随着新能源汽车产业向智能化、网联化深度发展，传统的中职新能源汽车的故障诊断与维修教学模式面临严峻挑战。本文立足于集美工业学校新能源汽车运用与维修专业教学实践，提出并实践了一种“预见性学习”教学模式。该模式以行业真实维修大数据为基础，以人工智能技术为分析工具，核心目标在于培养学生基于数据的预测性诊断思维、数据素养及解决复杂工程问题的能力。通过构建动态大数据教学资源库、开发预测性诊断教学案例、创设“数据作战室”式课堂环境以及实施“动态诊断沙盘”训练机制，有效弥合了传统教学与行业智能化诊断前沿需求之间的鸿沟。实际应用证明，该模式有效增强了学生的关键能力和行业适应能力，为培养新能源汽车维修领域的技能人才开辟了一条可行路径。

数据分析；故障预测；诊断思维；行业前沿；数据素养；人工智能；职业教育

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