深度学习视角下高职院校机械类专业课程的教学改革思考

文/蒋小芬

在深度学习视角下，高职院校机械类专业课程教学改革面临多个问题，包括教师专业知识储备不足、学生数学基础薄弱、实验设备匮乏以及课程体系与工业对接脱节等。基于此，本文提出了包括丰富教师知识储备、加强数学基础教育、更新实验设备以及将课程体系与工业需求对接等对策。这些对策旨在提升教学质量，培养学生的实践能力和应用能力，推动高职机械类专业课程教学与深度学习的有机融合。

在科学技术迅猛发展的背景下，高职院校机械类专业课程教学改革迫在眉睫。深度学习作为一种强大的机器学习算法，已经在众多领域展现了巨大的潜力。对于机械类专业而言，深度学习的应用可以极大地增强学生的实践能力和创新意识，使他们能够更好地应对复杂的机械问题。因此，为了培养符合时代发展需求的高素质机械类人才，高职院校机械类专业要基于深度学习开展课程教学改革。

一、相关概念介绍

（一）深度学习

深度学习是一种机器学习的分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，利用多层次的神经网络模型，实现对数据的高级抽象和表达，从而实现对复杂模式和关系的学习与理解。深度学习算法能够自动从大量的数据中获取学习特征，并通过反向传播算法来进行参数调整，从而提高模型的准确性。它已经广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，为解决复杂问题和实现智能化提供了强大的工具和方法。

（二）高职机械类专业课程教学改革

高职机械类专业课程教学改革是指，高职院校通过引入创新的教学方法和内容，结合现代机械工程的发展趋势和需求，对传统的课程体系和教学模式进行调整、优化，以增强学生的实践能力和创新意识。这种改革旨在培养满足时代发展需求的高素质机械类人才，使学生能够更好地应对复杂的机械问题和挑战，并具备应用深度学习等前沿技术的能力。

二、深度学习视角下高职院校机械类专业课程教学改革面临的问题

（一）教师专业知识储备不足

深度学习是一个快速发展的领域，相关的新理论、新算法和新应用层出不穷。教师需要不断学习和更新自己的知识结构，以跟上最新的发展趋势。然而，由于教学工作繁忙，教师的额外学习时间不足，部分教师可能无法及时掌握最新的深度学习理论和技术。

深度学习涉及多个学科领域，如机器学习、统计学、计算机科学等。教师只有具备丰富的跨学科知识，才能够游刃有余地将深度学习算法应用到机械类专业的课程教学中。然而，部分教师由于专业背景单一，缺少跨学科的整合能力，难以将深度学习与机械类专业的实际问题进行有机结合。

（二）学生数学基础薄弱

深度学习作为一门基于数学原理的技术，对学生的数学基础要求较高。深度学习涉及线性代数、概率论、微积分等数学概念和方法，如矩阵运算、激活函数、优化算法等。然而，部分学生在入学前数学基础薄弱，难以在短时间内理解和应用这些数学概念。

深度学习中的数学知识通常较为抽象和复杂，需要学生具备较强的数学思维和推理能力。然而，部分学生习惯于机械记忆和应用规则，理解和解决抽象问题的能力相对不足。这使得学生在深度学习的理论推导和问题解决过程中存在较大困难。

（三）实验设备匮乏

深度学习是一门注重实践和应用的学科，对实验设备提出了较高要求。例如，在机器学习和计算机视觉领域，学生通常需要使用GPU 服务器、高性能计算设备以及大规模数据集等进行训练和实验。然而，部分高职院校机械类专业教学实验室的设备和资源无法满足深度学习的教学需求，不利于学生的实践能力和创新潜力的培养。

与此同时，深度学习涉及大数据处理和计算密集型任务，需要有高性能计算设备和存储资源的支撑。然而，部分高职院校机械类专业的实验室设备相对落后，无法满足深度学习教学对高性能计算和大容量存储的需求。

（四）课程体系与工业需求脱节

一方面，机械类专业课程体系相对传统，缺乏深度学习的内容和应用。随着深度学习的快速发展，许多工业领域已经开始广泛应用该算法，而传统机械类专业课程体系的发展却相对滞后，缺乏对深度学习的系统介绍和应用训练。另一方面，课程教学内容难以匹配工业需求的快速变化。深度学习正处于不断发展和演进的过程中，工业领域的需求也在不断变化。然而，传统课程体系往往较为固定且更新缓慢，无法及时跟上工业需求的变化。这就导致学生所学的内容与实际工业应用的需求之间存在较大差距，进而导致学生的就业竞争力和岗位适应能力受到不利影响。

三、深度学习视角下高职院校机械类专业课程教学改革的对策

（一）丰富教师专业知识储备

其一，加强对教师的培训。高职院校可以定期组织专门的培训课程和研讨会，邀请机械专业领域的专家和学者到校开展讲座和进行指导，帮助教师及时了解深度学习的最新进展和研究成果。此外，高职院校还可以建立在线学习平台或提供自主学习资源，让教师根据自身时间和兴趣学习深度学习的相关知识。

其二，促进跨学科的培训和交流。为了提升教师的综合素养和跨学科应用能力，高职院校可以开展跨学科培训课程或者组织交流活动。例如，高职院校可以邀请其他学科领域的教师参与深度学习课程的教学设计，以促进不同学科之间的知识融合。此外，高职院校还可以建立学科交叉研究合作平台，促进机械类专业和计算机科学、数学等学科之间的合作与交流，从而提升教师的跨学科能力。

（二）加强数学基础教育

高职院校应重视培养学生的数学思维和问题解决能力，为学生打下坚实的数学基础。例如，数学教师可以采用启发式教学方法，引导学生主动思考和发现数学规律，培养其抽象思维和推理能力。同时，高职院校要提供丰富的数学实践活动和应用场景，使学生能够将数学知识与实际问题相结合，增强数学运用能力。

除了在日常教学中应重视学生数学能力的培养外，高职院校还可以针对数学基础薄弱的学生开设专门的数学基础课程或辅导班，有针对性地进行补充和强化教学。教师可以根据学生的实际情况，重点讲解数学中与深度学习相关的概念和方法，帮助学生巩固并应用相应的数学知识。

（三）更新实验设备

高职院校可以通过购置最新的计算机设备、高性能服务器、GPU 加速卡等，为学生进行深度学习实验和计算提供必要的工具。此外，高职院校还可以引入先进的传感器设备、机器人平台等，为学生提供多样化的实验和应用场景，从而在满足教学需要的同时，激发学生的创新能力和实践能力。

高职院校要加强与行业间的合作，建立校企合作项目，利用企业实验室的设备资源开展深度学习实践课程。校企合作不仅可以使学校获得更多的实验设备支持，还能够加强学生与行业的联系，提升学生的就业竞争力和实践能力。

（四）将课程体系与工业需求对接

一是更新课程内容，融入深度学习理论和应用。高职院校可组织相关教师和业内专家对机械类专业课程进行评估和调整，引入与深度学习相关的内容，使课程更贴近工业需求。高职院校要通过更新课程内容，使学生了解深度学习的基本原理，掌握深度学习在机械类问题中的具体应用。

二是与业界建立紧密的合作关系。高职院校可以积极与业界展开合作，建立校企合作项目，以获得实际应用案例、行业数据和技术支持，为学生提供与业界接触的机会，确保课程体系与工业需求的有效对接。同时，高职院校可以邀请业界专家参与课程设计和教学评估，提升课程的实践性和适应性。

四、结语

综合来看，深度学习视角下高职院校机械类专业课程教学改革面临多方面的挑战和问题，如教师专业知识储备不足、学生数学基础薄弱、实验设备匮乏、课程体系与工业需求脱节等。这些问题对深度学习的教学和实践产生了一定的限制和影响，高职院校必须采取一系列措施予以解决，推动课程教学改革的顺利进行。