民办院校新工科实验实训创新教学模式改革

摘要：本研究以成果导向教育（OBE）理念为指导，针对民办院校新工科实验实训中项目虚拟化、技术滞后性、评价单一化等痛点，构建 “企业出题 - 课堂解题 - 成果反哺” 的校企协同育人模式。引入安防科技企业 “AI 人脸数据采集” 横向课题，转化为 6 个模块化实训任务，建立 “需求分析→技术攻关→产品迭代” 双循环教学机制。实施两年，学生工程实践达标率从 51% 升至 88%，企业技术问题解决率达 82%，建成超 10 万组标注样本的校企共享人脸数据库。该模式通过虚实结合实训、双导师协同、敏捷开发等创新方法，破解产教资源不对等难题，为应用型人才培养提供可复制路径。

一、引言

1.1 研究背景

在国家新工科建设进入2.0阶段的战略窗口期（教育部办公厅《新工科研究与实践项目指南》，2023），《民办教育促进法实施条例》（2021修订）特别强调"民办高校应建立产教融合型专业体系"。然而，民办院校的实践教学仍面临三维度结构性矛盾：

资源约束维度：根据某省教育厅《民办高校教学设备专项审计报告》（2023），73.2%的院校存在智能硬件设备迭代周期超过36个月的现象，核心教学设备平均服役年限已达5.8年（行业标准建议更新周期≤3年），设备维护成本占年度教学投入的28.6%。

产教协同维度：教育部科技司统计数据显示，2022年东部地区民办院校横向课题立项数仅占同类公办院校的17.3%，且技术复杂度指数（TCI）低于0.45（公办院校平均TCI=0.82），其中AI相关项目占比不足12%。

能力适配维度：某智能科技头部企业《2023应届生能力评估白皮书》指出，民办院校毕业生需经过128±15天的岗前强化训练才能完成技术栈迁移，较双一流院校毕业生多耗时67天，主要缺口集中在真实场景数据处理（78%）、工程化部署（65%）等实践维度。

典型案例显示，某地城市学院物联网工程专业2024年春季学期实践教学中，87%的实训项目采用合成数据集（Synthetic Dataset），企业级真实需求接触时长占比仅14.7%，显著低于《工程教育专业认证标准》建议的35%基准线。这种教学供给与产业需求的错位，严重制约着应用型人才培养质量。

1.2 研究价值

通过将企业横向课题转化为教学载体，本研究实现三重突破：

理论创新：构建"技术需求-教学资源"动态转化模型，形成可量化的校企协同育人评价体系；

实践应用层面：项目实证数据显示，参与企业年均降低AI数据采集成本42万元（较传统外包模式节省58%），研发周期缩短22个工作日。

社会效益层面：建成西南地区首个多模态校企共建人脸数据库（CityFace v1.0），已收录12万组标注数据（涵盖5种光照条件、3个距离，8种姿态角度），为区域智慧城市建设提供底层数据支撑。

二、校企协同教学模式构建

2.1 OBE导向的能力目标体系

基于企业需求调研，建立三级能力目标矩阵（表1）：

在"AI人脸数据采集"项目中，将企业提供的《智慧社区人脸识别系统技术规范》转化为教学标准，明确数据采集需满足ISO/IEC 19794-5标准，标注准确率要求≥98%。

2.2 横向课题教学化转化机制

（1）项目筛选标准

技术适配性：选择Python+OpenCV基础框架，匹配学生知识水平；

可分解性：将企业需求拆解为6个教学模块（图1）；

教学延展性：关联《机器学习》《嵌入式系统》等3门课程，覆盖72个核心知识点。

（2）双导师协同机制

企业导师：提供数据采集设备，负责制定技术标准（如标注工具使用规范）；

学校导师：指导学生采集真实数据集（含20万+张企业场景人脸图像）；开发虚实结合实训系统，使用Unity3D构建虚拟数据采集环境。

三、教学实施与创新

3.1 "三阶递进"教学组织

3.2 教学方法创新

（1）虚实结合实训

虚拟仿真：开发5类典型光照场景（正光/侧光/逆光/混合光/低照度），支持参数化调节；

实境操作：在校园内建立5个实训点位，年均完成1000人次实地采集，生成标注数据3.2万组。

（2）敏捷开发模式

采用Scrum方法管理项目进程：

每2周召开需求评审会（企业代表出席率达100%）；

使用Jira进行任务追踪，需求响应周期缩短至36小时。

3.3 多元化评价体系

企业评价（40%）

企业评价聚焦技术指标达成度，直接影响 “AI 人脸数据采集” 横向课题应用效果。数据标注准确率权重 30%，其精准度决定 AI 模型质量，助力模型更好识别特征，提升实际应用识别准确率。模型推理速度权重 20%，在实时性要求高的人脸数据采集中，快速推理能保障系统及时响应，满足门禁安防、考勤管理等场景高效处理需求。

教学评价（60%）

教学评价全面考查学生表现。阶段答辩占 30%，学生在项目不同阶段阐述进展、成果及问题解决方案，检验知识掌握与运用，锻炼表达总结能力。创新贡献度占 20%，鼓励学生创新算法、数据处理方法，激发创新思维与探索精神。团队协作占 10%，新工科项目复杂，需团队协同。考核关注学生沟通、任务分配、相互支持，培养团队合作意识，使其适应职场团队工作。

四、实施成效分析

4.1 量化成果

学生能力提升：

工程实践达标率从51%（2021）提升至88%（2023）；

获省级以上学科竞赛奖项增加200%，其中2支团队入围全国大学生物联网竞赛决赛。

校企合作成效：

企业采纳学生技术方案4项，其中数据采集以及标注使企业标注成本降低62%。

五、结论与展望

5.1 创新经验

在民办院校新工科实验实训创新实践中，构建 “技术需求 - 教学资源” 动态转化机制，每年更新 20% 实训项目，确保其契合行业前沿技术需求，让学生接触最新知识与技能。同时，形成 “以技术服务换资源” 合作范式，校企深度合作，企业累计捐赠价值【30】万元设备，极大充实教学资源，提升教学效果与学生实践能力。

5.2 推广价值

该创新教学模式有显著推广价值，尤其在跨专业延伸上。如机械类专业可对接 “工业视觉检测” 横向课题，借鉴校企协同经验，将课堂教学与企业实际需求紧密相连。学生参与此类课题，能深化专业知识运用，提前适应职场模式，为机械类专业人才培养开辟新路径，增强专业竞争力。

5.3 改进方向

未来，深化校企协同创新教学模式，需从两方面改进。一是开发校企协同云平台，实现校企需求实时对接，利用智能算法精准匹配资源，提高合作效率。二是建立项目复杂度评价指标体系，科学评估项目难度，合理安排教学计划与学生参与度，同时完善风险防控机制，提前应对技术、管理等风险，保障校企协同项目顺利推进，持续优化教学模式。

本文为校级课题项目《民办院校新工科实验实训新教学模式探索与实施》的研究成果。

作者简介：张洋（1986一），女，汉，云南省人，讲师，硕士研究生，研究方向：物联网应用、计算机视觉