报告概述
本政策简报聚焦人工智能（AI）在职业教育与培训（VET）课程和资格开发中的应用。报告基于对25个国家的调查和10个国家案例研究，结合近80次利益相关方访谈，分析了AI在劳动力市场分析、技能映射、草案生成等任务中的使用现状。简报指出，当前AI在VET开发中的应用仍处于实验阶段，缺乏专门指导。为此，报告提出了五项原则，旨在帮助VET利益相关方在保持人类主导决策的同时，有效、安全地利用AI，避免碎片化治理和权力集中。
报告的核心结论
AI应作为VET开发的支持工具，而非替代人类判断
报告强调，在VET课程和资格开发中，AI应辅助分析、起草等任务，但最终决策、验证和责任必须由人类专家和利益相关方承担。例如，荷兰SBB中AI仅用于支持和检查，最终批准权仍归行业委员会。
AI应用需确保多样性和包容性，避免扩大数字鸿沟
AI的使用不能仅惠及资源充足的机构，而应支持中小企业、小型供应商和数字能力较弱的利益相关方参与。报告指出，立陶宛的教师主导实验导致参与不均，而瑞士通过标准化AI工作流程促进了公平参与。
需要明确的问责机制，防止AI模糊责任归属
VET开发中的责任必须清晰分配给相关方，即使使用AI，也不能将责任转移给系统。报告建议规定AI的角色和限制，并定期监控AI支持的过程。墨西哥COSFAC通过行业访谈交叉验证AI产出，确保问责。
透明度是建立信任和避免过度依赖的关键
必须明确沟通AI的使用目的、数据来源、输出限制和局限性。报告指出，爱尔兰QQI将AI产出作为讨论输入而非决定因素；瑞士ICT行业通过清晰的数据处理规则增强用户理解。
高质量、安全的数据治理是AI有效应用的基础
数据必须相关、可靠且及时更新，并严格遵循数据保护法规。报告强调，爱沙尼亚的X-tee平台实现了加密、可追溯的数据共享；德国BIBB限制外部AI模型，防止专有数据被训练。
报告回答的关键问题
AI如何帮助开发职业教育和培训课程？
报告指出，AI可用于分析大量劳动力市场数据、加速起草和修订流程、支持模块化和微认证，以及协调多方利益相关者。但AI应作为支持工具，最终决策仍需人类专家验证。例如，德国BIBB使用AI起草培训法规初稿，但法律和质量管理要求仍需人工把关。
使用AI开发VET课程有哪些风险？
主要风险包括责任模糊、数据隐私泄露、偏见扩大、过度依赖自动输出，以及数字能力不足的利益相关方被排除。报告强调，缺乏VET专门指导可能导致碎片化应用，削弱集体决策和信任。因此，需要明确的原则来管理这些风险。
VET课程开发中的AI原则与其他教育领域的AI原则有何不同？
VET课程和资格开发具有独特的制度特征：它们是经过谈判、监管和多利益相关方参与的过程，常嵌入法律框架和质量保证安排。现有国际AI原则未充分考虑这些现实，因此需要VET专门的指导。本报告的五项原则针对这些特征，强调人类中心、包容性、问责、透明和数据保护。
政策制定者如何促进AI在VET中的有效使用？
报告建议：制定明确的AI战略，确定AI在VET开发中的价值；采用以人为中心的方法管理风险，确保人类监督和专家验证；平衡多元利益，确保包容性接入；与合作伙伴共同制定VET特定指南并加强能力建设；改善数据基础设施和治理，确保数据质量、安全性和互操作性。
报告中的代表性数据
25个国家的调查和10个案例研究
国家覆盖面
2026，报告基于对25个国家的调查和10个国家案例研究，包含近80次利益相关方访谈，以识别AI在VET开发中的常见用例、条件和挑战。
117名参与者（89名独立）来自21个国家
利益相关方参与人数
2026，通过在线研讨会收集反馈，参与者包括来自21个国家的117名VET利益相关方（89名独立），用于完善原则草案。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整研究报告《Developing Vocational Education and Training with Artificial Intelligence》提供更深入的分析、方法论和文献综述，涵盖AI在VET课程开发中的全部发现。
- 十国案例研究详细展示了不同国家在VET开发中应用AI的具体经验、成功因素和教训，包括荷兰、瑞士、德国、爱沙尼亚等。
- 背景部分讨论为何现有国际AI原则不足以指导VET，以及VET系统的独特制度特征（如谈判过程、法律框架、质量保证）。
- 五项原则的详细实践应用指南，包括每个原则下的具体实施要点和来自不同国家的实践案例（如墨西哥的问责机制、哥伦比亚的透明度法律）。
- 针对政策制定者的具体行动建议，涵盖战略制定、风险管理、包容性、能力建设和数据基础设施等方面。
- 相关国际AI原则和监管框架的参考，如OECD AI原则、欧盟AI法案、GDPR、G7公共部门AI工具包等，以及各国具体示例。
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