李毓剛

摘要：當代，由于國家的產(chǎn)業(yè)政策的調(diào)整，只有產(chǎn)教融合才能使職業(yè)教育緊跟產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，學(xué)生的就業(yè)才有保障。而時下，主要的產(chǎn)教融合方法是校企合作、現(xiàn)代學(xué)徒制等模式。但由于，在職業(yè)學(xué)院中，軟硬件條件終究不如實際企業(yè)。所以運用人工智能技術(shù)對企業(yè)的各種優(yōu)秀進行機器學(xué)習(xí)并運用虛擬現(xiàn)實技術(shù)可以作為提高高職學(xué)生職業(yè)能力的輔助方案。

關(guān)鍵詞：人工智能;虛擬現(xiàn)實;產(chǎn)教融合

引言

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，這種新型技術(shù)正在深層次、大規(guī)模地改變著我們的生活。由于國家產(chǎn)業(yè)向高端裝備制造轉(zhuǎn)營，所以對高職教育的人才培養(yǎng)方案、學(xué)生的能力目標有大規(guī)模的調(diào)整。這種調(diào)整需要大量的軟硬件資源。這種資源的需求非常巨大，不是靠國家投入、院校投入就能解決的。由于，高職教學(xué)中要用到相關(guān)的企業(yè)的經(jīng)驗、技術(shù)、硬件資源、軟件資源。所以，以產(chǎn)教融合為主要合作模式的教學(xué)合作項目大量產(chǎn)生。這對提高學(xué)生的素質(zhì)是很有幫助的，但只是限于初級的企業(yè)技能。而企業(yè)所需要的人才是對企業(yè)的資源消耗最少、所需培訓(xùn)時間最短、能產(chǎn)生的的經(jīng)濟效益最大為目標。所以，只具備企業(yè)初級技能的學(xué)生的競爭力不強。在全球化深層化的人才競爭的背景下，這種不強的職業(yè)競爭力顯然是不夠的。要進一步提高學(xué)生的能力，那么就要大規(guī)模的改革。而研究如何以合理成本、達到改革的目的，就是本次研究的內(nèi)容。

一、針對教學(xué)專業(yè)的產(chǎn)教融合合作

為提高高職教學(xué)的實操性，可以通過與對口企業(yè)的合作形產(chǎn)教融合關(guān)系。以大職業(yè)能力為合作的指導(dǎo)思想。將學(xué)生所學(xué)專業(yè)的上中下游企業(yè)建立一系列的產(chǎn)教融合合作關(guān)系?？梢允箤W(xué)生學(xué)到企業(yè)的知識、技能與設(shè)備的使用機會。

二、基于產(chǎn)教融合關(guān)鍵資源的機器學(xué)習(xí)

運用人工智能的機器學(xué)習(xí)算法結(jié)合Python軟件以及各種攝像工具、建模工具、物聯(lián)網(wǎng)傳感工具對企業(yè)的核心能力要素的軟件、硬件資源進行收集、存儲、數(shù)據(jù)建模等等操作，可以逐步形成關(guān)于知識點數(shù)據(jù)倉庫。通過專家對企業(yè)能力要素大數(shù)據(jù)進行分析與研究可以總結(jié)出有關(guān)的要點。

三、運用虛擬現(xiàn)實可以模擬有關(guān)院校不能配給的資源

虛擬現(xiàn)實是人工智能技術(shù)的一種?？梢酝ㄟ^機器學(xué)習(xí)中得出的理論作業(yè)指導(dǎo)進行虛擬建模。綜合運用，CAD技術(shù)、CAM、3D技術(shù)等等進行綜合建模。然后，通過有關(guān)的編程開發(fā)技術(shù)對建模的內(nèi)容進行條件化反應(yīng)。這樣，學(xué)生可以通過虛擬現(xiàn)實技術(shù)的輔助掌握更多的職業(yè)核心能力。從一定程度上，填補了院校教學(xué)軟硬件上的不足。

四、基于問題驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

通過前幾項工作的準備，院校已初步具備教育高職學(xué)生大職業(yè)能力的必備的軟、硬件系統(tǒng)。那么，接下來的問題就是激發(fā)學(xué)生的積極性。學(xué)生的積極性的產(chǎn)生要素是多方面的?，F(xiàn)在主流的一種觀點是學(xué)生的學(xué)習(xí)的積極性來自于自信。即學(xué)生要相信自已能學(xué)好學(xué)科知識。為了節(jié)約時間與各項資源，本次研究就以增加學(xué)生的自信心為激發(fā)學(xué)生積極性的主要方式。而如何建立學(xué)生的自信呢？其實，關(guān)于人的自信心是如何形成的，也有較多的理論。

本次研究選擇一種主流觀點即學(xué)生的自信心來自一次又一次任務(wù)的成功實現(xiàn)。也就是說，培養(yǎng)學(xué)生的自信，應(yīng)給予其能力相匹配的練習(xí)項目。使學(xué)生通過努力完成任務(wù)，在增加知識的同時增加自信。但要不斷提升學(xué)生的大職業(yè)能力，是要誘導(dǎo)學(xué)生完成越來越難的任務(wù)。任務(wù)的難也是有多個因素的：比如，任務(wù)涉及多個知識點、多個技能點、并要自主思考選擇相關(guān)的知識點與技能點才能完成任務(wù)。這就有個學(xué)生群體對項目難度的耐受程度的問題。在初期大部分學(xué)生只能完成較簡單的任務(wù)。這個階段主要是培養(yǎng)學(xué)生認真學(xué)習(xí)、刻苦鉆研的習(xí)慣。而讓學(xué)生完成簡單的任務(wù)只是手段。其目的是通過多個簡單任務(wù)，讓學(xué)生積累完成高難度、復(fù)雜任務(wù)的知識與技能的基礎(chǔ)。最終的目的，是讓學(xué)生擁有充足的知識與較高的職業(yè)技能。使學(xué)生具備創(chuàng)業(yè)與就業(yè)的能力，從而成為行業(yè)需要的人才。而達成這一目標有非常多的觀點。

本次研究，選擇一個主流的觀點。這個觀點是，通過難度逐步加大層層深入的問題系統(tǒng)，使學(xué)生在練題中得到進步。而本次研究的主要任務(wù)是研究如何發(fā)展高職學(xué)生的職業(yè)能力使之盡可能接近產(chǎn)業(yè)的標準。所以，在問題的設(shè)計上就要用到之前幾個環(huán)節(jié)的成果。如產(chǎn)教融合的合作對象與專業(yè)的對口性，直接決定了系統(tǒng)的信息入口。

只有正確有效的企業(yè)技能信息才能做出良好的系統(tǒng)數(shù)據(jù)建模。又如：人工智能機器學(xué)習(xí)的成效直接影響問題的設(shè)計是否科學(xué)、有效、切中職業(yè)能力的要害。只有通過科學(xué)的機器學(xué)習(xí)算法才能提高借問題系統(tǒng)的質(zhì)量。而運用虛擬現(xiàn)實技術(shù)去模擬企業(yè)的設(shè)備與能通過算法結(jié)合形成與現(xiàn)實職業(yè)能力核心系統(tǒng)的結(jié)合就更為復(fù)雜與困難。難的有多個方面，首行，由于本次模擬的商端裝備的高技術(shù)水平的使用。而高端裝備的結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，所涉及的算法也非常復(fù)雜。這個復(fù)雜包括但不限于以上因素：

1.建模模擬裝備的復(fù)雜。

2.運用算法正確表現(xiàn)設(shè)備的真實運行情況的復(fù)雜。

在實際開發(fā)中，為體現(xiàn)高端的設(shè)備技術(shù)點，可能有相當多個組態(tài)。而現(xiàn)實時間、經(jīng)濟成本決定了虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)必須作出取舍。取什么、舍什么要根據(jù)行業(yè)人才需求的動態(tài)情況。

參考文獻：

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