劉亮
摘要:職業學校的辦學理念就是,為社會的發展輸送大量的人才。新工科背景下,各地區的職業學校都應該重視教學改革與創新,突破以往教學中的不足,提升教學質量。對于智能制造專業的教師而言,如何基于新背景,推行人才培養新模式,仍然是一大難題。在本篇文章主要圍繞“新工科背景下智能制造新型人才培養模式探索與思考”這一主題展開探索,旨在尋找到促進智能制造新型人才培養成效進一步增強的可靠途徑,促進職業教育的持續發展。
關鍵詞:新工科背景;智能制造專業;人才培養;策略
隨著社會經濟的發展,各行業對于人才的要求也不斷提升。為了適應當下科技發展帶來的新局面,職業學校專業人才培養內容和形式都需要做出重大調整。新型工程人才的培養,是促進智能制造行業優化升級與快速發展的關鍵。在這樣的背景下,職業學校應該重視教學創新,積極引入全新的人才培養模式,讓學生能夠接受到高質量的教育,進而實現綜合素質和專業能力的全面發展。
一、新工科背景下智能制造新型人才培養現狀
國務院總理李克強針對中國制造業發展現狀,提出了《中國制造2025》計劃,該計劃是全面實施制造強國戰略的關鍵。在國民經濟體系中,制造業是根本,是興國之器、強國之基。在這種背景下,智能制造人才培養問題,受到各界人士的高度關注。但圍繞新工科背景下,職業學校智能制造新型人才培養現狀展開分析,我們可發現:各地區的職業學校都意識到了智能制造型人才培養的價值,并且結合目前最新的制造業人才培養需要,制定了相對完善的人才培養計劃。但從實際的效果來看,很多學校并未將計劃落到實處,導致教學成效不夠顯著。這種情況下,職業學校教育者就需要結合新工科背景,探索職能制造人才培養新路徑。
二、新工科背景下智能制造新型人才培養模式
(一)結合產業發展需求,優化專業教育結構
職業學校應該結合當下產業發展狀況,分析市場對智能制造人才提出的最新要求,基于此,對專業教學結構進行科學優化。首先,職業學校應該注重對智能制造人才培養模式的創新,推出特色專業,以市場為依托,建設學科專業發展體系。其次,職業學校應該引入多學科交叉授課體系,實現多學科知識的深度融合,對智能制造學科體系加以完善。再者,職業學校應該結合新工科背景,對專業結構進行優化調整,如制定“十三五”專業發展規劃,完善專業認證機制與人才評估機制。借助一系列的可靠措施,使得智能制造專業結構符合產業發展需求,符合新工科背景下智能制造專業人才培養基本要求。
(二)結合市場發展形勢,完善專業課程體系
在社會經濟快速發展的形勢下,制造業對智能制造人才提出了更高的要求。職業學校在進行專業課程體系建設的過程,應該充分考慮內外部發展形勢,尤其是市場經濟發展狀況。具體而言,職業學校可以引入“互聯網+教育”模式,深化專業課程體系改革。同時,新工科背景下,職業學校應該從多個層面開展專業建設工作,如在已有專業的基礎上,增加一些綜合性的學科,將經濟管理知識、藝術知識、建筑知識、社會科學知識都納入智能制造專業知識體系中,以此豐富專業課程體系的內容,彌補以往課程結構體系的弊端,讓學生接受到系統、全面、高質量的教育,促使學生成長成為復合型的人才。
(三)構建聯合辦學模式,增強人才培養效果
構建聯合辦學模式,是實現智能制造人才培養模式創新目標的具體表現。職業學校應該結合新工科背景,積極引入聯合辦學模式。如,學校可以與制造類企業展開密切的合作,將學生安排到企業進行實習,借助企業的實踐資源,鍛煉學生的實踐操作能力。同時,學校還可以利用教育經費,建設專門的人才培養基地,然后從企業內部邀請智能制造類的專家前往學校兼任教師。為了推進智能制造新型人才培養模式得以落實,職業學校還應該重視對新型設備的引入,讓學生有機會接觸到這些新型的技術。總之,健全的基礎實施以及豐富的實踐資源,是保障人才培養效果的關鍵。
(四)引入協同育人機制,強化建設師資力量
新工科背景下,職業學校要想保障智能制造新型人才培養的效果,就需要強化建設師資力量。首先,職業學校應該積極從外部引入專業素質和綜合實力較強的教師,壯大內部教師隊伍;其次,職業學校還需要為在職教師提供學習機會,指導在職教師制定科學的職業發展規劃,激發在職教師參加各種技能和專業素質培養活動;再者,職業學校可以組織學校教師前往企業或其他智能制造專業人才培養機構進行參觀和學習。借助各種培訓活動,幫助廣大教師提升自己的專業能力和綜合素質,為職業學校智能制造新型人才培養目標的順利實現,創造良好的條件。
結束語:
總而言之,在新一輪科技革命與產業變革背景下,職業學校應該結合制造業發展情況,制定全新的智能制造人才培養計劃,并且結合市場經濟發展狀況和職業學校發展目標,對人才培養模式進行合理選擇。同時,職業學校還需要結合產業發展需求,優化專業教育結構;結合市場發展形勢,完善專業課程體系;構建聯合辦學模式,增強人才培養效果;引入協同育人機制,強化建設師資力量。
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項目基金:本文為2021年度濱州市社會科學規劃課題,課題編號為2021-SKGH-69的研究成果之一