产教融合背景下智能控制技术专业核心课程的建设与研究

摘要：在产教融合的背景下，智能控制技术专业的核心课程建设成为提升教育质量、培养创新型人才的重要途径。本研究基于智能控制技术的行业需求与学科发展趋势，探讨核心课程的设计理念与框架，强调理论与实践相结合的教学方法，并分析跨学科内容融入、项目驱动教学模式以及案例教学与实践平台的建设。结合产教融合模式，研究提出课程评价与持续改进的机制，在通过系统化的课程体系与灵活的教学方法，培养具备创新能力、工程实践能力和综合素质的智能控制技术专业人才。

关键词：产教融合；智能控制技术；核心课程；课程设计

引言

随着智能技术的快速发展，智能控制技术已成为自动化、机器人、智能制造等领域的核心驱动力。产教融合作为一种创新的教育模式，在解决教育与行业之间脱节问题中发挥重要作用。针对智能控制技术专业的课程建设，当前教育体系面临着理论与实践不相匹配、课程内容更新滞后等挑战。如何根据产业发展趋势、技术进步及人才需求，设计适应性强、实践性强的核心课程，成为提升智能控制技术专业教育质量的关键。

一、智能控制技术专业核心课程的设计理念与框架

（一）现代智能控制技术的基础理论与技术发展

智能控制技术的发展经历从传统控制理论到现代智能控制算法的转变，涵盖了经典控制、模糊控制、神经网络控制、强化学习控制等多个领域。设计智能控制技术专业的核心课程时，应立足于智能控制技术的基础理论，着眼于技术发展趋势，整合现代控制理论中的最新成果。课程内容的设计应深入探讨控制系统的建模方法、优化算法、系统辨识与自适应控制技术等，帮助学生构建扎实的理论基础。

（二）产教融合背景下的课程需求分析

智能控制技术的核心课程不仅应满足学术理论的教学要求，还须贴合产业需求，推动行业与教育的有机结合。在产教融合的背景下，课程的设计必须围绕工程应用展开，强化学生对实际问题的分析与解决能力。课程内容应涵盖现代智能控制技术在工业自动化、机器人技术、智能制造等领域中的应用，特别是针对行业中常见的控制系统设计与优化问题[1]。

（三）核心课程体系的整合与优化

核心课程体系的建设应依据行业发展的需要，构建系统化的课程框架。课程体系设计不仅要涵盖基础课程与专业课程，还要结合学科交叉的特点，融入计算机科学、人工智能等领域的相关内容。优化现有的课程结构，避免课程内容的重复与冗余，注重课程模块间的衔接与整合，使学生能在学习中逐步形成对智能控制技术的完整认识。

二、产教融合背景下课程内容的创新与教学方法

（一）跨学科内容的融入与创新

智能控制技术的迅速发展离不开其他学科的支持，尤其是计算机科学、人工智能、数据科学等领域的紧密结合。为使学生能深入理解智能控制技术在现代应用中的复杂性，课程内容应包括人工智能算法、数据分析与处理、深度学习等方面的内容。学科交叉所带来的新思维方式与技术方法，也能促进学生对智能控制系统更全面的理解。例如在控制理论中引入深度强化学习等新兴技术，能为传统的控制方法提供新的思路与工具，拓宽学生的学术视野和技术视野。

（二）基于项目驱动的实践教学模式

项目驱动教学模式作为一种有效的教学方法，在智能控制技术课程中的应用日益广泛。在这一教学模式下，学生不再仅仅通过书本学习理论，而是通过参与具体项目的实施，解决真实的工程问题[2]。课程内容不仅应包括基本的控制算法与原理，还应涉及到如何将这些知识应用到实际控制系统中。例如学生可以通过参与智能制造系统的控制算法设计与优化，亲自体验项目从需求分析到系统设计再到调试优化的全过程。

（三）智能控制技术课程的案例教学与实践平台建设

案例教学作为一种强调实践与应用的教学方法，在智能控制技术课程中具有重要作用。课程应引入典型的实际案例，帮助学生在解决问题的过程中理解和运用所学的控制技术。这些案例不仅要涵盖智能控制技术的传统应用，如自动化生产线控制、机器人控制等，还应关注新兴领域的实际应用，如智能家居、无人驾驶等。虚拟仿真平台、控制实验平台等实践平台的建设，能为学生提供更加直观和真实的操作体验，使其在模拟环境中进行实验和调试，进一步增强动手能力和问题解决能力。

三、课程评价与持续改进机制的建立

（一）课程评价体系的构建与实施

课程评价体系是确保教学质量和学生学习效果的关键。构建科学、合理的课程评价体系，不仅能及时反馈教学的成效，还能为课程的持续改进提供依据。在智能控制技术专业的核心课程评价中，应结合学生的学习成绩、实验操作能力、项目完成情况等多个方面进行综合评价[3]。评价体系要多元化，既要考虑学生的学术水平，也要关注其工程实践能力的培养。在课程实施过程中，及时进行课程反馈，收集学生对课程内容、教学方式、教学资源等方面的意见与建议，为后续课程的调整与改进提供参考。

（二）学生能力的培养与评估方法

学生的能力评估应从多个维度进行，既要关注理论知识的掌握情况，也要注重实践能力和创新能力的评估。在智能控制技术课程的教学中，学生的能力培养应侧重于其工程实践能力、问题解决能力、创新设计能力等方面。评估方法应多样化，既包括传统的笔试和作业，也包括项目成果、实验报告、工程设计等实践性内容。评估的重点应放在学生综合能力的培养上，尤其是在智能控制技术应用中的创新性解决方案。

（三）课程持续改进与更新的机制

智能控制技术课程的持续改进机制是确保课程内容与教学方法始终保持与行业发展同步的关键。随着技术进步与产业需求的变化，课程内容和教学模式也必须不断调整与优化。课程实施过程中将收集学生、教师以及行业专家的反馈意见，分析课程的优缺点，针对性地进行改进。例如随着人工智能技术的迅猛发展，课程内容应适时引入与智能控制相关的新技术，如机器学习、深度学习等，以增强课程的前瞻性和实用性。

结论

智能控制技术专业的核心课程建设必须与产业需求紧密结合，以推动高素质技术人才的培养。课程设计不仅要注重理论基础的教学，还需重视实践能力的培养，尤其是在课程内容中融入跨学科知识和新兴技术。项目驱动的实践教学模式和案例教学的引入，为学生提供更为全面的学习体验，增强其工程实践能力与创新能力。课程评价体系与持续改进机制的建立，为课程内容的更新与教学质量的提升提供了保障。

参考文献

[1]王英，于霜，王占山，等.产教融合背景下智能控制技术专业课程建设的研究与探索[J].南方农机，2022，53（24）：195-198.

[2]秦迎梅，车艳秋，韩春晓，等.测控技术与仪器专业产教融合的探索[J].教育教学论坛，2020（45）：2.

[3]罗建辉，郭稳涛.产教融合背景下智能控制技术专业教学体系改革探究[J].湖南教育（C版），2024（10）：66-68.

2024年度河南省高等教育教学改革研究与实践项目，2024SJGLX0781