摘 要：针对我国机械学科高等教育的现状和人才培养需求，构建人工智能驱动下机械类专业创新人才培养模式的基本思路。从学科交叉融合、应用实践能力、人文精神素养、企业氛围营造、社会宣传推广五个方面着手，旨在促进学科发展、强化产学研合作、启发灵性创新能力、促进校企合作及营造和谐社会环境，为高校机械类专业创新的教育教学改革提供有益参考。

关键词：人工智能；机械类；创新人才；培养模式

0 引言

随着大数据、5G、虚拟现实/增强现实、数字孪生等新一代信息技术的日新月异，人工智能已经深入渗透于人们生活的各个方面，并在众多领域发挥着重要作用，如自动驾驶、智能制造、医疗健康等。作为工程技术的基础和核心，机械类专业面临着人工智能驱动下的挑战和机遇，如数字化、智能化、自动化等技术贯穿于机械产品的优化设计、加工制造、性能测试、系统集成等全过程，人工智能已成为创新引领、资源整合、降本增效等新型国际竞争方向[1， 2]。此外，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》中，明确提出加强人工智能与其他学科交叉融合、建设新型工科创新人才培养模式的重要指导思想[3]。因此，在人工智能驱动背景下，如何根据科技的发展来改革和创新机械类专业的创新人才培养模式，成为了我国高等教育的重要使命。

1 国内外现状及问题分析

自上世纪末以来，部分发达国家的工科教育理念已转向“人工智能+X”模式，在机械类专业人才培养上展现出先发优势。美国欧林工学院在本科工程教育改革举措中，融合了机械工程类教育、艺术教育与创业教育于一体，创建了“欧林三角”的广义创新教育模式[4]。英国帝国理工学院针对机械类工程师继续教育，提出了政府、企业、高校联合长效育人机制[5]。澳大利亚查尔斯特大学针对机械、土木等新工科专业，探索了将教学理论、科研项目与实践应用进行协同创新，构建智能教育体系，培养多面型创新人才[6]。在国内，为了促进人工智能与机械类专业的融合交叉，北京大学、复旦大学、天津大学等高校在积极探索交叉复合机制，开启整合式新工科创新人才培养，先后形成“北大指南”、“复旦共识”与“天大行动”等理念与创新思维[7]。此外，国家也提出了“中国制造2025”、“新一代人工智能发展规划”、“互联网+”、“一带一路”等国家战略[8， 9]。虽然近年来我国在新工科专业人才培养取得了一定成效，但在人工智能驱动下机械类专业创新人才培养上与发达国家相比仍有较大差距，主要表现在以下几个方面：

1.1  学科交叉融合培养不足，拙于改革创新

人工智能时代下，机械类专业对人才需求逐渐从学霸型人才、技能型人才向综合创新型人才转变，这需要学校能深入培养学生学科交叉融合能力，以促进学生创新思维和跨领域解决问题的能力。然而，当前机械类专业的课程设置和教学体系还未能很好地实现学科交叉融合，导致学生缺乏跨学科知识和技能，难以应对复杂的创新问题。

1.2  应用实践能力锻炼匮乏，短于实践创新

现有机械类专业在人才培养过程中，注重理论知识讲授，缺乏对学生综合实践能力的培养。如当前实践教学存在着应用场景单一、实验设备陈旧等问题，教学理论知识缺乏竞赛或创新基地等的应用实践，缺乏有导师领导的项目经验等，这都导致学生难以满足人工智能驱动下的创新人才培养需求。

1.3  人文精神素养培养欠佳，缺于灵性创新

当前机械类专业教育往往注重学生理性思考能力培养，未能较好地统一工程科学于与文科学间的协同配合关系，特别是轻视了人文精神素养的培养，轻视了沟通表达、社会责任、价值观念等“灵性力”培养。这些将导致机械类专业的学生在创新创业时缺乏人文关怀和灵性启示，难以从更深层次上思考问题，限制了他们的创新能力。

1.4  企业“内卷”与“996”文化严重，抑于创新发展

当前，诸多企业存在着“狼性内卷”文化和“996”强制工作体制，注重企业利润最大化；此外，一些机械类专业技术人才还面临着“中青年危机”，过了35或40岁的门槛可能会遭受辞退或不受重用等危机。以上终将导致员工缺乏时间和精力去进行创新研究和实践，此现象不仅会影响机械类专业人才的创新能力培养，也会对整个社会的创新发展造成负面影响。

1.5  机械类专业人才社会地位不高，滞于自信发展

机械类专业技术人才在当今社会的地位和认可度相对较低，无法与公务员、研究员、教师、军职人员、行政管理人员等相提并论。这将导致相关人才就业时偏向于转专业或钟情于考公考编，进一步影响到机械类专业人才的自信发展和创新能力的培养。

综上所述，人工智能技术的快速发展导致劳工市场对机械类专业人才需求发生了根源性的改变。为了培养适应新时代需求的创新型机械类专业人才，我们需要加强跨学科融合，注重培养学生的创新能力和解决问题的能力，并提供相关的创新创业教育，以应对人工智能驱动下机械类专业人才培养模式的挑战。

总的来说，人工智能驱动下，劳工市场对机械类专业人才需求发生了根源性改变，传统机械类专业技术人才深陷工作窘境。为解决该问题，同时缩小我国与发达国家在这一领域的差距，如何实现高校科研攻坚及综合技能提升、构建人工智能驱动下机械类专业创新人才培养体系具有重大探索与研究意义。

2 人工智能驱动下机械类专业创新人才培养模式初探

为满足人工智能驱动下机械类专业创新人才培养的新需求，本文从学科交叉融合、应用实践能力、人文精神素养、企业氛围营造、社会宣传推广等方面进行初步探索与建议。

2.1  面向多元化需求，促进学科交叉融合

首先，除了注重基础机械学科学习，如机械结构设计、制造工艺等方面的技能培养，需加强与计算机科学、人工智能等领域的交叉融合，引入计算机科学、大数据分析、机器学习、深度学习等相关知识，形成新的交叉课程体系。其次，可通过建立交叉培养导师制，实现跨院系、跨学科或跨专业的教学培养理念，为机械类专业人才培养创新思维打下基础。最后，推动学科交叉的教师团队建设，建立跨学科教师团队，吸引具有不同学科背景的教师参与机械类专业的教学和科研工作，促进学科之间的交流与合作。

2.2  拓宽实践应用渠道，强化产学研合作

首先，更新实验设备和建立实践基地，投入资金和资源，更新实验设备，突破传统金工实习类实践局限，建立符合人工智能发展需求的实践基地，提供更多实践机会和场景，让学生能够在真实的工程环境中进行实践创新。其次，加强与企业的合作，开展合作实践项目，让学生参与真实的工程项目，锻炼他们的应用实践能力。同时，鼓励企业提供实践实习机会，让学生能够在实际工作中学到更多知识和技能。最后，加强实践教学的质量管理，建立完善的实践教学评估体系，对综合课程设计、专业实习等实践教学过程进行监控和评估，及时发现问题并进行改进，确保学生能够得到有效的实践锻炼。

2.3  深化理工-人文多元课堂，启发灵性创新能力

首先，在理工类第一课堂之外，增设培养人文精神的第二课堂，加强学生人文教育的课程设置，通过在机械类专业的课程中增加人文科学、社会科学等相关内容，培养学生的人文素养和人文关怀意识，以此联合促进课堂上培养“多元”、“交叉复合”等创新成果进程。其次，鼓励学生参与人文活动和社会实践，组织各类人文讲座、读书分享会等活动，引导学生关注社会热点问题，提高他们的社会责任感和公民意识。最后，加强师生交流和导师制度建设，教师要成为学生的榜样和引路人，引导学生从人文角度思考问题，启发他们的灵性创新能力。

2.4  借鉴优秀工作文化，促进企业与高校共同发展

首先，借助学校、社会、政府等力量倡导合理的工作时间和工作强度，借鉴人工智能创新型企业翘楚文化，鼓励机械类工程企业营造良好的工作氛围，避免过度加班和工作压力，给员工提供更多的时间和空间去进行智能创新研究和实践。其次，加强企业与高校的合作，建立起企业与高校之间的紧密联系，共同开展创新项目，让企业员工有机会参与到高校的创新研究中，让学生有机会参与到企业项目或创业训练中，弘扬企业家与培育工匠景山，协同促进企业与高校人才的创新能力培养。最后，加强员工培训和职业发展支持，为企业员工提供培训机会，提升他们的专业技能和创新意识，同时提供良好的职业发展通道，激发他们的创新潜力。

2.5  依托人工智能时代背景，营造积极自信的机械类专业人才社会环境

首先，提高机械类专业人才的社会认可度，加强对机械类专业人才的宣传和推广，让社会更加了解他们的重要性和价值，增强公众对机械类专业人才的认可。其次，鼓励机械类专业人才参与创新项目，通过参与各类创新项目，培养机械类专业人才的领导力、沟通能力和团队合作精神，展示机械类专业人才的创新能力和成果，提升他们的社会影响力和自信心。最后，提升机械类专业技术人才的薪资福利待遇，牢固其社会保障，破除中青年危机，让他们敢于做长周期的基础技术创新，提高综合素质和创新研究能力。

3 结语

在人工智能的驱动下，构建机械类专业创新人才培养模式是传统机械类工科专业转型与升级的必然要求。本文以当前人工智能发展内涵为切入点，阐述了我国机械类专业创新人才培养与国外的差距。并在此基础上，初步从学科交叉融合、应用实践能力、人文精神素养、企业氛围营造、社会宣传推广等方面对创新人才培养模式进行了初步探索与建议。期望本文研究为新型机械类专业人才培养提供一定借鉴于促进作用，也期望随着人工智能技术的进一步发展，机械类专业创新人才培养模式将为我国高等教育培养出更多优秀的、适应未来社会发展的复合型人才。

参考文献：

[1] HUNG S W. Development and innovation in the IT industries of India and China [J]. Technology in Society， 2009， 31（1）： 29-41.

[2] 柳婵娟， 邹海林， 征 王， 等. 人工智能专业人才协同培养研究与实践 [J]. 鲁东大学学报， 2022， 38（3）： 193-205.

[3] 教育部. 教育部印发《 高等学校人工智能创新行动计划》 [J]. 机器人技术与应用， 2018， （3）： 3-3.

[4] 曾开富. “工程创新人才” 培养模式的大胆探索——美国欧林工学院的广义工程教育 [J]. 国内高等教育教学研究动态， 2012， （9）： 11-11.

[5] 聂梦影. 工程师继续教育培训模式探究——以帝国理工学院为例 [J]. 教育进展， 2021， 12（1）： 135-41.

[6] 吕营， 魏丽娜， 邓勇新， 等. 工程科技创新的人才培养模式研究——澳大利亚查尔斯特大学的启示 [J]. 北京科技大学学报， 2020， 36（1）： 54-6.

[7] 叶中帅. 人工智能时代创新型工程技术人才培养方式研究 [D]; 中原工学院， 2021.

[8] 宋大伟. 新阶段我国战略性新兴产业发展思考 [J]. 中国科学院院刊， 2021， 36（3）： 328-35.

[9] 鞠建华， 张照志， 潘昭帅， 等. 我国战略性新兴产业矿产厘定与 “十四五” 需求分析 [J]. 中国矿业， 2022， 31（9）： 1-11.

基金项目：重庆市高等教育教学改革研究项目“新工科背景下学科竞赛驱动专业教育的创新模式探索”（223184）；

重庆理工大学本科教育教学改革研究项目“聚焦学科交叉融合的“人工智能+X”时代创新人才培养模式探索与实践”（2023YB119）