強化公路養(yǎng)護職工培訓工作的建議

趙亞麗

公路養(yǎng)護作為公路事業(yè)的重要組成部分，不僅關系到公路的使用安全，更關系到國民經濟的發(fā)展。目前我國公路養(yǎng)護人員數量較多，但整體素質不高，還有較大的提升空間。為了適應新時期公路養(yǎng)護事業(yè)發(fā)展的需要，應有效提升養(yǎng)護職工的綜合素質。因此，強化公路養(yǎng)護職工培訓工作有著極其重要的現實意義。本文分析了強化公路養(yǎng)護職工培訓的重要性和必要性，并提出了強化公路養(yǎng)護職工培訓的具體建議。

公路養(yǎng)護作為交通基礎設施的關鍵組成部分，直接影響著公路安全、運行效率及維護成本。相對于公路的設計和建設，養(yǎng)護方面往往被忽視，缺乏系統性和專業(yè)性的培訓，導致不能及時適應新材料、新技術和新方法的應用需求。強化公路養(yǎng)護職工的培訓工作不僅是提升工作質量、降低運營成本的有效手段，更是確保道路使用者安全的重要前提。

在科技日益發(fā)展、交通需求持續(xù)增長的當下，僅依靠傳統的經驗和方法已無法滿足公路養(yǎng)護的多樣化和高標準需求。因此，構建完善的、具有前瞻性的職工培訓體系，既是提升公路養(yǎng)護工作效率和質量的必然選擇，也是實現交通行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關鍵。強化培訓工作，使之更具針對性和實用性，能夠確保養(yǎng)護職工掌握先進的工藝技術和管理模式，從而全面提升公路養(yǎng)護工作的質量和效益。

一、公路養(yǎng)護職工培訓工作現狀

（一）職能專業(yè)化不足

當前公路養(yǎng)護體系中存在明顯的職能專業(yè)化不足現象，表現為基礎教育水平不匹配、專業(yè)背景多樣性不足和專業(yè)能力缺陷。首先，工程力學基礎知識及其在土壤和路面材料性質研究中的運用明顯不足，這給深入理解養(yǎng)護工作中的靜態(tài)和動態(tài)載荷傳遞、疲勞與老化等關鍵問題造成了障礙。其次，從宏觀和微觀層面上缺乏對路面失效機制的科學認識，如裂縫傳播、車轍形成、破碎和剝離等，這直接影響了養(yǎng)護策略的制定和優(yōu)化。最后，現代化的公路養(yǎng)護不僅僅是一個純粹的土木工程問題，還涉及到信息科技、材料科學、環(huán)境科學等多個交叉學科，但當前的職工培訓對此類交叉學科能力的培養(yǎng)顯然不足。對新型養(yǎng)護技術和材料，如高性能混凝土、聚合物改性瀝青、冷再生等的認知和掌握明顯不足，這直接導致了公路養(yǎng)護工作中難以準確判斷和應用最適合的養(yǎng)護方案和材料。

（二）養(yǎng)護工程質量管控缺失

首先，在預測和評估公路壽命方面，依賴傳統的經驗公式和模型，往往忽視了環(huán)境因素和交通負荷的綜合影響，造成了養(yǎng)護時機和養(yǎng)護程度的不準確；其次，養(yǎng)護施工過程中缺乏有效的質量檢測和監(jiān)控手段。例如，在混凝土路面的修補工作中，難以實現對修補材料強度和與原路面的結合質量的實時監(jiān)控，導致養(yǎng)護質量難以保證；最后，數據采集和信息化水平明顯不足，這不僅限制了對養(yǎng)護質量的精確評價，也制約了后續(xù)的數據分析和養(yǎng)護決策?，F有的質量評價體系多側重于工程質量的“硬性”指標，如厚度、平整度、抗壓強度等，而忽視了對公路使用性能、安全性和可持續(xù)性等“軟性”指標的評價，這無疑降低了整個養(yǎng)護工程質量管控的全面性和科學性。

（三）數據驅動決策未普及

盡管大數據和信息技術在多個行業(yè)內得到廣泛應用，但在公路養(yǎng)護職工培訓體系中，對數據驅動決策的重視程度仍然不足。大多數養(yǎng)護決策依舊停留在經驗主義和直觀判斷的層面，缺乏對數據科學在養(yǎng)護決策中應用的全面理解。對于現有的道路狀況評估和養(yǎng)護需求預測模型，大多未充分利用機器學習和數據挖掘技術進行優(yōu)化和拓展，這限制了模型的預測準確性和適用范圍。雖然一些先進的數據采集技術，如傳感器網絡、遙感成像和無人機巡檢等逐漸在一些先進地區(qū)或重點項目中得到應用，但這些都未能普及到更廣泛的公路養(yǎng)護體系中。由于數據驅動決策理念的不足，導致很多潛在的數據資源，如交通流量數據、氣象數據和路面性能數據，沒有被充分整合和利用，進而影響了養(yǎng)護決策的全面性和科學性。

（四）缺乏環(huán)境與可持續(xù)性考量

在當前公路養(yǎng)護培訓體系中，對環(huán)境和可持續(xù)性因素的考量相對較少，這與全球可持續(xù)發(fā)展趨勢存在一定程度的不匹配?，F有的培訓體系中缺乏對環(huán)境影響評估方法和工具的全面介紹，如生命周期評估、碳足跡計算等，這限制了養(yǎng)護工作在環(huán)境優(yōu)化方面的潛力。對于一些具有環(huán)境友好特性的新型養(yǎng)護材料和技術，如再生材料、低碳技術等，仍然缺乏足夠的重視和推廣。雖然一些關于綠色養(yǎng)護、生態(tài)養(yǎng)護等概念逐漸受到關注，但在培訓課程中仍然未得到充分體現。由于缺乏對可持續(xù)性問題的全面認識，導致在養(yǎng)護決策中往往忽視了與社會、經濟和環(huán)境因素的多維交互，這無疑降低了養(yǎng)護工作的長期效益和社會責任感。

二、公路養(yǎng)護職工培訓工作的強化措施

（一）拓寬職能專業(yè)領域

在公路養(yǎng)護職工的培訓中，應將單一專業(yè)領域的知識作為重點，拓寬職能專業(yè)領域（如下圖），豐富培訓內容。在實際工作中，可采取多種培訓方式，如線上、線下、遠程等，充分調動職工學習的積極性。同時，還應重視專業(yè)培訓內容的針對性和有效性。

首先，設計一套基于土木工程、材料科學、信息科技和環(huán)境工程等多學科知識體系的培訓大綱。此大綱應包括各學科的基礎理論、關鍵技術以及實際應用方法，用于系統性培訓。具體操作步驟包括課程設計、教材選定、教學模式選擇（包括遠程和現場模式）以及后續(xù)效果評估。

其次，引進行業(yè)內外專家與學者參與高級研修課程的設計和講授，具體方式包括在線視頻講座、工作坊以及面對面的專題討論。此外，建議與國內外知名高校和研究機構建立合作關系，邀請其相關專業(yè)人員參與培訓過程，旨在提供更加深入和全面的專業(yè)知識。

再次，與高等教育機構和研究組織合作，形成一個多元化、高度集成的培訓網絡。除了傳統的課堂教學，還應加強實驗、實地考察和在線學習等多角度、多維度的培訓方法。在具體實施中，可參考其他行業(yè)或國際先進案例，采用先進的教學方法和工具，如虛擬現實（VR）技術、大數據分析等。

最后，建立嚴謹的評估機制，以衡量培訓效果和專業(yè)能力的提升。應設計包括定期的技能測試、實際操作評估以及同行評審在內的多層次、多角度的評價體系。評估數據應以數字化的形式存儲和管理，以便進行長期追蹤和效果分析。

圖? 拓寬職能專業(yè)領域流程圖

（二）強化質量管控體系

公路養(yǎng)護工作的開展，離不開專業(yè)技術的支持和科學規(guī)范的管理。在公路養(yǎng)護工作中，質量管理是重中之重，需要在職工培訓工作中予以強化，從而全面提升職工的質量意識和技術水平。

首先，引入ISO 9001質量管理體系，并進行適應性定制，包括流程優(yōu)化和KPI指標設定。特別需要針對公路養(yǎng)護的具體環(huán)境、設備和工作內容，制定細致的執(zhí)行標準和操作規(guī)程。建議將質量管理體系與現有的信息管理系統（如ERP系統）整合，確保數據流的實時性和準確性。

其次，運用先進的質量檢測手段與技術，例如非破壞性檢測（NDT）和傳感器技術，全周期質量監(jiān)控養(yǎng)護項目。這一方面可以減少人為誤差，另一方面則有助于數據的及時反饋和分析，從而提供給決策層更多的決策依據。在具體實施時，應與相關高校和科研機構進行技術交流和合作，以便引入更先進、更專業(yè)的檢測和監(jiān)控設備。

再次，加強職工的質量意識和技能培訓，這包括但不限于正式的課堂教育、在線培訓、實地操作演練和模擬練習等多種形式。培訓內容應重點覆蓋質量管理理念、標準操作流程、應急響應機制以及與質量相關的法律法規(guī)等，以確保職工在各個環(huán)節(jié)都能做到“質量第一”。

最后，建立完整的質量評估和反饋機制（如下表）。這一機制應包括但不限于內部質量檢查、第三方評審、用戶滿意度調查以及持續(xù)改進的PDCA（計劃-執(zhí)行-檢查-行動）循環(huán)。通過這些多角度、全方位的評估和反饋手段，不僅可以實時了解到項目執(zhí)行的質量狀況，還能為今后的質量改進提供寶貴的數據和經驗。

（三）在培訓中引入數據科學

數據科學不僅能提供更精準的決策支持，還能幫助解析大量復雜的養(yǎng)護工作數據，從而達到優(yōu)化管理和提高效率的目的。在公路養(yǎng)護職工培訓中引入數據科學是一種前瞻性的戰(zhàn)略選擇，其實施過程涉及課程設計、平臺建設、模擬仿真以及長效機制等多個方面。只有全面細致地推進這些工作，才能確保職工有效地掌握并運用數據科學，進一步提升公路養(yǎng)護工作的整體質量和效率。

首先，設計和推行專門的數據科學課程，以逐步填補職工在數據分析、機器學習、人工智能等方面的知識和技能缺口。具體做法是與高等教育機構和專業(yè)培訓機構合作，開發(fā)出貼近公路養(yǎng)護實際需求的課程體系。

其次，構建和優(yōu)化大數據平臺，以便職工在培訓過程中能有更多實踐機會。這其中包括道路狀況監(jiān)測數據、設備使用數據、養(yǎng)護任務完成數據等。通過大數據平臺，可以讓職工在培訓中直接接觸到實際的數據環(huán)境，從而更好地掌握數據科學的應用。

再次，引入數據科學模擬和仿真技術，作為培訓課程的一部分。通過這些高度逼真的模擬和仿真場景，職工能在一個相對安全、無風險的環(huán)境中模擬各種復雜的養(yǎng)護任務和決策過程。這不僅能夠鍛煉職工實際操作技能，也能提高其在面對真實數據時的分析和應用能力。

最后，建立數據科學在培訓中的長效機制，這包括對職工進行周期性的數據科學能力評估，以及根據評估結果進行個性化的培訓計劃調整。此外，也應當鼓勵職工自主學習，比如通過開放線上資源、組織內部數據科學競賽等方式，來持續(xù)激發(fā)職工的學習熱情和積極性。

（四）提升環(huán)境與可持續(xù)性認知

公路養(yǎng)護工作作為一項復雜的系統性工程，涉及到社會、經濟、自然等多方面因素，因此公路養(yǎng)護職工對于環(huán)境與可持續(xù)性的認知和意識，是開展相關工作的前提條件。針對這一情況，公路管理部門可以通過多種方式進行環(huán)境和可持續(xù)性教育。

首先，實施環(huán)境和可持續(xù)性的核心課程。通過與環(huán)境科學、可持續(xù)城市發(fā)展等相關專業(yè)或研究機構進行合作，確保課程內容既科學又實用。具體操作包括為職工提供系統的生態(tài)學、環(huán)境倫理學以及可持續(xù)性基礎知識的教育，使其在日常養(yǎng)護工作中能夠更全面地考慮到環(huán)境因素和長期影響。

其次，利用現有的環(huán)境數據和評估模型，將實際的環(huán)境影響考量納入養(yǎng)護項目的規(guī)劃和執(zhí)行階段。在此基礎上，定期評估環(huán)境影響，并以此為依據優(yōu)化和調整養(yǎng)護工作。這樣的評估不僅可以量化環(huán)境影響，也能夠讓職工更加明確地了解到自己工作的環(huán)境成本，從而在實際工作中更加注重環(huán)境保護。

再次，與當地社區(qū)和環(huán)保組織密切合作，讓職工有機會參與到具體的環(huán)境保護活動和社會責任項目中，如樹木種植、廢物回收等。這不僅能提供一個實際操作的平臺，還能夠進一步增強職工對環(huán)境問題和可持續(xù)發(fā)展的認知，強化其在工作中的環(huán)境責任感。

最后，設立定期的環(huán)境與可持續(xù)性培訓和考核體系，包括在線課程、實地考察、案例分析等多種培訓形式。依據考核結果，為表現突出的職工提供進一步的發(fā)展機會，如參與更高級別的環(huán)境管理課程或可持續(xù)性項目。

結語：

公路養(yǎng)護職工培訓工作是一項復雜的系統工程，需要各級領導和有關部門高度重視，不斷創(chuàng)新工作思路、改進培訓方式、優(yōu)化培訓內容以及拓展培訓空間，逐步形成公路養(yǎng)護職工培訓工作的長效機制。新時期，公路養(yǎng)護職工隊伍的整體素質、技術技能和工作作風面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和機遇，要想更好地適應公路事業(yè)發(fā)展的需要，在激烈的市場競爭中立于不敗之地，就必須樹立科學發(fā)展觀和正確的人才觀，立足于公路事業(yè)發(fā)展的需要，以培養(yǎng)高素質人才為目標，通過教育培訓，提高公路養(yǎng)護職工隊伍綜合素質和業(yè)務技能水平。