基于OBE理念的应用型本科机器人人才培养体系探究

［摘 要］机器人学是一门跨专业综合性学科，针对不同院校、不同层次学生，其人才培养要求有所不同，这给教学带来了极大挑战。文章基于OBE理念，构建机器人人才培养体系，深度剖析岗位需求与技术技能要求，明确应用型本科院校在机器人技术教育中的培养方向和目标，并创新性地设计以OBE为导向的人才培养模式，融合多元要素，构建多层次、渐进式的课程体系，旨在探索培养机器人创新人才的新路径，为应用型本科院校在机器人专业建设与发展方面提供参考。

［关键词］机器人；人才需求；人才培养；OBE理念

［中图分类号］G642 ［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2024）16-0113-04

一、背景和意义

机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用水平是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。2021年，十五部门联合印发的《“十四五”机器人产业发展规划》指出，要加快解决技术积累不足、产业基础薄弱、高端供给缺乏等问题，推动机器人产业迈向中高端[1]。2023年，十七部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》，全面推进机器人在各行业各地方深化应用和特色实践，进一步激发产业创新活力[2]。近些年，机器人市场规模持续快速增长，“机器人+”应用不断拓展深入[3]。按用途划分，智能机器人主要可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人三类。2023年，我国工业机器人市场规模超过600亿元，服务机器人市场规模超过了650亿元，特种机器人市场规模有望达到193亿元，中国机器人市场五年年均增长率达到22%[4]。发展机器人产业是我国从制造大国迈向制造强国的必由之路。

机器人产业面临前所未有的发展机遇，但与之相关的专业人才缺口巨大，这给机器人专业人才培养带来了重大的挑战[5]。在此背景下，地方本科院校设立机器人专业或将机器人学科知识融入现有课程，积极开展机器人技术应用教育，为区域产业输送专业人才，对于推动中国经济发展具有重要意义。

二、机器人产业人才需求分析

机器人学是一个庞大的跨专业体系，深度融合了机械、电子、控制及计算机科学等领域的专业知识。随着智能化技术的飞速发展，机器人产业需要大量高水平、复合型、创新型人才，以满足不断发展的产业需求。针对不同院校不同层次的学生，教学目标与内容必然会有所不同，这给机器人教学带来了极大挑战。本文基于前期调研结果[6]，主要从两个角度深度剖析当前的人才需求态势。

（一）岗位需求分析

从企业发布的终端人才需求来看，机器人相关岗位的工程师可以归纳为以下四类：（1）机器人工程师。机器人工程师是机器人领域中的核心岗位，包括工业机器人工程师及其他机器人工程师，负责需求分析、方案设计、项目实施，要求熟悉各种类型机器人的开发、编程、调试和维护。此类工程师需具备扎实的专业知识与技能，如机械设计、电子电路、嵌入式开发、PLC控制、工业网络、视觉处理等，并具备良好的综合素质。（2）机器人机械工程师。主要负责机器人及其集成系统的机械结构设计，包括机器人设计可行性评估、方案制定、零部件设计和选型、整机结构设计、运动分析与力学仿真，以及建模、出图、BOM清单编制、样机装配调试等。（3）机器人电气工程师。主要负责工业机器人应用集成项目的电气部分，设计集成项目的机器人视觉应用和电气控制系统。要求熟悉工艺流程与规范，熟练掌握PLC、触摸屏、机器人程序编写、工业总线等技术，能够完成机器人电气系统设计、电气图纸设计，负责各种电动、气动元器件选型，整理生产清单和购买零件清单，配合机械工程师完成安装、接线、功能测试。（4）机器人算法工程师。包括AI算法工程师、控制算法工程师等，要求具备较强的计算机视觉、图像处理、导航、机器学习、机器人运动学和动力学等方面的技能，如移动机器人运动控制、路径规划、轨迹规划与优化算法、多轴机械臂的运动控制算法、无人机飞控算法等，要求熟练掌握Python、C /C++、MATLAB、ROS等。

（二）技术方向与技能分析

目前，国内机器人领域的人才需求主要来源于三个方面：一是机器人制造厂商，主要实现机器人设计研发、制造、技术支持和市场推广等，涉及各种类别的机器人设计与开发，用人总量相对较少，但是技术要求比较高。二是机器人系统集成商，主要涉及工业机器人系统集成、非标自动化系统设计、售前售后技术支持等，用人需求量大且对专业能力有较高要求。三是机器人应用企业，主要涉及机器人管理、运行与维护，用人总量最多，但对专业技能的要求相对较低。

其中，来源于机器人制造厂商和机器人系统集成商的人才需求普遍要求本科及以上学历，而机器人应用企业则大多要求大专及以上学历。针对应用型本科学生，培养重点应紧密对接机器人制造厂商和机器人系统集成商的需求。总体而言，应用型本科院校应重点培养机器人设计、开发、集成应用方面的复合型人才，具体方向包括工业机器人和智能机器人（服务机器人与特种机器人）方向，以下是两个方向的相关技能。

工业机器人方向：机械结构设计、电气控制系统设计、变频伺服控制技术、工业机器人编程、PLC控制、运动控制、机器视觉、智能制造、系统集成等。

智能机器人（服务机器人与特种机器人）方向：机械结构设计、机器人操作系统ROS、软件程序开发、 运动规划、C/C++、Python、MATLAB、机器视觉、SLAM、人工智能、嵌入式控制等。

三、构建以OBE为导向的机器人人才培养模式

OBE（Outcome⁃Based Education，成果导向教育）理念是一种以学生为中心、以学习成果为目标的先进教育理念，倡导逆向思维构建课程体系。以OBE为导向的机器人人才培养模式，遵循“反向设计、正向实施”原则，坚持“目标导向、以学生为中心、持续改进”基本理念，从实际需求出发，反向设计整个体系（人才培养目标→专项能力→课程体系→课程内容），通过持续改进促使人才培养满足实际需求（见图1）。“需求”既是起点，也是终点，从而最大程度地保障了人才培养的质量[7]。

应用型本科机器人人才培养应紧密对接国家、地方和行业实际需求，服务地方经济发展，培养促进产业发展的机器人技术应用创新型人才。本文以工业机器人应用与移动机器人开发为主线，面向以工业机器人为主导的智能制造生产线系统开发与集成设计的工程实践能力培养，以及移动机器人系统的工程设计、开发及应用，培养满足行业发展需求、具备良好的人文社会科学素养和可持续发展潜力的工程技术应用型人才。此外，学生应具备良好的专业素养，能够在机器人领域的生产制造企业以及集成应用公司，胜任机器人集成系统设计、装调与改造，以及机器人自动化生产线的设计、应用及运行管理等技术或管理岗位。

四、构建多元融合的多层次、渐进式课程体系

以OBE为导向的机器人人才培养模式，需将OBE理念贯穿人才培养方案制定与课程体系构建，明确各教学模块及课程的专项能力目标，以确保最终达成既定的培养目标。

（一）“思、教、科、产”四融合课程体系建设

以思政为引领，构建多元融合的课程体系（见图2），将政治认同、家国情怀、科学精神、时代责任、职业操守等思政元素有机融入课程教学，对学生进行价值引领和人格塑造。课程体系层次分明，涵盖通识课程、学科基础课程、专业基础课程、专业课程等多个层次，各层次均设定了明确的思政目标与能力培养目标，旨在促进学生综合素质与专业技能的同步提升。以产业需求为导向，科教融合为动力，积极推动学校与科研院所、企业的深度合作，开展协同创新与育人工作。通过深度融合学校教育与企业发展，将产业技术需求有机融入各层次的教学内容和实践项目，确保学生在不同阶段实现不同的素质能力提升。

（二）核心课程群建设

核心课程群由一系列相互关联、相互支撑的课程组成，共同构建一个完整的教学体系。核心课程群建设是专业建设和课程建设的重要组成部分，也是基础性工作。为了明确应用型本科机器人人才的培养目标，需系统性地聚焦于核心课程群的设置（见图3），包括机器人机构课程群、控制技术课程群、机器人感知课程群、机器人系统课程群和人工智能课程群，全面覆盖工业机器人与智能机器人技术的核心知识领域。核心课程群的设置需紧密围绕专业能力目标，以确保满足行业对人才的需求。

（三）递进式机器人实践教学体系建设

实践教学是应用型本科培养中的重要环节，能够帮助学生加深对理论知识的理解，实现理论知识与实践操作相结合，提高机器人实际操作技能和创新设计能力。设计应用型本科递进式机器人实践教学体系建设方案（见图4），包括机器人认知实践、机器人结构设计与控制系统设计、机器人综合实践三个阶段。每个阶段可引入PBL项目教学方法[8]，项目来源可以是自拟课题、竞赛课题、科研课题和企业课题，不同阶段的课题来源会有区别，通过各种项目训练逐步提高学生机器人设计与开发的能力。

五、结语

机器人人才培养是一项复杂的系统工程，需要从顶层设计出发，联合高等院校、科研院所和行业企业等多方力量协调推进。自2016年东南大学率先设立机器人工程专业以来，目前全国超过340所本科院校设立了机器人工程专业，有的学校能够结合自身科研确立特色方向[9]，有的学校能够与相关机器人企业紧密结合联合培养学生[10]，有的学校在人才培养模式方面不断创新实践[11]。但总体而言，我国机器人人才培养的整体水平尚待提升，特别是应用型本科人才的培养，仍需持续探索与实践，以更好地满足行业需求，为社会输送更多优秀的机器人专业人才。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 中华人民共和国中央人民政府.十五部门关于印发《“十四五”机器人产业发展规划》的通知[EB/OL].（2021-12-21）[2024-03-18].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-12/28/content_566498⁃8.htm.

[2］ 十七部门联合印发《“机器人+”应用行动实施方案》[J].机器人技术与应用，2023（1）：1.

[3］ 王耀南，江一鸣，姜娇，等.机器人感知与控制关键技术及其智能制造应用[J].自动化学报，2023，49（3）：494-513.

[4] 王德生.世界智能机器人产业发展动态[J].竞争情报，2024，20（1）：55-63.

[5] 龙迎春，韩竺秦，曾祥锋，等.新工科背景下机器人工程专业人才培养课程体系构建的探索[J].高教学刊，2021，7（30）：147-150.

[6] 彭芳，刘保军，黎萍.机器人相关产业人才需求分析与人才培养启示[J].科技视界，2023（5）：129-132.

[7] 张俊逸，马文静.OBE理念下机器人专业应用型人才培养路径探析[J].科教导刊，2022（34）：48-50.

[8] 彭芳，刘保军，黎萍.基于PBL的工科专业课程教学探索与应用[J].教育教学论坛，2018（12）：178-180.

[9] 荣伟彬，李瑞峰，冯培连，等.机器人工程专业课程建设与探索[J].高教学刊，2022，8（28）：27-30.

[10] 栗琳，郑莉芳，马飞，等.产教融合的机器人工程专业实践教学体系构建研究[J].高等工程教育研究，2021（4）：88-92.

[11] 刘敏，王耀南，张小刚，等.机器人领域三维协同育人体系构建与实践[J].高教学刊，2023，9（22）：1-4.

［责任编辑：梁金凤］