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摘要：在嵌入式人工智能技术迅猛发展的背景下，自动化专业的教学内容和竞赛培育需要不断优化，以培养具有综合能力和竞争力的学生。本论文基于本校自动化专业的实际活动开展情况，旨在探讨如何通过协同优化教学内容和竞赛培育活动，提升学生的实践能力和创新精神。深入推进自动类专业人工智能方向的专业教学和竞赛培养紧密结合是时代所需也是专业发展所需，以优化教学过程、促进竞赛成果、拓宽教学-行业-科研三融合的专业人才培养过程优化是实现这一目标的抓手，本文提出了自动化专业人工智能方向专业教学与学科竞赛培育有机融合、相互促进的人才培养思路。

关键词 人工智能方向，自动化专业，竞赛培育，协同优化

Abstract： In the background of rapid development of embedded artificial intelligence technology， the teaching content and competition cultivation of automation majors need to be continuously optimized to cultivate students with comprehensive abilities and competitiveness. This paper is based on the actual activities of the automation major in our university， aiming to explore how to enhance students' practical abilities and innovative spirit through collaborative optimization of teaching content and competition cultivation activities. In the field of artificial intelligence for automation majors，the close integration of professional teaching and competition training is not only necessary for the times but also for professional development. Optimizing the teaching process， promoting competition results， and expanding the integration of teaching， industry， and research in the professional talent training process are the keys to achieving this goal. This article proposes an organic integration and mutual promotion of professional teaching and competition training in the field of artificial intelligence for automation majors.

Key words： Artificial intelligence direction， Automation major， Competition cultivation， Collaborative optimization

一、 引言

随着科技的不断进步，嵌入式人工智能技术在各行各业中的应用日益广泛。特别是在自动化领域，嵌入式人工智能技术已经成为提升生产效率、降低成本的重要工具。智能设备、物联网、自动驾驶等前沿领域的快速发展，对自动化专业的人才培养提出了新的要求，同时人工智能已经成为了众多自动化专业的方向之一，如何加强人工智能的教学效果、同时促进学科竞赛培育成效是目前的教学改革热点[1-3]。因此，高校在自动化专业的教学中，必须及时更新教学内容，引入最新的嵌入式人工智能技术和方法。同时，竞赛培育作为一种重要的实践教学方式，能够有效地激发学生的学习兴趣，提高他们的动手能力和创新思维。然而，目前高校在竞赛培育方面还存在一些问题，如竞赛项目设计不科学、学生参与度不高、与教学内容脱节等，并且人工智能元素越来越多被引入到学科竞赛中，如何让学生能够在接受传统授课的同时掌握人工智能并能合理应用和灵活创新，在学科竞赛中取得更好的成果，这些问题需要通过协同优化来解决。

二、 研究目的

目前随着人工智能技术的快速发展，嵌入式成为自动化专业的一个重要方向[4， 5]。教学中注重将人工智能算法与嵌入式系统相结合，旨在培养学生具备开发智能化嵌入式系统的能力。在课程教学中，嵌入式AI类课程内容通常涵盖嵌入式系统设计、人工智能基础、机器学习算法、深度学习、边缘计算等多个方面，课程丰富多样，从而可以为学生提供全面的知识体系，以满足嵌入式AI开发的需求。同时为了强化学生的动手能力，教学中往往包含大量的实验和实训环节。学生需要通过项目实践，将所学知识应用于实际开发中，从而加深对嵌入式AI技术的理解和应用。通常高校也会通过校企合作、协同育人等方式，通过参与企业课题或者实习实训，让学生接触前沿的技术和项目，提升学生对于人工智能的掌握。但是课程建设还存在一定的问题，由于嵌入式AI技术发展迅速，新的算法、芯片和工具不断涌现，但高校的课程内容更新相对滞后，无法及时反映最新的技术进展，导致学生所学知识与实际应用脱节。同时由于人工智能是新兴的方向，高校的相关师资力量通常不足，嵌入式AI方向的教学需要既懂嵌入式系统又懂人工智能技术的复合型教师，目前这类教师是相对稀缺，难以满足教学需求。部分教师可能只擅长其中一个领域，导致教学效果打折扣。同时受到实验条件的限制，嵌入式AI开发所需要高性能的硬件设备和丰富的数据集支持往往无法满足所有学生的需求，这可能导致学生在实践环节无法充分锻炼自己的技能。另外由于嵌入式AI方向的学习需要学生具备扎实的数学、计算机和自动化基础知识，有一定的学习难度，部分学生可能对这些基础知识掌握不够牢固，导致在学习过程中感到吃力。最后自动化专业相关的学科竞赛已经逐步与人工智能相结合，题目呈现高要求和先进性，学生在课程所学的知识往往难以支撑竞赛需要，造成了竞赛与课程相脱离。因此需要加强课程建设与竞赛培育双协同双促进，提升自动化专业人工智能方向的人才培育成效。

三、 改革路径

1.明确培养目标与定位，需要确定自动化专业人工智能方向的培养目标[6-8]，即培养能够在智能制造、智慧城市、智能机器人等领域从事嵌入式系统开发、人工智能算法应用及系统集成的复合型人才，并调研区域经济对于嵌入式与人工智能结合型人才的具体需求，包括技能点、知识结构和能力要求，确保课程设置与行业趋势紧密对接。

2.提升课程体系构建，加强基础课课程，尤其是高等数学、线性代数、概率统计等数学基础课程的强化，以及计算机语言（如C/C++）、数据结构、操作系统等计算机基础课程的实际动手能力提升，扎实后续相关学习和实践的基础[9-11]。同时对嵌入式类课程、人工智能课程、交叉融合等专业课程进行统筹体系构建，设置微处理器原理与接口技术、嵌入式Linux开发、DSP技术及应用、人工智能基础、机器学习、计算机视觉、智能控制、物联网技术等课程，让学生掌握嵌入式系统的硬件设计、软件开发和调试技能、人工智能的基本理论和算法，和相关交叉融合课程，通过项目驱动的方式，让学生在实践中将嵌入式与人工智能知识融会贯通。

3.加强实践教学与竞赛培育，加强嵌入式系统实验室、人工智能实验室建设，完善实验设备和软件平台，开设综合性实验、课程设计等实践环节，培养学生的动手能力和解决问题的能力，让学生在实践中加深对理论知识的理解[12]。积极组织学生参与各类嵌入式与人工智能相关的学科竞赛，如全国大学生电子设计竞赛、智能车大赛、机器人大赛等。通过竞赛培养学生的团队协作精神、创新思维和实践能力，同时以赛促创、以赛促改、以赛促学，反哺教学。同时与企业建立深度合作关系，共同开发校企合作课程和项目，引入企业真实案例，让学生接触行业前沿技术和实际需求，通过邀请企业一线专家进行讲座和交流，拓宽学生视野。

4.提升教学方法与手段创新，利用慕课、微课等在线教育资源，为学生提供丰富的学习资料和自主学习平台。在教学上需要采用项目驱动式教学，将理论知识与实际应用紧密结合，引入行业典型案例进行分析和讨论，让学生在解决实际问题中学习知识和方法，将枯燥的理论知识转化为实际的应用案例，并且通过形象的描述让学生真正掌握课程相关内容和知识，设置合理的课程设计，通过小组合作的形式完成项目任务，培养学生的团队协作和项目管理能力。

5.做好师资队伍建设，注重双师型教师培育，鼓励教师参加企业实践、技术培训和学术交流活动，提升教师的实践能力和行业认知。同时，聘请企业专家作为兼职教师或客座教授，共同承担教学任务和指导实践。同时做好课程和竞赛指导团队建设，形成结构合理、专业互补的教学科研和竞赛团队。通过团队合作和资源共享，提升整体教学质量和科研水平。

综上所述，在自动化专业人工智能方向的专业教学与竞赛培育协同优化的前提下进行嵌入式类课程体系建设需要明确培养目标、构建合理的课程体系、加强实践教学与竞赛培育、创新教学方法与手段以及加强师资队伍建设等多个方面的努力。通过这些措施的实施，可以培养出更多符合社会需求的高素质嵌入式与人工智能结合型人才。

四、初步建设成效

对人工智能方向专业教学与竞赛培育进行协同优化，使得本校自动化专业人工智能方向在人才培养、课程改革、教师队伍建设、实践创新、学科竞赛等方面进行了积极探索与实践，取得了显著的成效。学科竞赛成绩显著提升，近几年，在校学生完成人工智能相关的创新训练作品30余项，获得省级及以上创新训练项目20余项，在由教育部主办的挑战杯竞赛、电子设计竞赛、智能车竞赛、大学生机器人竞赛等A类学科竞赛中获得省级奖项80余项，其中省一等奖5项；学生实践创新能力显著增强，专业注重将理论知识与实践操作相结合，通过参与学科竞赛，学生在知识运用、工程实践、创新创业、团队协作、沟通交流等方面的能力得到了全面提升，近三年来，高水平就业学生比例日益提高，2024年比例超过50%，且获得了用人单位的普遍好评；师资队伍建设得到加强，专业注重师资队伍的建设和发展，通过内培外引，加强教师之间的交流与合作，形成了一支结构合理、素质优良的教学团队。此外，还鼓励教师积极参与学科竞赛的指导工作，通过实践锻炼提升教师的指导能力和水平。专业教师获得基于人工智能方向的省级一流课程11门立项，获得省级教材建设项目3项立项，主持省校级教研教改项目20余项，其中学科竞赛指导团队获得省级明德育人团队，校级教学名师2人，校级教坛新秀4人。

自动化专业人工智能方向专业教学与竞赛培育的协同优化初步建设成效显著，不仅提升了学生的实践创新能力，还促进了课程体系和培养模式的优化、师资队伍的建设以及校企合作的深化。这些成效的取得，为自动化专业人工智能方向的长远发展奠定了坚实的基础。

参考文献

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本论文受浙大宁波理工学院2021年专业综合改革项目，2022年专业综合改革项目支持

本论文受浙大宁波理工学院2021年专业综合改革项目，2022年专业综合改革项目支持