工業(yè)軟件人才深度技能培養(yǎng)模式研究

韋存存　葛茜倩

摘 要：2015年，中國推出"中國制造2025"計劃，工業(yè)軟件是智能制造的神經中樞，研究培養(yǎng)"中國制造 2025"工業(yè)軟件人才對于推動"兩化"深度融合，加快工業(yè)轉型升級，實現(xiàn)"中國智造"具有極其重要的意義。本文以SPOC資源為平臺，以深度學習為指導，構建面向工業(yè)軟件人才的深度技能培養(yǎng)模式，加深學生對知識的深度理解，提高學生技能的熟練度、提升工業(yè)軟件開發(fā)技能的掌握層次。

關鍵詞：工業(yè)軟件；中國制造2025；深度技能；人才培養(yǎng)；技能培養(yǎng)

1 引言

2015年5月19日， 國務院正式印發(fā)《中國制造2025》，由此掀起了新一輪的中國制造業(yè)升級的熱潮， 這是傳統(tǒng)制造業(yè)轉型升級、推動制造大國向制造強國跨越的重大機遇。工業(yè)軟件是智能制造的大腦、核心，是國家制造業(yè)競爭力根本所在，工業(yè)軟件發(fā)展水平決定了智能制造的水平[1]。目前工業(yè)軟件相關人才也極度緊缺，相關開發(fā)人才也是依靠自學或者相關培訓機構培養(yǎng)出來的，數(shù)量有限，而且沒有經過體系化的學習，缺少在實際工業(yè)項目中進行演練、操作機會，動手能力及實踐技能都不能滿足工業(yè)軟件的用人標準及要求，無法實現(xiàn)就業(yè)的無縫鏈接[2]。

當今數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的學習方式逐漸盛行，專業(yè)核心課程普遍開展了小班化、信息化教學，但學生的知識和技能并沒有實質性較大提高，掌握的技能常停留在淺層技能層面，技能掌握的深度往往達不到用人單位需求。我國e-Learning對于支持教與學，促進個性化學習和實現(xiàn)高階技能培養(yǎng)目標尚存在較大差距，學習資源與網(wǎng)絡學習活動并未有顯著的創(chuàng)新，學習積極性與自控能力均處于較低水平。數(shù)字化學習所伴隨的碎片化、多任務與淺層思考現(xiàn)象，給學習帶來多樣性和便利性的同時，容易導致技能培養(yǎng)缺乏深度的問題。MOOC是單一的在線教育，同樣存在學習深度問題，MOOC的優(yōu)質教育資源和學習過程為學習者帶來了全新的學習體驗，但因呈現(xiàn)方式單調、針對性指導缺失、在線參與度不足、在線實訓不足，不能滿足個性化學習需求等導致學習者難以熟練掌握技能，技能程度屬于較低層次。然而，信息技術在實際教學中的應用逐漸從邊緣化走向內涵式，通過深度學習掌握深度技能視為信息化教學的主要目標與訴求之一。當前，在線教育與線下實體教學相結合的一種混合式教學模式——SPOC（小規(guī)模限制性在線課程），逐漸成為一種受歡迎的教學模式。在此背景下，如何利用SPOC資源，通過深度學習，構建面向工業(yè)軟件人才的深度技能培養(yǎng)模式，以大力提高學生實踐能力，是本文研究的主要目的。

2 深度學習和深度技能

Lorin W.Anderson闡述了認知維度層次劃分理論，該理論蘊含學習有深淺層次之分的觀點。此后，F(xiàn)erence Marton 和 Roger Saljo于1976 年發(fā)表了《學習的本質區(qū)別：結果和過程》一文，創(chuàng)造性地提出并闡釋了深度學習（Deep Learning）和淺層學習（Surface Learning）這兩個相對應的概念。Biggs、Ramsden、Entwistle等學者從不同角度探討了深度學習，認為深度學習體現(xiàn)為學生致力于運用多樣化的學習策略，如廣泛閱讀、交流互動、資源整合、系統(tǒng)思考、情境學習等，以達到對知識的深層理解。Eric Jensen和LeAnn Nickelsen認為，深度學習是指新知識的獲得或技能的掌握必須經過一步以上的學習過程和高水平的分析與加工，學生才能以改變思想觀念、自我控制力或行為的方式來應用這些知識和技能。

國內學者張治勇認為，深度學習是一種提高學生自主學習能力、實踐能力和創(chuàng)新能力的學習方式[3]。馮銳等認為，深度學習強調知識的主動理解而非被動記憶，強調對知識的批判性思考而非一味地接受，強調新舊知識之間的關聯(lián)而非孤立存在，強調知識的遷移應用。深度學習的實質是結構性與非結構性知識意義的建構過程，最終目的是發(fā)展學生的高階思維能力。簡言之，深度學習是一種主動探究性的學習方式，要求學生進行深度的信息加工、主動的知識建構、批判性的高階思維、有效的知識轉化與遷移應用及實際問題的解決。

廣度技能指任職者不僅能夠在自己的職位范圍內完成各種任務，而且能夠在完成本職位之外的其他職位需要完成的一般性工作任務。深度技能指通過在一個范圍較為明確的具有一定專業(yè)性的技術或專業(yè)領域中不斷積累而形成的專業(yè)知識、技能和經驗。由此可見，深度學習是掌握深度技能的有效途徑之一。

綜上所述，從當前國內外學者的研究視角上看，國內針對SPOC 仍側重于SPOC 特征、內涵和教學方式等研究，尚缺乏專門針對SPOC 混合式學習環(huán)境下，利用深度學習的思想促進學習者深度技能培養(yǎng)的研究；在研究路徑層面，缺少對所構建的策略和模式作用于深度技能培養(yǎng)進行實證分析和研究。同時，當前高校和企業(yè)應用中的SPOC 混合式教學，仍然是基于行為主義理論，對混合式教學理解不深入，側重于知識傳播與復制，在深度技能培養(yǎng)，技能的創(chuàng)新與遷移、技能線上線下的訓練、技能個性化培養(yǎng)方面仍存在不足。

3 深度技能的核心要素

在工業(yè)化和信息化加速融合時代，在深度技能是高職學生從事工業(yè)軟件開發(fā)必須具備的發(fā)展性能力，這些能力可以讓學生在已有基本技能基礎上，靈活地掌握和應用這些技能去解決工業(yè)軟件開發(fā)中遇到的新問題，新情況。深度技能主要包括認知技能、社會技能和發(fā)展技能三大方面[4]，掌握核心技能、發(fā)現(xiàn)、分析和解決問題技能、歸納能力、有效溝通、協(xié)同作業(yè)、抗壓緩壓、審辨反思、技能遷移和創(chuàng)新八個維度的深度技能。

4 SPOC環(huán)境下的深度技能培養(yǎng)的過程模型

工業(yè)軟件開發(fā)的深度技能培養(yǎng)可以分為技能準備、技能探索、技能訓練、技能鑒定等四個遞進與循環(huán)的過程。

（1）技能準備

技能準備是深度技能培養(yǎng)的前提與基礎，主要包括訓前分析和評估、明確技能培養(yǎng)目標與內容、營造積極的訓練氛圍。

訓前分析和評估。訓前分析包括學情分析與實訓環(huán)境分析。前者主要分析學生的學習基礎、技能基礎、興趣、學習動機、前期使用SPOC平臺情況因素；后者主要分析SPOC平臺與實訓的硬件、軟件環(huán)境情況。 訓前評估包括主要包含教師自我評估與學生評估。通過教學平臺的統(tǒng)計分析功能對學生進行調查，評估實訓內容的難易程度、實用性、實戰(zhàn)性、趣味性、展現(xiàn)風格及視頻制作質量等。

明確技能培養(yǎng)目標與內容。教師在了解學生情況和已有技能的基礎上確定培養(yǎng)目標，根據(jù)培養(yǎng)目標制定技能訓練計劃、技能訓練大綱，設計SPOC技能訓練內容及呈現(xiàn)方式。

營造積極的實訓氛圍。深度技能的培養(yǎng)既是個體感知、實踐、記憶、反思與評價等的認知過程，又是工學結合、創(chuàng)新實踐與社會體驗的社會技能建構過程。教師通過加強對SPOC教學平臺的功能與流程的宣傳，塑造積極、輕松、愉悅、實用的實訓文化，激發(fā)學生技能訓練的熱情與動力[5]。

（2）技能探索

深度技能培養(yǎng)是一種建構性過程，在一定程度上體現(xiàn)了過程性、職業(yè)性、累積性、鑒定性、反思性、目標性等建構主義理論的核心概念。技能的初步構建主要發(fā)生在學生課前觀看視頻并跟隨完成相關實訓練習和課堂導學練習。a.學生課前自主觀看實訓視頻，并跟著完成相應訓練，進行技能的初步建構。通過思考視頻中的嵌入問題與訓練，逐漸增大理解的范圍與建構的程度。而對于未能解決的問題通過網(wǎng)絡查詢與其他學生或者教師交流，嘗試自己解決，可以激發(fā)學生的探究問題的動力，促進學生解決問題的能力，有利于加深新舊技能的聯(lián)系與新技能的進一步理解與建構。在視頻的最后，可設計具有探索性的問題，引導學生討論當前方案是否為最優(yōu)方案，培養(yǎng)探索性、批判性思維，逐漸深化技能構建的層次。b.教師收集學生課前技能訓練中的疑點、難點或共性問題，在課堂上講解或演示，引導學生將新知識、技能整合到原有的認知結構中，包含新舊技能和信息的聯(lián)系與整合，經吸收和消化，鞏固、重建認知結構，從而深化對新的技能的理解與長期保持。教師通過項目、任務驅動，拋出新問題供學生深入思考與共同探討，形成技能主動構建、交叉學科知識掌握的良性循環(huán)[6]。

（3）技能訓練

技能訓練主要通過線上線下完成。深度技能培養(yǎng)是一種問題導向的技能學習，也是一種基于實踐的探究性訓練。教師通過組織和企業(yè)實踐緊密聯(lián)系的實訓項目，引導學生自主訓練、合作訓練；課外，學生通過在線虛擬實訓平臺實現(xiàn)7*24的無場地及設備限制的訓練。學生在訓練中感受、領悟、構建知識，將知識轉化為技能，并通過在復雜、變幻莫測的職業(yè)情境中訓練和應用技能，把所學的理論知識遷移應用到真實項目與實際問題中，實現(xiàn)對新技能的深度理解與內化。隨著學生訓練與思考的深入，學生對問題的理解也進一步深化，通過師生面對面交互，促進思維碰撞，增進學生自我反思與對新情境的深入理解。在深入理解新工作情境的基礎上，關注解決問題所需的核心知識和技能，理解復雜概念、深層知識等非結構化知識，能在類似的職業(yè)情境中舉一反三、融會貫通，解決復雜的、隨機性較強工作環(huán)境中的疑難雜癥，實現(xiàn)技能的重組性遷移應用與創(chuàng)造。

（4）技能鑒定

技能鑒定與評價階段以現(xiàn)場技能考核為主，在線云端智能評價為輔。技能鑒定與評價可以促進學生對技能訓練過程與結果的反思，培養(yǎng)學生的審辨性、發(fā)散性思維，提升學生深度反思的能力。a.教師通過建立評技能價考核機制，鼓勵學生對自己以及他人的作品與實訓成果進行分析、評價，可以采用討論、評比、情景測試、項目評價等多種方式，營造良好的課堂評價氛圍。在評價中，主要關注學生的技能的熟練度、復雜度、精密度和完成的質量。b.創(chuàng)設批判性的評價情境。評價過程是一種社會技能培養(yǎng)的過程，使學習對象意義呈現(xiàn)的過程，同時也是一種使學生觀點立場形成和認識框架重塑的過程。社會技能包括溝通、協(xié)作過程，其基本要素有斷言、討論、爭辯。教師在技能培養(yǎng)過程中要主動引導學生、啟發(fā)學生從不同方向尋找解決方案，以技能需要創(chuàng)新的態(tài)度來對待各種問題，徹底打破慣性思維的解決模式，培養(yǎng)學生的發(fā)散性思維與創(chuàng)新思維。

我們常說的 “做中學”思想是深度技能培養(yǎng)設計的依據(jù)，它不但將學生與社會境脈聯(lián)系在一起，也將學生神經網(wǎng)絡的輸出與輸入聯(lián)系起來，使得深度技能培養(yǎng)形成一個 “閉環(huán)” ，學生正是在這種 “閉環(huán)”的循環(huán)迭代中逐層抽象，形成深度技能。

5 總結

本文以深度學習、混合學習理論、聯(lián)通主義學習理論、終身學習、等理論為指導，以理論探討和實踐調查為研究依據(jù)，構建SPOC環(huán)境下的深度技能培養(yǎng)模式，以提高學習者的技能掌握深度、熟練度及創(chuàng)新水平。并從研究路徑上對深度技能培養(yǎng)模式的效果進行實證研究，驗證其有效性和可行性。

參考文獻：

[1] 張峰. 工業(yè)軟件——推進智能制造的原動力[J]. 智慧工廠， 2016（12）：36-37.

[2] 張蓋倫. 中航工業(yè)專家直言"中國制造2025"隱憂：缺少自主高端工業(yè)軟件及人才！[J]. 中國機電工業(yè)， 2017（4）：76-76.

[3] 張治勇， 李國慶. 學習性評價.：深度學習的有效路[J]. 現(xiàn)代遠距離教育， 2013（1）：31-37.

[4] 韋存存， 葛茜倩. 阻礙學生掌握深度技能成因與對策分析[J]. 教育科學（全文版）， 2017（12）：242-242.

[5] 楊玉琴， 倪娟. 美國“深度學習聯(lián)盟”：指向21世紀技能的學校變革[J]. 當代教育科學， 2016（24）：37-41.

[6] 劉紅晶， 譚良. SPOC助學群組促進深度學習的策略和方法研究[J]. 電化教育研究， 2017（2）：73-81.

基金項目： 寧波市2018年度哲學社會科學規(guī)劃課題階段性研究成果（G18-ZXLL18）；2018年浙江省教育科學規(guī)劃研究課題階段研究成果（2018CSG243）