居玮
在产业升级和技术迭代的背景下,电气自动化专业人才培养需突破传统模式局限,融入经济理念,提升资源配置效率与市场适配性。本文重点关注教学实践中的核心环节,从课程体系动态优化、实训资源高效整合、项目教学成本管控、行业数据精准对接以及校企协同育人等维度,探索具有创新性与实操性的人才培养路径,目标是构建技术能力和经济思维并重的复合型人才培养体系,为电气自动化领域的可持续发展提供有力的人才支撑。
一、课程模块动态组合,适配产业资源优化
基础模块聚焦电气自动化专业底层知识内容,涵盖电路原理、电子技术以及高等数学等课程,为学生搭建起扎实稳固的理论根基；技术模块依据行业不同细分领域进行设置,如智能电网技术、工业自动化控制、新能源发电技术等,助力学生掌握专业核心技能本领；经济应用模块突破传统工科教学局限,引入工程经济学、电力市场分析以及项目成本管理等课程,培养学生从经济视角评估技术方案的能力。
模块权重的动态调整基于对产业发展趋势精准研判。当新能源产业进入高速扩张时期,经过市场调研和行业数据分析后,发现储能系统设计、分布式能源并网等领域人才需求大幅增加,此时应加大经济应用模块中“储能系统经济分析”“新能源项目投资评估”等课程比重,同时压缩传统电力设备原理等方面的冗余课时。比如在课程排期方面,把原有16学时的传统继电保护课程缩减至8学时,新增8学时的“新能源电力系统成本效益分析”课程。此外,还要与企业合作开发新课程,邀请企业工程师参与到授课当中,以此确保教学内容和产业实际情况紧密贴合。
该调整方式能让学生快速掌握行业紧缺技能,进而提升自身就业竞争力,同时避免因课程内容滞后而造成教学资源浪费,通过减少过时课程的师资投入、教材采购和课时安排,把更多资源倾斜到新兴领域教学方面,实现教学资源的优化配置,最终培养出既懂技术又具备经济思维的复合型电气自动化人才,有效满足产业发展对人才的多元需求。
二、虚实结合实训体系,降本增效提升技能
在电气自动化专业实训教学过程中,传统全实体设备实训会遇到设备采购成本高、更新换代速度慢以及损耗维护费用大等诸多问题,而借助构建虚实结合的实训体系可提升教学质量与资源利用效率。
虚拟仿真平台具备低成本、高安全性和可重复性核心优势,能承担80%的基础性操作训练任务。通过3D建模与仿真技术,平台可模拟电气系统搭建调试故障排查等环节,学生在虚拟环境中反复练习PLC编程调试等操作,无需担心设备损坏或安全风险。虚拟平台支持多人同时在线操作,可解决实体设备数量不足致训练机会不均问题,且借助VR/AR技术能为学生打造沉浸式复杂工业场景,丰富其对行业应用场景的认知。
实体操作环节依靠二手设备开展,这些设备虽已从企业生产线退出,但在功能结构和操作原理方面仍可满足教学需求,且采购成本仅为全新设备的三分之一。将企业淘汰的工业机器人、变频器控制柜等设备进行检修维护用于学生关键技能的实操训练,如机器人编程调试、复杂电气线路安装与故障诊断等,有助于学生直接接触真实设备,感受设备运行时的物理反馈,培养他们的动手能力和临场应变能力,以此弥补虚拟仿真在触觉、听觉等感官体验上存在的不足。
虚实结合的实训模式达成了教学资源的高效利用。虚拟仿真可大幅减少对高成本实体设备的依赖,降低实验室建设初期的资金投入,而引入二手设备能在满足核心技能训练需求时,控制设备更新成本和维护费用。学生通过虚实交替的训练既夯实理论基础,又掌握扎实实践技能,实现降本与增效双重目标,为成为适应产业需求的高素质电气自动化人才奠定坚实基础。
三、项目教学成本管控,强化经济实践思维
在毕业设计阶段,学生选定项目后,需要对项目开展全周期的成本核算工作。以智能工厂电气自动化改造项目为例,学生不但要完成电路设计以及控制系统搭建等技术方案,还要系统梳理从研发初期市场调研费用、技术资料采购成本,到设备选型阶段PLC、传感器等硬件采购费用,再到项目实施过程人力成本、安装调试费用,直至项目后期维护成本等一系列费用。对此,需要建立详细的成本核算表格,运用工程经济学原理对不同技术方案进行成本效益分析,以选择最优方案。在此过程中,学生要查阅市场价格信息和供应商沟通获取报价,将理论知识与实际商业场景紧密结合。
引入企业财务人员参与答辩评审是强化成本管控的关键一环。企业财务人员依靠丰富实战经验从资金预算合理性、成本构成科学性、投资回报率等角度,对学生的项目方案提出专业性意见。比如针对学生设计的新能源充电桩智能管理系统项目,财务人员会指出设备折旧年限计算错误、运营成本估算遗漏等问题,引导学生重新审视方案的经济性,以帮助其建立技术与经济协同思维模式。
学生通过项目教学中的成本管控实践,不仅可掌握成本核算方法与财务分析工具,更重要的是能培养经济实践思维,使学生进入职场参与实际项目时,能够主动评估项目经济可行性,保障技术质量的同时有效控制成本提升项目整体效益。此教学模式契合企业对人才“懂技术、会算账”复合型需求,实现了人才培养与产业需求的精准对接。
四、行业数据驱动更新,精准对接市场需求
在电气自动化领域技术快速迭代、产业需求瞬息万变的背景下,传统课程内容更新滞后的问题日益凸显。为打破教学与市场脱节的困境,建立基于行业数据驱动的课程动态更新机制,成为培养适配型人才的核心路径。
搭建电气行业人才需求数据库,需整合多维度数据资源。一要联合招聘平台、行业协会及企业人力资源部门,收集智能电网运维、工业自动化系统开发、新能源设备调试等岗位的薪资水平、招聘数量、技能要求等数据；二要利用爬虫技术抓取行业论坛、技术社区的热门话题与前沿技术动态,分析企业对AI电气故障诊断、数字孪生技术应用等新兴技能的需求趋势。同时建立数据清洗与分析模型,剔除无效信息,提炼出岗位能力需求的核心要素,如智能电网岗位对Python数据分析、电力系统仿真软件(PSCAD/EMTDC)操作的技能要求。
为进一步增强行业数据推动课程更新的实际效能,需要构建多方协同配合的动态反馈闭环机制。在课程具体实施过程中,要引入企业导师全程参与教学质量评估工作,将企业针对学生实践项目给出的反馈、实习表现评价等内容纳入数据采集范畴,比如企业接收学生实习之后,针对学生在PLC编程、电气系统故障排查等实操环节的具体表现,通过线上评估平台提交详细的技能达标率、知识应用熟练度等相关数据,把这些信息与人才需求数据库的岗位技能标准对比分析,以此精准定位教学环节存在的薄弱之处。同时,建立毕业生职业发展追踪系统,定期回访毕业1-5年的校友,收集他们在职业晋升、技能短板弥补、行业新技术适应等方面的真实案例与数据。若发现大量毕业生反馈在电气设备全生命周期管理能力上存在不足,且该能力在行业内的重要性逐年上升,学校可针对性地在课程中增设设备维护管理、状态监测技术等教学内容,让学生在校园阶段接触到真实工作场景下的技能需求。
基于数据库的实时监测结果,形成“学期动态调整+年度全面优化”的课程更新机制。每学期初,专业教师团队对数据进行深度剖析,若发现工业机器人调试工程师岗位需求激增,且企业普遍要求掌握ROS机器人操作系统,可在《电气自动化综合实训》课程中增设相关教学模块,并邀请企业工程师开展专题授课；若数据显示传统继电保护技术岗位需求下降,可适当压缩该课程的理论课时,将更多精力投入到智能电网继电保护算法优化等前沿内容。年度层面则根据数据的长期趋势,对课程体系进行结构性调整。例如新增《新能源微电网设计与经济评估》课程,淘汰部分过时的技术类选修课。通过精准对接市场需求,学生毕业后能迅速适应企业岗位要求,实现从校园到在职的无缝衔接,提升院校人才培养的社会认可度与经济价值。
五、校企共建微专业模式,加速人才供需匹配
校企共建微专业模式将短期精准实战作为核心特色,通过和行业龙头企业开展深度合作,开发聚焦新技术应用的微专业课程,可成功解决人才供需错位问题,提升人才培养效率。
为满足智能电网领域持续增长的AI故障诊断需求,院校和国家电网、南瑞集团等企业合作开发《AI在电气故障诊断中的应用》微专业课程,该课程内容严格按照企业真实项目场景进行设计,全面覆盖电力设备运行数据采集、机器学习算法建模、故障预测系统开发等核心环节,学生通过学习该课程既能掌握Python数据分析、TensorFlow框架应用等前沿技术,又能够接触企业级数据处理规范和项目管理流程。
教学实行“双导师制”,由企业工程师和院校教师联合授课。企业导师负责分享实际项目中的技术难点和解决方案,比如在某变电站AI故障诊断项目中会讲解怎样利用历史故障数据优化算法模型；院校教师着重对理论知识进行系统化梳理,以确保学生能够理解技术背后的原理。课程考核以企业真实项目成果作为依据,学生需要完成从需求分析、方案设计直至系统实现的完整流程,最终提交能够落地应用的项目报告或者技术原型。
学生完成微专业课程学习并顺利通过考核后,能够获得企业颁发的技能认证书,该认证直接和企业招聘标准相互挂钩,比如获得华为电气数字孪生技术认证的学生,在应聘华为或者其生态企业相关岗位的时候,可以免初试直接进入技术面试环节,这极大缩短了企业人才筛选的周期,同时降低了企业的招聘成本。对学生而言,该认证不只是能力证明,更可显著提升其在就业市场当中的竞争力。总之,校企共建微专业模式通过整合双方的优势资源,实现了人才培养与产业需求的精准对接,为电气自动化领域输送了大量高素质的专业人才。
六、结语
基于经济理念的电气自动化人才培养路径,有效提升了人才培养质量与就业竞争力,同时从经济视角对工科教育逻辑进行了重构。通过对课程、实训、教学、数据以及校企合作开展系统性改革,强化了学生技术能力和经济意识的融合,也为院校优化教育资源、对接产业需求提供了可行方案,有助于培养适应智能化和绿色化产业变革的高素质应用型人才。
(作者系镇江市高等专科学校讲师)
在产业升级和技术迭代的背景下,电气自动化专业人才培养需突破传统模式局限,融入经济理念,提升资源配置效率与市场适配性。本文重点关注教学实践中的核心环节,从课程体系动态优化、实训资源高效整合、项目教学成本管控、行业数据精准对接以及校企协同育人等维度,探索具有创新性与实操性的人才培养路径,目标是构建技术能力和经济思维并重的复合型人才培养体系,为电气自动化领域的可持续发展提供有力的人才支撑。
一、课程模块动态组合,适配产业资源优化
基础模块聚焦电气自动化专业底层知识内容,涵盖电路原理、电子技术以及高等数学等课程,为学生搭建起扎实稳固的理论根基；技术模块依据行业不同细分领域进行设置,如智能电网技术、工业自动化控制、新能源发电技术等,助力学生掌握专业核心技能本领；经济应用模块突破传统工科教学局限,引入工程经济学、电力市场分析以及项目成本管理等课程,培养学生从经济视角评估技术方案的能力。
模块权重的动态调整基于对产业发展趋势精准研判。当新能源产业进入高速扩张时期,经过市场调研和行业数据分析后,发现储能系统设计、分布式能源并网等领域人才需求大幅增加,此时应加大经济应用模块中“储能系统经济分析”“新能源项目投资评估”等课程比重,同时压缩传统电力设备原理等方面的冗余课时。比如在课程排期方面,把原有16学时的传统继电保护课程缩减至8学时,新增8学时的“新能源电力系统成本效益分析”课程。此外,还要与企业合作开发新课程,邀请企业工程师参与到授课当中,以此确保教学内容和产业实际情况紧密贴合。
该调整方式能让学生快速掌握行业紧缺技能,进而提升自身就业竞争力,同时避免因课程内容滞后而造成教学资源浪费,通过减少过时课程的师资投入、教材采购和课时安排,把更多资源倾斜到新兴领域教学方面,实现教学资源的优化配置,最终培养出既懂技术又具备经济思维的复合型电气自动化人才,有效满足产业发展对人才的多元需求。
二、虚实结合实训体系,降本增效提升技能
在电气自动化专业实训教学过程中,传统全实体设备实训会遇到设备采购成本高、更新换代速度慢以及损耗维护费用大等诸多问题,而借助构建虚实结合的实训体系可提升教学质量与资源利用效率。
虚拟仿真平台具备低成本、高安全性和可重复性核心优势,能承担80%的基础性操作训练任务。通过3D建模与仿真技术,平台可模拟电气系统搭建调试故障排查等环节,学生在虚拟环境中反复练习PLC编程调试等操作,无需担心设备损坏或安全风险。虚拟平台支持多人同时在线操作,可解决实体设备数量不足致训练机会不均问题,且借助VR/AR技术能为学生打造沉浸式复杂工业场景,丰富其对行业应用场景的认知。
实体操作环节依靠二手设备开展,这些设备虽已从企业生产线退出,但在功能结构和操作原理方面仍可满足教学需求,且采购成本仅为全新设备的三分之一。将企业淘汰的工业机器人、变频器控制柜等设备进行检修维护用于学生关键技能的实操训练,如机器人编程调试、复杂电气线路安装与故障诊断等,有助于学生直接接触真实设备,感受设备运行时的物理反馈,培养他们的动手能力和临场应变能力,以此弥补虚拟仿真在触觉、听觉等感官体验上存在的不足。
虚实结合的实训模式达成了教学资源的高效利用。虚拟仿真可大幅减少对高成本实体设备的依赖,降低实验室建设初期的资金投入,而引入二手设备能在满足核心技能训练需求时,控制设备更新成本和维护费用。学生通过虚实交替的训练既夯实理论基础,又掌握扎实实践技能,实现降本与增效双重目标,为成为适应产业需求的高素质电气自动化人才奠定坚实基础。
三、项目教学成本管控,强化经济实践思维
在毕业设计阶段,学生选定项目后,需要对项目开展全周期的成本核算工作。以智能工厂电气自动化改造项目为例,学生不但要完成电路设计以及控制系统搭建等技术方案,还要系统梳理从研发初期市场调研费用、技术资料采购成本,到设备选型阶段PLC、传感器等硬件采购费用,再到项目实施过程人力成本、安装调试费用,直至项目后期维护成本等一系列费用。对此,需要建立详细的成本核算表格,运用工程经济学原理对不同技术方案进行成本效益分析,以选择最优方案。在此过程中,学生要查阅市场价格信息和供应商沟通获取报价,将理论知识与实际商业场景紧密结合。
引入企业财务人员参与答辩评审是强化成本管控的关键一环。企业财务人员依靠丰富实战经验从资金预算合理性、成本构成科学性、投资回报率等角度,对学生的项目方案提出专业性意见。比如针对学生设计的新能源充电桩智能管理系统项目,财务人员会指出设备折旧年限计算错误、运营成本估算遗漏等问题,引导学生重新审视方案的经济性,以帮助其建立技术与经济协同思维模式。
学生通过项目教学中的成本管控实践,不仅可掌握成本核算方法与财务分析工具,更重要的是能培养经济实践思维,使学生进入职场参与实际项目时,能够主动评估项目经济可行性,保障技术质量的同时有效控制成本提升项目整体效益。此教学模式契合企业对人才“懂技术、会算账”复合型需求,实现了人才培养与产业需求的精准对接。
四、行业数据驱动更新,精准对接市场需求
在电气自动化领域技术快速迭代、产业需求瞬息万变的背景下,传统课程内容更新滞后的问题日益凸显。为打破教学与市场脱节的困境,建立基于行业数据驱动的课程动态更新机制,成为培养适配型人才的核心路径。
搭建电气行业人才需求数据库,需整合多维度数据资源。一要联合招聘平台、行业协会及企业人力资源部门,收集智能电网运维、工业自动化系统开发、新能源设备调试等岗位的薪资水平、招聘数量、技能要求等数据；二要利用爬虫技术抓取行业论坛、技术社区的热门话题与前沿技术动态,分析企业对AI电气故障诊断、数字孪生技术应用等新兴技能的需求趋势。同时建立数据清洗与分析模型,剔除无效信息,提炼出岗位能力需求的核心要素,如智能电网岗位对Python数据分析、电力系统仿真软件(PSCAD/EMTDC)操作的技能要求。
为进一步增强行业数据推动课程更新的实际效能,需要构建多方协同配合的动态反馈闭环机制。在课程具体实施过程中,要引入企业导师全程参与教学质量评估工作,将企业针对学生实践项目给出的反馈、实习表现评价等内容纳入数据采集范畴,比如企业接收学生实习之后,针对学生在PLC编程、电气系统故障排查等实操环节的具体表现,通过线上评估平台提交详细的技能达标率、知识应用熟练度等相关数据,把这些信息与人才需求数据库的岗位技能标准对比分析,以此精准定位教学环节存在的薄弱之处。同时,建立毕业生职业发展追踪系统,定期回访毕业1-5年的校友,收集他们在职业晋升、技能短板弥补、行业新技术适应等方面的真实案例与数据。若发现大量毕业生反馈在电气设备全生命周期管理能力上存在不足,且该能力在行业内的重要性逐年上升,学校可针对性地在课程中增设设备维护管理、状态监测技术等教学内容,让学生在校园阶段接触到真实工作场景下的技能需求。
基于数据库的实时监测结果,形成“学期动态调整+年度全面优化”的课程更新机制。每学期初,专业教师团队对数据进行深度剖析,若发现工业机器人调试工程师岗位需求激增,且企业普遍要求掌握ROS机器人操作系统,可在《电气自动化综合实训》课程中增设相关教学模块,并邀请企业工程师开展专题授课；若数据显示传统继电保护技术岗位需求下降,可适当压缩该课程的理论课时,将更多精力投入到智能电网继电保护算法优化等前沿内容。年度层面则根据数据的长期趋势,对课程体系进行结构性调整。例如新增《新能源微电网设计与经济评估》课程,淘汰部分过时的技术类选修课。通过精准对接市场需求,学生毕业后能迅速适应企业岗位要求,实现从校园到在职的无缝衔接,提升院校人才培养的社会认可度与经济价值。
五、校企共建微专业模式,加速人才供需匹配
校企共建微专业模式将短期精准实战作为核心特色,通过和行业龙头企业开展深度合作,开发聚焦新技术应用的微专业课程,可成功解决人才供需错位问题,提升人才培养效率。
为满足智能电网领域持续增长的AI故障诊断需求,院校和国家电网、南瑞集团等企业合作开发《AI在电气故障诊断中的应用》微专业课程,该课程内容严格按照企业真实项目场景进行设计,全面覆盖电力设备运行数据采集、机器学习算法建模、故障预测系统开发等核心环节,学生通过学习该课程既能掌握Python数据分析、TensorFlow框架应用等前沿技术,又能够接触企业级数据处理规范和项目管理流程。
教学实行“双导师制”,由企业工程师和院校教师联合授课。企业导师负责分享实际项目中的技术难点和解决方案,比如在某变电站AI故障诊断项目中会讲解怎样利用历史故障数据优化算法模型；院校教师着重对理论知识进行系统化梳理,以确保学生能够理解技术背后的原理。课程考核以企业真实项目成果作为依据,学生需要完成从需求分析、方案设计直至系统实现的完整流程,最终提交能够落地应用的项目报告或者技术原型。
学生完成微专业课程学习并顺利通过考核后,能够获得企业颁发的技能认证书,该认证直接和企业招聘标准相互挂钩,比如获得华为电气数字孪生技术认证的学生,在应聘华为或者其生态企业相关岗位的时候,可以免初试直接进入技术面试环节,这极大缩短了企业人才筛选的周期,同时降低了企业的招聘成本。对学生而言,该认证不只是能力证明,更可显著提升其在就业市场当中的竞争力。总之,校企共建微专业模式通过整合双方的优势资源,实现了人才培养与产业需求的精准对接,为电气自动化领域输送了大量高素质的专业人才。
六、结语
基于经济理念的电气自动化人才培养路径,有效提升了人才培养质量与就业竞争力,同时从经济视角对工科教育逻辑进行了重构。通过对课程、实训、教学、数据以及校企合作开展系统性改革,强化了学生技术能力和经济意识的融合,也为院校优化教育资源、对接产业需求提供了可行方案,有助于培养适应智能化和绿色化产业变革的高素质应用型人才。
(作者系镇江市高等专科学校讲师)