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高职工业机器人专业课程体系探索与实践

2017-01-28峰,洪凯,孙

职教通讯 2017年18期
关键词:课程体系实训工业

余 攀 峰,洪 凯,孙 敏

课程改革

高职工业机器人专业课程体系探索与实践

余 攀 峰,洪 凯,孙 敏

工业机器人是“中国制造2025”重点发展的领域之一,但却存在人才需求量大而缺口明显的问题。目前,大多数高职工业机器人专业都是从机电一体化或者电气自动化专业转型而来,对于这个新兴专业,大多数院校还处于探索阶段,其人才培养也处于滞后状态。通过企业调研,以信息化教学为依托,针对岗位特点,以岗位需求为根本确定培养目标;围绕校企合作,通过共建校内实训基地和项目化教学,构建跨年级的循环迭代课程体系。从而有效提高学生的实践能力和交际能力。

高职;工业机器人;循环迭代课程体系;信息化教学;校企合作;项目化教学

“中国制造2025”的提出,令工业机器人受到前所未有的关注。根据工信部的发展规划,国内工业机器人的装机量在2020年将达到至少100万台,与此相匹配的相关从业人员至少需要20万人以上。依照此规模发展,每年至少需要3万名以上的从业人员。[1]由于不同的岗位有不同的专业要求,高职学生对该专业至少有73.5%的岗位需求是可以胜任的。例如,负责系统集成、安装调试的现场工程师,以及售后服务工程师、系统维护工程师和操作工人等。[2]

工业机器人技术专业作为一个新兴专业,知识系统性需求日益凸显。许多院校工业机器人专业的课程体系建设还处在探索阶段,导致工业机器人专业的教材体系不独立。许多教材都是由工业机器人的生产厂家进行编写,导致对使用客户定位必然不准,令研究生、本科生和中专生使用的教材内容区分不明显,使教学随之偏颇。[3]柔性生产代替传统的刚性生产将成为社会的主流,这对技术型员工的多元化知识体系提出了更高的要求,多元职业教育不同于精英教育,因此,专业体系重建将是“中国制造2025”背景下高职教育改革的最大特征之一。[4]

一、培养定位

高职学生的培养目标是以岗位需求为根本,培养出具备一定职业素养的技能型人才。通过对本土企业调研和对文献[2]和[5]的分析,高职学生可以胜任的岗位主要是机器人及其自动生产线的设备组装、操作和维护,从而把高职院校工业机器人技术专业的培养目标定位为以电气技术为基础,以自动化控制为核心,以机器人的应用为主要目标。工业机器人现在的发展趋势是控制器小型化、高度集成化。尤其是一些国际大牌厂家,机器人本身的生产也是由机器人完成的,所以,导致机器人本体及其控制器的拆装不太适用于教学,同时,实际应用中通常都是由工业机器人生产厂家完成对机器人的初步调试,大多数自动化生产厂家完成的是对工业机器人的生产线集成、调试和售后,而维护则是由使用厂家完成。因此,在培养定位上应以系统集成为主,辅以维护和操作。通过调研岗位,并结合高职学生的特点,在技能点上确定需要完成的职责任务,例如工业机器人的应用环境设计及其测量,机器人仿真、离线程序编制,机器人的外围设备安装与调试等。岗位要求包括会绘制三维图、电气原理图、机械安装图,并能编写设备操作说明书、维护说明书。除此之外,更要注重学生责任心、团队协作能力、沟通能力和可持续发展能力等综合素质的养成。

二、课程体系设计

课程体系是培养目标的具体化和依托。以能力开发为本,让学生具备可持续发展的职业素质,是高职教育的目标,同时,应注重学生在未来技术革命中的参与设计和创造能力。[6]没有一种人才培养模式是各个专业通用的,针对产业、行业和专业的不同,每种模式虽都有各自的特点,但在注重校企合作、遵循职业能力发展规律进行人才培养、专业和产业的融合上有其共同。[7]因此,以校企合作为基础,以岗位需求为根本,采取学习领域的课程体系方案是一个合适的选择。

课程体系设计上不仅包括必须的专业理论和实践应用,更多的需要包含电脑知识、英语、经济头脑、沟通和展示技能。教师以团队形式研发学习场景,需要符合以下特征:出乎学生意料、接近企业实情、有关联性、结构性清晰、相互补充和跨年级,从而保证教学过程的灵活性。要带来创新性的解决方案,提高学习效果、节约资源、提高课堂质量。因此,在一些综合性课程上经常需要教师团体授课。

采用开放性考核机制,将考核变为二次学习的过程。在这个过程中,最重要的是学生的实践动手能力考核。通过理论考核检查学生的基本知识水平和解决问题的能力,再辅以对应的实验对理论考核进行自我检验,学生通过自我检测找出错误的原因和对应的解决方法,而教师通过事后与学生交流来检验其掌握的水平和理解能力,并对学生出现的问题进行讲解和解释,从而提高学生的表达能力和与人交际的能力。因此,在设计考察时就不能再仅仅是一份理论试卷,而应是形成项目前期理论分析、项目执行、项目检验和项目交流的一个闭环结构,并通过每次的任务叠加而形成迭代,使学生在巩固前期技能的同时,新的技能也得到提升。

三、课程改革

高职教学始终以实践能力为主,在校企合作的基本框架下,除课外实训基地外,更要保障校内的实训场所建设。工业机器人有其特殊性,单纯控制机器人的空间轨迹动作只是所有课程的第一步,而针对工业机器人系统集成这个方向,学生更要看懂图纸进行施工、电气设备安装、机器人系统的安装和调试。因此,结合学校数控加工和机械制造设计的优势,采取了一种仿真和模块相结合的方式,而所有的课程都将围绕着校内实训基地进行设置,课程的中心只有一个:工业机器人自动生产线。

将学习过程分为三个阶段,第一个阶段主要掌握电工电子的基本应用,培养学生创新意识和动手能力,以及基本职业素质和解决问题的能力。通过CAD及其实训课程改革,使学生掌握生产线上的零部件及其装配图的绘制,培养其对图纸的理解能力,也使他们对未来的学习内容有了一个深刻的认识。在第二个阶段,针对工业机器人上常见的终端工具(例如吸盘、抓手等)进行项目化学习,借助三维绘图软件将其设计出来,并通过3D打印技术将其实物化,配合PLC技术课程和气动控制课程,实现对终端工具的控制,为后期的工业机器人场景应用提供基础。前两个阶段在设计上,主要以专业基础课程为主,而在第三个学习阶段则以综合应用为主,将知识点和技能点系统化。教学上淡化细节性知识,增加系统性知识,尤其是要将获取信息、解决问题的能力,独立工作能力,责任心和团队合作能力作为教学目标。

其主要方式是将之前所绘制的生产线零部件进行组合,并于实训场所按实际的布局进行1:1仿真设置,从而在方便学生对机器人编程进行理解的同时,也从另一个角度或者层面对之前所学的知识进行巩固。由于仿真的存在,对于工业机器人控制中较为难以理解的坐标系和运动轨迹,仿真软件会将坐标系的变化显示出来,远比操作实体机器人进行观察更加直接和明显,便于学生的理解。同时,轨迹也可以在仿真软件中进行展示,通过这种方式也更容易让学生发现程序编辑的不足,同时,完成对轨迹的优化。然后,将仿真软件中的程序直接导出,在实体环境下展示教学,这种方式加快了实验的进程,降低了出错的概率,对实体工业机器人也是一种保护。最后,再融入工业网络通信方面的内容,让工业机器人生产线成为具备一定信息化处理能力的自动生产线,使得实训室的生产线更贴合企业。

在这些项目的设计和准备上,通过校企合作的方式,由教师深入企业实践完成前期调研,将企业中实际应用的生产工艺和设备简化后引入到实训中,使得学习更贴近企业实际,学生也更加符合企业用人的需要。在这些课程的改革中,信息化应贯穿始终。综合课程的复杂度往往需要多个不同学科的教师进行联合培养,因此,在课程的设计上要充分利用信息化手段,从基础微课视频教学入手,重点是在项目的自我检验上进行强化,同时,通过信息化,学生间可以相互进行实操点评,通过观察发现问题、解决问题。

每学期将不同年级学生的实训周安排在同一个时间段,因所实训对象一致,他们可以通过合作完成项目。这样,不仅培养了高年级学生的责任感,使他们体会到了做师傅的艰辛。而低年级学生在这个环节中,也在知识或者技能点上有了引导者,同时,也锻炼了他们与陌生人的交际能力。

高职工业机器人专业课程体系构建中,以行动为导向,把企业的生产流程复制到职业学校的教学中,新的教学方案以行动进行分类,由生产流程推导出的行动领域,形成获取信息、决策、计划、实施、评价和记录为一体的循环迭代课程体系。该体系打破了课程和年级之间的隔阂,提高了学生的系统性知识和技能。

[1]胡红生,王娟,孙江,等.机器换人产业背景下的地方高校应用型人才培养模式[J].实验室研究与探索,2016,35(3):186-221.

[2]罗庚兴,李大成.基于产业需求的高职工业机器人技术专业人才培养研究——以佛山市为例[J].职业教育研究,2016(8):36-40.

[3]谭立新,吕志,肖成.高职工业机器人技术专业教材体系开发研究与实践[J].工业和信息化教育,2016(10):22-26.

[4]沈言锦.“中国制造2025”背景下的职业教育供给侧改革研究[J].成人教育,2016,36(11):48-51.

[5]吴传茂.工业机器人技术专业建设与人才培养[J].江苏教育(职业教育版),2015(1):73-75.

[6]马长世.德国“双元制”为何在我国难“生根”[J].职业技术教育,2013,(24):74-77.

[7]陈小艳,沈洁.高职工业机器人技术专业人才培养模式研究与实践[J].吉林工程技术师范学院学报,2014,30(5):21-22.

[责任编辑 赵文清]

湖北轻工职业技术学院院级项目“基于MOOCS视阈下高职自动化O2O教学模式”(项目编号:20161216)

余攀峰,男,湖北轻工职业技术学院讲师,硕士,主要研究方向为工业自动化;洪凯,男,湖北轻工职业技术学院副教授,硕士,主要研究方向为机械制造、中德职业教育比较;孙敏,女,湖北轻工职业技术学院讲师,硕士,主要研究方向为工业自动化。

G712

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1674-7747(2017)18-0014-02

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