本文是一篇教育管理论文，本研究把整合技术接受模型以及学校管理支持理论当作框架，挑选广州市的两所中等职业学校来开展混合研究，系统地揭示出中职生对于人工智能技术接受度的内在机理以及提升路径，为职业教育智能化转型给予理论依据与实践参考。
第一章绪论
一、研究背景
20世纪90年代中期的时候，神经网络技术开始慢慢地兴起，到了21世纪初，深度学习领域有了重大的进展，在仅仅半个多世纪的研究历程当中，和人工智能相关的技术达成了前所未有的发展以及应用，产业朝着智能化进行转型，以及人工智能自身对中职学校的办学形成了冲击，这给中职生的智能素养提出了新的需求1。在党的二十大报告“实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑”这一章节当中，第一次明确指出推进教育智能化会成为发展战略里关键的一部分。很明显，教育智能化是数字中国极为关键的一部分内容，其为推动教育朝着现代化方向发展、达成教育强国目标以及构建学习型社会奠定了较为坚实的基础2。
（一）传统产业智能化转型要求技能型人才具有智能素养
在1966年的时候，人工智能这一术语于美国达特茅斯会议上正式得以亮相3。自那之后，有关人工智能的各类技术在历经半个多世纪的研究历程当中，收获了前所未有的发展以及应用成果，先是人工智能之父约翰·卡锡发明了有关键意义的人工智能编程语言LISP4，而后到了1980年专家系统开始得到应用，从二十世纪90年代中期神经网络技术慢慢开始兴起，一直到21世纪初深度学习领域取得了重大突破5。
近些年来，随着人工智能科技持续取得进展以及社会整体不断向前发展，在2013年4月的时候，德国于汉诺威工业博览会上正式公布了工业4.0概念6，这意味着借助信息化技术来促使工业实现转型，并且以智能制造作为核心的第四次工业革命正式开始，同时也代表着智能化时代全面到来。
二、研究设计
（一）研究思路
本研究对相关文献资料做了系统梳理并进行理论解析，初步构建起完整的理论框架体系，为后续实证研究奠定了理论基础，根据研究目标对多元化数据的需求特点，精心设计了复合型研究工具，覆盖问卷调查和半结构化访谈，在实证调研阶段，选取广州市两所有代表性的中等职业技术学校作为研究样本，采用分层随机抽样方法对在校学生实施问卷调查，同时借助深度访谈获取教师和学生群体的质性数据，这种定量与定性相结合的研究策略有效保证了数据采集的多维性和全面性。为考察人工智能教育实践现状，研究者还进行了系统的实地观察，重点记录分析了实验教学环境和常规课堂中学生的人工智能应用行为特征，在数据分析方面，运用SmartPLS4.0统计软件对问卷数据进行多维度处理，具体有描述性统计、相关分析和回归分析等量化研究方法，针对质性数据采用内容分析法进行系统编码和主题归纳，并借助三角验证法保证研究结果有较高的信度和效度水平。
本研究把定量与定性分析结果整合起来，全面考察影响中职生技术接受度的关键因素，为理解该问题的核心机制提供了实证依据，基于研究发现，本文从个体层面、管理层面方面以及生态层面上为中职教育实践提供可操作的参考方案，为保证研究过程的科学性与系统性，本研究依据定目标与内容框架，专门设计了有可视化特征的技术路线图，该框架清晰呈现了研究的逻辑结构和方法体系，为研究实施提供了规范化的指导范式。
第二章文献综述与理论基础
一、核心概念
（一）中职生智能技术接受度
在学术界，到目前为止还没有关于中职生智能技术接受度的内涵形成一致的定义，凯文.泰什(Venkatesh)等人所提出的统一技术接受与使用理论(UTAUT)，是从绩效期望、努力期望、社会影响以及促成条件这四个核心要素方面及其他相关影响因素，对用户对于技术的接受行为做出了解释1。此次研究依照中等职业教育自身特点，并依据UTAUT理论从绩效期望、努力期望、社会影响以及促成条件这四个核心要素方面，把中职生智能技术接受度定义成中等职业院校学生对于人工智能技术的接受状况，此定义着重突出内部因素（绩效期望、努力期望）以及外部因素（促成条件、社会影响）共同产生的作用。
展开来说，绩效期望所指的是学生对于人工智能技术可提升自身学习效率或者职业能力的程度认知，努力期望意味着学生所感知到的学习以及使用人工智能技术时的难易状况，社会影响表示学生周边环境，像教师、同学、家庭等，对于其运用人工智能技术的态度以及产生的影响，促成条件是学校和社会为学生给予的技术支持与资源保障。这样的界定呈现了UTAUT理论的核心要素，还结合了中职教育的实际情形，为中职学校提升学生对智能技术的接受程度提供了理论方面的依据以及实践上的参考。
二、中职生人工智能技术接受度的研究综述
（一）中职生人工智能技术接受度国内研究现状
国内对于中职教育相关领域的研究取得了一定成果，研究内容广泛且具有实践指导意义。在学生接受度方面，许丽丽和朱德全基于计划行为理论，建构职业院校学生网络学习空间接受意图的解释模型，发现职业院校学生对网络学习空间的接受度整体处于中等偏上水平，态度、主观规范、感知行为控制对行为意图均有显著正向影响，并提出提升接受度的策略，如确保高质量网络教育资源的有效供给1。许友忠以网络设备配置课程为例，探讨数字化生态课堂的构建和实践，通过问卷调查分析学生对数字化生态课堂的接受程度，结果显示该模式能有效提高学生的学习动力和参与度，为职业教育的数字化转型提供了实践参考2。在教学策略研究上，余一繁从经典诵读教学角度分析信息化在中职语文课中的应用，阐述了中职语文经典诵读信息化教学策略，包括激发学生诵读兴趣、符合学生认知规律等方面3。陈雄针对当前中职数学教学困境，从重视思维培育功能、优化模块内容设计等方面探讨了核心素养视野下的中职数学教学策略4。
职业教育发展方面，何佑石和祁占勇指出推进职业教育与普通教育协调发展是新《中华人民共和国职业教育法》对新时代职普关系的新定位，应从设置灵活职高和普高比比率。实现中职教育基础性转向等层面把握其内涵，并通过新兴技术重塑职业教育生态系统等推进普职协调发展5。朱德全和熊晴认为职业教育现代化是支撑教育现代化的重要方面之一。具有一体化、类型化等价值定位，应着力于体系建设、协同治理与人才培养6。杨磊和朱德全通过对C省职业教育高考实施程序的系统分析，指出其存在招生计划分配不合理等实践难点，并提出严格落实国家招生计划标准等优化对策7。此外，钟志贤等人聚焦公民媒介素养测评框架建构问题，运用综合性文献研究法分析国内外研究现状，并提出应从五个维度展开理论建模和实证研究8。
第三章 中职生人工智能技术接受度影响因素量化结果分析 ............ 41
一、研究工具 ......................... 41
(一)中职生人工智能接受度表 ...................... 41
(二)中职学校管理支持量表 ..................... 42
第四章 中职生人工智能技术接受度影响因素的质性分析 ................ 81
一、研究设计 ........................ 81
(一)研究方法 ................................. 81
(二)样本选择依据...................... 81
第五章 提升中职生智能接受度与素养的学校管理改革路径 ............ 95
一、培育中职生智能技术应用的内部驱动力 .................... 95
(一)通过满足绩效期望激发中职生接受智能技术的内在动机 ...... 95
(二)通过提升努力期望维持中职生接受智能技术的外显行为 ...... 96
第四章中职生人工智能技术接受度影响因素的质性分析
一、研究设计
（一）研究方法
研究方法的挑选应当按照研究目的以及问题来确定，以此保证研究有科学性以及有效性，质性研究方法种类繁多，其中涉及访谈法、观察法、焦点小组讨论以及文献分析等，另外还涉及民族志、扎根理论、叙事分析以及行动研究等，著名学者范梅南生动地把质性研究比喻成一把包含多种广泛方法的大伞，也有学者把它比作一棵枝叶繁茂的大树，各个分支代表着不同的研究方法。这些比喻呈现出质性研究有多元性以及包容性的特点。
本研究采用半结构化访谈法去了解中职学校人工智能学习产品的管理现状，探索影响其发展的关键因素，访谈法是研究者和受访者进行面对面交流，获取受访者真实的认知、态度、经验以及需求，在教育研究领域有着广泛应用，半结构化访谈可保证研究方向，还可以给予受访者充分自由表达的空间，可发现潜在问题形成深入理解。
第五章提升中职生智能接受度与素养的学校管理改革路径
一、培育中职生智能技术应用的内部驱动力
（一）通过满足绩效期望激发中职生接受智能技术的内在动机
关于技术的职业价值认知方面的引导，在智能化时代背景下，掌握像人工智能这样的前沿技术，已然成为个体职业发展进程中极为关键的竞争力，学校若想要提升学生对于技术的认知水平以及学习积极性，可以采用以下一系列措施。
从教师和学校的角度，一是要强化对于行业的认知，学校可组织专题讲座、行业研讨会以及企业开放日活动，以此让学生深入地了解AI技术的实际应用场景以及行业的发展趋势，举例来说，中职校可以邀请行业领袖以及技术专家来开展一系列的讲座，提升学生对于AI技术的认知水平。二是进行职业规划指导工作，学校需要依据国家人工智能产业发展规划，为学生规划智能技术学习路径，以此帮他们清晰明确自身职业发展方向。三是发挥榜样示范所产生的效应，学校可邀请优秀校友来分享职业成长方面的经历，以此提高学生对于智能技术的认同之感，提升学生的学习动机。
从学生自身出发个性化绩效目标的设计以及实施：依据差异化教学理论，设定个性化绩效目标可提高学生的学习动力以及技术接受度，具体的策略如下所示，首先是分层
