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计算机教育
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第 10 期2017 年 10 月 10 日
中图分类号：G642
文章编号：1672-5913(2017)10-0029-04智能专业工程类人才培养实践教学 及其考核模式探究
许晓飞1，陈雯柏1，杨 飞2，刘玉威3
（1.北京信息科技大学 自动化学院, 北京100192；
胶原蛋白酶
2.北京信息科技大学 电子信息与控制实验教学中心, 北京100192； 3.北京信息科技大学 教务处, 北京100192）
摘 要：介绍智能专业工程类人才培养教育教学实践探究，以法国工程师教育体系为启发，结合智能科学与技术专业实践教学平台建设与教学实践，研究和分析工程教育过程培养和能力达成度的评估考核模式，强调工程类人才培养目标能力达成度的考核模式实效性提高和创新机制建立推广的紧迫性。关键词：工程类人才培养；实践教学平台；考核模式；智能科学与技术专业
0 引 言
提升解决实际智能工程问题的能力是智能专业工程类人才的培养目标。面向工程教育中目标能力达成度的实践教学过程培养及其考核评估模式量化实效性的研究一直是很多学者关注的难点领域。笔者借鉴法国工程师人才培养教育模式，采用实际工程问题项目实践教学法及其考核模式量化探究，包括实际工程问题项目理论解析、专业软件建模和推演计算、搭建工程项目实验系统验证提升总结，从而为实现新型未来科技人才培养目标提供一种方案讨论[1-6]。 1 法国工程类人才培养及其考核模式借鉴
目前，由于受到教学条件、教学环境和师资水平的限制，智能专业工程类人才培养教学以知识授受为取向，导致学生学习负担过重，制约了学生创新能力的发展[6-7]。法国大学注重与企业合作，合作方覆盖欧洲乃至全球的高科技企业，且法国的工程师教育积极地进行国际学校模式输出。北京航空航天大学中法工程师学院的合作办
学模式值得借鉴和推广，学院学习法国的工程能力化实验考核体系，将北京市卓越工程师教育联盟应用于国内高校工程类人才培养改革中来。
1.1 学生入学选拔考核简介
笔者认真学习分析了法国教育体系，法国工程类人才入学选拔中不超过10%的高中毕业生有机会被选拔进入大学校（如Grand Ecole 工程类学校）继续接受教育。工程教育分两个阶段：预科阶段（与高中合办，相当于我国大学的基础教育阶段），预科（相当于我国大学的大一年级和大二年级阶段）升工程师阶段（类似于国内高校的硕士阶段）。考试内容分为理论考试和实验考试，经选拔每年只有约2 000人进入大学进行三年学制学习。
1.2 学生培养考核模式
法国预科教育注重深厚的基础知识培养，采用小班教学，工科专业有数学、物理、化学、工业科学、法语、英语等课程，每学期30学分，每周30课时以上，包括数学（10课时）、物理（7.5课时）、工业科学（4课时）、化学（2课时）、计算机（1课时）、科研创新（2课时）、法语（2课时）、英语（2课时）以及体育（2课时），课
基金项目：北京信息科技大学2016年教学改革立项项目(2016JGYB12)；
2017年北京市大学生科研训练与科技创新计划项目；北京信息科技大学2016年课程改革立项项目(2016JGYB57)。
第一作者简介：许晓飞，女，在读博士研究生，智能科学与技术实验室主任，研究方向为智能机器人、工程创新教育，xuxiaofei2001@bistu.edu。 2017
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堂上采取多次笔试和口试作为过程考核成绩记录。预科第一年的教学时间为35周，包括预科阶段的工业课程实践部分，完成实验对象的建模、仿真分析和实验验证设计；第二年的教学时间为25周，包括假期海外交流，考核合格后成为工程师。
法国工程师教育的考核模式注重实践能力量化考核。在一个月的考试周内，每场有5位评审教师（每人负责3位学生的考试），15个学生现场随机抽取题目，题目有：①机械系统（葡萄分拣系统实验平台、电机加载及驱动综合平台、辅助机械手实验平台、助力自行车实验平台、四余度舵机实验平台）；②自动控制系统（停车场自动栏杆、血液采集系统、乒乓球包装模拟生产线、太阳能电池板自动调姿系统）；③逻辑与时序（典型位移/速度伺服系统实验平台、机械伺服系统实验平台）；④工业系统机器人（Lego 机器人、拟人机器人控制）；⑤工业系统中的计算机科学（飞行观测控制实验系统、信号处理系统综合试验平台、汽车电动助力系统实验平台）；⑥工业系统中的数理技术（陀螺仪、球拍拉弦装置、船舶导航操舵系统）等，见图1。
分钟内面向3位评委讲解实验原理并演示实验效果；20
分钟回答评委的提问；完毕后，3
位评委
合议给出这门实验考试的综合成绩，见图2
。
图
1 工业科学课程的考试现场和学生所用的考试平台
1.3 教师培养考核模式
以法国工程师教育中教师资格证申请考试为例，该考试属于对社会开放旁听的国家级考试。教师通过物理、工业科学、语言能力等多种考试后，申请参加试验考试，现场随机从45个工业模拟系统工程题目中抽取
灰度图1道考题。在4个小时内完成板书的书写和验证实验系统的搭建；在45
图2 预科学校教师资格证的考试现场之一
2 智能专业的工程类人才培养及其考核
模式探究
依据在学习和教学过程中对教学的系统评估、对学生结业考试考核模式的探究以及对学生就业职业能力成长的反馈数据分析评估，智能专业工程类人才培养需进一步面向人才市场需求，加强工程类问题的分析解决能力，尤其是复杂问题[1-4]。首先，直面智能专业工程师教育教师队伍的建设和培养体系等规范化不足，开展校内培养和校外引进并举；其次，学习借鉴法国工程人才培养体系，加强专业实验室创新建设，设置卓越联盟实验室复杂问题，加强科学技术普及活动的深度广度，实现智能专业工程类人才培养模式的探究。
2.1 专业实验室创新建设与复杂问题案例教学实践
北京信息科技大学智能专业工程思维培养要点有：①深入理解工程任务的逻辑步骤过程，放大工程任务所有细节，准任务要素间的因果关系，排除存在bug ，例如电子开关程序设计中，分别讲解演示拨动式开关和点动式开关的机械结构，设置不同条件判断；②积极动手搭建工程系统，组织专题交流会。智能专业实验室建设的教学内容围绕着参加学科竞赛的创新能力培养，引导学生运用批判－分析性思维，见表1。
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2017年全国智能科学技术教育暨教学学术研讨会2017年智能科学与技术专业院长/系主任论坛
项目示例：定点停车
任务a 设定：白地板，黑停车线，车头光电传感器指向地面。
已知光电传感器对地板读数为80，对停车线读数为20。
任务要求：机器人前进至黑停车线停车。A ：光电传感器实时读数
进行比较，主要考虑工程实际问题，如机器人惯性作用力和地面摩擦力的综合情况，依据实际场地调试情况设定，而图3的方法不具有适应性，存在bug 。
复杂问题智能算法设计示例：特殊路径规划复杂任务1：S 形弯的设计更有利于智能车缩短完成行驶路
段的时间。未优化的智能车行驶轨迹如图5所示，但这并不是最佳方法，因为过分按照S 形行驶既加长了行驶距离，又使智能车不断摇摆而稳定性变差。最理想的方法是让其不随S 弯转动，直线通过S 弯，理想的智能车行驶轨迹见图6和图7。
表1 北京信息科技大学智能专业工程类人才培养实践教学探究平台
项目类别
项目名称
设备模块项目技术摘要备注
科学技术科普社会教学实践
中小学社区机器人技术科普
各种机器人、智能控制系统
现场演示讲解各种机器人、智能系统核心技术和应用（北京信息科技大学获评“北京市科普教育基地”）卓越联盟实验室举例说明
创意机器人制作
3D 打印机的轴承设计、雕刻机、物流系统、全局摄像头网络、机器人套件
机器人机械结构设计、电路板设计智能系统建模与综合实验
4个典型智能系统：武术擂台项目机器人、模拟工业对象物理量控制的智能系统（如倒立摆角速度，水箱的液位）、基于物品特征属性的视觉识别与分拣系统、人脸推荐的自动售货机
智能系统的建模、智能系统实物的搭建、人脸识别与机器学习、图像处理、通信模块。
专业创新实验室举例说明
大学生学科竞赛
FIRA 仿真、足球机器人硬件系统的搭建、声音导引系统、步进电机控制系统、坦克车模、超声波、红外测距或报警系统、单片机控制模块光电传感器、摄像头、S12单片机模块、车模、稳压模块等元器件；DSP，显示器等软硬件融合系统
声音产生模块、无线模块检测系统及电机控制系统、查表法编程、光电组、摄像头智能车、智能安防系统、FIRA
仿真分级策略库程序
图4 A <50的程序设计
流程图
图3 A >50的程序设计
流程图问题：请大家比较图3与图4的不同点，判断哪个正确，分析程序流程图设计中是否存在bug 。
讲解摘要：不同点是变量A 的比较值，光电传感器对停车黑线读数为20，变量A 设置与50
图5 未优化的
行驶轨迹 图6 优化后的
行驶轨迹 图7 理想的行
驶轨迹
问题：请大家思考比较图5、图6、图7的不同点在哪？
讲解摘要：不同点是红路径规划曲线的不同，从快速经过黑线循迹，采取不同的路径规划汤加利
A A
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算法，计算不同路径规划结果，图7采用模糊控制以及自适应算法实现最优路径规划，算法复杂性体现在结合机器人的惯性作用力和实际场地地面摩擦力的综合情况调试设定。
2.2 科学技术普及的实践教学探究
智能专业结合工程思维培养的实践性，采用科学技术科普社会教学实践很有效。例如，组建机器人表演团，学校智能专业学生广泛参与科普实践活动，活动内容有：“精忠报国”机器人舞蹈组合出场；明星机器人“书童”的书法表演，毛笔写出“北信科大欢迎您”，表演“隔空写字”的穿戴数据手套无线控制机械臂系统；打着太极拳的NAO 机器人；魔兽争霸中的“DOTA ”机器人；机器人运动员表演高尔夫、单杠、点球等游戏互动；家庭服务机器人和足球机器人。
2.3 项目实践教学中学生考核模式探究
项目实践教学中学生考核分7个步骤：①认识系统，教师会提供文字资料及试题详细评分规则，并演示其中重要细节；②分析系统，需要学生综合分析其功能、需求、结构组成，并向教师讲解学习结果；③动手做实验；④建立仿真模型并与实际进行分析比对；⑤解决问题，思考如何消除误差；⑥设计一个新系统并优化；⑦总结、分析、展示、沟通，现场完成实验报告并制作PPT 。教师跟踪学生进度，进行询问和听取疑问，对学生的表现进行评分登记，能力考核量化如下：
1）能力A ：平台工作方式的掌握。
①描述操作平台的功能和结构；②能够使用
该平台；③验证并描述平台设计者所应用的技术要点。
2）能力B ：分析能力测试。
①明确需求和要求；②正确使用功能分析和结构分析，理解需要解决问题的机理；③说明模型与实际装置的区别并批判性地核对结果。
3）能力C ：实验。
①明确或者修正一种实验方案；②实施此项实验操作；③分析实验结果。
4）能力D ：建立模型。
yangzhenning
①明确或者修正一种模型；②确定或者使用该模型；③修正此模型。
5）能力E ：解决问题。
①掌握数字模拟的条件；②实施数字模拟；③解释数字模拟的结果。
6）能力F ：设计、选择与决定。
①设计方案；②完善既存方案；③给出结论。
3 结 语
智能专业工程类人才培养的实践教学及其考核模式探究主要借鉴国际工程教育中法国工程师培养体系，提出人才培养目标能力达成度的考核模式，提高实效性，建立推广创新机制。下一步，智能专业培养模式将从实验室平台建设、实际操作性、过程评估考核的多维性和实效性等方面入手，建立更加具体详细的培养考核体系，注重在创新实践的过程中激发学生的兴趣，由正向思维到反向思维的转变，促进学生思维水平，提高其掌握新知识的质量与速度。
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许晓飞, 陈雯柏, 吴细宝. 结合互联时代人才需求的智能专业创新教学研究[J]. 计算机教育, 2015(10): 54-56.
（编辑：孙怡铭）
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