摘要：本文聚焦于高职智能制造专业实践教学体系，深入探讨了基于 AI 技术构建该体系的必要性与可行性。通过理论分析与实证研究相结合的方法，阐述了 AI 技术在实践教学中的具体应用策略，旨在为高职智能制造专业培养适应时代需求的高素质技术技能人才提供参考。研究表明，基于 AI 技术的实践教学体系能够显著提升教学效果，增强学生的实践能力和创新能力。

关键词：AI 技术；高职；智能制造专业；实践教学体系

引言

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术在各个领域得到了广泛应用，智能制造作为制造业的发展趋势，对人才的要求越来越高。高职教育作为培养技术技能人才的重要阵地，其智能制造专业的实践教学体系需要与时俱进，引入AI 技术，以满足行业对人才的需求。目前，高职智能制造专业实践教学存在一些问题，如教学内容与实际需求脱节、教学方法单一等，因此，构建基于 AI 技术的实践教学体系具有重要的现实意义。

一、基于 AI 技术构建高职智能制造专业实践教学体系的必要性

（一）适应行业发展需求

智能制造行业对AI 技术应用能力的需求体现在多个层面：智能生产规划要求掌握数据驱动的排产与调度算法；智能质量控制需具备缺陷检测与过程监控的模型构建能力；设备预测性维护依赖于故障诊断与数据分析技能。高职学生必须在实践中理解 AI与制造流程的深度融合，不仅学习算法原理，更要掌握其在工业场景中的部署与优化。构建基于AI 的实践教学体系，有助于分阶段培养学生的场景识别、模型应用和系统集成能力，全面提升其技术适应力与岗位胜任力，增强就业竞争力。

（二）提升教学质量

传统的实践教学在知识传递与技能训练中受限于设备、场景与个性化指导的不足。AI 技术可拆解为三方面突破：一是虚拟仿真还原真实产线运行，让学生沉浸式理解工艺流程与系统联动；二是智能辅导系统依据学生操作数据，动态推荐学习路径，精准纠正错误，实现“因材施教”；三是基于学习行为的数据分析，构建自适应评测模型，自动调节实训任务难度，确保能力递进。三者协同提升教学交互性、针对性与实效性，强化学生对智能制造全流程的认知与实操水平，全面提高教学质量。

（三）培养学生创新能力

AI 技术具有创新性和前瞻性，融入实践教学可从多层面激发学生创新能力。首先，AI 项目常需跨学科思维，促使学生融合机械、信息与算法知识，拓展创新视角；其次，面对真实制造场景中的数据建模与优化问题，学生需自主设计解决方案，锻炼问题重构与创造性思维能力；再者，通过迭代训练与调试AI 模型，学生在试错中提升工程创新韧性。此外，AI 工具的开放性支持个性化实验设计，鼓励探索非常规路径。这些过程协同促进创新意识与实践能力的同步成长，为职业发展夯实基础。

二、基于 AI 技术的高职智能制造专业实践教学体系构建策略

（一）优化实践教学内容

将AI 技术融入实践教学需分步实施：首先，开设机器学习基础模块，系统讲授监督与非监督学习原理，结合Python 工具进行数据清洗、特征提取等实操训练；其次，引入深度学习在视觉检测、预测性维护中的典型案例，通过模型训练与结果分析，帮助学生掌握卷积神经网络和 LSTM 等模型的应用逻辑；再者，设计基于真实产线数据的生产优化与智能诊断项目，引导学生完成从问题建模到方案部署的全流程实践；最后，建立动态更新机制，定期纳入工业机器人控制、数字孪生仿真等前沿案例，确保教学内容与产业升级同步。

（二）创新实践教学方法

引入基于AI 技术的教学方法，需细化实施路径：项目式学习以真实智能制造场景为驱动，将复杂工程问题拆解为数据采集、模型训练与系统集成等子任务，引导学生分阶段实践；案例教学精选工业缺陷检测、设备预测维护等典型应用，剖析AI 算法选型与优化逻辑，强化问题分析能力；虚拟仿真实验平台则通过构建高保真产线模型，支持学生反复调试控制参数与算法策略，在零损耗环境中掌握系统集成与故障诊断技能，全

面提升实践效能。

（三）加强师资队伍建设

提高教师的 AI 技术水平需从三方面推进：一是组织系统化培训，分阶段开展机器学习、深度学习专题研修，强化算法原理与编程实践；二是推动校企协同研修，选派教师进入智能制造企业参与AI 质检、预测维护等真实项目，提升工程应用能力；三是支持教学研究，设立专项课题，引导教师开发AI 融合课程、编写案例教材，促进教研成果转化。通过多维度举措，全面提升师资队伍的 AI 应用能力。

（四）完善实践教学评价体系

建立多元化的实践教学评价体系，需从三方面推进：一是细化能力维度，将实践操作分解为设备调试、数据处理与系统集成等可量化指标；二是引入 AI 驱动的智能评估系统，通过行为识别与过程追踪，自动分析学生在项目中的任务完成质量与时效性；三是融合团队互评与动态反馈机制，利用自然语言处理技术分析协作沟通记录，客观评估团队协作与创新表现，提升评价的全面性与科学性。

三、基于 AI 技术的高职智能制造专业实践教学体系应用实证研究

（一）研究对象与方法

选取某高职院校智能制造专业两个班级为研究对象，实验组实施融入 AI 技术的实践教学体系，涵盖智能分析、虚拟仿真与过程性评价；对照组沿用传统讲授与实操模式。通过拆解教学要素，分别从实践操作考核评估技能掌握程度，问卷调查分析学习兴趣与满意度，过程数据追踪反映问题解决能力提升。多维度对比显示实验组在技术应用、协作创新及综合表现上优势明显，验证了AI 融合教学的有效性。

（二）研究结果与分析

实验组学生在实践操作能力上的提升，体现在设备调试效率、数据处理准确性和系统集成完整性等方面显著优于对照组；在创新能力方面，借助AI 辅助设计与虚拟仿真平台，学生能更快速迭代方案并实现跨模块整合；对AI 技术的掌握程度更高，表现为能熟练运用智能分析工具进行故障诊断与优化决策；同时，问卷调查显示实验组学生在学习参与度、任务完成信心和团队协作体验方面的满意度明显提升。上述多维度优势表明，AI 技术融入实践教学有效促进了技能习得与综合素养提升，显著增强了教学实效性。

结论

本文通过对基于 AI 技术的高职智能制造专业实践教学体系的构建与应用研究，得出以下结论：基于 AI 技术构建高职智能制造专业实践教学体系是适应行业发展需求、提升教学质量和培养学生创新能力的必然选择。通过优化实践教学内容、创新实践教学方法、加强师资队伍建设和完善实践教学评价体系等策略，可以构建科学合理的实践教学体系。实证研究表明，该实践教学体系能够显著提高学生的实践能力和创新能力，具有良好的应用效果。未来，高职院校应进一步加强 AI 技术在实践教学中的应用，不断完善实践教学体系，为智能制造行业培养更多高素质的技术技能人才。

参考文献

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