面向新工科的机械研究生人才培养交叉课程模式探索

赵昕玥 何再兴 刘振宇

摘  要：相对于传统的机械人才，未来新兴产业和新经济需要实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才，传统的计算机辅助技术课程内容单一，知识点陈旧，已经不再适用于新工科背景下的机械研究生。因此，原课程从教学内容、教学方式、考核方式三个方面改革，旨在培养研究生的交叉学科专业知识能力、交叉学科算法研究能力、软件运用与开发实践能力、文献查阅能力以及综述撰写能力。首先，在教学内容改革方面，整合机械工程研究生研究以及工程实践所需的多学科交叉前沿技术。其次，在教学方式改革方面，采用授课英语和汉语相结合、课内与课外相结合、理论与实践相结合、个人钻研与分组讨论相结合的方式。最后，在考核方式改革方面，摒弃传统卷面考试，采用上台汇报及编程作业相融合的形式。通过制定评估方案且经实践证明，上述改革对提高机械研究生能力有一定作用。

关键词：新工科;教学改革;交叉课程

中图分类号：C961      文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2022）18-0162-04

Abstract： Different from the traditional mechanical students， the "new industries" need students with strong practical ability， strong innovation ability and international competitiveness. The traditional content of computer-aided technology is old and not rich enough， which is no longer suitable for the new mechanical graduate students. Therefore， the new course starts from the aspects of teaching content， teaching mode and reform of examination， to cultivate the interdisciplinary knowledge ability， algorithm research ability， software application ability， literature review ability and review writing ability of postgraduates. Firstly， in the aspect of teaching content， several interdisciplinary technologies required by mechanical students are integrated. Secondly， in the reform of teaching mode， the combination of bilingual， in class and extracurricular， theory and practice， personal research and group discussion are adopted. Finally， in terms of the reform of examination， the traditional examination is abandoned， and the form of reporting and programming is adopted. Practice has proved that the above reform can improve the abilities of mechanical graduate students greatly.

Keywords： new engineering; teaching reform; interdisciplinary

在新工科建設背景下，国家对研究生创新能力培养提出更高的要求。传统的计算机辅助技术课程内容单一，知识点陈旧，不适合新工科背景下的机械研究生。为提升机械类研究生的创新能力以适应新工科的要求，探讨如何将传统计算机辅助设计课程与新兴的人工智能、模式识别等学科交叉融合显得意义重大。因此，为了进一步深化机械专业研究生培养模式改革，让学生更好地掌握先进的计算机辅助技术，了解学科前沿科技，本文从教学改革思路、教学改革方案，包括教学内容、教学方式、考核方式等方面开展一些教学探索和尝试。

一、教学改革思路

新工科专业，主要指针对新兴产业的专业，以互联网和工业智能为核心，包括大数据、云计算、人工智能、区块链、虚拟现实、智能科学与技术等相关工科专业[1]。新工科专业是以智能制造、云计算、人工智能、机器人等用于传统工科专业的升级改造，相对于传统的工科人才，未来新兴产业和新经济需要的是实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的高素质复合型新工科人才[2]。

传统的计算机辅助技术面向机械专业研究生，该课程内容包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、计算机辅助质量控制（CAQ）及计算机辅助绘图等[3]。课程内容单一，知识点陈旧，不适合新工科背景下的机械研究生。本校教学团队通过试讲、调研、分析和总结，将课程内容进一步升级，不再局限于计算机辅助技术的范畴。在提炼、浓缩原有课程内容的基础上，增加与机械学科密切相关的其他交叉前沿技术，包括虚拟现实及其应用技术、工程数据可视化技术、人工智能与图像处理技术等，并更名为工信交叉前沿技术。通过对以上交叉前沿技术知识进行讲授和实践训练，意在提升学生的综合知识体系及五大方面的能力，主要包括。

1. 交叉学科专业知识能力。本课程是机械专业研究生课程，是学生学习专业课和从事本专业的前沿科研与生产工作必备的理论及应用基础。该课程主要包括CAD/CAE/CAM、工程信息可视化、图像处理、机器视觉及模式识别等知识，囊括了在机械设计制造及计算机信息领域应用最为广泛和最重要的前沿技术。通过本课程的学习，可以使学生掌握计算机辅助技术领域中的基本概念和基本理论，了解其最新发展和一些相关的应用研究，为今后的项目研究和论文撰写提供坚实的理论和应用基础。

2. 交叉学科算法研究能力。新工科背景下的计算机辅助技术的核心之一是人工智能和机器学习，其中最重要的内容就是算法的研究与实现[4]。本课程通过讲授其中前沿技术最新的算法原理，鼓励学生自主思考，并让学生结合自己的科研方向，学习现有经典算法的原理，了解算法创新产生的根源，结合科研活动实践，尝试研究新的算法来解决科学技术问题。长远来看，培养机械学科学生的算法研究能力，符合我国的制造业转型升级、智能制造战略的人才需求。

3. 软件运用与开发实践能力。着重培养学生对CAD/CAM/CAE以及图像处理/模式识别技术等机械领域中应用最为广泛和重要的交叉技术的基本概念、重要理论及实际应用的理解，能正确地、较熟练地进行计算机辅助设计、制造、分析和图像处理，并掌握相关软件的基本操作、程序的编写，具备基本的软件开发能力。培养机械学科研究生的新工科交叉技术相关软件运用与开发能力，对促进学生今后的项目研究以及毕业后的快速适应工作均大有裨益。

另外，除了掌握这些前沿技术的专业知识，机械研究生还需要有一定的科研论文撰写能力。学位论文是研究生学术水平和能力素质的主要体现，是研究生取得学位的关键成果，是研究生培养质量的重要标志。改革后的课程对提高机械研究生的论文撰写能力主要体现在两个方面。一方面，创新是论文的灵魂，而创新的来源往往是先进技术，因此，学习交叉前沿学科知识，更有利于机械研究生了解创新的过程与创新的方法，获取创新的源泉。另一方面，还需注重培养学生的文献查阅能力和综述撰写能力，这些均是学位论文的基础和重要内容。

1. 文献查阅能力。通过改革后课程的学习，使学生掌握从大量文献中针对性检索所需内容和信息搜索的能力，熟悉前沿技术文献的查找方法和资料的积累方法，在查找的过程中也扩大了知识面。同时，培养学生阅读外文文献的能力，以适应在未来科研中查阅英文文献的需要。

2. 综述撰写能力。文献综述撰写能力是新工科下机械研究生需要培养的一项重要技能，文献综述的作用在于介绍研究的现状。改革课程通过培养学生在搜集整理与利用文献资料的基础上，撰写文献综述，提高學生归纳、分析、综合写作能力，有利于独立工作能力和科研能力的提高，对以后研究的选题、开题、研究等研究生培养环节均有重要的作用。

二、教学改革方案

新工科环境对机械研究生的知识储备和实践能力提出了更高的要求，这导致了目前落后的教学内容及方式与社会对机械研究生的能力要求之间的矛盾。为了达到上述教学目标，教学团队从教学内容，教学方式以及课程考核方式等方面开展了教学探索和尝试，在提升研究生培养质量方面效果显著。

（一）教学内容改革

研究生的教学不同于本科生，研究生以做研究搞科研为主，需要更广阔的视野以及和解决工程实际问题的能力[5]。原有的课程内容过于单一和陈旧，对于研究生来说，知识体系已经不足以满足其需求，因此改革内容整合了机械工程研究生研究以及工程实践所需的多项交叉前沿技术，包括CAD/CAE/CAM、科学计算与工程信息可视化、图像处理、机器视觉及模式识别等多种工程领域的计算机信息技术知识。改革后的课程可密切结合机械及信息技术前沿，给学生带来最完善的知识体系和最先进的技术内容。本课程为2学分，总学时为32学时，一共设置八章内容，教学章节安排见表1，每一章节具体内容以及主要学习意义如下。

表1 教学计划安排表

1. 第一章为计算机辅助设计CAD技术基础。计算机辅助技术（CAX）作为核心技术，用于产品的设计、制造和测试等过程，辅助人们在特定应用领域内完成任务。CAX是CAD、CAE、CAM、CAPP、PDM的统称。本讲通过讲授CAX技术、结构优化设计技术等，引导学生根据其实际项目需求掌握计算机辅助技术网络化、智能化、标准化方面的前沿技术。

2. 第二章为虚拟现实及其应用技术。虚拟现实技术建立人工构造的三维虚拟环境， 用户以自然的方式与虚拟环境中的物体进行交互作用、相互影响， 极大扩展了人类认识世界， 模拟和适应世界的能力。虚拟现实技术在仿真训练、工业设计、交互体验等多个应用领域解决了一些重大或普遍性需求， 虚拟现实增强技术通过真实世界和虚拟环境的合成降低了三维建模的工作量， 借助真实场景及实物提高了用户体验感和可信度， 促进了虚拟现实技术的进一步发展。本讲讲授虚拟现实/增强现实的软硬件技术、新的建模技术、渲染技术、交互技术、注册定位技术，提高学生的算法研究能力。

3. 第三章为工程数据可视化技术。数据可视化的主要任务是将数据信息转化为一种视觉形式，其充分利用人们对可视模式快速识别的自然能力。可视化将人脑与计算机这两个最强大的信息处理系统联系在一起。可视界面使得我们能够更有效地观察、操纵、研究、浏览、探索、过滤、对比与理解大规模数据，并与之方便交互，从而可以极其有效地发现隐藏在信息内部的特征和规律。可视化是一种计算的方法，它把符号或数字转换成几何信息，使得研究人员可以观看他们的模拟与计算情况。本讲通过讲授数据可视化技术，要求学生查阅相关科技文献，撰写机械领域中数据可视化技术的研究综述，提高其综述撰写能力，同时引导学生根据其实际项目需求研究新的可视化技术，提高其算法研究能力。

4. 第四章为图像复原与重建技术。图像处理在机械领域中的应用非常广泛，获取清晰和准确的零件或设备图像对后续的处理非常重要。但是，由于摄像设备和环境的限制，获取图像的质量有时并不高，失去了图像本来的面目。图像复原技术的主要目的是以预先确定的目标来改善图像，利用退化现象的某种先验知识来复原被退化的图像。本讲通过讲授最经典以及最先进的图像复原与重建技术及相关算法，丰富学生这一方向的交叉学科专业知识，促进学生思考相关的算法改进，提高其算法研究能力。

5. 第五章为小波和多分辨率处理技术。机械领域的目标尺度差别巨大，大至飞机轮船，小至齿轮螺钉。如果目标的尺寸较大或对比度较高，只需要粗略的观察就足够了;如果目标的尺寸较小或者对比度较低，那么我们需要用较高的分辨率来研究它们。但是，当尺寸较大与尺寸较小的目标同时存在时，则需要多分辨率来处理，小波变换是最重要的一种多分辨率分析方法。本讲通过讲授这方面的知识，转变学生长期以来在单一尺度下解决问题的惯性思维，了解从单一尺度到多尺度（多分辨率）处理的创新过程，激发在项目研究中的创新思维，并通过小波变换多分辨率处理算法的编程实践，提高其软件开发实践能力。

6. 第六章为图像表示与描述技术。在获取机器、设备、零件或产品等的图像后，需要计算机对这些图像做出理解、判断和处理。然而，对计算机而言，这些图像只是一个或多个二维矩阵，计算机难以理解与处理。因此需要对图像或图像中的部分像素集合进行表示与描述，将其转化为计算机能够处理的图像描述子（图像特征）。本讲通过讲授图像描述子的类型以及各类型经典描绘子，要求学生选择一到两种描述子进行软件编程实现，提高软件开发实践能力;并引导学生查阅相关科技文献，了解描述子研究的最新成果，提高其文献查阅能力。

7. 第七章为目标检测与识别技术。对图像中的零件、设备或产品进行识别是机械制造过程中最重要、也是最终的视觉处理环节。其实质是一个模式识别问题：在机械设备故障监测中，需要判断图像中的设备处于正常还是异常状态;在产品缺陷检测中，需要判断产品是否存在缺陷以及缺陷的严重程度;在机器人的视觉引导中，需要判断图像中的对象是否为待操作的目标。本讲通过讲授目标检测与识别的常用及先进技术，要求学生查阅相关科技文献，撰写机械领域中目标检测与识别技术的研究综述，提高其综述撰写能力，同时引导学生根据其实际项目需求研究新的检测与识别方法，提高其算法研究能力。

8. 第八章为研讨课，通过前7次课程的学习，让学生自主搜集资料，结合课程知识点与学习感悟制作5分钟 PPT，在研讨课上进行汇报、讨论，激发学生的自主创新意识。

（二）教学方式改革

为了配合教学内容的改革，教学方式改革主要从四个方面进行。

首先，在授课语言方面，为了培养机械研究生的国际视野和英语听看能力，本课程采用英语和汉语相结合的双语教学方式，在保证课程课件为全英文的同时，为学生讲解时采用了英语汉语双语教学，由国外留学回来的教师授课，这样在向学生传授专业知识同时，还可以提高学生的英语阅读及听力水平，使其掌握一些专业英语词汇以及专业英语表达方法。

同时，在课堂形式方面，采用课内与课外相结合的方式，由于现在已经进入了网络时代，网络资源的搜索能力至关重要，知识的获取形式也不再只依赖老师课堂讲课，老师的作用为引领学生入门，本课程的学习除了课堂内老师讲授，围绕该知识点，课外学生还需要利用互联网自己检索相关信息自己学习，并且以撰写论文和制作汇报PPT的形式加以检验学习效果。

其次，采用理论与实践相结合的方式，课程学习不局限于书本文献的理论学习，在相关章节中，还需要学生灵活应用所学算法自己动手完成实际的程序编写，提高解决实际工程问题的能力。除了理论知识，教师在授课内容中也会以自身参与项目为例，以实践工程角度出發，启发学生。

最后，采用个人钻研与分组讨论相结合的方式，课程的最后会安排一次研讨课，除了需要学生课下自己查资料学习，也需要和其他同学相配合完成最后的课程展示，并在最后一次课时小组以汇报答辩的形式阐述讨论结果。这样可以鼓励学生在个人学习的同时，和小组成员共同讨论，互相学习，共同进步，提高团队合作能力，且知识的学习更加多样化。

（三）考核方式改革

研究生的培养是为了给社会输送优秀的人才，原有的卷面应试考试已经不能对研究生的能力进行正确的评价和考核。本课程摒弃传统卷面考试方式，从应用的角度出发，采用上台汇报及编程作业相融合的形式。

首先，学生需要自己查阅文献形成具有独特见解的论文报告及答辩PPT，并以小组的形式在课程末进行答辩，学生搜索文献撰写报告能力及口头表达能力均可以得到提高。其次，每个学生需独立完成和课程内容相关的程序编写，需要灵活应用课程中学到相关算法，在算法编程中，鼓励学生采用创新算法，对于有潜力的算法教师会帮助学生整理成科技论文以及专利，在国内外期刊上投稿发表，大大锻炼了学生的编程能力，培养学生创新思维。

虽然考核方式不设限，不是以卷面考察，但通过现场答辩、论文的撰写以及编程作业的完成均可看出学生是否对所学技术知识有所掌握，是否掌握了文献阅读、论文撰写以及程序编写的能力。虽然对学生素质的某些培养可能无法短时间看出来，但是通过一年的后续追踪，通过分发调查问卷的形式可以判断本课程是否能够帮助学生科研素质有所提升，上过本课程的学生是否比没上过本课程的学生在后续科研进展中上手更快，更容易切入导师布置的课题。

（四）教学改革是否有效的评估方案

为了评估上述改革方案是否有效，从培养学生的五个能力方面制定了相应的评估指标。在评估交叉学科专业知识能力方面需要学生在CAD/CAE/CAM、工程信息可视化方面，重点熟悉其中一个方向的主流技术，在图像处理、机器视觉及模式识别方面，重点熟悉其中一个方向的主流算法。在评估算法研究能力方面，学生需要能够对计算机辅助技术中的一个方向的主流算法提出自己的独立见解，并且能够分析某一个重要算法的原创贡献，同时能够提出一种具有一定原创性的算法，或对现有算法进行创新改进。在软件运用与开发实践能力方面，学生需要熟练掌握一种主流CAD/CAE/CAM/VR/工程信息可视化应用软件，并能够采用C++编出图像处理、机器视觉及模式识别方向指定内容的算法程序，并对代码进行必要的注释。在文献查阅能力方面，学生要以7讲中的其中一讲为主题，每名学生精读阅读前沿文献资料10篇以上，每名学生总结所了解的算法或技术，将其合理分类，且每名学生综合所阅读的前沿文献资料，做课堂汇报1次。在综述撰写能力方面，要求每名学生以一个方向为主体，撰写一篇不少于3 000字的综述，综述中的参考文献能够达到30篇以上，且综述中技术分类合理、技术优缺点总结到位。通过一年的试讲以及评估方案的评估，证明本教学改革是有效的，研究生的相关能力确实得到提高。

三、结束语

本文从多年来指导研究生的经验出发，针对性地构建了计算机辅助技术全新的授课内容，与学生现有的课程内容互相补充。课程内容丰富多样，囊括了CAD/CAE/CAM、工程信息可视化、图像处理、机器视觉及模式识别等多种工程领域的计算机辅助技术知识。课程内容先进，不限于传统书本内容。并且为了顺应教学内容的改革，课程教学方式以及考核方式都做了相应的调整，经实践证明，这些改革方法在提高机械研究生交叉学科专业知识能力、交叉学科算法研究能力、软件运用与开发实践能力、文献查阅及综述撰写能力等方面产生一定的有益帮助，在提升新工科背景下的机械研究生培养质量方面具有一定的意义。

参考文献：

[1]唐宏宾，杜荣华，陈书涵.地方高校机械类专业新工科人才培养模式改革探索与实践[J].科教导刊（下旬），2020（9）：73-74.

[2]詹亚歌，邢怀中.复合型人才需求背景下工科类研究生培养改革初探及效果分析[J].创新教育研究，2021，9（2）：5.

[3]邱会朋，李小敏.计算机辅助技术[M].北京：清华大学出版社，2008.

[4]卢建飞，吴太山，吴书光，等.基于交叉学科的研究生创新人才培养研究[J].中国高教研究，2006（1）：46-48.

[5]贺明杨.面向产业需求的工程硕士培养模式研究[D].北京：中国科学技术大学，2011.