智慧交通背景下城市轨道交通列车网络控制系统课程教学改革的思考

钱欣丽 宋 涛 王瑜琳 洪 政 徐晓灵

重庆公共运输职业学院 重庆 402247

1 概述

数字时代,我国高职院校必须向数字化人才培养模式转型,才能培养出一大批数字新技术能工巧匠和工业巨匠。习近平总书记强调,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业、新业态、新模式不断建设。目前,我国既懂传统产业技术和业务需求,又能掌握和应用数字技术,但缺乏复合型人才。数字经济高质量发展需要技能过硬的人才满足行业需求,这也对职业教育人才培养提出了新的要求。

近年来,人工智能技术如深度学习和大数据分析在城市轨道交通行业发挥了重要作用,为该行业带来了广阔的发展前景。基于大数据技术的车辆及电气设备智能运维系统瞄准市场,基于云计算的智能调度系统已在城市轨道交通领域得到应用,融合各种人工智能技术的智能列控系统日趋完善。人工智能虽为轨道交通的快速发展做出了贡献,但也对人才培养提出了挑战。当前轨道交通专业院校必须重构人才培养模式,以满足轨道交通行业对人工智能背后人才的新要求,尤其是应用型高校。

城市轨道交通列车网络控制系统(以下简称列控)课程是高职院校轨道车辆技术专业的核心课程。该课程的开设有助于培养具备创新思维和实践能力的轨道交通及其相关领域的应用型人才。然而,目前国内外的研究主要集中在人工智能在城市轨道交通领域的技术应用和人工智能对高校专业设置的整体影响等宏观方面的研究,而较少有针对高职人才培养的研究。传统的列控课程教学内容和教学模式已不能满足人才培养要求,需要实时改进教学方法,修改教学内容,才能取得实效,提高课堂教学和学生的能力。

2 教学现状分析

2.1 课程特点

城市轨道交通列车网络控制系统是一个复杂的综合性系统,该系统具有信息化、整体性、动态性以及复杂性等特点,因此,列控课程的教学内容涉及多学科知识,包括多种技术、多种场景、多种系统的介绍。针对学校的特色领域,课程具体涵盖以下特点:

一是涉及学科多,学习难度大。课程涉及计算机网络通信技术、轨道交通概论、城市轨道交通车辆检测与传感技术等学科。因此,课程的时间安排需要合理,前后课程之间要有连续性。

二是课程内容广泛,概念知识丰富抽象。本课程的教学内容涵盖列控技术、计算机网络技术、数据通信技术、传感器技术和故障诊断技术等系统内容。其中有些概念比较抽象,不易理解。

2.2 教学现状

目前该课程的教学方式多采用课堂讲授、PPT教学和作业布置三种方式相结合。列车控制作为一门独立的课程,应该从技能人才数字化转型教育的角度来考虑。但是,该课程目前存在以下问题:

一是教学理念相对滞后。目前课程缺乏成果导向教育教学理念的应用,制约了学生、教师、课程和课堂观的发展。教学模式缺乏创新,教学内容更新不及时。

二是教学内容陈旧。教学内容以传统的轨道交通、网络通信和故障诊断技术介绍为主,缺乏新功能、新版本、当前主流框架和技术的介绍。授课内容陈旧,不能及时适应社会需求的变化。

三是教学以教师为中心,方法单一。教学方法以平实直接的叙述和被动注入为主,学生处于被动学习状态,且教师往往忽视学生的学习成果。

四是考核评价机制单一,考核方式不合理。评价的唯一途径是通过考试作业,不能全面评估学生的学习积极性、实践能力和综合实践能力。

3 智慧交通背景下列控课程教学改革建议

3.1 丰富人工智能技术相关课程的教学内容

人工智能技术与列控车载检测设备方面的结合。铁路的人工智能化检测站结合了智能机械检测和人工检测两种方式,摄像头自动抓拍车载设备的悬挂件,系统生成检测报告后,工作人员用大约8分钟的时间即可对报告进行精准分析,而过去只能采用人工检测的方式,需要1小时以上,检测时间的大幅压缩充分体现了智能检测系统的高效性。人工补充检测的新手段提高了检测的准确性。工作人员除了通过智能检测系统进行精准检测外,还能通过新推出的智能看车手电筒进行精确复核。当监控人员发现列车存在问题后,可向手电筒中的APP发送任务,现场检测人员接受任务,到达指定地点后,即可进行精确复核,核对信息可通过APP即时回传。智能检测的高效精准,加上精确的人工复核,确保了车组列控设备的正常稳定,能有效防止问题车辆上线运行。

人工智能技术与故障诊断方面的结合。传统的道岔故障检测方式不仅会耗费大量人力、物力、财力,而且检测结果完全依赖于个人工作经验。随着人工智能的飞速发展,铁路道岔的智能诊断系统的应用已是趋势。智能检测系统的优越性在于即时分析故障。过去,出现问题的列车需要停稳或者入库后才能进行人工检测,故障分析存在延时的情况。智能检测系统的应用能抓取行驶中的列车数据,帮助工作人员及时处理故障。人工智能技术的运用,能让工作人员快速查找、分析、处理故障,保障列车的运行安全,这是人工智能在车载检测设备方面的突出优势,也是铁路在科技创新方面的重要成果之一。

人工智能技术与交通运维方面的结合。作为大中城市公共交通的大动脉,城市轨道交通每天的客流量高达数百万人次,而且客流量还在不断攀升。这对各城市轨道交通企业的运维能力提出了很高的要求。一方面要确保线路安全可靠运行,杜绝安全事故的发生;另一方面,需要优化维修计划,变“计划修”为“状态修”,减少车辆维修时间和维修成本。因此,有必要对城轨车辆运维采用智能化方案,即建立城市轨道车辆运维智能系统。基于大数据、人工智能等技术,结合城市轨道交通关键系统和部件的运行状态实时监控,对数据车辆数据进行分析和挖掘,诊断和预测设备的技术状况,最终确保车辆的安全性和可靠性。

3.2 借鉴人工智能技术理念改进课程教学手段

(1)建立教学深度融合机制。教学深度融合机制是在人工智能浪潮下对高素质技能人才的培养要求的必然选择,这需要教师有清晰的整体知识架构和对应用场景进行关联整合的能力。同时,教师要充分发挥引导作用,建立跨学科合作的教学体系,建立面向轨道交通人才能力培养的教学深度融合机制。除此之外,教师还需要借助教学手段来发挥自己的作用,如优良的教学课件资源建设。

(2)优化教学策略。随着专业课程的不断发展变化,教学策略也需要不断完善和完善。在多元文化、互动参与式的学习环境中,将人工智能技术体现在课程教学中。课前发布学习和预习材料,并分配课前任务。学生可以提前了解和学习课程内容,建立知识点和相关概念。教师可以根据学生的需求和水平提供不同难度的预习材料,并分配相应的任务,以提高学生的参与度和理解力。在教学过程中,教师要注意学生的接受能力和学习习惯,采用多样化、互动性和参与性的教学方式,让学生更加主动地参与到教学中来。课后布置作业可以让学生更好地巩固课堂内容,加深他们对重点、难点内容的理解和掌握。同时,也可以为教师提供课堂教学效果的评估和改进思路。

(3)改革课程内容。随着人工智能技术的不断发展和应用,轨道交通行业也在快速融合。然而,由于教材内容不够及时更新,应用案例也较少,学生的认知理解存在困难。为了解决这一问题,教学需要结合智慧交通行业的发展热点和案例持续更新,以丰富教学内容,启发学生的思维,激发学习兴趣,让学生了解最新的智慧交通发展动态和方向。基于相关教材知识体系的基础上,教师需要根据行业动态灵活调整授课内容,形成模块化的教学内容。目前,应加强智能交通基础、城轨车辆智能运维系统应用、车辆网技术等轨道交通领域热点技术的专题教学。只有这样,才能使学生更好地适应快速发展的智慧交通行业,并为未来的职业生涯做好准备。

(4)丰富教学资源。该课程传统的教学方法侧重于理论知识的传授,课程内容往往比较模糊,缺乏与通信技术实践的有效融合。虽然引入了多媒体案例和资源,但要让学生顺利进入工作单位,深入了解企业相关的实际情况和规范,还需要优化和完善课程标准和教学方法。此外,还需要改革教学组织和实施方式,完善多媒体课件和教学设计等课程教材,建设课程学习网站,为学生提供便捷的在线学习平台,真正提升专业技能。

(5)标准化课程考核。在人工智能时代,列控课程教学评价机制需要进行相应的改革和创新,以更好地促进学生的自主创新能力培养,以实现课程的学习目标。为此,进行了课前、课中和课后三维学习模式。新的教学内容体系突出模块化特点,学生可以根据各模块的逻辑关系形成不同的设计思维模式,增强对列控系统的理解。课程考核应分配到课程的各个方面和时间段,各学科考核的比例应平均分配。

教学整体设计图

结语

列车网络控制技术是一门综合性的课程,具体来说,对于城市轨道交通列车网络控制系统课程,我们需要将人工智能和大数据等技术应用到教学实践中,以适应时代和人才培养的需求。在内容设置方面,应强调教育和实践相结合,灵活设置案例和项目研究,使学生能够真正掌握课程的核心内容。在教学方式方面,应采用多种教学手段,从而使学生主动参与和互动学习。在教学评价方面,则应注重学生的实际表现和反馈意见,为课程的改进提供参考。以上是笔者对列车网络控制技术课程教学改革的思考和探索,希望这对其他轨道交通专业相关课程的教学改革会有所帮助。