摘要：紧扣 2025 年世界职业院校技能大赛人工智能赛道（赛道编号：WVCSC25042）要求，以 “技能水平、职业素养、应用价值、团队合作、创新创意” 五大评分维度为核心导向，通过针对性备赛实现多重目标。在技能水平上，熟练掌握人工智能领域核心技术，确保操作规范、熟

2025 年世界职业院校技能大赛人工智能赛道备赛方案

一、备赛目标

紧扣 2025 年世界职业院校技能大赛人工智能赛道（赛道编号：WVCSC25042）要求，以 “技能水平、职业素养、应用价值、团队合作、创新创意” 五大评分维度为核心导向，通过针对性备赛实现多重目标。在技能水平上，熟练掌握人工智能领域核心技术，确保操作规范、熟练，能攻克复杂技术问题，力争该指标（权重 60%）得分超 50 分；职业素养方面，强化职业道德、工匠精神与安全意识，确保满分或接近满分（权重 10%）；应用价值上，参赛项目需契合产业转型升级、区域经济发展等国家战略，满足实用性、经济性与可持续性要求，稳定得分 8 分以上（权重 10%）；团队合作中，打造分工明确、沟通高效的团队，应对突发情况能力强，确保得分 9 分以上（权重 10%）；创新创意层面，在技术应用、流程优化等方面形成原创成果，突破 8 分（权重 10%），助力团队在争夺赛突围，冲刺冠军总决赛。

二、参赛团队组建

（一）分组构建

依据人工智能赛道 “中职组、高中组、高职组、本科层次职业学校组、普通本科学校组” 五大组别，以对应承办院校为核心组建团队。中职组由北京市丰台区职业教育中心学校牵头，成员为全日制在校学生，需具备基础 Python 编程与人工智能入门知识，配备 2 名计算机应用、人工智能专业指导教师；高中组由北京航空航天大学牵头，成员为普通高中在校生，擅长数学逻辑分析与算法基础，对 AI 技术有兴趣，配备 2 名计算机科学、数学专业指导教师；高职组由北京信息职业技术学院、北京工业职业技术学院分别牵头，成员为全日制在校学生，需掌握机器学习框架与数据预处理技能，有项目实践经验者优先，每队配备 2 名人工智能技术应用、大数据技术专业指导教师；本科层次职业学校组与普通本科学校组均由北京航空航天大学牵头，前者成员需具备 AI 系统开发与模型优化能力，后者成员需深入理解 AI 算法原理，可探索前沿技术，两者均配备 2 名相关专业指导教师，普通本科学校组还可搭配 1 名企业导师。各团队规模均为 4 人 / 队，且不得跨校组队。

（二）成员分工

团队内部按 “技术开发、数据处理、现场讲解、统筹协调” 明确分工。技术开发岗负责 AI 模型设计、算法实现与系统部署，解决技术难点；数据处理岗承担数据采集、清洗、标注与分析工作，保障数据质量；现场讲解岗梳理项目思路、技能要点与创新点，设计讲解脚本并优化表达，确保讲解效果；统筹协调岗负责进度管理、任务分配调整、设备材料准备，应对备赛与竞赛突发情况，保障团队协作高效。

三、备赛阶段规划

（一）基础夯实期（4 月 1 日 - 5 月 31 日）

此阶段重点筑牢技术与理论根基。开展 “人工智能核心技术系列课程”，涵盖 Python 高级编程、机器学习算法、深度学习框架、智能系统部署等内容，每周 20 课时（理论与实操各 10 课时），由院校教师与企业技术专家联合授课，同时针对各组别薄弱环节组建 “技术攻坚小组”，每周 1 次答疑。职业素养培育方面，每月开展 1 次 “职业伦理与知识产权专题讲座”，制定《备赛安全规范手册》并组织安全实操考核。资料积累上，收集近 3 年竞赛真题与优秀案例，梳理考点与创新方向形成报告，调研北京人工智能产业需求，初步筛选 3-5 个参赛项目方向。

（二）专项提升期（6 月 1 日 - 7 月 31 日）

聚焦项目开发与能力突破。各团队 6 月 15 日前确定 1 个核心参赛项目并完成方案设计，按周进度推进开发，每周召开复盘会。专项技能训练中，针对 “技能熟练度” 开展限时操作训练，每周 3 次；跟踪前沿技术并尝试融入项目，邀请专家评估；现场讲解岗编写脚本并每日模拟讲解，优化表达。团队协作上，每周 2 次开展 “协作模拟训练”，设置突发场景提升应急协作能力，建立每日晨会与晚间线上沟通群保障信息传递。

（三）模拟冲刺期（8 月 1 日 - 8 月 15 日）

进行全真模拟与细节优化。每周 2 次按争夺赛流程开展全真模拟，邀请校外专家按评分标准打分并出具报告，针对扣分点制定整改计划并验证效果。项目细节上，开展全方位测试修复问题，制作演示视频与展板提升展示效果。赛前准备好竞赛材料，确保合规，同时开展动员与心理辅导，帮助团队以最佳状态参赛。争夺赛于 2025 年 8 月中旬前完成，此阶段需全力冲刺确保团队具备竞争力。