高职院校旅游管理专业学生人工智能素养的研究背景与意义

一、人工智能技术在全球及中国的发展现状

二、人工智能对旅游业的颠覆性影响

1. 服务智能化：智能客服（如 24 小时在线问答机器人）、个性化推荐系统（基于用户数据生成行程方案）和语音翻译工具（打破语言障碍）已广泛应用于旅游服务场景[12][13]。例如，携程推出的 “AI 导游” 可通过自然语言交互实时解答游客问题，提升服务效率[17]。

2. 管理精细化：AI 算法可预测景区客流峰值、优化酒店定价策略，并通过大数据分析游客行为特征，辅助企业制定精准营销方案[15]。

3. 体验沉浸化：虚拟现实（VR）与增强现实（AR）技术结合 AI，重构了旅游场景的交互方式。例如，故宫博物院通过 AR 导览还原历史场景，增强游客的文化体验[12]。

三、高职院校在人工智能素养培养中的角色与挑战

1. 课程体系滞后：多数高职院校旅游管理专业仍以传统课程（如导游实务、酒店管理）为主，缺乏 AI 技术模块（如数据分析、智能系统操作）的整合[2][8]。调研显示，仅 **15%** 的院校开设了 “旅游大数据分析” 等前沿课程[5]。

2. 实践能力薄弱：由于实训设施不足（如缺乏智能旅游模拟实验室）和校企合作深度有限，学生难以接触真实的 AI 应用场景[8][9]。某高职院校的案例显示，学生使用 AI 工具处理客户需求的能力合格率不足40%[6]。

3. 师资结构失衡：兼具旅游行业经验与 AI 技术背景的 “双师型” 教师稀缺。部分教师对智慧旅游的理解停留在理论层面，无法指导学生解决技术落地问题[8][9]。

四、提升学生人工智能素养的紧迫性与战略价值

1. 个体层面：增强职业竞争力AI 素养已成为旅游人才的核心能力指标。具备数据解读、智能工具操作和伦理风险评估能力的学生，更易适应行业数字化转型需求[7][17]。例如，掌握个性化推荐算法原理的学生可协助企业优化客户画像，提升服务附加值。

2. 教育层面：推动教学模式革新将 AI 技术融入课程设计（如基于虚拟仿真的情境教学），可破解传统课堂 “重理论、轻实践” 的弊端，促进 “教、学、做” 一体化[1][6]。河南某高职院校通过引入 AI 实训平台，使学生的技术应用能力达标率提升了25%[1]。

3. 行业层面：支撑可持续发展高职院校与旅游企业联合开发 AI 培训项目，可加速技术成果转化。例如，苏州某高职院校与景区合作开发的 “智能导览系统”，使游客满意度提升18%，同时降低企业人力成本[15]。

五、研究对教育实践与行业发展的双重贡献

1. 构建适配性培养框架本研究通过分析 AI 素养的构成要素（技术认知、工具应用、伦理规范），为高职院校制定分层培养目标提供理论依据，推动课程体系从 “通用型” 向 “行业嵌入式” 转型[1][6]。

2. 促进产教深度融合研究成果可指导校企共建 AI 实训基地、开发活页式教材，缩短人才培养与岗位需求的匹配周期[9][10]。例如，浙江某高职院校通过引入企业真实项目，使学生毕业即具备独立设计智能旅游方案的能力。

3. 引领行业标准建设研究提出的 AI 素养评价指标可为旅游行业协会制定人才认证标准提供参考，推动形成 “技术能力 + 职业素养” 的复合型人才评价体系[7][17]。

结语

人工智能素养的理论框架与构成要素

一、高职院校旅游管理专业人工智能素养理论框架构建

（一）技术认知维度

（二）应用能力维度

（三）伦理责任维度

二、核心构成要素解析

（一）技术理解能力

1. 基础原理认知：掌握监督学习、强化学习等算法在旅游线路优化中的应用逻辑，理解计算机视觉在景区人流监测中的实现原理[4][5]。

2. 技术演进洞察：跟踪 GPT 模型在智能导游系统、区块链在旅游合同管理中的最新进展，建立技术发展敏感度[28][29]。

（二）场景应用能力

1. 工具操作层：熟练使用旅游舆情分析系统（如八爪鱼）、智能行程规划平台（如妙计旅行）等工具[24][25]。

2. 数据分析层：运用 Tableau 进行游客画像构建，通过 Python 实现酒店评论情感分析[6][9]。

3. 创新整合层：设计 AR 导览系统与传统导游服务融合方案，开发基于 LBS 的智能紧急救援系统[28][30]。

（三）伦理决策能力

1. 数据伦理：在收集游客位置数据时遵循最小必要原则，建立旅游大数据脱敏处理标准[10][21]。

2. 算法伦理：识别酒店定价系统中的季节性偏见，平衡动态定价与价格公平性[3][24]。

3. 人机责任：明确智能客服异常情况下的责任归属，制定 AI 系统故障应急预案[7][27]。

（四）跨域整合能力

1. 文旅融合：运用 NLP 技术解析非遗传承人口述史料，构建数字文化遗产知识图谱[25][28]。

2. 产教融合：通过 "智慧景区数字孪生" 等项目，实现课程标准与智慧旅游企业需求的精准对接[6][9]。

三、专业需求适配机制

（一）课程内容映射

（二）教学实施路径

1. 虚实结合实训：利用旅游数字孪生实验室，模拟景区高峰人流预警、酒店收益管理等复杂场景[5][24]。

2. 项目驱动学习：开展 "AI + 红色旅游路线优化"" 智能民宿运营分析 " 等真实项目，近三年校企合作项目转化率达 37%[6][28]。

（三）评价体系创新

四、教学实施典型案例

（一）智能导游系统开发课程

（二）旅游大数据分析实训

五、实施保障体系

1. 师资建设：通过 "双师型教师 AI 赋能计划"，要求专业教师每年完成 200 学时 AI 培训，实施 "企业工程师驻校" 制度[9][24]。

2. 资源建设：开发《AI + 旅游创新案例集》，建设包含 200 + 旅游场景的虚拟仿真实训资源库，其中 30% 资源由行业真实数据转化[28][29]。

3. 质量监控：建立包含技术迭代系数（年更新率≥15%）、伦理风险预警等指标的动态调整机制[1][10]。

高职院校旅游管理专业学生人工智能素养的现状分析

一、知识水平现状：基础认知薄弱与知识结构失衡

1. 技术认知碎片化：学生在《旅游电子商务》等课程中接触过 OTA 平台运营，但普遍缺乏对用户画像构建算法、推荐系统工作原理的系统性学习，导致技术认知呈现 "知其然而不知其所以然" 的碎片化特征[2][13]。

2. 伦理意识缺位：仅 12% 的受访学生能列举数据隐私保护的具体措施，对算法偏见、数字鸿沟等伦理问题的认知度不足 5%，反映出人工智能伦理教育的严重缺失[1][30]。

二、技能掌握现状：工具应用能力与行业需求错位

1. 基础工具使用率低：仅 35% 的学生能熟练使用 Tableau 等数据可视化工具进行客源市场分析，使用 Python 进行简单数据清洗的学生比例不足 15%，远低于旅行社数字化运营岗位的技能要求[5][29]。

2. 系统操作能力不足：在模拟智慧景区管理系统的实训中，62% 的学生无法独立完成游客流量预测模块的参数设置，反映出对 LSTM 神经网络等预测模型的操作性知识欠缺[6][17]。

三、现存问题溯源：教育供给侧的深层矛盾

（一）课程体系结构性缺陷

1. 技术模块嵌入不足：现有课程体系中，人工智能相关教学内容仅占专业总课时的 4.7%，且多分散于《旅游信息化》等非核心课程，缺乏 "旅游大数据分析"" 智能服务系统设计 " 等专门模块[35][28]。

2. 知识更新滞后严重：教材中关于推荐算法的案例仍停留在协同过滤阶段，对深度学习驱动的个性化推荐系统更新率不足 30%，与行业技术迭代速度形成鲜明对比[9][16]。

（二）实践教学双重脱节

1. 硬件设施缺口：73% 的高职院校未建立智能旅游实验室，虚拟现实导游训练系统、酒店收益管理仿真平台等关键设备的覆盖率不足 20%[8][33]。

2. 产教融合虚化：校企合作项目中，仅 18% 包含人工智能技术应用模块，且多停留在认知实习层面，缺乏真实项目驱动的深度学习机会[24][38]。

（三）师资能力结构性缺失

1. 技术素养短板：68% 的专业教师未接受过系统的人工智能培训，在智慧旅游系统操作、数据分析工具使用等方面的自我效能感显著低于计算机专业教师[6][29]。

2. 行业经验断层：仅有 9% 的教师近三年参与过智能旅游项目开发，导致教学内容与行业真实技术场景存在代际差异[28][35]。

四、典型矛盾解析：教育供给与行业需求的鸿沟

五、发展瓶颈透视：多维因素的制约效应

1. 认知层面：52% 的院校管理者将人工智能教育等同于计算机基础课程，缺乏跨学科整合的战略视野[1][9]。

2. 制度层面：现有教学质量评估体系未纳入人工智能素养指标，导致教学改革缺乏内生动力[30][37]。

3. 资源层面：生均人工智能教育经费投入不足计算机专业的 1/5，严重制约实验设备的更新速度[5][33]。

第四部分：提升高职院校旅游管理专业学生人工智能素养的策略与路径

一、课程体系改革：构建 “AI + 旅游” 融合型课程模块

1. 基础认知模块：增设《人工智能概论》《旅游大数据基础》等必修课，重点讲解机器学习、自然语言处理等技术原理及其在旅游业中的应用场景（如智能客服、个性化推荐系统）[1][5]。

2. 技术应用模块：开发《旅游数据分析与可视化》《智能旅游产品设计》等实践课程，结合行业案例教授 Python、Tableau 等工具，培养学生利用 AI 技术优化旅游线路规划、客户画像分析等能力[12][17]。

3. 伦理规范模块：引入《AI 伦理与旅游社会责任》课程，探讨数据隐私保护、算法偏见防范等议题，强化学生的技术伦理意识[1][39]。

二、教学方法创新：以项目驱动与虚实结合提升实践能力

1. 项目式教学：设计跨学科项目（如 “基于 AI 的乡村旅游营销方案”），学生分组完成数据采集、模型训练、方案落地全流程，培养技术整合能力[7][28]。

2. 虚拟仿真平台：利用 VR/AR 技术模拟智慧景区运营场景，学生通过角色扮演（如 AI 客服、数据运营专员）掌握智能导览系统操作与故障排查技能[5][33]。

3. 行业导师介入：邀请企业工程师参与课堂，以真实项目任务（如 “酒店入住预测模型优化”）驱动教学，缩短理论与实践鸿沟[6][38]。

三、实践平台建设：打造 “校 — 企 — 研” 协同育人生态

1. 校内实训基地：建设智慧旅游实验室，配备智能客服机器人、旅游大数据分析平台等设备，支持学生开展 AI 技术验证与原型开发[5][8]。

2. 校企联合工作站：与途牛、飞猪等企业合作设立 “AI 旅游研发中心”，承接景区客流预测、舆情分析等横向课题，推动技术成果转化[12][38]。

3. 竞赛与认证体系：组织 “AI 旅游创新大赛”，对接 “人工智能训练师”“大数据分析师” 职业资格认证，提升学生就业竞争力[29][45]。

四、师资队伍建设：实施 “双师双能” 型教师培育计划

1. 教师 AI 能力提升：开展 “人工智能 + 旅游” 专项培训，选派教师赴商汤科技、科大讯飞等企业研修，掌握 NLP、图像识别等核心技术[6][46]。

2. 跨学科团队组建：联合计算机学院教师成立 “AI 旅游教研组”，协同开发课程标准与教学资源，促进技术知识与旅游场景深度融合[28][35]。

3. 企业导师驻校制：聘请企业技术骨干担任兼职教师，定期开展技术讲座与项目指导，弥补院校教师实践经验不足[38][45]。

五、实施挑战与解决方案

1. 技术更新与课程滞后矛盾：建立 “动态课程调整委员会”，每学期根据 Gartner 技术成熟度曲线更新 20% 课程内容，引入微课、慕课等灵活形式[28][45]。

2. 实训设备投入不足：采用 “校企共建 + 政府补贴” 模式，争取文旅部门专项经费支持，优先采购开源工具降低硬件成本[8][33]。

3. 教师转型阻力：实施 “AI 素养学分制”，将技术培训纳入教师考核体系，设立 “AI 教学创新奖” 激励探索[46][37]。

结语

案例研究：成功实施人工智能素养教育的实践与启示

一、案例选取背景与标准

二、案例分析与成功因素

案例 1：北京工业职业技术学院智慧旅游技术应用专业

1. 课程重构：
• 增设《旅游大数据分析》《人工智能导论》等核心课程，将传统导游课程压缩 30%，增加 20% 的数字化技能实训模块[38]。
• 采用 “1+X 证书” 制度，学生需考取 “人工智能数据处理” 和 “智慧旅游运营” 认证[5]。

2. 师资升级：
• 引入企业工程师承担 40% 的实践课程，如携程旅行网的数据科学家开设《旅游用户画像构建》实训项目[29]。

3. 技术赋能：
• 搭建 “智慧旅游仿真实验室”，模拟景区人流监测、智能导览等场景，学生通过 VR 设备完成 80% 的实训任务[15]。

• 就业率提升：2023 届毕业生在 OTA（在线旅游平台）就业比例达 65%，较传统方向提高 40%[38]。

• 竞赛成果：学生团队开发的 “基于 AI 的景区拥堵预警系统” 获全国职业院校技能大赛一等奖[6]。

• 前瞻性专业定位：紧扣智慧旅游技术缺口，突破传统课程框架。

• 产教深度融合：企业资源直接嵌入教学环节，解决 “实训设施不足” 痛点[8]。

案例 2：浙江旅游职业学院人工智能通识课程体系

1. 分层教学：
• 基础层：开设《AI 伦理与旅游服务》，通过 “算法偏见案例分析” 模块强化伦理判断能力[21]。
• 应用层：开发 “旅游舆情 AI 分析工具包”，学生使用自然语言处理技术完成景区评价分析报告[17]。

2. 跨学科合作：
• 与计算机学院联合开发《旅游 Chatbot 设计》课程，学生团队需完成从需求分析到模型部署的全流程项目[28]。

3. 动态评估：
• 引入 AI 驱动的学习分析系统，实时追踪学生技能掌握情况，如 “智能导览系统设计” 项目的代码提交频次与错误率关联分析[30]。

• 素养提升：2023 年测评显示，学生 “技术理解” 得分提高 32%，“伦理风险识别” 能力达标率从 45% 升至 78%[1]。

• 行业认可：课程案例被纳入《中国旅游职业教育蓝皮书》最佳实践[32]。

• 素养框架的科学性：依托 “技术理解 — 应用能力 — 伦理意识” 三维模型，避免技能培训的碎片化[21]。

• 评估工具的创新：量化指标与质性评价结合，突破传统考核局限。

案例 3：深圳职业技术学院校企合作实践平台

1. 项目制学习：
• 企业发布真实需求，如 “基于 OCR 技术的门票识别系统优化”，学生团队在 6 周内完成需求分析、原型开发与测试[55]。

2. 双导师制：
• 企业工程师与校内教师共同制定评分标准，技术可行性占 60%，商业价值占 40%[9]。

3. 知识产权转化：
• 学生参与的 “景区智能问答机器人” 项目获 2 项软件著作权，部分功能被腾讯文旅采购[38]。

• 技能转化率：87% 的学生表示 “能独立完成 AI 工具部署”，远超传统实训模式的 52%[5]。

• 企业满意度：合作企业招聘留用率达 91%，显著高于行业平均水平[29]。

• 成果导向机制：以可交付产品为目标，强化学习动机。

• 利益共享模式：知识产权收益分配协议激发参与积极性[28]。

三、启示与推广建议

1. 核心启示

• 课程体系需动态迭代：案例显示，成功院校每 2 年修订一次课程标准，及时纳入如 AIGC（生成式 AI）工具应用等新模块[28][20]。

• 伦理教育不可缺位：浙江旅院的伦理课程设计表明，仅掌握技术而缺乏价值判断能力的学生易在职业场景中引发风险[1]。

2. 推广路径

• 区域联盟共建资源库：建议跨校组建 “旅游 AI 教学资源联盟”，共享企业案例、实训平台与师资[35]。

• 政策激励企业参与：参考深圳模式，对提供实训岗位的企业给予税收减免，提升产教融合可持续性[38]。

3. 潜在风险与应对

• 技术依赖风险：过度强调工具使用可能导致学生丧失传统服务技能。需在课程中保留 20% 以上的人文沟通训练[7]。

• 师资断层风险：43% 的教师表示 “AI 技能更新压力大”。应建立教师企业轮岗制度，每年至少参与 1 个技术项目[46]。

四、结论

参考文献：

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终结检索🎯

研究问题：高职院校旅游管理专业学生的人工智能素养

成果 1️⃣：高职院校旅游管理专业学生人工智能素养的研究背景与意义

成果 2️⃣：人工智能素养的理论框架与构成要素

成果 3️⃣：高职院校旅游管理专业学生人工智能素养的现状分析

成果 4️⃣：提升高职院校旅游管理专业学生人工智能素养的策略与路径

成果 5️⃣：案例研究：成功实施人工智能素养教育的实践与启示