人工智能技术在工业工程专业教育中的应用探讨

王志国，朱雅莉，王 飞

(安徽工程大学管理工程学院，安徽 芜湖241000)

0 引言

近年来，人工智能(Artificial Intelligent，AI)技术引起各行各业的极大关注，教育界的理论研究和实践探索也对AI产生浓厚兴趣，相关研究不断涌现。彼得?戴曼迪斯曾经说过未来的人工智能将会提供给人类最好的教育。教育界一直追求着教育公平以及教育个性化，但是这似乎难以实现。如今教育公平因为互联网的迅速发展得到了理论解决，教育个性化也是随着AI技术的进步得到了一种可行的解决途径。近些年有关学者围绕AI引入教学过程中进行了大量研究，给本文研究提供了思路。周利〔1〕提出了人工智能的发展现状对当前高校教育冲击，进一步分析如何运用人工智能技术于高等教育中，阐述存在的问题及相关的政策建议。文献〔2-4〕认为高等教育在人工智能时代取得了举世瞩目的成就，智慧教育的发展态势速度惊人，但与人工智能在其他领域的运用相比，还相差甚远，需要不断地变革、创新。潘克明〔5〕运用人工智能技术在教育教学中实现了高校的管理，提升了教师的教学质量与效率，促进了学生的学习与发展。文献〔6-7〕提出人工智能优化高校教学，加强了高校教育的智能信息化建设并指出人工智能在高校教学中并不完善，还存在很多问题，未来还需要不断地改进。张可为〔8〕研究了利用认知智能技术有效提升教学系统和学习者之间的便捷交互，利用虚拟现实技术模拟教学系统得到传统教学中意想不到的学习成果。郑洁，康晓岚〔9〕提出在“人工智能+大数据”下高校教学发生了改变，它不仅有利于教师对学生进行针对性教学，教师与学生进行资源共享，还可以将学生在课堂的各种表现及时反馈给教师，有效提高了课堂教学能力。本文结合工业工程专业教学过程中遇到的难题，提出了人工智能技术在工业工程专业教育中的应用探讨研究。

1 AI+工业工程为专业教育提供了新机会

AI研究涉及机器人、言语识别、图像辨认、自然言语处理和专家系统等，其理论和技术日趋成熟，应用领域也在不断扩展。通过对人的意识的模拟和思维过程的信息处理，机器可以胜任一些通常需要人类智慧才能实现的复杂任务。工业工程(即)是在科学管理的基础上发展起来的应用专业。专业范围广、学科交叉性强，对学生学习和教师传授专业知识都是较大的挑战。专业知识有时间研究、动作分析、工厂布置、物流规划、生产排程、作业计划编制等。这些知识通常需要以计算机作为辅助手段，兼容并蕴涵了诸多其他相关领域学科的知识，包括机械、电气、石油化工、冶金、纺织服装等。目前，国内主要有两个学派，一个是偏重于科学管理，一般在管理学院设置此专业；另一个学派偏重于技术开发，一般是在机械学院设置此专业，这样一来导致背离了专业设置的初衷。传统的工业工程专业教育这些年一直在徘徊中前进，很多学生和老师都深深感受到专业知识很难学习和传授。直到近两年我国公布了《新一代人工智能发展规划》，新时代背景下，AI为工业工程专业教育提供了新的机会。

首先，AI重塑了工业工程专业教育。工业工程的应用性、专业技术、生产等多个方面在人工智能的作用下，产生了一系列难以预料的影响。在应用环节中，人工智能技术的运用可以有效地实现工业需求挖掘、言语识别、图像辨认等；在专业技术环节中，通过人工智能可以提高技术、形成高新技术从而达到效率的提高；在生产情景环节中，当我们利用人工智能技术时，会发现其在网络生产、智能工厂、虚拟实验室等方面都发挥着一定程度的优越性， 为师生展示生产过程服务过程的现场情景，如图1所示。

其次，AI促使了传统工业工程专业教育升级。传统工业工程专业教学由于前述专业知识的交叉性、在教学过程中只能做到统一的规模化、标准化课堂理论教学、实践教学。在个性化、定制化课程教学和专业培养方面做的还不够，甚至可以说是不完善，并且受到了一定程度的限制。在传统教学模式下，进行课程改革、教学改革将会因为代价较大会遇到极大阻力。然而人工智能的出现就快速地减少了这一阻力，将AI应用于专业教育中，促进了传统工业工程专业教育的质量提高，如图2所示。

图1 AI+对工业工程教学的影响

图2 传统工业工程与AI工业工程对比

2 AI+工业工程模式的专业教育挑战

AI技术尽管发展迅速，但是其与传统高等教育结合，特别是与具体的专业教育结合还有一段很长且艰巨的路要走。从近几年的国内高校工业工程专业建设来看，在AI应用的大背景下还存在新的实验教学体系尚未完善，懂人工智能技术的专业师资匮乏，学生还存在一定程度的不适应，教务管理者面对改革存在抵触情绪等。具体表现为：(1)实验课程体系构建不完善，导致人工智能融入缓慢。工业工程专业的课程具有实践性，需要在理论学习之后结合实验，让学生对课程的知识点都有一个透彻的理解；(2)懂人工智能的工业工程专业师资力量较为缺乏。AI技术运用于工业工程专业课教学中离不开一批懂人工智能、会用人工智能技术的师资队伍，并能够很好地将AI技术运用到工业工程的教学中。(3)专业改革涉面宽广，阻碍了AI+工业工程专业教育的植入。一方面是因为它是交叉型学科，涉及较多领域理论和实践知识，另一方面是因为不同区域、不同层次，不同培养目标的高校存在较大差异性，而且涉及教学、科研、管理等诸多范围。每个学校、每个学科在长期发展中均已经形成了固有模式，这样一来教育系统本身复杂性与AI技术的适配性出现了对抗性矛盾。(4)专业知识传授的隐忧。有人认为AI技术导入专业课教学，学生可能会降低学习专业知识的兴趣，而产生对计算机知识的兴趣。也可能导致部分学生和教师在进行专业知识学习与传授过程中对人工智能技术过度依赖，将会导致与起初的专业教育了质量提升目的相违背。

3 AI+工业工程专业教育的改革举措

针对前述的机会与挑战，为适应新时代、新管理、新工科背景下AI+工业工程专业教育需求，高校要做到适时调整课程体系、深化教学改革，进一步提升教学质量。具体的改革举措能够采取以下方式，如图3所示。

(1)解放教师在备课、批改作业、评分等方面的重复性劳动，有更多的时间研究和思考探索和创新内容。开发一整套符合新专业定位的工具、平台、服务、数据信息、案例研究和在线课程等一系列资源，为相关课程的设计和实践提供完整的处理方案以及全面的教学支持。通过面对面交流与互联网交流相结合的形式，可以不受时间和地点的限制利用互联网学习一些基础课程，进而增强专业基础的实力；一般的教学课程会采用案例实战教学，提供全程录像，让学生在学习过程中最大化的获得效益。

(2)在AI+工业工程专业模式中重新构建课程知识体系、教学方法、实验环境建设、基础编程、实践培训实验室建设、课程公共服务平台资源应用指导等方面，识别学生学习情绪。让学生了解到世界上人工智能技术和大数据的最新研究成果，了解到人工智能技术和大数据在制造和服务范畴的相关应用情况，并掌握这一范畴最重要的技术原理。并在技术的使用过程中，帮助教师迅速确立对相关课程的全面了解，为课程的准备和顺利进行，研究和项目开发任务奠定了扎实的根基。

(3)加强教辅管理，强化专业知识学习与应用的实战性和真实性相结合。课程内容需要围绕各种实际的企业项目进行，让高校教师连同学生一起走进企业的一线工作现场，真实感受现场的工作环境，这将会有效提高教师的实践教学技能，增加学生对抽象概念和枯燥原则的理解的直观性。

(4)“VR”提升教学效率，改革教学方法，通过对业内知名企业的教学、讨论、实习、实地考察等教学方法，加强产政学研深入融合可以通过建立虚拟化工厂环境实验室，来进行工业工程的实践教学新模式。

图3 AI引入工业工程专业教育的改革内容

(5)运用当下最新的信息技术手段，实现个性化教学。利用人工智能技术辅助课堂管理和课堂教学，有效阐述学生的学习效果。例如，教师可以更快地了解到不同学生的学习状况，实时解决学生在学习过程中碰到的难题，这可以让他们对知识的理解程度更深入。

4 结论

我国高等教育目前正经历着前所未有的改革与探索，通过将新技术引入到传统专业教育中，不断改善与提升适应我国社会发展的各类专业人才。在总结与归纳现有文献基础上，结合十余年的专业教学实践，分析了人工智能技术导入工业工程专业教育中的机遇和挑战，给出AI+工业工程专业教育模式的新举措，为同类高校工业工程专业教育和课程变革指引了新的方向。