关于职业院校智能制造人才培养的几点建议

文/王晓忠 刘畅

一、智能制造核心技术的研究进展

（一）数据爬取与分析

第一级关键词：智能制造、工业物联网、智能工厂、产品全生命周期等；第二级关键词：系统集成、模型定义|MBD等；教育类关键词：职业教育、课程改革、智慧教育、课程体系等。在第一次爬取的论文中，对通过的重点关键词统计，人为对其进行审核，再遴选出其他常见教育类关键词，补充为新的教育类关键词。对知网相关论文进行批量爬取与分析，搜索2010—2018相关的论文信息，使用正则表达式对关键词进行模糊匹配，分析并分类存储数据源。

（二）结论说明

1.智能制造总体研究在稳步攀升，教育类论文增速大幅度提升，但教育类总体数目较少，职业院校教育研究则更稀缺。以“智能制造”为关键词的论文从2015年的7816篇到2017年的13333篇同比增长70.58%，但教育类文章总数3073篇，只占到智能制造相关论文的13.08%。

2.智能制造具体核心技术提及较少，教育类论文比重更低。绝大多数论文是因“智能制造”而被索引到，2010—2018年共爬取论文27688篇，比例达80%。教育类论文因“智能制造”而被索引到的总数为2848篇，比例超过了93%，其他主要集中在云平台、智能设备与柔性制造上。

3.除“智能制造”外，其他核心关键词交互较少，智能论影响力较大。除“智能制造”外，关键词加摘要累计超过100次以上的只有智能工厂与工业物联网、柔性制造与智能工厂。统计所有关键词可以发现与智能制造同时出现最多的关键词是“人工智能”，证明了国内论文缺少对具体的核心共性技术的研究。

4.智能制造与智慧教育目前交流融合涉及较少，缺乏实际的应用实践研究。项目组通过对智慧教育相关的6525篇论文进行交叉统计，结合智能制造、人工智能等相关关键词遴选，分析发现目前国内对智能制造的研究更多在于教育学本身的研究，或者智慧教育中伦理道德的讨论。

二、智能制造的人才培养建议

智能制造所需的复合型技能人才不仅仅在于专业技能，而且在于面对全新的制造业模式所展现的职业素养与适应能力，于此总结四个建议。

（一）扎实的跨平台基础知识功底

整合电子类、信息类、机械类、自动化类专业的基础类课程，包括机械设计、机械制造、数控机床等；基础课程培养中需重点培养学生对知识的分解与重构能力，注重不同学科知识间的逻辑关联，培养学生养成正确的自学能力。

（二）正确的知识学习能力，培养自我健全的思维体系

目前中小学课程体系使用逻辑运算与推导构建整个几何学体系，条理清晰、逻辑严谨，优点是可以公式化相关学术成果，复杂的知识点可以通过简单定理推论逐层推导而得，方便知识传播与研究。但在传统教学中更强调知识的灌输而忽视了知识推导与总结的方式，教学改革中需注重学生在基础学习中对知识的总结与推导，在技能学习中培养自我学习能力、分析运用能力。

（三）注重基础素养与职业素质的培养

基础素养主要包括学生的文化素质与心理素质，陶冶学生广博的人文知识与健全的人格，树立学生谦虚、好学、坚持、耐心、协作、诚实乐观的精神风貌。职业素质可以通过实训教学中的 7S 管理，督促学生参照职业规范和操作规程，自觉树立安全意识、环保意识、职业道德意识。

（四）职业院校教师应深化学校间、校企间的合作

通过结合校企的技术优势打造智能制造实训基地，小规模探索相关领域的学徒制职业培训模式与试点示范工作。通过统筹协调帮助完善关键共性技术的攻关力度，推动企业的技术转型与智能改造，推动打造学校间人才需求预测与信息服务平台，总结有效经验与模式，推动相关行业移植、推广。

三、结语

智能制造是贯穿制造活动的设计、生产、管理、服务等环节于一体的制造业改革，与普通高等教育相比，职业教育的专业性、普及性与服务性更强，受众面更广，就业导向体现得更充分。为了促进智慧教育时代智能制造专业建设的开展，必须探索创新多元智慧教育形式，广泛提高专业化教师与企业参与智能制造课程构建的积极性。