浅析智能学习:职业培训和学术教育结合下的混合式学习

Harald Jacques,Reinhard Langmann

(杜塞尔多夫应用科学大学，德国 杜塞尔多夫 40476)

什么是智能学习(Smart Study)?它是一种使用混合式学习方法，融合不同学习领域(例如行业企业和大学)的学习模式。混合式学习通常被定义为“课堂教学与计算机辅助教学的结合”[1]。这一定义仅显示了如何把教师的信息更好地融入到学习者的知识中去，但没有说明该学习方式如何培养学生解决未知环境中问题的能力。通过把在大学的工程教育与在工业企业的实践工作和学习相互结合，可以促进学生把大学的理论知识直接转化到工业应用中去。这对培养21世纪社会所需的沟通和协作能力将起重大作用。[2]

1 职业教育与高等教育的融合

1.1 未来要求

高素质工程师的培养越来越多地与工业技术的发展密切相关。第三次工业革命开始之际，微电子技术在工业中的引入迫使德国改革其高校体系。除了理论型科学人才，行业需要大量实践型的工程师。因此，德国创建了一种新型大学，即“应用科学大学”(缩写：FH)。这里做出的最重要的改进是：完成职业培训并积累了几年职业实践经验后，技术工人可以获得应用科学大学的入学资格。自此，应用科学大学一直在培养已拥有职业经验的技术工人，使他们通过大学学习成为高素质的工程师。

如今，德国的专业技术工人和工程师闻名世界。但是，我们为培养能够满足第四次工业革命要求的工程师做好准备了吗？是否需要一个新型的教育体系，例如教育4.0(教育4.0或E40)。

根据卡尔斯鲁厄理工学院(KIT)2013年的一项研究[3]，必须预计到工业系统的工作方式将发生全面变革。过去的模式是一个金字塔型，许多普通工人位于底端，是金字塔的基础，接下来是人数不是很多的专业技术工人，而顶部只有少数工程师和管理者(见图1中的浅色金字塔)；未来，这将变成钻石型(见图1中的深色菱形)，即只剩下少量的普通工人，但专业技术工人和工程师之间的交叉部分将达到最大。

图1 不同就业资格的构成从过去的金字塔模式转型为将来的钻石模式

德国工程师协会(VDI)在2018年的一项研究中[4]指出，数字化转型需要有在跨学科和交叉学科间协作的能力。因此，未来的工程师必须具备合作能力，以便能够在社会、技术和业务领域与他人共同努力，从而达成共识并相互接受。对工程师教育来说，必然要求高校与企业、行业协会和工会之间进行对话，并通过对话提供的机会来共同商议数字化转型对毕业生提出的能力要求。在此，借鉴“一体化高等教育专业”(Integrierte Studiengänge)已积累的经验也可以起到帮助作用。[4]

工程师应该从哪里获得技能和经验呢？高校里的小项目和模拟就够了吗？能力发展意味着要不断应对挑战，同时学习很多知识，但还必须对它在情感上加以处理，从而能够在一个真实的决策过程中直接体现出能力发展的结果。[5]对所需能力的培养最好在企业的真实环境中进行，并且理想情况下不是在毕业后，而是与大学学习同时进行。

近些年来，德国应用科学大学开始与行业企业合作，创建了一种被称为“双元制高等教育”(Duales Studium)的全新学习模式。这种模式下的学习十分有利于支持以上图1展示的转型过程，因为它把培养专业技术工人的职业培训和本科教育相结合，通过这样的方式专门培养在职业教育和高等教育的交叉地带具有实践技能的工程师。

2.2 双元制高等教育

双元制高等教育的基本理念是把高校的教学计划和在企业的职业培训计划相互结合起来。也就是说，高校传授基础知识、重点内容和学习策略；企业、行业协会和工会则通过提供职业培训和进修机会来满足例如“工业4.0”提出的特殊要求。[5](见图2)。

图2 职业培训(左)和大学工科专业(右)中理论和实践部分示意图

图2展示了职业培训和大学里工科专业理论和实践教学内容的占比情况。在德国的职业培训中，由职业学校传授的理论知识占所有学习内容的大约30%；培训企业开展的实践培训则占大约70%。相比之下，在应用科学大学的工程专业里，理论知识占约70%，其余为大约30%的实践学习，包括在实验室做实验、做项目和企业实习等形式。

仔细研究这两种教育形式下的教学内容，可以看到一定程度上重叠的部分(见图3)：职业培训中的理论部分很多都涵盖在工程专业的理论授课内容中，而工科专业中实践部分的内容则在企业的职业培训中处理得更为深入。因此，职业学校的理论部分可以用应用科学大学的理论课替代，同时，在企业的实践培训可以取代应用科学大学里的很多实验室练习和在企业的实习。通过结合职业培训和高等教育，使之发挥协同效应，就能够培养高素质、专业化的工程师。此外，通过这样一体化的人才培养，可以让学生节省大量受教育时间。

图3 职业培训和大学工科专业中理论和实践部分重叠之处示意图

图4展示了将常规性学制为6个学期的本科专业和常规性学制为3年的职业培训结合在一起的模式。最初两年，学生每周在培训企业里度过大约一半的时间，接受在企业的职业培训。同时，学生每周也要用大约一半的时间，作为非全日制学生在大学学习。与普通的职业培训不同之处在于，学生无需去职业学校，此外，普通的职业培训一般要求在企业内的培训占大约70%的时间，但是双元制高等教育专业的学生必须只用50%的企业培训时间完成职业培训，这使他们充满干劲。最初两年，要作为非全日制学生完成普通的工科本科专业前两个学期的正常学习计划。第三学年，作为全日制学生，仅在大学的非授课期间到其培训企业学习。学生通过工商会或手工业协会组织的职业培训结业考试后，结束其职业培训阶段。第四学年是在大学正常的学年，即他们要在大学上课，也要写本科毕业论文，毕业可以取得工程学学士学位。根据这样的进度，可以看出，一体化模式把两种教育的时间从6年(通常为3+3=6年)缩短了两年，总计为4年。

图4 含职业培训的双元制高等教育专业

第二种模式不含职业培训，但要求学生定期在企业从事实践工作，因此学制也较短(见图5)。该模式下的毕业生只获取一个被承认的证书，即工程学学士学位。同时，大学不需要知道学生在企业接受培训还是正常工作。这种模式对大学的教学也提出挑战，因为通常学生需要每学期在12周内完成工科专业的课程，而不是普通情况下的15至16周内完成。

图5 不含职业培训，但要求有实际工作经验的双元制高等教育专业

以上两种模式的双元制高等教育专业都有同样的运作方式：首先，大学和培训企业要签署合作协议，其中要确立相关制度，例如两个教育机构的教学计划、教学进度，以及相互认可对方的课程。其次，有兴趣选择该专业的学生要先在培训企业提出申请，经录用后，学生要与培训企业签署培训或雇用合同。接下来，学生向大学提出在该专业就读的申请。大学根据高校入学资格的标准决定是否能够录取学生。如果符合入学条件，学生就可以在该大学注册入学，成为该校大学生。图6直观地展示了德国双元制高等教育专业中的三角关系。

图6 德国双元制高等教育专业中的三角关系

3 以自动化技术为内容的混合式学习

通过来自于杜塞尔多夫应用科学大学自动化技术的课程的三个示例，来呈现自动化技术智能学习中混合式学习。该课程中有50%的学生都是上述双元制专业的学生。

在所有示例中，均使用远程实验室(远程实验室)和远程实验作为混合学习的关键要素。在此须区分两种类型[7]:

固定式远程实验室(Fixed Remote Lab)：这种远程实验室给学习者呈现一个经过预定义的学习环境，学习者要在该环境中远程解决在一台真实设备上给定的任务。通常，为固定式远程实验室开发学习环境需要花很大的精力和时间，并且要有相应的专业知识。也就是说，教师不可能自己创建相关学习环境，也不可能对它做出调整。

开放式远程实验室(Open Remote Lab)：建立这样的实验室需要一个开放的工具环境来配置特定的实验室空间。将这样的学习环境比作一个能够自由进入的传统的实验室工作台，学习者拥有用于创建所需功能系统的所有选项，对学习任务会在相应的教学学习文档中做出描述。学习者在系统中进行远程工作时，有一个辅导老师会通过远程协作工具或面对面提供指导。

以下所有示例中都使用免费的物联网(IoT)平台FlexIOT作为工具环境。[8]

3.1 示例一：关于转台的固定式远程实验

该示例使用了一个带有转台的加工和测试站(图7)。

图7 带位置控制转台的加工与测试站

在实验中，学习者要操作控制位置的转台，其间须记录和分析角速度与加速度。通过一个用于Modbus TCP的 Web-Connector可以访问图7所展示设备的工艺流程数据。该示例是在IoT-Portal FlexIOT中作为一个项目来实施的。学生只需要能够进入IoT-Portal即可运行实验，但不能更改实验的结构。图8显示了在Web浏览器上的远程实验。

图8 位置控制转台固定式远程实验

学习者可以通过用户界面在网站上获得远程实验室服务：

·转台的视频图像

·三通道实时绘图仪，学生可在自己的电脑上存储显示的值

·用于指定角加速度的旋钮

·用于指定位置设定值的滑块

该示例是双元制高等教育专业自动化技术课程中的组成部分，被作为实践练习用于驱动技术的基础课教学。

3.2 示例二：组装站的开放式远程实验室

该示例的目的是在人机通信课程(本科阶段第5学期，自动化技术专业)中把IoT-Portal FlexIOT作为开放式远程实验室使用。作为一个项目的一部分，学习者要为模型车组装设备的各个站点设计并测试控制面板。图9显示了该组装设备。每个学习小组都要设计一个控制面板，用于站点2-5的测试和程序操作。

图9 带五个站点的模型车组装设备

在真实设备上的工作仅通过进入IoT-Portal FlexIOT来远程执行。每个项目组由四名学生组成，他们都以管理员(Administrator)的身份享有访问权限。在FlexIOT-Portal本身也规定了最多有四个管理员可以使用同样的访问权限在不同工作站上工作。就在真实站点的工作而言，学习者可以使用基于Web的预订系统事先预定在真实站点上的工作时间。

整个组装过程的操作只能通过项目组中所有学习者在远程工作期间的密切合作来实施。为此使用了一种特殊的聊天服务，该服务由FlexIOT-Portal提供。

每个冬季学期都会有大约35名展示极大兴趣的双元制专业学生成功完成这项学习任务。图10展示了2015/16冬季学期一个项目组的成果。关于该示例的更多信息请参见。[9]

图10 2015/16冬季学期的学生为站点5(操作类型：手工操作)设计的控制面板

3.3 示例三: 用于PLC培训的基于云的混合式学习

基于云的混合式学习实验室(CBLL)把现场PLC(PLC-可编程逻辑控制器)培训与来自云的技术模型相结合。技术模型可以根据需要从云里载入到学习者的网络浏览器中，并在那里执行。PLC输入/输出信号和传感器与执行器的连接通过一个专门的CloudIO适配器(CloudIO)并基于树莓派(Rasperry Pi)来实现，即它会把输入/输出信号通过合适的Web协议传输到技术模型。对技术模型的管理通过IoT-Portal FlexIOT进行，由于这些模型用于学习目的，所以属于免费提供的服务。

图11展示了用于PLC培训的CBLL原理图。该示例的详细描述参见文献[10]。在文献[11]中的视频则说明了如何用CBLL工作。

图11 用于PLC培训基于云的混合式学习实验室原理图

CloudIO适配器安装在Phoenix Contact的教学学习系统Eduline的一块A4大小的板上，这样CloudIO就可以毫无问题地替代在该PLC学习系统中的仿真板。通过使用两根24针D-SUB电缆可以把适配器跟Eduline PLC ILC 191 ME/AN或ILC 131ETH的输入和输出端相连接。此外，CloudIO还可以与任何其他数字/模拟过程信号(例如Siemens PLC)相连接，以便通过Web协议将它们连接到因特网/内网。技术模型本身则通过使用网络技术来生成，例如SVG和/或X3D。可以将JavaScript嵌入模型中来对模型行为进行编程。

由于可以通过CloudIO适配器从互联网访问PLC的输入和输出信号，因此原则上可以通过使用现场有的PLC控制在互联网上所有合适的系统。这就为建立潜在的技术模型开辟了许多可能性。例如，如果可以在互联网上通过Webconnector使用真实机器设备的传感器和执行器，那么该机器设备也可以用于PLC培训。

对CBLL的评估表明，基于提出的方案，流程时间约为50ms的技术模型可以成功地用于PLC培训。这样就可以对大量不同的生产工艺流程进行逼真地模拟。现场学习者不需要安装任何软件或许可证。只需要有可以使用WLAN的平板电脑/智能手机/PC，并能够进入IoT-Portal即可，以便能够在其设备的浏览器中使用模型。

该示例用于本科层次不同智能学习专业PLC编程的基础课。其中使用了Phoenix Contact的Eduline培训系统以及来自云的不同技术模型(2D/3D模型)。

4 结 语

对有不同学习场所(高校/企业)、面对不同挑战(学术方面/职业方面)、采用不同教学方法(面对面/混合式学习)的一体化工程师教育来说，智能学习的模式应当比较能够满足未来的需求。在双元制高等教育专业中采用混合式学习方案来培养自动化技术工程师迄今为止的经验可以总结如下：

双元制高等教育专业的数量以每年约10%的速度增长，是德国高校增长最快的专业类型。[6]双元制高等教育专业学生的辍学率不到8%，远低于工科专业的平均辍学率，即近40%。[12]其毕业生有很高的就业力(几乎每个毕业生都直接从大学过渡到工作岗位)。新的发展需求和未来的科技趋势将直接从合作企业反映到高校，因此高校可以及时对大学教育和继续教育做出调整。

通过使用远程实验室和/或进行远程实验，可以提高以实践型混合式学习模式进行人才培养的效果。 特别是这样可以节约实验室人员的支出。远程实验室可以全天候供学生使用， 这样，双元制专业的大学生也可以在培训企业学习，不受地点限制(有时间就可以学习)。

与普通的大学生相比(没做过职业培训，只是文理中学毕业)，双元制大学生的学习目标非常明确，积极性高并以结果为导向。 这些学生十分喜欢在以上描述的学习场景中完成任务时享有独立性和自我管理的权力。

在如示例二中专门设计的学习场景中，无论学生身在何处，小组都可以展开合作。学生可以不受地域限制地参与实践工作，同时可以学习在分布式和全球化团队中如何工作。 这种类型的协作学习能够让学生在工业4.0的背景下为将来的人机协作做好准备。

可以预测，将双元制高等教育和使用现代媒体的学习方法相互结合，使之成为一种智能学习，这将成为将来培养工程师4.0的重要支柱。