未来工作者应对智能化场景工作挑战的必备素养之一。要培育未来工作者的智能素养，高职教育必须加强改革，提前谋划，全面推进智能素养教育。首先，高职教育必须制定高职学生的智能素养标准。智能素养的标准是开展智能素养培育的依据。按照职业教育的特点，依据高职教师、学生的特点制定多级的指标体系，满足高职层次人才培养的需求。其次，要开发智能素养课程，推进智能素养教学。课程是开展智能素养培育的基础，是智能素养培育落地的最重要环节。智能素养相关课程应重点关注学生日常生活中智能化应用的领域，学校根据自身条件既可以单独开设人工智能、编程等智能素养选修课，也可以在专业课程中融入智能素养内容，潜移默化地提升学生的智能素养。最后，制定学生智能素养的评价体系。智能素养包含知识、能力、态度等多个维度，制定智能素养的评价要充分考虑这些指标。
2.开展智慧课堂教学，提升学生专业知识水平，培养学生创造性思维
智慧课堂有机地将教育和信息技术融合在一起，全面完善学生的知识结构和实践能力。首先，开展智慧课堂教学应该以提升专业素养和专业能力为目的。智慧课堂教学中使用信息化、智能化教学创新，要服务于培养目标，帮助教师和学生找到最佳的教学路径，提高课堂效率。其次，开展智慧课堂教学要解决当前课堂教学的关键问题。课堂教学中存在知识之间关系模糊、疑难重点知识难以讲解、难以按照个体差异教学、难以实时反馈学习效果等问题。开展智慧课堂教学，要创新教学模式、重构课堂结构、优化教学路径、量化教学质量标准，形成高质量的智慧课堂教学模式。再次，开展智慧课堂教学要提升学生的创造性思维能力。智慧课堂通过丰富的教学资源、智能化教学手段，营造出不同的教学情境，追踪学生的学习状态，采用个性化、多元化和情景化等多种教学模式，支持学生实现深度学习，鼓励学生对具体问题探究，培养创造性思维能力。最后，开展智慧课堂教学要形成智慧课堂评价体系。智慧课堂采用智能化信息技术，通过实时数据、智能测评、学习过程分析等手段，形成教学过程性评价、学习诊断性评价和学生综合性评价。
3.开展虚拟仿真实训，提升学生的专业技能、人机协作能力
虚拟仿真实训是使用多媒体、大数据、三维建模、人工智能、人机交互、传感器、超级计算、虚拟现实、增强现实、云计算等网络化、数字化、智能化技术手段与技能实训要求、实训条件、实训原理等相结合,对一些开展困难或条件不具备的大型综合实训开发虚拟仿真实训项目，提升学生的专业技能和人机协作能力。开展虚拟仿真实训为学生创造出真实的工作情境，有助于提升学生智能素养，提高专业技能和人机协作能力。虚拟仿真实训能够为学生展示工作设备的内外部结构和运行过程，为学生提供真实感的学习体验，有利于理论教学与实训教学的有效融合。虚拟仿真实训是在虚拟环境中操作模拟的工作设备，具有真实环境中操作的感受和效果，能够提供学生沉浸式体验，提升实训效果。开展虚拟仿真实训，依赖于虚拟仿真实训资源。开发职业教育虚拟仿真实训中心或平台要紧密结合当地的产业特色和最新的技术发展成果，按照职业教育人才培养的特点，加强人工智能与虚拟仿真技术的结合，研发原理准确、内容充实、难易适度的虚拟仿真平台，提升虚拟仿真实训智能化水平。虚拟仿真实训模拟企业中的真实工作过程，能够为学生提供复杂的工作情境，培养学生应对复杂环境的经验和能力，促进学生专业技能的提升和智能素养的内化。
(四)建立以云计算、人工智能和区块链等技术为核心的社会职业培训和评价体系
1.利用云计算，扩大专业社会培训规模
云计算采用服务器存储数据，安全可靠，对用户端的设备要求很低，使用方便，能够实现多个终端设备之间的数据共享与应用。云计算的这些技术特征能够支持高职院校建立起可大规模应用的在线课程、智慧课堂和虚拟仿真实训，形成职业培训资源库，面向社会开展大规模的在线职业技能培训。例如，高等教育出版社联合全国多家高职院校共同建立职教云在线教育平台，职教云汇聚国家级、省级、校级和企业职业教育专业教学资源库建设的成果，探索云服务的方式，为教师和企业开通在线教学云平台，开展线上和线下混合教学模式，服务高职院校的专业教学和社会培训。高职院校除了在各在线平台建立的专业教学资源以外，还在校内建有大量的在线教学资源。职业教育管理部门应发挥政府的主导作用，建立一批集合职业教育优质资源、面向社会大众开放的在线培训云平台，为社会提供大规模的职业培训服务。
2.利用人工智能和大数据等技术，开展精准教育，满足个性化与终身学习的社会培训需求
随着社会的发展，未来工作者由于自身教育背景、从业经历、个人喜好等都完全不同，他们对于职业培训的需求呈现多样化的特点。人工智能可以对参与社会培训的学习者在学习平台中的培训需求、专业背景、使用数据、选择课程的偏好等信息进行分析，为他们制订适合其个性化需求的培训计划，推送学习资源，提供精准的在线培训服务，满足个人社会培训需求。高职院校应充分利用智慧课堂和虚拟仿真实训等智能化教育资源，参与构建全民学习的教育体系。高职院校在开展社会职业培训期间，可以采取人工智能应用场景，例如利用语音ai技术来扮演熟练专业导师的角色，对学习者提出的问题提供反馈。在学习者进行在线学习期间，可以利用人工智能技术评估在线课程学习者的弱项、学习频率和学习效率等，预测学习者可能出现错误的问题和选择的错误答案，在学习实践环节为学习者提供优化反馈。在线社会职业培训平台还可以搜集学习者的参与率、学习的持久度、课程的完成度、培训的满意度等量化指标，利用人工智能技术，制定更多样、更复杂的培训评估体系，提升培训质量。社会职业培训平台利用人工智能技术来管理常规任务，采用培训智能助手、住家学习伙伴、智能测评和学习分析等智能化手段，更有效地提高培训效能，节约教师的工作时间和精力，有利于教师把时间和精力投入创造性、启发性的教学任务中。
3.应用区块链技术，建立可靠持久的培训认证体系
区块链技术具有可追溯、去中心化、自动履约等特征,应用区块链技术能够解决目前培训认证体系面临的学分记录容易被非法篡改、学分认证标准不统一、学分转换困难等问题，建立起支持终身教育的培训认证体系。首先，利用区块链技术，构建可靠的职业教育社会培训终身学习账户。将学习者接受社会职业培训的学习成果按照链式时间记录，形成可追溯、可验证的社会培训终身学习账户，有助于建立起社会职业培训的信用体系和解决培训经历造假的难题。其次，利用区块链技术，塑造扁平化的社会培训体系。区块链技术形成的分布式数据库，按时间顺序存储为数据链封闭在不同的块中，利用p2p网络通信技术实现多个对等点之间的复制和同步，这样保证了数据的安全性、一致性和不可逆。应用区块链的社会职业培训体系具有去中心化的特点，获得政府认定的本科、高职院校、中职学校、培训机构和企业等机构都可以参与其中，按照统一的学分认证标准来认证，减少人为因素的影响。最后，利用区块链技术，实现学分转换自动履约，促进不同平台之间的学习成果转化。应用区块链智能合约共识机制能够实现学分自动转换，有助于打破教育机构间学分数据的孤岛。学习者在学校学习、社会培训、企业实践中获得的学习成果都可以上传至培训平台，实现学分之间的互换，学习者可以按照需求兑换学历证书或资格认证等。应用区块链技术，建立社会职业培训与学校教育的学分互换机制，有助于激发起学习者、学校、企业参与社会职业培训的积极性，优化职业培训资源的配置。
（文章来源：《黑龙江高教研究》）