基于国际化专业教学标准的“工业机器人技术”课程MOOC建设与研究

刘海龙

（湖南铁道职业技术学院，湖南 株洲 412001）

0 引言

为响应《中国制造2025》《推进一带一路教育行动》《新一代人工智能发展规划》等重大战略需求，以培养具有本土化和国际化视野的复合型创新人才为目标，开发了高校工业机器人技术专业国际化专业教学标准。该标准站在国际化的视角下，引入ISO，ANSI，EN，GB，IEEE，IEC，JIS等众多国际、国家职业、岗位、技术标准体系，在该标准的课程体系中，“工业机器人技术”为该国际化课程体系中重要的专业基础课程，为承上启下的衔接课程。工业机器人技术为工业制造行业中重要的组成部分，开设“工业机器人技术”课程的院校主要集中于电气自动化技术、机电一体化技术、焊接、汽车制造等工业机器人应用广泛的专业中，“工业机器人技术”则是泛制造相关专业的一门重要的专业基础课程［1］。

随着我国制造业的快速发展和国际化交流的广泛合作，工业机器人制造商原有的“点对点”式客户培训模式或者“人对机器”定点训练模式，已不能满足当今广泛的具有国际化视野和内涵的社会人力资源的需求，虽然目前基于大规模开放的在线课程（Massive Open Online Course，MOOC）的在线网络课程较为丰富，但主要是大多数没有基于国际化视角来建设和研究课程，且大部分均采用传统授课方式令学习者缺乏学习兴趣，未能实现较理想的学习效果。因此，随着国际化进程的不断深入，受到课程学习者人数激增、国际化视野狭窄、不同类型学习者（在校学生、外校学生、中企/外企业员工、工业机器人技术专业学生、相关专业学生、工业机器人技术爱好者等）的学习需求差异明显、课程内容涉及技术领域广、实训设备种类差异大等因素的影响。如何激发差异化学习者的学习兴趣，体现学习者的主体地位，调动学习者的学习积极性，达成学习者个性化的学习目标，是“工业机器人技术”课程教学面临的一个重大问题，为此，基于工业机器人专业国际化教学标准，紧跟国际化最新发展趋势，并结合国内实际情况，站在国际化的视角下，引入ISO，ANSI，EN，GB，IEEE，IEC，JIS等众多国际化标准为基准，进行基于MOOC的在线开放课程个性化学习模式的探究［2］。

1 课程建设思路与过程

在已建设工业机器人国际化专业教学标准的前提下，进行“工业机器人技术”课程MOOC的建设和研究，首先需要进行基础性调研与分析，提出问题，主要通过关联企业、同类院校、文献及网络资源等调研分析该课程领域的技术发展方向、人才需求和人才定位等现状。只有基于此才能避免闭门造车，实现课程定位和技术技能培养符合社会需求，实现和企业的无缝连接。通过分析数据融入基础教育理论，分析课程知识结构、技术技能、可操作性、可行性等应用理论，并完善课程设计的理论体系。其次是构建学习生态圈环境，学习生态系统主要包含两个方面的内容：“学习环境”和“学习活动”。作为学习生态系统的支柱和纽带，这两者具有紧密关系：学习环境是学习活动的基石，学习群体之间的交流合作、知识共享等活动仍然依靠学习环境承载教育资源和交互功能的组件。通过企业调研进行工业机器人行业应用典型案例分析，设计学习情境，进行知识技能点归纳，开发覆盖度高、类型丰富、数量众多、颗粒度好的课程学习资源［3］。

在上述过程完成后，构建基于MOOC的模块化知识树及资源开发。首先，针对不同类型学习者（在校学生、外校学生、中企/外企业员工、工业机器人技术专业学生、相关专业学生、工业机器人技术爱好者等）的学习需求差异明显的问题，可对模块化资源进行自由组课，采用自适应性混合教学模式进行学习引导，探讨并构建基于MOOC的具有自主性、多样性、技术性和开放性特征的“工业机器人技术”课程个性化学习“学—教”融合理论模型。其次是MOOC平台建设应用与实践。完成“工业机器人技术”课程的自适应性课程结构设计、课程学习资源的开发与整理、教学积件开发、自适应性网络组课等MOOC平台建设工作，并依据“学—教”融合理论模型开展自适应性教学与个性化学习实施等MOOC平台应用与管理工作。最后根据系统大数据反馈、数据分析、社会评价等多数据进行评价与优化，如图1所示。

图1 建设思路与过程

2 人才培养模式创新研究内容

创新“人工智能+工业机器人”专业人才培养模式。深入行业企业调研，主要集中在工业机器人产业链上本体制造类、系统集成类和应用类企业，根据工业机器人产业人才需求现状和产业发展规划，预测出2019—2025年产业人才需求情况，绘制出高校工业机器人专业设置与规模匹配产业人才需求的路径图。构建基于“人工智能+”的工业机器人专业人才培养理论模型［4］。

重构工业机器人技术专业课程体系。以人才培养理论模型为指导，构建工业机器人技术专业课程体系。深度融合基于人工智能为基点的大数据、云计算等技术理念，结合本课题采用的理论依据，对人才培养规格、课程教学标准规范、职业技能标准、教学实施与评价等多方面进行研究，让人工智能应用普适性地贯穿于整个人才培养体系中。

优化课程教学方式方法。人工智能不仅对学生培养造成了深刻的影响，同时也为教育本身的形态建构和内部治理带来了新的条件。必须建立人工智能职业教育模式，才能有效发挥现代技术对教育的积极意义，提高教育的效率和质量。将尝试从3个方面进行展开：（1）教育主体和人工智能结合。（2）教育方式和人工智能结合。（3）教育管理和人工智能结合。

科学设计与使用教学质量评价体系。大数据和云计算作为人工智能领域的重要应用体现，非常适合在教学质量评价体系中应用。在课程教学与实践中充分利用信息化等先进教学手段，结合大数据分析理论，实现对教学质量评价体系螺旋式上升改良与优化。

3 MOOC的模块化知识树及组课

“工业机器人技术”作为一门机电一体化大类的专业核心课程，团队在分析了网络学习者的组成、知识结构、学习规律、学习目标要求后，重新设计了课程的知识树结构，并在内容上采用项目教学的方式，优化碎片化资源和颗粒化资源的重组，进行资源的设计。课程一共包括11个典型项目、33个二级任务和60个知识点，分别由浅到深逐步扩展涵盖知识点，设计开发了相应的教学资源，并特色化地设计了对应项目的仿真模块供学习者在线下载和仿真应用。考虑到网络线上教学学习者的特性，在课程名称中采用了具有一定学习兴趣类的名称，推出课程“走近工业机器人”，增加课程对社会学习者、兴趣学习者的广泛参与。本课程以对工业机器人典型工作站、基本操作、编程及程序设计、运行及维护等从业人员岗位技能要求为基本培养目标，在知识技能点上充分考虑1+X工业机器人操作与维护、工业机器人应用编程职业技能等级证书的要求，拟通过典型项目和技能点，让社会学习者、专业教师、从业人员、兴趣爱好者均能从零基础掌握工业机器人的基本操纵和应用技术。

为了达成线上课程各类学习者的个性化学习要求和目标，课程成员通过个性化的课程模块组课的策略，针对社会学习者、零起步学习者、在校专业学生、专业扩展学生进行了针对性的模块化组课，由学习者自由选择相对应的模块和任务，充分体现个性化学习模式，对于不同类型的学习者可以学习针对性的资源和训练内容，保证了资源的合理、高效利用，不同学习者的任务训练难易程度也有所差别，利于个性化学习者学习目标的有效达成。组课策略如图2所示。

图2 个性化学习网络组课策略

4 MOOC平台建设应用与实践

根据本课程在MOOC的开课和应用情况，本文设计的“工业机器人技术”课程通过个性化组课模式有比较好的适应性，具有良好的应用评价效果。课程基于工业机器人国际化专业教学标准为技术，综合考虑了工业机器人技术专业1+X工业机器人操作与运维、工业机器人应用编程职业等级证书技能点，重新构建了知识技能体系，设计开发了教学资源积件，对课件、教材、学习手册、任务手册、操作仿真和训练包均进行了重新设计和优化。本文的研究及应用成果可为建设符合个性化学习需求的MOOC提供一定的理论及实践参考依据。