产业数字化变革持续深化，职业教育现场工程师的培养迫切需要系统性革新与模式转型。与传统做法不同，本研究提出的培养路径强调“数字技术”全方位融入育人全过程，既将数字素养与技能作为核心培养目标，又把数字技术作为贯通价值塑造、能力发展与岗位匹配的重要桥梁。通过系统集成虚拟仿真、数字孪生、工业互联网平台等关键技术，构建高沉浸、强交互的数据驱动教学环境，破解传统实训中教学场景受限、协同效率低下等瓶颈，培养出能在智能化生产现场完成复杂工作的高层次技术技能人才。
一、价值塑造：以工匠精神为核心培育职业素养
2025年1月，中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要（2024-2035年）》明确提出，“加快建设现代职业教育体系，培养大国工匠、能工巧匠、高技能人才”“建强国家卓越工程师学院、国家产教融合创新平台等，深入实施国家卓越工程师人才培养计划”。高职院校作为现场工程师培养的关键主体，须将工匠精神深度融入育人全流程，夯实学生精益求精、守正创新的职业信念，强化人机协作与团队意识。
1.实施工匠精神浸润计划
构建“标杆引领—实体承载—数字赋能”三维浸润机制，让工匠精神内化于心、外化于行。一是引入跨行业工匠标杆。定期开展“大国工匠进校园”活动，邀请精密制造、电子信息等领域的杰出工匠开设讲座，分享高精度场景下的技术攻坚历程与职业信念，增强工匠精神的可感、可学、可仿；同步实施“工匠导师”聘任制度，选聘具有资深行业经验的顶尖技术专家定期入校指导项目教学，现场传递“执着专注、精益求精”的职业理念。二是系统构建多层次实体育人平台。重点打造“工匠名师工作室”“技能大师工作室”，由企业专家与校内教师共同主持，以真实生产任务为项目驱动，面向学生示范精密加工、工艺优化以及异常处置等关键环节。配套建设“工匠文化长廊”，融合实物陈列、动态演示与数字交互技术，全面呈现从传统手工艺到智能制造的技艺演进，帮助学生深入理解当代工匠标准的技术要求与时代特征。三是创新数字化育人载体。将工匠精神全面融入专业课程与实践教学，开发汇聚典型工匠案例的模块化教学资源；依托VR/AR技术打造高沉浸“虚拟工匠馆”，模拟高端装备制造、精密装配等场景，让学生在仿真实操中体验严谨专注、追求卓越的职业态度，实现从认知理解到内在认同的深层转化。
2.开展精准化质量意识实战训练
围绕“规范—责任—实践”主线，实施精准化实战训练。一是建立数字化伦理与安全课程模块。开设“工业数据安全与伦理”必修模块，系统涵盖数据合规、人机协作安全、隐私与网络安全等核心内容；定期邀请企业专家以真实案例深度剖析伦理困境与安全风险，提升学生风险识别与规范处置能力。二是组织沉浸式安全实景演练。在实训基地同步设置数据泄露、网络攻击、设备误操作等多类情境，学生分组完成应急响应与故障排查；设立“安全轮值岗”，由学生轮流当值负责监督团队操作行为与数据管理流程，强化协作中的责任意识与监督能力。三是建立人机协同作业安全专项认证。将安全操作规范全面融入专业实践课程，学生先系统掌握人机协作流程与风险防控要点，再通过VR/AR高仿真环境反复演练高风险场景下的应急响应与规范操作；实施“安全操作认证”制度，考核通过者获得认证并计入实践学分，推动形成“遵规范、担责任、重实践”的长效机制。
3.构建贯穿职业生涯的学习支持系统
打造“资源—社群—实践”一体化支持体系，赋能学生可持续成长。一是建设阶梯式数字学习资源平台。整合国家智慧教育平台、企业课程与校本资源库，构建覆盖现场工程师不同职业阶段的学习资源体系，包括专业理论与技能课等基础课程，智能设备运维、工业软件应用等实用课程，数字孪生、工业互联网等进阶内容课程；依托人工智能（AI）技术实现学情分析，按需精准推送内容。二是组建技术共享与协作学习社群。按专业设立“一站式”学习社区，聘请企业工程师担任社群导师，定期举办技术沙龙与专题研讨，鼓励学生协作解决技术难题。三是开展动态适应式实战训练。校企共同开发基于企业真实项目的微课程与虚拟仿真项目，在实训中嵌入“技术迭代”场景，要求学生自主完成新设备调试与工艺适配；在轮岗实习中设计跨岗位任务，培养应对技术变革与岗位迁移的适应能力。
二、能力养成：以数字化技术为核心构建能力体系
《专项培养计划》强调现场工程师的培养须聚焦数字化、智能化设备的操作与技术的迭代，突出复合性、创新性、延展性，并推动人才向信息技术方向转型。其核心能力集中体现在对数字化工具的高水平应用，以及对智能生产现场的综合管控。为此，高职院校应构建“分阶段、递进式、虚实融合”的实训体系，引导学生从基础工具操作起步，逐步升级到用数据驱动方法解决生产实际问题，最终成长为能熟练操作智能设备、持续优化工艺流程的复合型技术应用人才。
1.开展数字化工具层级化训练
构建“基础—专业—综合”三阶递进的数字化工具训练体系，系统提升学生的工具应用与协同能力。一是夯实基础工具操作能力。数字化工具的引入，可丰富现场工程师的学习资源、拓展学习时空。聚焦工业办公软件与基础工业软件，开设计算机辅助设计建模、工业机器人基础编程等通用技能训练；充分利用虚拟仿真平台，破解传统实训设备数量有限、机时成本高昂的难题，帮助学生熟练掌握工具界面、基本功能以及操作流程，消除对数字化应用的畏难情绪与技术障碍。二是强化专业方向工具应用。专业阶段按岗位方向实施专项训练，例如机电运维侧重可编程控制逻辑器编程与预测性维护，自动化方向侧重SCADA组态与机器人离线编程，通过在模拟环境中完成故障排查、参数优化等任务，掌握高级功能与核心技能。三是提升跨岗位协同作战能力。依托工业协同平台与项目管理工具，组织学生以小组形式模拟项目进行实战，明确分工与协作流程，训练其利用数字化工具进行需求沟通、数据共享与协同解决问题的能力，全面提升其团队协作与岗位适应能力。
2.实施数据驱动的工艺优化实战培训
建立“课程—实训—项目”三位一体培训模式，系统培养学生运用数据开展工艺分析与优化的能力。一是构建融合式课程体系。构建“工艺基础—数据分析—优化应用”融合式课程体系，如“数字化生产工艺原理”课程讲授典型工艺规程及参数影响机理；“工业数据处理与分析”课程教授Python、工业互联网平台的数据采集、清洗与可视化方法；“数据驱动的工艺优化”课程以专业案例为载体，对学生进行关联生产数据与工艺参数、诊断瓶颈并设计调优方案的训练，系统培养数据思维与工艺优化能力。二是开展虚实结合的专项实训。利用数字孪生技术搭建高保真产线仿真环境，模拟动态工况，训练学生完成数据采集、规律分析、工艺诊断与优化策略验证；同时接入校企共建的工业互联网平台，引导学生操作制造执行系统、工艺管理系统，完成从数据采集到参数优化的全流程实战，提升系统应用能力。三是推行项目驱动的实战演练。校内组织工艺优化小组，围绕实训产线项目真实问题完成数据采集、原因分析、方案设计与验证，并提交优化报告；联合合作企业组织学生驻厂采集多源关键数据，提出工艺参数优化建议，积累数据驱动优化的实战经验。
3.组织智能故障诊断的实战化培训
围绕“算法学习—平台实训—项目实战”主线，系统培养学生基于数据的智能诊断与维护能力。一是构建数据驱动的课程体系。基础阶段开设“工业数据采集与预处理”“智能诊断算法基础”等课程，讲授传感器技术、数据清洗以及常用机器学习算法原理；进阶阶段开设“智能设备故障数据建模”“大数据故障预测”等课程，以变频器、工业机器人等真实设备为对象，训练学生运用Python、MATLAB构建诊断模型；综合阶段开设“智能诊断方案设计”等课程，引导学生基于企业案例完成从数据采集到诊断输出全流程设计，强化数据驱动的决策思维。二是建设虚实结合的实训平台。联合企业共建数字孪生实训中心，模拟轴承磨损、线路故障、控制异常等典型场景，学生通过虚拟物联网平台采集数据，借助AI诊断系统分析原因并制定维保策略；联合企业建设智能运维实训基地，引入真实智能设备与生产系统，学生在企业导师指导下参与日常点检、数据监控与突发故障处置，提升现实生产环境应对能力。三是开展协同式创新实战。在数字孪生平台设计“多机协同任务”，用诊断模型定位通信冲突、参数不匹配等系统性问题，优化调度策略并验证效果；与企业联合开展“故障诊断专项”实战，指导学生团队完成协同方案设计、仿真验证与低代码工具开发，形成可落地的优化方案，切实提升基层创新与系统解决问题能力。
三、岗位适配：以产业需求为导向打通成长通道
面对传统产业转型升级，现场工程师依据产业升级理论，引入先进技术，推动传统产业向高端化、智能化转型，其知识结构涵盖先进制造业、信息技术等多领域，与产业发展阶段精准匹配。现场工程师的培养须结合新业态、新技术、新工艺的发展与要求，动态调整人才培养方案，实现人才培养与行业需求融合。高职院校应紧密围绕产业动态，聚焦学生现场协调能力、资源管理能力与可持续适应能力的系统化培养，确保人才不仅满足当前岗位要求，更具备应对技术变革与职业迁移的发展潜力。
1.生产协调与资源管理能力的系统化培养
为系统提升学生在真实生产环境中的协调与管理能力，构建“虚实结合、梯次递进”培养体系。一是开发模块化课程与虚拟仿真融合教学。数字化时代的岗位适配，要求教学不仅模拟“技术”，更要模拟产业真实的“协作模式”与“管理逻辑”。需以“生产现场管理”“精益生产实务”等课程为理论基础，依托智能产线仿真实训平台，运用数字孪生技术高保真还原生产环境。学生通过反复进行生产排程、动态物料调配、设备状态监控与异常处理等训练，全面提升复杂生产情境下的资源优化与快速决策能力。二是实施基于真实产品的项目化综合实训。在校内生产性实训基地，以实际产品为载体，推行班组轮岗教学。学生轮流担任“线长”“班长”等管理岗位，负责班前会、任务分配、数据记录及5S管理，并以整体设备效率、一次合格率等关键指标进行考核，强化管理实战能力与责任意识。三是创新校企协同的岗位实习机制。与企业共同制定现场工程师岗位实习细则，明确学生兼具操作与管理的双重实习职责。在企业导师指导下，参与工时测定、生产报表编制、小型改善项目推进等工作，并通过撰写《生产资源优化实践报告》完成实习评价，实现从理论认知向管理实践的有效转化。
2.跨域协作与沟通能力的情境化培养
通过多元协同的教学设计，系统培养学生的跨领域协作与沟通能力。一是构建跨专业课程群与团队项目化教学机制。联合智能制造、质量管理、物流管理等相关专业，共同开发微课程群，重点融入人机交互关键技术，强化学生在人机协同环境下的任务理解与执行能力。依托统一数据平台，设立“产品开发联合项目部”，组织多专业学生开展全流程模拟训练，提升其在协同设计、生产与质量追溯过程中的实时数据协作与人机协同能力。二是推行“双导师”制的企业真实项目教学。由企业专家与校内教师联合指导，引入人机交互密集、跨系统协同特征突出的实际项目。学生团队通过统一平台接入实时数据，结合远程与现场方式，与企业多部门沟通协作，共同分析问题、拟定对策，在真实的人机协同和系统互操作环境中，提升跨域沟通与联合问题解决能力。三是拓展第二课堂的沟通训练机制。开展“卓越工程师沟通工作坊”，围绕人机协同与数据驱动主题，组织企业讲座和真实场景模拟演练。重点设置如数据不一致归责、异常工单跨岗处理等高度依赖数据平台与人机交互的典型情境，引导学生在数字化环境中掌握高效沟通策略与人机协作下的团队协同方法，全面提升其在数字化背景下的沟通素养与团队协作能力。
3.岗位迁移与可持续发展能力的进阶培养
为使学生适应快速迭代的产业技术与数字化融合趋势，构建“课程—竞赛—生涯”三阶进阶路径。一是建立动态更新的模块化课程与柔性选课机制。开发“智能系统运维”“跨部门项目协同”等岗位能力导向型模块课程，融入低代码开发、工业物联网等新兴技术内容，支持学生随技术发展跨专业灵活选课。引入“1+X”微认证，帮助学生构建随技术演进动态调整的个人能力矩阵，奠定岗位迁移的知识基础。二是以实战竞赛促进新技术集成与自适应创新。组织参加“工业机器人集成”“数字孪生应用”等高水平竞赛，要求学生在项目中自主学习工业网络、边缘计算等新兴数字技术，强化其在复杂真实场景中分析、试错与迭代的能力，形成应对技术融合的创新思维与学习习惯。三是构建支持终身学习的职业生涯发展系统。在“职业规划与发展”课程中，由专业负责人与行业专家联合解读技术演进路径与数字化人才需求变化，引导学生建立技术追踪与自我提升意识。依托院校大数据平台为每位学生建立数字化“职业发展档案”，持续集成技能积累、项目成果与微认证记录，通过动态诊断与个性化辅导支持学生制定可持续的成长路径，并引入继续教育与在线资源平台，保障其职业生命周期中各阶段的再学习与适应能力。
（来源：节选自《重庆电子科技职业大学学报》2025年第5期 作者：杨红燕 牛杰）
