基于项目实训下的机器人专业人才培养方案

摘要：在新一轮工业革命的背景下，加快完善机器人领域的人才培养体系至关重要，而机器人也被称作是“制造业皇冠上的明珠”。目前，我国在机器人专业的人才培养上还存在许多问题，无法满足国家和企业的需求。对此本文提出了一套培养理念，地方企业和高校进行深度合作，采用联合培养的方式为企业培养所需的人才。同时设计学科建设方案，通过将“工厂”带入课堂，采用项目制实训模式，使学生在项目中学习理论知识并进行实践。从而，为我国的发展和企业的需求提供源源不断的高素质人才。

关键词：机器人工程专业；人才培养；项目制实训

Abstract：Inthecontextofanewroundofindustrialrevolution，itisveryimportanttoacceleratetheimprovementofthetalenttrainingsysteminthefieldofrobotics，androbotsarealsoknownasthe"crownjewelofthemanufacturingindustry".Atpresent，therearestillmanyproblemsinthetrainingofrobotprofessionalsinChina，whichcannotmeettheneedsofthecountryandenterprises.Inthisregard，thispaperproposesasetoftrainingconcepts，inwhichlocalenterprisesanduniversitiescarryoutindepthcooperationand adoptthemethodofjointtrainingtocultivatethetalentsneededforenterprises.Atthesametime，thedisciplineconstructionplanisdesigned，andthe"factory"isbroughtintotheclassroomandtheprojectbasedtrainingmodeisadopted，sothatstudentscanlearntheoreticalknowledgeandpracticeintheproject.Thus，toprovideasteadystreamofhighqualitytalentsforthedevelopmentofourcountryandtheneedsofenterprises.

Keywords：robotengineeringmajor；talenttraining；Projectbasedtraining

一、概述

机器人工程是一门多领域交叉融合的前沿学科［1］，涉及机械工程、电子工程、计算机科学、人工智能、控制工程等多个学科。现在已经有大约300所高校开设了机器人专业。然而，由于我国在机器人领域的起步相对较晚，目前机器人工程专业人才培养体系仍存在一系列问题，无法满足企业和国家发展的需求［2］。

为了解决这个问题，提出了一种与企业合作的工程实训制培养体系。通过这种体系，学生可以深入了解机器人领域的发展现状和存在的问题。学生同时带着疑问去学习，将会更好地促进基础理论的学习。在这种高效的校企合作下，推动机器人领域高质量人才的培养。这将全面促进我国向制造强国的转变，推动经济发展和社会繁荣。

二、国内外“机器人工程专业人才”培养差别

（一）国外培养模式

国外机器人工程专业人才培养模式可以分为以下几种：

（1）综合学科培养模式：许多国外高校采用综合学科的培养模式来培养机器人工程专业人才。这种模式将机械工程、电子工程、计算机科学、人工智能和控制工程等学科进行整合，提供全面的机器人相关知识和技能培训。

（2）实践导向的教学模式：国外机器人工程专业注重实践教学，通过实验室、工作室和项目实践等方式，让学生在真实的工程环境下进行实践操作和项目开发。这种模式注重培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

（3）学院与工业界的紧密结合：许多国外高校与工业界建立紧密的合作关系，通过与机器人相关企业合作开展研究和实践项目，提供学生实际的工作机会和实践经验。这种模式使学生更好地了解行业需求，培养与实际工作需求相匹配的技能和素质。

（4）跨学科培养模式：国外机器人工程专业注重培养学生的跨学科能力，例如将机器人技术与生物医学、交通运输、农业等领域进行跨学科融合，培养具有创新思维和跨领域应用能力的机器人工程专业人才。

总之，国外机器人工程专业人才培养模式注重综合学科培养、实践导向的教学、学院与工业界的合作、跨学科培养等方面，旨在培养适应机器人行业需求的高素质人才。

（二）国内培养模式

我国在机器人领域的教育建设起步相比西方国家较晚［3］，在培养模式上学习西方国家，同时加入一些适应自己发展现状的培养方式。国内机器人工程专业的培养模式通常包括以下几个方面：

（1）基础课程学习：学生在大学前期阶段需要学习一系列的基础课程，如数学、物理、电子学、机械学等，为接下来的机器人专业学习做好基础。

（2）专业核心课程学习：机器人工程专业的核心课程包括机器人运动学与控制、机器人感知与认知、机器人路径规划与导航、机器人系统设计与集成等。学生通过这些课程的学习，掌握机器人领域的核心理论和技术知识。

（3）实验室实践：机器人工程专业的实验室实践是培养学生实际操作能力和解决实际问题能力的重要环节。学生在实验室中可以进行机器人系统的搭建、编程实现、传感器应用等实践活动。

（4）实习实训：为了进一步提高学生的实践能力，许多高校会安排学生参加企业实习或者参加机器人竞赛，在实践中巩固所学知识，并培养团队合作和创新能力。

（5）专业选修课程：机器人工程专业还设置了一些选修课程，如机器学习、计算机视觉、自动控制理论等，供学生根据自己的兴趣和发展方向进行选择。

（6）毕业设计或论文：机器人工程专业学生在毕业前需要完成一定的毕业设计或者论文。这个过程可以锻炼学生独立思考、解决问题的能力，并将所学知识应用到具体项目中。

以上是国内机器人工程专业的一般培养模式，具体实施可能会有一些差异，但总体来说，注重理论知识和实践能力的培养，并强调团队协作和创新精神。

（三）差异分析

国内外机器人专业培养模式的差异包括：课程设置、实践训练、学科交叉、实习与实践机会。

在课程设置方面，国内机器人专业更注重基础理论课程的学习，同时也会加入一些机器人相关的专业课程［4］，如机械设计、电路原理、控制原理等。而国外机器人专业则更注重实践和应用，提供更多的实验和项目课程，如机器人编程、机器人控制、机器人感知等。

在实践训练方面，国内的教育资源缺乏，机器人专业的实习机会相对较少，大多局限于实验室或学校内部，而且由于经费分配问题，机器人专业的实验设备较少。而国外机器人专业更注重培养学生的创新能力和解决问题的能力，学生可以在实际场景中应用所学的知识，并且与行业专业人士直接交流。

总体来说，国内机器人专业注重基础理论学习和工程实践，而国外机器人专业更注重实践和跨学科知识融合，提供更多的实习和实践机会。此外，国外机器人专业的课程设置和实践教学更加灵活和开放，鼓励学生自主探索和创新思维。

三、机器人工程专业人才培养现状

我国机器人专业人才培养比较活跃和积极。随着机器人技术的不断发展和应用的广泛，对机器人工程专业人才的需求也越来越高。许多高校已经设立了机器人工程专业，并提供相关的本科和研究生课程。但是由于我国在机器人领域的起步较晚，在师资力量、教育设备上、实践活动上相比发达国家还是较为不足。目前在培养体系中还存在以下一些问题。

（一）学生对该领域的认知水平较低

由于机器人工程专业是近几年兴起的一个新型专业，原来依托于机械电子工程来培养人才，这就造成了学生对自己所学专业定位不清楚。大多学生认为该专业也属于机械领域，这就造成了学生对自己所学知识内容较为模糊。而且该专业涵盖面较广，刚进入大学的学生很难适应这种学习方式和教学内容［5］。

（二）多涵盖领域导致学科的认同感不强

机器人工程专业涵盖了一些经典领域，如机械工程、控制工程、自动化、计算机。其高度集合性就导致了该专业到底归属于哪个院系管理，以至于在很大程度上影响了资源的分配，拖慢了机器人工程专业的建设［5］。

（三）高校培养和企业需求的差异

在人才的培养上，一些普通高校仍然以一些传统的课程体系进行培养，没有一些定制化的专属课程内容，以至于学生不了解该领域的具体架构，没有充实的知识基础。从而难以适应企业的要求。也有些较好的院校，部分教师缺乏对该领域前沿的关注，就造成了教学内容的相对滞后。

对于企业来说，企业不仅仅需要基础性人才，而且更加需要复合型管理人才，该类人才对机器人的整体框架内的各个环节都有一定的了解，能够很好地协调各环节的生产制造。促进产能的提高［6］。

（四）落后的课程设置

对于专业课程的建设，学校仍然以理论知识传授为主，实验为辅的阶段。相关课程通常只配备学时较少的课程实验，对专项实验以及项目级的工程实训涉及较少，因此培养的人才不能满足企业或行业的需求。同时专业教学资源和教学设备缺乏，由于机器人工程专业智能控制领域为新兴、复合型学科，使得学用结合课程设置系统性不足，增加了学生的学习难度与教师的教学成本。

（五）繁杂的教材内容

当前面向机器人工程专业智能控制方向的教材种类较多，但定位通常针对研究型人才的培养，覆盖人员与专业较广，不能很好地体现出“新、用、适、精”的特色。内容不能及时跟进研究前沿，不能体现学科的“新”理论“新”技术成果。同时对于产教融合聚焦度不够，不能很好地培养学生解决实际问题的能力，反映学科基本理论与方法的可“用”性。教材层次不能很好适合高等学校本科办学模式，知识量和难度与学生培养方案不相匹配，系列教材体系不够完备，达不到结构严谨，环环相扣的要求。

目前该专业的人才培养模式，在各方面均有着很多可以改进的内容，我们完全可以将企业的专业工程师请入课堂，为学生讲解前沿发展。而学生也可以进入工厂，将理论转化为实践。将“工厂”带入课堂在“做中学”和“学中做”中形成闭环反馈模式，满足企业人才需求的同时，增强学生实践能力，为国家培养出优质的机器人专业人才。

四、基于工程实训模式的培养方案

基于成果导向项目制进行课程内容的系统设计，包括项目制作，教材的选择与建设。在理论教学环节穿插配套的课程实验。进一步依托于实际工厂产线进行项目实训。其核心是让学生“学中做”“做中学”“学中练”“练中学”“学中用”“用中学”，以项目实训的形式将“学、做、练、用”四位一体深度融合。同时在“做”与“学”中实现教学与培养的评价—反馈—强化闭环流程，最终实现产教融合、复合人才的培养［7］。如下图为核心思想。

研究路线图

（一）课程体系构建

课程体系方面，将工业机器人理论知识学习与企业生产方式紧密结合起来，通过工业机器人应用培养学生的兴趣爱好、专业能力、技术适应能力以及团队协作能力［8］。以机器人智能控制理论为基础，典型产业案例为出发点，高校—企业产教团队为载体，共同攻关、深度融合、成果共享，实现服务于产业、反哺于教育的产教、科教模式。教师先结合企业生产实际提出项目构思，然后学生依据项目构思，进行企业实际生产的项目模拟设计，进一步学生依靠企业的工业机器人资源实现项目构思和设计，最后利用企业丰富的校企合作条件，实现项目的整体运作。

（二）教材建设和实践项目建设

教材选择与建设方面，围绕专业核心教材、核心课程、重点实践项目以及高水平核心师资团队建设。专业核心教材建设将自主可控技术、实际产业案例、典型解决工业方案等融入教材，实现理论教学与实践教学融合、融会。发展情境教学、仿真教学，依托数字化高校建设构建数字化教材。核心课程以核心教材为中心，针对教材导论、核心专业知识、实验课程、习题讲解、课程讨论，配套5～8节范例课。强化教学方法与教学手段革新，采取互动式，虚拟课、仿真实验等多元化教学形式，强化学生的沉浸式课程体验。探索研究性学习，启发式教育，提高学生实践与解决问题的能力。重点实践项目以培养机器人工程复合型本科人才为出发点，以高校教学产线、企业实际产业案例为基础，校内以“能实不虚、虚实结合”为原则，开发演示型、验证型、综合型、创新型的实验项目和虚拟仿真实验项目。校外综合实践项目，引入新方法、新技术、新工艺、新标准教育教学实践，探索性科学实践项目，调动学生的积极性和主动性，激发学生学习兴趣和潜能，增强学生创新创造能力，最终实现科教融汇、产教融合［9］。

（三）校企结合，瞄准前沿专业贯通式项目实训建设

实训项目建设主要依托于某公司成熟产线进行项目建设与运行。其拥有国际多种品牌机器人，同时机器人种类多样，包含六轴、四轴（SCARA）、并联（DELTA）、AGV以及协作机器人等。然后将国产机器人企业引入课堂，通过对比国内外机器人企业的差距，使学生了解到机器人的前沿内容，以此目标为导向进行理论学习。

与多家大中型企业合作，拥有大量工程实训案例，如3C、CNC、压铸、打磨、搬运、焊接等。依据机器人功能特性项目实训拟从如下案例进行：

1.人工智能驾驶机器人

无人驾驶控制平台以四驱小车为基础，集成电机/舵机驱动控制器，支持车体和机械臂的运动控制，同时搭载环境传感器实现工况预警、定位等各种数据的采集和监控，配合无线通信模块，实现人工智能感觉、动作系统的开发和学习。感知控制单元主控平台采用高性能处理器，能够完成嵌入式与传感器、机器人控制技术、智能控制等内容的学习。

2.智能分拣机器人

平台支持机器视觉检测技术，可以进行智能识别、定位、抓取、分拣等功能，可实现机器视觉检测技术的工业化应用，在边缘计算网关中部署人工智能软件环境，赋予机器人对环境的感知能力和协同工作能力。实验平台采用基于深度学习的图像处理技术、机器视觉技术和机器人运动控制技术，可为人工智能、机器人工程、智能控制等领域提供可模拟色块分拣、形状分类、尺寸测量、生产日期检测、垃圾分类、物体缺陷检测、物流分类、工件分拣、装配检测等工业应用场景。

3.机器视觉智能识别与控制平台

系统包含六自由度机械臂、宽动态AI视觉摄像头、边缘处理终端、边缘计算显示单元、机器视觉场景应用资源包、可模拟人工智能典型应用场景，实现人工智能、智能控制应用技术教学实验，可进行机器视觉、语音识别等方面实践。

（四）以项目制为导向，进行专业多维评价、反馈，建立科学测试体系

评价内容上侧重于理论到项目的实现度，聚焦于智能控制理论的工程应用，使学生实现“学中做”。学校和企业对学生的项目实训结果进行打分评价，促进学生的“做中学”，反馈方式上应用信息化教学系统。最大限度地跟踪学生的学习进度，及时发现学生短板，使学生能够更快、更精准地掌握工作知识和技能。及时获取用人单位需求、技术要点反馈，实时调整培养方案，使人才培养能够精准对接就业岗位，构建人才培养、学生学习以及企业用人需求为一体的生态系统，为机器人工程复合型人才精准培养、零对接企业奠定坚实基础。

结语

为了实现我国制造业发展战略规划并推动建设制造强国，迫切需要大力发展智能制造领域。在当前机器人领域中，存在一些培养问题，因此需要分析机器人工程专业的现状。为此，提出了基于项目制工程实训的培养体系，从课程内容、教材选择、实训项目、反馈评价等方面提出了切实可行的培养模式，这种培养模式需要企业和高校进行深入交流。虽然该模式仅是初步的探索方案，其具体实施效果尚待验证，但实践成果无疑能促进我国机器人专业人才培养体系的完善，并为后来者提供经验和方向。这样做将有助于我国智能制造领域的快速发展和建设制造强国的目标实现。

参考文献：

［1］吴婧姗，王雨洁，朱凌.学科交叉：未来工程师培养的必由之路——以机器人工程专业为例［J］.高等工程教育研究，2020（02）：6875+98.

［2］李艳生，杨美美，魏博，等.人工智能背景下机器人工程专业人才培养策略［J］.教育观察，2019，8（01）：6870.

［3］刘新玉，代响林，平燕娜，等.机器人工程专业设置及人才培养分析［J］.智能制造，2023（01）：124128.

［4］马春生，曾建潮，高春强，等.多学科交叉的人才培养模式研究——以智能机器人微专业为例［J］.高教学刊，2021（08）：133136.

［5］江本赤，刘玉飞，李公文，等.基于产教深度融合的机器人工程专业人才培养途径［J］.湖北理工学院学报，2023，39（01）：6467.

［6］雷立群，王戬.机械电子工程与智能制造复合人才培养模式研究［J］.科技风，2019（20）：159+167.

［7］安丽红.基于产教融合、校企合作理念的实验实训装置研发和改造——以青岛市技师学院为例［J］.中国教育技术装备，2022，（07）：2931.

［8］张近民，王颖，高斌.体现工程教育理念的机器人实践教学［J］.大学教育，2019（08）：810.

［9］赵华君，漆新贵，罗天洪，等.地方高校机器人工程专业新工科人才培养研究［J］.西南师范大学学报（自然科学版），2020，45（06）：127132.

作者简介：叶林征（1990—），男，汉族，河北廊坊人，工学博士，教授，硕士生导师，研究方向：机器人与智能制造、超精密及特种制造。