摘要：人工智能技术正在深度影响高等教育生态，探索人工智能赋能高职人才培养路径对教育强国具有深远的意义。本文以广东工贸职业技术学院工业互联网应用专业为例，分析了工业互联网应用专业人才培养现状和存在的问题，提出重构“AI+核心课”课程体系，搭建线上线下混合（Online-Offline-Mixed, OOM）智能化教学平台，实施虚拟仿真实训教学场景，探索工业互联网应用专业人才培养新模式，为工业互联网应用专

一、引言

在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的核心力量。从智能制造领域中，AI 助力工厂实现生产流程的智能化管控，大幅提升生产效率与产品质量。随着 AI 技术的不断成熟，其在教学、科研、管理等方面的应用日益广泛，为高等教育带来了新的发展机遇与挑战。对于高职教育而言，紧密对接产业需求，培养适应时代发展的高素质技术技能人才是其核心任务。工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，正引领制造业的数字化、智能化转型。工业互联网应用专业作为高职教育中对接这一新兴产业的专业，如何借助人工智能技术，创新人才培养模式，提升人才培养质量，成为了亟待解决的重要问题。

二、工业互联网人才培养存在的问题

1.在课程体系方面，虽然现有课程覆盖了工业互联网的主要知识领域，但与人工智能的融合深度不足。大部分课程仍侧重于传统工业互联网技术的传授，对 AI 在工业数据处理、智能决策、设备预测性维护等方面的前沿应用涉及较少。这使得学生在面对实际工作中复杂的工业数据场景时，难以运用先进的 AI 技术进行高效处理，无法充分挖掘数据背后的潜在价值 。

2.教学平台的智能化程度有待提高。当前教学主要依赖于传统的线下课堂讲授和有限的线上教学资源，缺乏能够充分发挥人工智能优势的智能化教学平台。线上教学资源往往只是简单的课程视频录制和文档资料上传，缺乏个性化学习路径推荐、智能答疑、学习效果实时评估等智能化功能。

3.实训教学场景的真实性和创新性不足。工业互联网是一个高度实践性的领域，对学生的实践操作能力要求极高。然而，目前该校的实训教学场景多为模拟的简单场景，与真实的工业生产环境存在一定差距，无法让学生充分体验到工业互联网在实际生产中的复杂性和多样性。

三、人工智能赋能人才培养新模式

1.课程体系重构

广东工贸职业技术学院工业互联网应用专业对核心课程进行全面重构，深度融入人工智能技术。在工业数据采集技术、工业标识解析技术、数据分析及可视化技术等核心课程中都加入了AI 技术。以工业数据采集技术课程为例，在课程内容中引入 AI 数据分析算法，如聚类算法、回归分析算法等。对设备运行状态数据进行分类，快速识别出设备的正常运行状态和异常运行状态；利用回归分析算法建立数据模型，预测设备的性能趋势和故障发生概率，从而为设备的预防性维护提供有力依据。

在工业互联网标识解析技术课程中，融入 AI 图像识别和自然语言处理技术。学生通过学习，能够运用 AI 图像识别技术对工业产品的标识进行快速识别与解析，提高标识解析的速度和准确性；借助自然语言处理技术，实现对标识信息的智能查询和语义理解，让学生从传统的简单标识解析操作，上升到能够利用 AI 技术对标识数据进行深度分析和应用，从而培养学生利用 AI 技术全方位处理工业数据的综合能力 。

2.教学平台搭建

搭建 OOM 线上线下混合智能化教学平台。该平台应充分利用人工智能技术，实现以下核心功能。 在个性化学习路径推荐方面，平台利用 AI 算法对学生的学习行为数据进行实时收集与深度分析，包括学生的学习进度、知识掌握程度、答题正确率、学习时间分布等信息。通过这些数据，AI 算法能够精准识别每个学生的学习特点和薄弱环节，为其量身定制个性化的学习路径。例如，对于在工业互联网安全检测课程中对网络攻击检测知识点掌握较差的学生，平台会自动推荐相关的拓展学习资料，如网络安全案例分析视频、专业论文等，并安排针对性的练习题和在线测试，帮助学生强化该知识点的学习。

另外，平台兼容了智能作业批改与学情分析重要功能。在作业批改环节，平台运用AI 的自然语言处理技术和图像识别技术，实现对学生作业的自动批改。对于客观题，平台能够快速准确地判断答案的正确性。同时，平台还能对学生的作业数据进行学情分析，生成详细的学情报告，为教师提供可视化的数据图表，展示班级整体的学习情况、学生个体的学习进度和知识掌握情况等，帮助教师及时调整教学策略，实现精准教学 。

3.实训场景创新

在虚拟环境搭建方面，学校与企业合作，利用先进的3D 建模、虚拟现实（VR）技术，构建高度逼真的工业现场生产场景，学生可以在这个虚拟环境中进行工业互联网系统的搭建，配置网络参数，实现设备之间的互联互通；进行系统调试，检测网络通信是否正常，以及系统维护，学习如何对工业互联网系统进行日常巡检、故障排查与修复等操作。 同时，虚拟仿真实训场景还具有可重复性和可扩展性，学生可以反复进行实训操作，不断提升自己的技能水平，学校也可以根据行业发展和教学需求，随时更新和扩展实训场景的内容，确保实训教学始终与行业实际需求保持同步 。

四、结语

数字化转型背景下，工业互联网应用专业人才培养需以新一代信息技术融合为核心。本文在分析专业建设痛点的基础上，提出“AI+核心课”课程体系、搭建OOM 智能化平台、构建虚拟仿真场景实践教学等人工智能赋能专业人才培养的新模式，为工业互联网专业建设提供了切入点和实践路径。

基金支持：

广东省高等教育学会“十四五”规划 2025 年度高等教育研究课题（课题编号：25GYB173，项目主持人：陈启明）

参考文献：

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