面向智能制造的人才教學模式改革

摘 要：智能制造是現代工業發展的重要方向，對跨學科、復合型人才的需求日益增長。然而，當前的智能制造專業教學模式仍存在學科融合度低、理論與實踐脫節、個性化教學不足等問題，難以滿足產業發展的需求，機器學習與人工智能技術在智能制造中的廣泛應用，為教學改革提供了新的機遇。本文結合數字孿生技術，探索基于機器學習與人工智能的智能制造人才培養模式改革，研究構建了一個融合人工智能、智能產線和數據驅動分析的實踐教學體系，提出了項目驅動式教學、智能仿真實驗平臺、個性化學習推薦等改革措施，以提升學生的數據思維、智能制造實踐能力和綜合素養?；谥貞c工商大學智能制造教學改革的案例分析，驗證了該模式的可行性和有效性。研究表明，人工智能與機器學習的深度融合有助于構建智能化、個性化、實踐導向的教學體系，為未來智能制造人才的培養提供了可行的參考。

關鍵詞：智能制造；機器學習；人工智能；實踐教學；教學改革

一、概述

隨著全球制造業加速邁向智能化轉型，智能制造已成為引領新一輪工業革命的重要方向。以人工智能（AI）、機器學習（ML）、工業互聯網（IoT）、大數據分析、數字孿生（DT）等前沿技術為支撐，智能制造專業體系正在深刻重塑傳統制造模式，不僅顯著提升生產效率與產品質量，還實現了資源的智能配置與生產過程的高度柔性化，為制造企業的綠色化、精益化和可持續發展注入新動能。

面對全球智能制造的浪潮，我國高度重視相關人才的培養與技術體系的構建?！丁笆奈濉敝悄苤圃彀l展規劃》［1］明確提出要以智能制造為主攻方向，推動產業基礎高級化與產業鏈現代化；同時，《教育部關于實施卓越工程師教育培養計劃的若干意見》［2］等政策文件也強調，要推動智能制造技術與教育體系的深度融合，加強工程教育改革，構建跨學科、復合型、應用的人才培養模式，以實現教育服務產業、技術反哺教學的良性循環。這一系列政策導向為智能制造人才體系建設與高等教育轉型升級提供了堅實的戰略支撐和實踐路徑。

二、智能制造專業特點

（一）多學科交叉融合

智能制造專業體系融合機械制造、控制工程、計算機科學、數據科學、人工智能與物聯網等學科，培養學生跨學科綜合能力。課程結合傳統制造與智能控制，推動設備自動化和數字化升級。引入大數據與AI技術，優化質量檢測、生產調度與機器人學習，提升智能制造水平。依托工業互聯網與IoT，實現設備互聯、遠程監控與數據驅動優化。該交叉融合模式強化學生的數據分析、系統集成與智能控制能力，提升其工業應用與問題解決能力，為行業輸送高素質復合型人才。

（二）強調實踐與工程應用

智能制造專業更加強調工程實踐能力的培養，以確保學生能夠在實際生產環境中高效應用所學技能。課程體系中的實驗與實踐課程占比較高，覆蓋嵌入式開發、工業機器人編程、智能檢測、工業網絡通信等關鍵環節，使學生能夠在模擬或真實生產環境中掌握行業標準與核心技術趨勢。通過項目驅動教學、企業實訓和校企共建實驗平臺等形式，學生在解決實際問題中提升動手能力與綜合素質。課程緊密對接智能制造產業鏈需求，強化“學以致用”導向，顯著提高學生進入智能制造企業后的適應能力與崗位勝任力。

（三）智能化教學與考核體系多元化

智能制造專業廣泛應用人工智能、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和數字孿生（DT）等智能化教學手段，推動教學方式由傳統知識灌輸向沉浸式、交互式轉變。結合機器學習算法，根據學生的學習進度、行為軌跡與知識掌握情況，動態推薦個性化學習資源，實現精準教學與因材施教［3］。通過VR、AR技術搭建智能制造仿真實驗室，學生可在虛擬環境中模擬操作智能產線、調試工業機器人程序，強化動手能力與工程意識。借助數字孿生技術構建高度還原的生產系統模型，模擬復雜制造流程與設備運行狀態，提升教學靈活性與實戰性。該融合模式有效彌補了實踐資源不足的問題，拓展學生認知廣度與操作深度，確保人才培養更加貼近智能制造實際需求。

三、教學體系現狀不足

（一）學科融合度低

智能制造是跨學科融合領域，涉及多門學科交叉。然而，當前高校課程體系仍以單一學科為核心，缺乏系統性融合，學生難以構建完整知識框架，影響對智能制造全流程的理解與創新能力培養。

（二）理論與實踐脫節

智能制造專業旨在培養兼具理論與實踐能力的人才，但是，當前高校的教學模式理論與實踐聯系不緊密，缺乏真實生產環境的綜合實驗，影響學生職業能力［4］。

（三）個性化教學不足

傳統教學模式缺乏個性化學習路徑，隨著人工智能與大數據的發展，智能化教學已成為趨勢，如何利用機器學習與AI實現精準教學與個性化學習，是當前教學改革的關鍵問題。

（四）企業需求與教學內容脫節

隨著智能制造技術的快速發展，企業對人才的需求不斷變化，但高校課程更新緩慢，難以緊跟行業步伐，學生進入企業后對實踐工作適應困難，需要進行額外培訓［5］。

四、機器學習與人工智能的智能制造教學改革措施

智能制造的核心目標是通過智能技術提高生產效率、優化資源配置，實現高效制造模式。通過AI與ML等技術能夠幫助制造系統進行預測性維護、生產智能調度、智能檢測等，提升制造流程的智能化水平。傳統制造業的設備維護主要依賴于定期維護和故障后維修，導致設備停機時間長、維護成本高、生產效率低。ML和AI可以通過預測性維護，利用傳感器數據（如溫度、振動、壓力等）分析設備的運行狀態，發現潛在故障，優化設備維修計劃，實現對制造設備的實時監控和健康評估［6］。生產智能調度方面，ML算法可用于優化生產過程，提高生產效率，減少浪費。比如在自動化生產線上可以利用強化學習算法優化車間生產調度，智能分配任務，提高設備利用率。通過ML分析生產過程中的數據，優化工藝參數，提高產品質量和生產效率。利用計算機視覺和深度學習技術，對生產過程中產生的圖像、視頻數據進行分析，實時檢測產品質量，減少出現缺陷產品。在智能檢測方面，智能制造領域的質量控制和檢測是關鍵環節［7］。傳統的人工檢測存在效率低、誤判率高等問題，而機器學習結合計算機視覺技術，可實現自動化、智能化的質量檢測，也可以通過卷積神經網絡等深度學習算法分析產品表面缺陷，如金屬零件的劃痕、裂紋、污染等，提高缺陷檢測精度。利用計算機視覺算法，通過圖像分析對產品尺寸進行精確測量，可以確保符合生產要求。AI算法結合機器人技術，還可以對不同產品進行智能分揀，提高生產自動化水平［8］。

（一）構建AI與機器學習驅動的智能制造專業體系

首先，在課程內容智能化調整方面，應融合人工智能（AI）與機器學習（ML）等前沿技術，對現有課程體系進行系統優化。通過引入智能制造核心技術，如大數據分析、計算機視覺、強化學習、神經網絡等，提升課程的技術前瞻性和應用廣度。同時，借助數據驅動的課程設計方法，實時分析行業發展趨勢和企業用人需求，動態更新課程內容和案例資源，確保教學內容與產業發展保持高度一致。通過與企業聯合開發課程模塊，及時引入最新工業應用技術，如工業互聯網平臺、邊緣計算在嵌入式系統中的部署實踐等，增強課程的工程導向與實戰價值。

其次，課程結構可采用模塊化與層次化雙重設計，按能力進階邏輯劃分基礎模塊（如智能制造基礎、AI基礎、機器學習原理）和高級模塊（如智能生產調度、AI質量預測、數字孿生建模與仿真控制）。同時，通過基于機器學習算法采集與分析學生在學習過程中的行為數據，構建學生畫像，實現真正意義上的個性化教學服務。依托智能學習平臺，構建基于AI的智能學習管理系統，支持個性化推薦學習資源、動態調整學習節奏，并提供診斷性反饋。

最后，AI系統還可自動分析學生學習軌跡、作業完成情況及知識掌握情況，智能推送視頻課程、交互式實驗案例、實訓任務等個性化資源。教師也能通過平臺獲得實時教學數據與建議，精準定位教學盲點，實現“以學定教”。這種智能化教學機制，不僅提升教學效率，也有助于全面培養學生的工程實踐能力、系統思維能力與創新能力，為智能制造領域輸送具備綜合能力的人才。

（二）基于AI與VR、AR等技術增強的沉浸式學習體驗

基于AI與VR、AR技術的深度融合，智能制造教學得以構建沉浸式學習體驗，顯著提升學生對智能制造系統的理解和實踐能力。AI與VR技術相結合，可提供高度仿真的智能制造實訓環境，使學生能夠在虛擬場景中進行智能工廠運營模擬、數控機床遠程操作以及智能機器人編程仿真等實踐訓練，彌補傳統教學模式的不足。通過AI實時監測學生的操作過程，系統能夠提供智能語音引導，并對錯誤操作進行分析與糾正，從而提高學習效果。與此同時，AR技術能夠直觀呈現智能制造設備的內部構造、運作機理及關鍵工藝，使學生能夠在增強現實環境中進行智能設備調試、工藝流程分析及參數優化，促進理論知識與實際操作的深度融合。AI技術的引入進一步增強了交互式教學體驗，可根據學生的學習進度和需求，智能生成教學內容，從而提升學習趣味性和自主探索能力。該技術的應用不僅優化了智能制造教學模式，也為未來復合型智能制造人才的培養提供了全新的路徑。

（三）AI與大數據扶持下的產學研協同育人

人工智能與大數據技術的深度融合，為智能制造人才培養提供了科學、高效的支撐，有助于推動高校與產業的協同發展，提升人才培養的針對性與實效性。基于ML算法對企業招聘需求、行業發展趨勢及智能制造產業數據進行分析，可以精準預測未來智能制造領域的人才需求，并依據此動態調整課程體系，確保教學內容與行業前沿保持同步。此外，AI驅動的數據分析系統能夠實時收集并解析智能制造領域的最新技術發展，為學生推送個性化的前沿學習資源，從而提升其就業競爭力。同時構建基于AI的大數據平臺，使學生能夠通過真實的案例研究理解智能制造系統的運行機制，提升其分析問題與解決問題的能力。讓學生能夠通過仿真操作、虛擬調試和智能優化等方式深入了解企業生產流程與管理模式，增強實踐經驗，并提高產學研融合的人才培養效果。該模式不僅優化了高校的人才培養體系，也為企業提供了具備高素質和實踐能力強的智能制造人才，推動教育與產業協同創新發展。

（四）AI數據驅動的職業規劃與就業推薦系統

人工智能技術在職業規劃和就業推薦領域的應用，為智能制造專業學生提供了精準、高效的職業發展支持。基于AI算法的分析系統，可以深度挖掘學生的技能特長、興趣偏好及行業發展趨勢，為其匹配最適合的職業方向和就業機會，幫助學生制定科學合理的職業規劃。此外，依托大數據技術對就業市場進行實時監測與分析，AI能夠精準識別智能制造領域的高需求崗位，并向學生提供個性化的崗位推薦，確保就業導向與行業需求的高度契合。同時，AI可用于優化學生的簡歷，分析行業標準和崗位要求，提供精準的優化建議，以及提高簡歷的競爭力，使其更符合企業需求。此外，AI還能夠模擬真實的面試場景，結合語音識別和計算機視覺技術，提供智能面試輔導，幫助學生提升語言表達、應對技巧和面試表現，從而提高求職成功率。該系統的應用不僅優化了就業指導模式，也提升了智能制造人才的市場競爭力，為學生順利進入智能制造行業奠定堅實基礎。

結語

傳統的智能制造教育模式在學科交叉融合、理論與實踐銜接、個性化教學推進以及產學研協同聯動等方面存在明顯短板，難以全面滿足當前智能制造產業對高素質、復合型技術人才的迫切需求。為應對這一挑戰，本研究提出了一套基于人工智能（AI）與機器學習（ML）驅動的智能制造專業體系創新改革方案，著力突破傳統教學模式的瓶頸。在教學手段上，引入智能化實驗平臺，構建融合AI賦能仿真實驗與數字孿生技術的綜合實訓環境，讓學生能夠在虛擬—現實一體化系統中完成對復雜制造流程、設備控制及系統集成的實驗操作，有效提升其實踐能力和工程素養。同時，構建基于學習數據挖掘的個性化教學與智能評測系統，利用機器學習算法動態分析學生的學習進度、知識薄弱點及行為偏好，實現分層分類教學與精準資源推送，顯著提升教學的針對性和學習效率。

此外，融合AI、VR、AR等技術，打造沉浸式、情境化的學習環境，增強學生對智能制造核心技術的理解深度與應用能力，提升學習體驗。課程體系還同步構建AI驅動的職業發展與就業推薦系統，結合學生技能畫像與行業崗位需求，進行智能匹配和職業規劃輔導，助力學生實現從學習到就業的高效轉化。面向未來，隨著AI技術的持續發展與教育數字化的深入推進，智能制造專業教育將朝著更加智能化、個性化和實戰導向的方向演進，推動高等教育體系更好地服務國家發展和產業轉型，為社會持續輸送具有創新力、實踐力與綜合素質的智能制造高端人才。

參考文獻：

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［8］高舒芳.工業機器人在智能制造中的應用［J］.集成電路應用，2025，42（1）：148149.

基金項目：重慶市教委科學技術研究青年項目（KJQN202400842）

*通信作者：蒲自強（1993— ），男，漢族，重慶人，博士研究生，講師，主要從事機械電子、智能制造課程建設與人才培養。