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“AI+X”跨学科培养模式和课程设计探索
文章字数：2024
全球教育数字化进程持续推进，世界各国纷纷布局AI教育改革；在国内，《“人工智能+教育”行动计划》等一系列政策持续推动高校开展跨学科育人工作，倡导打造个性化、智能化教学模式，推进校园数字治理建设。当前，制造业正从经验驱动转向数据驱动，传统的精益现场改善也升级为AI智能优化。企业的精益工程师、智能制造IE岗等岗位，除要求从业者掌握VSM、TPM、线平衡等传统精益工具外，还新增了IoT数据分析、智能仿真、算法优化等硬性能力要求。传统《精益生产》课程以理论讲授为核心，不仅内容滞后、数字化实训环节缺失，还偏重理论记忆，难以满足复合型数字化管理人才的培养需求。为此，本文以工业工程专业核心课程《精益生产》为载体，探索人工智能技术与精益管理深度融合的课程重构路径，开展全方位的教学改革创新实践。
一、“AI+X”跨学科培养模式内涵与设计框架
本文搭建了完整的“AI+X”跨学科培养模式设计框架，构建了三层内涵体系：第一层是由Python编程、机器学习、智能优化算法、数字孪生仿真构成的AI技术支撑层，第二层是以精益生产与物流运营为核心的专业本体层，第三层是实现知识、教学与实训场景深度耦合的交叉融合层。同时，本文确立了需求导向、能力本位、模块化设计、持续迭代四项课程设计准则，以此锚定培养兼具现场管理与数据建模能力的复合型人才这一目标。
二、《精益生产》课程“AI+X”跨学科培养模式创新设计
原有《精益生产》课程存在数字化内容缺失、灌输式授课、笔试单一考核三大短板，本次课程创新了课堂实施流程：课前依托线上学习平台推送AI配套微课与行业数字化案例，引导学生完成自主预习；课中教师先精讲精益理论，引入工业AI真实案例开展导入讲解，再组织学生分组研讨企业产线改善难题，随后依托仿真软件、编程工具开展数据建模实操演练，最后统一梳理课堂重难点，布置分层课后任务；课堂同步搭配案例教学、数据驱动建模、项目式探究、虚实结合仿真四类多元教学方法，兼顾理论理解与数字化实操训练。
课程按照由浅入深的逻辑设计了分层阶梯式实践任务，包含个人每周数据分析基础作业、小组中期产线智能优化项目、学期企业跟岗综合改善提案三级实践内容，层层递进锻炼学生的综合应用能力；改革传统单一考核模式，建立涵盖课堂过程表现、数字化实训实操、项目成果展示的全过程综合考核机制，由校内教师联合企业工程师共同评分，全面衡量学生的跨学科实践水平。此外，教师还可借助AI工具优化教学全流程：课前借助大模型自动生成教案、习题与教学素材，课中依托智能交互工具实现实时答疑，实训阶段通过代码辅助工具降低学生编程实操难度，课后依托AI系统自动批改作业，期末汇总全周期教学数据反向诊断课程短板、更新教学内容。
三、改革现存挑战与优化对策
课程改革落地主要存在四项难题：一是跨学科复合型师资供给不足；二是学生编程基础差异较大，AI实训门槛偏高；三是仿真软件、数据集、算力平台的采购与运维成本较高；四是跨学科综合评价体系尚不完善。针对上述问题，本文提出如下优化策略。
第一，补齐跨学科师资短板。建立常态化跨学科教研培训机制，定期组织工业工程专业教师参与工业AI、数据分析、数字孪生专项培训；联动计算机、智能制造专业教师开展联合集体备课，共享算法教学资源与精益行业案例；引入企业数字化精益专家开设系列专题讲座，同时落实教师企业挂职制度，安排专业教师深入制造企业学习产线智能优化实操技术，弥补教师在AI建模与现场精益融合方面的能力短板。
第二，应对学生编程基础不均衡问题。实施分层差异化教学模式，课前开设Python基础、数据处理线上前置辅导课程，供编程基础薄弱的学生自主补学；实训任务设置基础版、进阶版两套梯度内容，基础任务聚焦数据读取、可视化等简易操作，进阶任务面向有编程基础的学生开展机器学习建模、多约束优化算法训练，兼顾不同学习基础学生的接受能力，降低AI实训的学习门槛。
第三，缓解实训资源的经费投入压力。多渠道筹措教学资源，一方面申报校级教学改革专项经费，用于基础仿真软件、实训算力的配套采购；另一方面深化校企资源共享机制，推动合作制造企业开放脱敏生产数据集与工业仿真平台使用权，免费供给课堂实训使用。
第四，优化跨学科综合评价体系。全面推行能力本位的全过程评价机制，提高实训实操、项目方案、现场答辩在总成绩中的占比；建立校内专业教师、企业数字化工程师联合评审机制，从精益方案落地性、AI建模合理性、团队协作能力多个维度综合打分，全面衡量学生依托跨学科知识解决复杂生产问题的综合能力。
四、总结与展望
本次《精益生产》课程“AI+X ”改革打破了管理学科与数字技术的教学壁垒，能够有效匹配制造业数字化岗位人才需求，提升学生数据驱动改善与智能产线优化能力。未来，课程应持续更新工业AI前沿实训案例，完善跨院系师资协同机制，深化校企联合项目开发，不断优化“AI+X ”跨学科人才培养模式，为经管类专业数字化教学改革提供实践参考。
基金项目：浙江科技大学教学研究与改革项目“依托绿色供应链产业学院构建工业工程校企协同育人模式”（编号：2023-jg50）。
一、“AI+X”跨学科培养模式内涵与设计框架
本文搭建了完整的“AI+X”跨学科培养模式设计框架，构建了三层内涵体系：第一层是由Python编程、机器学习、智能优化算法、数字孪生仿真构成的AI技术支撑层，第二层是以精益生产与物流运营为核心的专业本体层，第三层是实现知识、教学与实训场景深度耦合的交叉融合层。同时，本文确立了需求导向、能力本位、模块化设计、持续迭代四项课程设计准则，以此锚定培养兼具现场管理与数据建模能力的复合型人才这一目标。
二、《精益生产》课程“AI+X”跨学科培养模式创新设计
原有《精益生产》课程存在数字化内容缺失、灌输式授课、笔试单一考核三大短板，本次课程创新了课堂实施流程：课前依托线上学习平台推送AI配套微课与行业数字化案例，引导学生完成自主预习；课中教师先精讲精益理论，引入工业AI真实案例开展导入讲解，再组织学生分组研讨企业产线改善难题，随后依托仿真软件、编程工具开展数据建模实操演练，最后统一梳理课堂重难点，布置分层课后任务；课堂同步搭配案例教学、数据驱动建模、项目式探究、虚实结合仿真四类多元教学方法，兼顾理论理解与数字化实操训练。
课程按照由浅入深的逻辑设计了分层阶梯式实践任务，包含个人每周数据分析基础作业、小组中期产线智能优化项目、学期企业跟岗综合改善提案三级实践内容，层层递进锻炼学生的综合应用能力；改革传统单一考核模式，建立涵盖课堂过程表现、数字化实训实操、项目成果展示的全过程综合考核机制，由校内教师联合企业工程师共同评分，全面衡量学生的跨学科实践水平。此外，教师还可借助AI工具优化教学全流程：课前借助大模型自动生成教案、习题与教学素材，课中依托智能交互工具实现实时答疑，实训阶段通过代码辅助工具降低学生编程实操难度，课后依托AI系统自动批改作业，期末汇总全周期教学数据反向诊断课程短板、更新教学内容。
三、改革现存挑战与优化对策
课程改革落地主要存在四项难题：一是跨学科复合型师资供给不足；二是学生编程基础差异较大，AI实训门槛偏高；三是仿真软件、数据集、算力平台的采购与运维成本较高；四是跨学科综合评价体系尚不完善。针对上述问题，本文提出如下优化策略。
第一，补齐跨学科师资短板。建立常态化跨学科教研培训机制，定期组织工业工程专业教师参与工业AI、数据分析、数字孪生专项培训；联动计算机、智能制造专业教师开展联合集体备课，共享算法教学资源与精益行业案例；引入企业数字化精益专家开设系列专题讲座，同时落实教师企业挂职制度，安排专业教师深入制造企业学习产线智能优化实操技术，弥补教师在AI建模与现场精益融合方面的能力短板。
第二，应对学生编程基础不均衡问题。实施分层差异化教学模式，课前开设Python基础、数据处理线上前置辅导课程，供编程基础薄弱的学生自主补学；实训任务设置基础版、进阶版两套梯度内容，基础任务聚焦数据读取、可视化等简易操作，进阶任务面向有编程基础的学生开展机器学习建模、多约束优化算法训练，兼顾不同学习基础学生的接受能力，降低AI实训的学习门槛。
第三，缓解实训资源的经费投入压力。多渠道筹措教学资源，一方面申报校级教学改革专项经费，用于基础仿真软件、实训算力的配套采购；另一方面深化校企资源共享机制，推动合作制造企业开放脱敏生产数据集与工业仿真平台使用权，免费供给课堂实训使用。
第四，优化跨学科综合评价体系。全面推行能力本位的全过程评价机制，提高实训实操、项目方案、现场答辩在总成绩中的占比；建立校内专业教师、企业数字化工程师联合评审机制，从精益方案落地性、AI建模合理性、团队协作能力多个维度综合打分，全面衡量学生依托跨学科知识解决复杂生产问题的综合能力。
四、总结与展望
本次《精益生产》课程“AI+X ”改革打破了管理学科与数字技术的教学壁垒，能够有效匹配制造业数字化岗位人才需求，提升学生数据驱动改善与智能产线优化能力。未来，课程应持续更新工业AI前沿实训案例，完善跨院系师资协同机制，深化校企联合项目开发，不断优化“AI+X ”跨学科人才培养模式，为经管类专业数字化教学改革提供实践参考。
基金项目：浙江科技大学教学研究与改革项目“依托绿色供应链产业学院构建工业工程校企协同育人模式”（编号：2023-jg50）。