關于職業院校智能制造人才培養的幾點建議

文/王曉忠 劉暢

一、智能制造核心技術的研究進展

（一）數據爬取與分析

第一級關鍵詞：智能制造、工業物聯網、智能工廠、產品全生命周期等；第二級關鍵詞：系統集成、模型定義|MBD等；教育類關鍵詞：職業教育、課程改革、智慧教育、課程體系等。在第一次爬取的論文中，對通過的重點關鍵詞統計，人為對其進行審核，再遴選出其他常見教育類關鍵詞，補充為新的教育類關鍵詞。對知網相關論文進行批量爬取與分析，搜索2010—2018相關的論文信息，使用正則表達式對關鍵詞進行模糊匹配，分析并分類存儲數據源。

（二）結論說明

1.智能制造總體研究在穩步攀升，教育類論文增速大幅度提升，但教育類總體數目較少，職業院校教育研究則更稀缺。以“智能制造”為關鍵詞的論文從2015年的7816篇到2017年的13333篇同比增長70.58%，但教育類文章總數3073篇，只占到智能制造相關論文的13.08%。

2.智能制造具體核心技術提及較少，教育類論文比重更低。絕大多數論文是因“智能制造”而被索引到，2010—2018年共爬取論文27688篇，比例達80%。教育類論文因“智能制造”而被索引到的總數為2848篇，比例超過了93%，其他主要集中在云平臺、智能設備與柔性制造上。

3.除“智能制造”外，其他核心關鍵詞交互較少，智能論影響力較大。除“智能制造”外，關鍵詞加摘要累計超過100次以上的只有智能工廠與工業物聯網、柔性制造與智能工廠。統計所有關鍵詞可以發現與智能制造同時出現最多的關鍵詞是“人工智能”，證明了國內論文缺少對具體的核心共性技術的研究。

4.智能制造與智慧教育目前交流融合涉及較少，缺乏實際的應用實踐研究。項目組通過對智慧教育相關的6525篇論文進行交叉統計，結合智能制造、人工智能等相關關鍵詞遴選，分析發現目前國內對智能制造的研究更多在于教育學本身的研究，或者智慧教育中倫理道德的討論。

二、智能制造的人才培養建議

智能制造所需的復合型技能人才不僅僅在于專業技能，而且在于面對全新的制造業模式所展現的職業素養與適應能力，于此總結四個建議。

（一）扎實的跨平臺基礎知識功底

整合電子類、信息類、機械類、自動化類專業的基礎類課程，包括機械設計、機械制造、數控機床等；基礎課程培養中需重點培養學生對知識的分解與重構能力，注重不同學科知識間的邏輯關聯，培養學生養成正確的自學能力。

（二）正確的知識學習能力，培養自我健全的思維體系

目前中小學課程體系使用邏輯運算與推導構建整個幾何學體系，條理清晰、邏輯嚴謹，優點是可以公式化相關學術成果，復雜的知識點可以通過簡單定理推論逐層推導而得，方便知識傳播與研究。但在傳統教學中更強調知識的灌輸而忽視了知識推導與總結的方式，教學改革中需注重學生在基礎學習中對知識的總結與推導，在技能學習中培養自我學習能力、分析運用能力。

（三）注重基礎素養與職業素質的培養

基礎素養主要包括學生的文化素質與心理素質，陶冶學生廣博的人文知識與健全的人格，樹立學生謙虛、好學、堅持、耐心、協作、誠實樂觀的精神風貌。職業素質可以通過實訓教學中的 7S 管理，督促學生參照職業規范和操作規程，自覺樹立安全意識、環保意識、職業道德意識。

（四）職業院校教師應深化學校間、校企間的合作

通過結合校企的技術優勢打造智能制造實訓基地，小規模探索相關領域的學徒制職業培訓模式與試點示范工作。通過統籌協調幫助完善關鍵共性技術的攻關力度，推動企業的技術轉型與智能改造，推動打造學校間人才需求預測與信息服務平臺，總結有效經驗與模式，推動相關行業移植、推廣。

三、結語

智能制造是貫穿制造活動的設計、生產、管理、服務等環節于一體的制造業改革，與普通高等教育相比，職業教育的專業性、普及性與服務性更強，受眾面更廣，就業導向體現得更充分。為了促進智慧教育時代智能制造專業建設的開展，必須探索創新多元智慧教育形式，廣泛提高專業化教師與企業參與智能制造課程構建的積極性。