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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">VDE</journal-id><journal-title-group><journal-title>Vocational Development and Education</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8549</issn><eissn>3066-8557</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/VDE.2026100027</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>基于生成式AI 辅助中职城市轨道交通专业教师数字化教学设计与实践探索</title><url>https://artdesignp.com/journal/VDE/2/10/10.61369/VDE.2026100027</url><author>王志甜,郑驰</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2026</year></pub-date><volume>2</volume><issue>10</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2026-03-06</published-time></date></history><abstract>当前国内城市轨道交通全面迈入智慧化、数字化建设阶段，数字孪生、生成式AI、虚拟仿真等新一代信息技术深度融入地铁行车组织、车站调度指挥、客运全流程服务各环节。依托数字孪生搭建的城轨智能调度系统，可构建线路、车站、车辆、设备、客流高度还原的虚实映射场景，实现物理空间与数字空间实时同步推演、智能调控，既为城轨运营调度提供数据化决策支撑，也为中职城市轨道交通专业创新实训载体、重构人才培养模式开辟全新路径。本文立足中职城轨客运服务人才培养定位与一线岗位核心需求，结合生成式AI 技术赋能优势，系统梳理城轨数字孪生智能调度系统架构与核心教学功能，探究生成式AI 辅助该系统融入中职城轨专业数字化教学设计、课堂实施、实训落地、师资培育、评价改革的实施路径，针对性破解传统教学实训条件不足、教学内容与行业岗位脱节、作业场景抽象难懂、高风险应急演练难以开展等痛点问题，全方位提升学生客运组织、多岗位协同、突发事件处置、数字化智能设备操作能力，培养适配智慧城轨发展需求的高素质城轨技术技能人才。</abstract><keywords>生成式AI,城轨智能调度,城市轨道,数字化教学设计,教学改革</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 国家铁路局. 数字铁路建设指南(2024&amp;mdash;2030)[S]. 北京: 国家铁路局,2024.[2] 中国城市轨道交通协会. 轨道交通数字孪生技术应用白皮书[R]. 北京: 中国城市轨道交通协会,2025.[3] 张星臣, 徐彬. 多智能体系统在铁路调度中的应用研究[J]. 交通运输系统工程与信息,2023,23(2):12&amp;mdash;20.[4] 李丽. 虚拟仿真技术在中职铁路客运服务专业教学中的应用研究[J]. 中国职业技术教育,2025(2):78&amp;mdash;82.[5] 王磊. 基于机器学习的城市轨道交通客流预测方法研究[J]. 都市快轨交通,2022,35(3):89&amp;mdash;94.[6] 中国城市轨道交通协会. 中国城市轨道交通智能化发展报告(2024)[R]. 北京: 中国铁道出版社,2024.[7] 中国城市轨道交通协会. 城市轨道交通智能化运营技术指南[R]. 北京: 中国铁道出版社,2023.[8] 李建国. 智慧铁路背景下铁路客运服务人才培养模式创新[J]. 职业教育研究,2024(11):45&amp;mdash;49.[9] 李娜. 数字孪生技术在铁路行车组织实训教学中的应用探索[J]. 铁路职业教育,2025(3):36&amp;mdash;39.[10] 李雪峰. 基于AI 的铁路智能调度系统设计与实现[J]. 铁路计算机应用,2024,33(8):45&amp;mdash;50.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
