职言之语 | 告别“操作工”：新质生产力时代，职业教育正在重塑什么样的“新工匠”？

2026-08-25 17:54:00 鲁彬之责任编辑：艾颖

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当中国高铁以350公里的时速划过广袤大地，支撑这一“中国速度”的，早已不仅仅是钢轨和列车，更是一支能够驾驭复杂系统、理解数据逻辑、持续迭代优化的人才队伍。

　　南京铁道职业技术学院有一个数据令人印象深刻——上海铁路局每年新进员工中，30%来自该校；而在关键岗位上，这一比例高达70% 。学校深耕铁路人才培养七十余载，为长三角轨道交通行业输送了大量高技能人才。它不是在批量生产“操作工”，而是在锻造能够理解高铁“一体化运维”复杂系统的“新工匠”。

　　这所学校的实践，恰恰回答了一个时代命题：新质生产力，究竟需要什么样的职教生？

　　一、什么是新质生产力？它改变了什么？

　　要回答这个问题，首先要理解“新质生产力”的内涵。

　　习近平总书记指出，新质生产力是“创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态”。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵。特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。

　　说白了，新质生产力不是“多快好省”地生产更多东西，而是用全新的方式生产全新的东西。它依赖的不再是廉价劳动力，而是高技能、高素养、高创新能力的人才。

　　这就带来了一个尖锐的矛盾：技能人才供给严重跟不上产业升级的步伐。

　　据人社部数据，我国技能型人才缺口高达2000万左右。有研究表明，目前我国高技能人才仅占就业人口总量的 7%，远低于发达国家40%-50%的水平；技能劳动者的求人倍率长期保持在 2以上——这意味着一个高技能人才，至少有两个岗位在抢。“新一代信息技术”是技能人才最短缺的行业，“原材料及新材料”和“先进装备”紧随其后。

　　与此同时，人工智能正以前所未有的速度替代低技能岗位。以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式人工智能及“黑灯工厂”制造模式，正在对低技能岗位、通用专业岗位进行大规模替代。过去备受青睐的单一技能型人才，已不足以应对挑战。

　　人才市场的天平，正在向“复合型”倾斜。

　　二、“操作工”已死，“新工匠”当立

　　传统职业教育培养的是什么？是“操作工”——能熟练操作一台机器、完成一道工序、执行一个指令的人。这在流水线时代足够用了。

　　但在新质生产力时代，这远远不够。

　　新质生产力要求劳动者具备更高的综合素质——劳动者要更加智能化，劳动资料要更加智能化，劳动对象也越来越多。职业教育培养的，不再是只会“拧螺丝”的人，而是能理解系统、优化工艺、持续迭代的“新工匠”。

　　什么是“新工匠”？我们可以从三个维度来理解：

　　第一，能理解系统，而非只会操作单点。传统产业工人的安全责任主要在个体岗位层面，而新质生产力背景下的技术技能人才，其责任关乎整条产业链、整个生态系统的稳定运行。南京铁道职业技术学院的人才培养逻辑很能说明问题：高铁运维早已不是工务、电务、供电各管一摊的“分段”模式，而是以数据流贯通作业链的“一体化运维”。学校打破传统单专业培养逻辑，聚焦高铁调度员等关键岗位构建能力图谱。学生学的不再是单一岗位的技能，而是跨域协同的能力。

　　第二，能优化工艺，而非只会执行指令。在济南工程职业技术学院，学校发现传统教学与生产实践严重脱节——学生面对复杂产线故障时无从下手。而真正的“新工匠”，不仅要能操作，更要能诊断、能优化、能改进。这需要的不只是“手”，更是“脑”。

　　第三，能持续迭代，而非一次定型。技术的快速迭代缩短了技能的“半衰期”——今天热门的技术，三五年后可能就过时了。传统“一次性学历教育”模式已无法满足需求。真正的“新工匠”，必须具备终身学习的能力和持续迭代的自觉。

　　北京科技职业大学提供了一个很好的范例。学校把学生培养定位在工匠人才，从技术能手到现场工程师，再到卓越工程师，创新打造了职业本科院校专本硕阶梯培养的“北京范式”。这不是简单的学历堆砌，而是一条能力持续跃升的路径。

　　三、职业教育正在经历一场“基因重组”

　　如果说过去职业教育培养的是“标准件”，那么现在它要培养的是“定制件”——而且是能自我升级的“智能件”。

　　这场变革，正在多个层面同步发生。

　　在制度层面，“新八级工”职业技能等级制度全面推行，在原有的初级、中级、高级、技师、高级技师“五级”技能等级基础上，往下补设学徒工，往上增设特级技师和首席技师，形成了由学徒工、初级工、中级工、高级工、技师、高级技师、特级技师、首席技师构成的职业技能等级序列。技能人才不再是“天花板低、出路窄”的代名词，而是拥有了完整的晋升通道。

　　在培养模式层面，教育部等五部门联合实施职业教育现场工程师专项培养计划，聚焦新一代信息技术、新能源、高端装备等先进制造业重点领域，以中国特色学徒制为主要培养形式。目标是到2025年，累计不少于500所职业院校、1000家企业参加项目实施，累计培养不少于 20万名现场工程师。

　　在专业设置层面，教育部2026年印发的《关于深化职业教育教学关键要素改革的意见》明确提出，要利用大数据和人工智能精准预测关键领域人才培养供需情况，推动职业教育人才培养由单一知识传授向综合能力提升转变。山东省的做法很有代表性——全省“双高”院校的专业群100%对接“十强”产业，仅2025年一年就新增智能制造、大数据等紧缺专业点1041个，同时撤销703个与市场脱节的旧专业。

　　在教学方式层面，数字孪生、虚拟仿真、AI诊断等技术正在重塑职业教育的课堂。南京铁道职业技术学院沉淀转译企业脱敏运维数据超过2000GB ，构建了“数据采集—AI诊断—状态预警—靶向改进—联合认证—反哺迭代”的质量闭环。近三年据此优化课程模块27个、更新项目31项。教学不再是“黑板上开机器”，而是真场景、真岗位、真项目的实战。

　　四、产教融合：从“两张皮”到“一条心”

　　职业教育最怕什么？最怕“学校教的，企业用不上；企业要的，学校教不了”。

　　这种“两张皮”的现象曾经非常普遍。有汽车制造企业反映，一些高校传授的装备知识，在业界已淘汰了10年。这不是个别现象，而是系统性脱节。

　　破解之道，在于产教融合从“形式合作”走向“深度共生”。

　　南京铁道职业技术学院的做法堪称典范。早在2015年，当高铁维修仍普遍沿用“分段”管理时，学校就联合上海铁路局开展需求调研，敏锐捕捉到“一体化运维”的战略先声。校企共建“学校理事会—专业群建指委—专业混编团队”三级评价共同体，出台12项制度固化企业终审地位。企业不再是被动的“用人方”，而是深度参与人才培养的“共育人”。

　　这种深度合作带来的成果是实实在在的：学校专业群就业率持续高于97%*；近五年学生在省级以上各类竞赛中累计获奖500多人次；涌现出党的二十大代表高煜、全国铁路劳模杜广厦、“火车头奖章”获得者姬军等一批行业标杆。师资团队获评全国高校黄大年式教师团队1个、国家级职业教育教师教学创新团队2个。

　　五、职教生的未来：从“蓝领”到“金领”

　　过去，社会对职业教育的认知存在偏见——“成绩不好才去读职校”“职校生就是工人”。这种观念正在被现实颠覆。

　　数据显示，截至2026年5月，全国职业本科大学已达124所，其中公办97所，占比78.2%。招生规模从2023年的8.99万人，激增至 2025年的50余万人，2026年预计将突破 60万人*。职业教育不再是“断头路”，而是可以一路向上走的“立交桥”。

　　山东省建立了“文化素质+职业技能”职教高考制度，技能测试涵盖 30个专业类别，2025年春季高考报考人数达 27万人。技能人才成长的“天花板”正在被打破。

　　更关键的是，新质生产力时代的技术技能人才，正在从“蓝领”变成“金领” 。他们不再是流水线上的“螺丝钉”，而是能够诊断复杂系统、优化工艺流程、推动技术创新的“关键先生”。

　　正如《教育发展“十五五”规划》所提出的，未来五年要建设60所左右高水平高等职业学校和160个左右高水平专业群*，围绕重点产业链、智能经济、国际经贸合作等持续布局。职业教育的“含金量”，正在被重新定义。

　　六、结语

　　回到文章开头的问题：新质生产力需要什么样的职教生？

　　答案已经清晰——不是只会执行指令的“操作工”，而是能理解系统逻辑、能优化工艺流程、能持续学习迭代的“新工匠”。

　　他们可能不会写出最前沿的算法，但能读懂工业数据的语言；可能不会设计最尖端的芯片，但能诊断最复杂的产线故障；可能不会发明最颠覆的技术，但能把现有工艺优化到极致。

　　他们是连接“实验室”与“生产线”的桥梁，是让科技创新从论文走向产品的“最后一公里”的执行者。