基于 AI 的高职机械制造人才培养模式创新

前言

随着 AI 技术的广泛应用，机械制造行业正朝着智能化、自动化、数字化方向发展，对人才的知识结构和能力素质提出了新的要求。高职机械制造专业必须紧跟时代步伐，积极探索基于 AI 的人才培养模式创新，以培养具有创新精神和实践能力、适应智能机械制造时代需求的高素质技术技能人才。因此，研究基于 AI 的高职机械制造人才培养模式创新具有重要的现实意义。

一、当前高职机械制造人才培养模式存在的问题

（一）课程体系滞后

传统的高职机械制造专业课程体系多以机械制造基础知识和传统加工工艺为主，对 AI、大数据、物联网等新兴技术的涉及较少。课程内容更新缓慢，无法及时反映机械制造行业的最新发展动态和技术需求，导致学生所学知识与实际工作需求脱节。

（二）教学方法单一

在传统教学过程中，教师多采用“填鸭式”教学方法，以课堂讲授为主，学生被动接受知识，缺乏主动思考和实践操作的机会。这种教学方法难以激发学生的学习兴趣和积极性，不利于培养学生的创新能力和实践能力。

（三）实践教学薄弱

实践教学是高职机械制造专业人才培养的重要环节，但目前许多高职院校的实践教学条件有限，设备陈旧、数量不足，无法满足学生实践训练的需求。同时，实践教学环节与理论教学环节衔接不够紧密，实践教学内容与实际工作场景存在差距，导致学生实践能力培养效果不佳。

三、基于 AI 的高职机械制造人才培养模式创新策略

（一）对课程体系进行优化

教师可在高职机械制造人才培养中尝试构建，模块化课程体系。如，教师可借助 AI 技术设置智能机械制造应用模块、AI 技术基础模块、机械制造基础模块等智能化模块，以便学生能够在模块中学习与机械制造及 AI相关的知识，提升其机械制造专业能力的同时强化其人工智能意识。

教师还可对教学内容进行创新。如，教师在教学内容中融入物联网、大数据及 AI 技术等元素，对教学案例或实践项目进行更新。如，教师可在课堂教学中引导学生使用 AI 技术进行智能化机械设计，学习智能化机械制造工艺流畅与方法，加强学生对行业最新技术趋势与发展动态的了解。

（二）对教学方法进行创新

为了进一步激发学生自主学习积极性，教师可借助 AI 技术对机械制造课堂进行改进与创新。如，教师可在机械制造教学中增加虚拟仿真教学板块，在课堂中为学生创设真实情境，布置相关任务，促使学生情境任务中进行自主学习、自主思考、自主规划、自主实践，全面提升学生机械制造专业素养。

如，教师为学生布置如下情境任务：现在你是一家机械生产企业的工程师，现在有一队实习生前来学习，请你撰写一份机械设计原理、机械加工工艺规划及设备操作流程，以便实习生进行学习。学生接收到这一任务后，即沉浸在情境中通过自主学、小组讨论、合作实践等方式提升自身机械制造技能，顺利完成任务。

（三）加强教学实践性

现代化社会，用人企业与单位希望高职院校能够为人才市场输送复合型、实践型人才，基于此，高职机械制造专业教师需要在机械制造教学中增加实践教学课时，加强对学生机械制造实践能力的培养与强化。如，教师可充分利用学校实践基地提供的 3D 打印设备、工业机器人、智能加工设备等 AI 教具，为学圣营造更加真实的智能机械制造实践环节。

此外，高职院校也需为师生提供创新教学机会和平台，如，学校可加强与周边企业的深度合作，为学生提供更多到企业进行实习和学习的机会，使学生了解真正的机械制造工作内容及工作技术。在实施过程中，高职院校应充分利用企业的资源和优势，为学生提供更多的实践机会和就业渠道。同时，要关注 AI 技术的发展动态，不断调整和完善人才培养模式，确保培养的学生能够适应智能机械制造时代的需求。

机械制造教师需珍惜校方提供的机会和资源，借助 AI 设备加强与合作企业优秀员工之间的联系，邀请企业优秀员工在线上为本校、本班学生提供机械制造教学指导，帮助学生解除疑惑、解决问题，开阔学生视野、提升学生技能，提升学生学习有效性。

结语：

基于 AI 的高职机械制造人才培养模式创新是适应新时代机械制造行业发展需求的必然选择。通过优化课程体系、改进教学方法、强化实践教学和完善师资队伍等创新策略，可以有效解决传统人才培养模式存在的问题，提高高职机械制造专业的人才培养质量。

未来，随着 AI 技术的不断进步和应用，高职机械制造人才培养模式将不断创新和完善。我们应积极探索基于 AI 的人才培养新路径，为机械制造行业培养更多具有创新精神和实践

参考文献：

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