基于OBE理念的职业教育数字化教学资源开发模式研究
2025-08-04 点击：926次
基于OBE理念的职业教育数字化教学资源开发模式研究
摘 要 针对职业教育数字化资源建设中存在的资源供需脱节、实效性不足、数据应用浅层化等突出问题，基于OBE理念，构建了“产教协同、虚实融合、数据驱动”三位一体的数字化资源开发模式。对接智能制造岗位能力标准，建立反向课程设计机制，构建数字化资源，有效解决了相关痛点，为职业教育数字化资源开发提供了新的思路。关键词 OBE理念；数字化教学资源；产教协同；数据驱动；智能制造课程
当前，我国职业教育数字化转型正加速推进。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》明确提出“以教育数字化为突破口，扩大优质教育资源受益面，支撑教育高质量发展”，并将“深化产教融合”与“动态优化资源供给”列为重点任务。然而，职业院校在数字化资源建设中仍面临多重挑战，例如资源更新滞后于产业技术迭代、现有平台资源利用率不足等。为此，本研究基于OBE（成果导向教育）理念，以智能制造课程为例，构建“产教协同、虚实融合、数据驱动”三位一体的数字化资源开发模式，通过企业数据直连、动态标签系统等技术路径，探索职业教育数字化资源开发的新范式。
一、职业教育课程数字化资源开发存在的问题
当前高职院校在课程数字化资源开发过程中仍面临诸多结构性矛盾。这些矛盾本质上反映了OBE实施过程中“目标—过程—评价”三大要素的协同失衡，也凸显了机电一体化技术等工科专业在教学改革中的特殊挑战。
（一）资源供给与产业需求脱节
从产业视角看，智能制造领域技术迭代速度远超教学资源更新周期。以机电一体化技术专业为例，在工业机器人编程、智能产线集成等核心技能的教学案例中，仅有少数项目来源于近两年的企业真实案例，大部分院校仍在使用五年前的生产线仿真案例，导致学生所学技能与企业岗位要求存在明显代差。 当前校企数据共享面临真实性与安全性的矛盾，导致教学资源开发陷入案例失真的困境。企业受限于商业机密保护，往往对核心生产数据进行脱敏或截断处理，如某汽车制造企业提供的PLC调试日志中，故障发生时的车间温湿度、夹具磨损度等关键参数被剥离，学生只能接触孤立坐标数据，难以还原真实产线的多变量交互场景。这种数据脱水现象直接催生双重能力断层，教师难以构建真实问题导向的教学设计，企业导师受制于保密协议只能演示流程而无法解析原理，最终使实训内容与岗位需求形成代际差。
（二）资源建设重形式轻实效
当前数字化资源建设存在“三多三少”现象。第一，静态资源多，动态交互少，半数以上课程资源为静态文件，而如智能产线虚拟调试等需高交互性的模块占比不足。第二，展示性内容多，实战训练少，虚拟仿真实训普遍停留在演示模式，学生平均实操时长在学习过程中占比较少。第三，孤立资源多，系统化设计少，教师普遍反映资源平台呈“碎片化”状态，未能形成“理论学习—虚拟训练—实操作业”的闭环。
（三）数据应用浅表化
作为数字化转型的核心要素，当前所建设的数字资（29页完，下接30页）源中学习行为数据的价值尚未充分释放，主要体现在评价维度单一、反馈机制缺失、产教数据割裂等方面。例如，现有教学平台大多记录登录次数、视频观看时长、课后线上习题测试等表层数据，对工业机器人编程纠错、PLC逻辑调试等核心技能的训练过程缺乏深度采集，教师难以通过平台数据精准识别学生技能短板，导致个性化指导难以实施。企业的生产数据，如设备故障代码、工艺参数等与教学评价体系尚未打通，使岗课赛证融通缺乏数据支撑。
（四）教师数字化能力结构性不足
教师是教学改革与数字化资源建设的实施主体，当前职业院校教师的平均数字化能力与OBE要求仍有一定差距，存在“会操作但不会转化、有数据但不会分析、建资源但不对标”的困境。教师普遍缺乏反向设计能力，未能有效从岗位职责逆向拆解能力阶梯、根据企业生产实际重构课程内容；评价体系较陈旧；产教协同机制虚化，企业提供的案例多属展示型而非训练型。这些问题的本质，是职业教育教学逻辑与智能制造产业逻辑尚未形成有效衔接。
（五）数字化资源评价体系不健全
当前职业教育数字化资源建设虽已形成规模，但资源质量参差不齐、应用效果难以保障，核心症结在于评价体系的系统性缺失。从评价标准来看，现有体系存在明显的结构性缺陷，多数评价指标过度聚焦于资源的技术属性，如交互设计、多媒体呈现等表层特征，而对教学目标的达成度、学生能力的提升效果等关键维度缺乏科学考量[5]。行业企业作为用人主体，在评价过程中长期缺位，导致资源开发与岗位需求之间出现严重的结构性错配。在评价方法层面，主观化、形式化倾向尤为突出。目前通行的专家评审和用户满意度调查，本质上仍是一种静态的、经验性的判断，既无法捕捉资源使用过程中的动态问题，也难以量化其对学习成效的实际影响。
二、基于OBE理念的智能制造课程资源开发的理论框架
OBE理念强调以学生最终能力达成为核心，结合当前职业教育数字化资源开发存在的问题，提出以下数字化资源开发理论框架，旨在构建动态适应产业需求、精准支撑能力培养的职业教育数字化课程资源体系。
（一）产教协同：基于岗位能力的反向资源开发机制
针对资源供给与产业需求脱节问题，建立“企业需求—能力标准—学习成果—资源开发”的反向设计路径。通过深度对接智能制造企业岗位职责，如工业机器人系统集成工程师、可编程序控制系统设计师等，提取典型工作任务与核心能力指标。同时，依托校企共建的产业数据池，动态引入企业真实案例，如产线故障日志、工艺参数库等，确保教学资源与行业技术迭代同步更新，破解传统资源滞后性问题。 在反向设计路径实施过程中，严格遵循OBE教育模式的四阶段闭环逻辑，实现产业需求与教学资源的深度对接。在目标定义阶段，通过企业工单分析和技术专家访谈，提取智能制造岗位的核心能力指标，将其转化为可观测的学习成果。例如，工业机器人系统集成岗位要求的“设备调试一次合格率不低于92%”这一指标，直接对应课程中“能独立完成六轴机器人精度校准”的能力目标，确保产业标准精准映射至教学要求；在实现阶段，采用由企业工单提取教学任务的映射机制构建实训内容。该阶段注重保留真实数据的原始特征，如故障发生时的设备振动频率波形图，仅对涉及商业机密的参数进行脱敏处理，确保教学资源的真实性与可用性；在评价阶段，建立双轨制评价体系，校内通过虚拟仿真实训平台采集操作数据，如程序调试耗时、故障定位准确率等。企业端则对接MES系统获取实践评价，如学生参与的设备改造方案对产线设备综合效率的提升效果。两类数据通过产教融合数据中台进行标准化分析，最终形成覆盖知识、技能、素养的三维能力评估模型。在使用反馈阶段，建立灵活的教学资源更新机制。
（二）虚实融合：分层递进的能力训练体系
当前数字化教学资源建设普遍存在形式化倾向，学生虽能掌握基础理论，但在实际工程应用中仍面临能力断层问题。为解决这一困境，本研究构建了“认知仿真—虚拟训练—实景操作”的递进式能力培养体系，通过虚拟与现实的有效衔接，实现从知识理解到实践应用的能力提升。 在认知仿真层面，基于数字孪生技术构建智能产线的三维可视化模型，支持多维度、可交互的认知学习。学生可通过自由视角观察设备结构，动态追踪信号流向，甚至可以对PLC控制逻辑进行逆向解析。 虚拟训练环节采用高保真仿真技术，构建包含典型故障场景的动态训练环境。学生可在此进行PLC程序调试、机器人路径规划等核心技能训练，系统会及时生成操作评估报告。在现实的操作环境中，由于安全规范需要、设备损坏风险，教师很难设置严重的故障点让学生进行排故。对职业院校学生而言，对设备故障进行诊断和排查是一项重要的技能。数字化训练环境有效避免了这些问题，教师可在仿真训练中设置多种工程异（30页完，下接31页）常情况，如传感器漂移、通信中断等，培养学生的问题诊断与解决能力。 实景操作层面实现了校企数据的深度对接，通过工业物联网技术将企业真实生产数据转化为教学案例。系统会采集操作过程的时序数据，并与行业标准进行比对分析，形成精准的能力评估。这种真题真做的训练模式，有效弥合了学校教育与产业需求的差距。
（三）数据驱动：闭环反馈的资源优化逻辑
针对数据应用浅表化问题，框架引入“学习行为—技能评价—资源迭代”的闭环数据流。在数据采集层面，整合职教云平台、虚拟实训平台及企业生产系统等多维数据源，构建全流程学习行为数据库。 基于深度学习算法，系统可自动生成个性化的能力诊断报告。报告不仅指出学生在时序控制、运动规划等维度的能力短板，还能智能推荐针对性的强化训练模块。例如，对在气动回路调试中频繁出错的学生，系统会自动推送包含典型故障案例的专项训练包，并动态调整训练难度梯度。这种自适应学习机制显著提升了技能训练的精准性和有效性。 在资源迭代维度，建立产教协同的数据互通机制。通过与企业共建的技术—教学转化平台，实时获取产线升级、工艺改进等最新工程数据，并快速转化为教学案例，确保教学内容与产业技术发展同步演进。
三、基于OBE理念的数字化资源开发模式构建
以智能制造系统课程数字化教学资源建设为例，依托我院牵头联合多家企业成立的淮海经济区安全应急装备产教融合共同体，对以岗位能力为核心的反向课程开发模式进行了尝试。
（一）基于岗位能力图谱反向设计教学内容
以企业调研作为课程设计的起点，通过与产线主管、技术工程师的深入交流，梳理出职业岗位的核心能力要求。以2024年人社部认定的新职业工种“智能制造系统运维员”为例，工业机器人编程与调试、PLC控制系统故障诊断、MES系统数据采集与分析、产线数字孪生建模等技能被反复提及，这些需求直接决定了课程内容的框架和重点。基于岗位需求进行能力拆解是确保教学内容可落地执行的关键环节，在教学设计中应分析每项能力对应的具体任务，并将其转化为可训练的教学项目。以MES系统数据采集项目为例，课程设计了从基础认知到实战训练的完整学习路径，学生首先通过企业提供的真实系统界面熟悉生产数据流向，随后在实训室利用企业平台模拟企业数据采集场景，最终完成设备状态监控看板的开发，优秀作业还会推送至合作企业的测试环境，接受工程师的专业反馈。 动态调整机制可有效保障课程内容始终与行业发展同步。通过建立企业、教师、学生三方反馈机制，根据技术迭代和岗位需求变化每学期更新教学内容，使课程内容始终与行业前沿对接。这种基于岗位能力图谱的反向设计模式，不仅解决了教学内容与企业需求脱节的问题，更构建了产教深度融合的良性循环机制。
（二）基于产教数据融合开发教学资源
产教数据融合是构建高质量教学资源的核心支撑。依托合作企业的真实生产数据，结合教学需求，开发具有实践价值的教学案例和实训项目。借助数字孪生技术，课程团队与合作企业共同搭建虚拟产线仿真平台，完整还原工厂的自动化生产线的工作流程。学生可在虚拟环境中调试PLC程序、模拟机器人路径规划，既避免了真实设备操作风险，又确保训练场景的高度仿真。企业导师在线上平台及时更新产线设备日志、工艺参数等最新数据，确保教学案例始终反映企业真实问题，与行业技术发展保持同步。
（三）基于学情数据分析进行个性化能力训练
依托智慧教学平台构建全过程学情数据采集与分析体系，实现从经验驱动向数据驱动的教学转型。通过整合线上学习行为、线下虚拟仿真、实训表现和企业实践评价等多维数据，生成“智能制造技能学习画像”，精准识别学生在PLC编程、工业机器人操作等核心技能方面的掌握程度，通过学情分析发现隐性能力关联，如数字孪生建模能力强的学生往往在产线调试优化环节表现更为突出。以数据为纽带、以能力为本位，将大数据技术与教育教学深度融合。 基于深度学情分析，智慧教学平台可生成个性化能力提升方案。对于工业网络配置薄弱的学生，系统会智能推送额外的通信实验项目，而机器人操作优异的学生则会获得进阶训练机会，这种数据驱动的培养模式建立了持续优化的教学闭环。通过平台数据统计，教师可直观掌握学生各技能模块的整体掌握情况；企业导师可以通过平台与校内教师与学生交流，确保培养方向与产业升级保持同步。
（四）基于多源数据采集开展动态评价优化
构建企业、平台、教师三方联动的动态评价体系，通过多源数据采集与智能分析，实现从结果性评价向过程性评价的转变，评价数据的采集覆盖学习全周期的关键节点。线上学习平台可实时记录学生的知识掌握轨迹，包括视频学习时长、随堂测试正确率、讨论区互动质量等；虚拟仿真实训系统则自动采集操作日志，精确到每个步骤的执行时间、操作规范度和任务完成（31页完，下接32页）度；企业实践环节的评价应更为立体，不仅包含企业导师对任务完成质量的评分，还应整合MES系统记录的生产数据改善指标。这种多维度的数据采集方式，使评价结果既反映专业技能水平，又体现职业素养发展。 动态评价机制的实施效果已在多个维度得到验证。从学生发展角度看，个性化的评价反馈使技能提升更具针对性，学生在关键能力项上的进步速度提升明显；从企业用人角度看，基于真实数据的学生能力画像大幅提升了人才匹配精度，合作企业的校招一年留存率大幅提升；从教学改革角度看，评价数据为课程教学改革与标准修订提供了客观依据。
四、数字化转型背景下的实施路径创新
（一）政策驱动与生态构建
职业教育数字化转型需依托政策引导与多方协同机制。职业教育数字化转型迫切需要校企、校校之间展开资源生态建设，构建产教数据互通共享机制，该政策在淮海经济区安全应急装备产教融合共同体中得到实践验证。共同体通过政府搭台、行业定标、企业出题、院校解题的运作模式，建立区域性产教数据交换中心，实现区域内12家装备制造企业与5所高职院校的设备运行数据、教学案例资源的双向流通。合作企业将智能产线故障诊断日志脱敏后接入高职院校的实训平台，转化为智能制造系统课程的动态教学案例库，使教学资源更新周期进一步缩减。
（二）技术赋能与平台建设
数字化资源技术选型需兼顾教学适用性与产业适配性。在智能制造领域，数字孪生技术的教学转化存在两大路径：一是开发高交互性虚拟仿真教学资源，如某国家级双高院校基于Unity构建的“智能仓储数字孪生系统”，完整复现京东物流亚洲一号仓的运作逻辑。二是对接国产工业软件，例如，深圳职业技术学院联合华为云开发的“5G+工业互联网实训平台”，直接集成MES系统真实数据接口。两种技术路线各有侧重，前者更注重教学演示的沉浸感，后者则强化与产业技术的无缝衔接。这种虚拟调试+实景操控的混合模式，是职业院校在数字化资源建设中可借鉴和探索的新思路，基于这种数字化资源情境的学习，可使学生在实训中更好地衔接职业技能要求，岗位适应周期进一步缩短。
（三）动态协同与校企双向映射
职业教育数字化资源的生命力源于与产业生态的动态适配。以山东“职教工场”模式为例，其通过建立“产业技术预警—教学资源迭代—质量动态评估”三环联动机制，破解了传统标准化建设滞后于技术变革的困境。海尔工业互联网平台将家电行业的工艺升级数据实时推送至青岛职业技术学院教学资源库，触发资源更新阈值后自动生成课程更新任务工单。该机制下，院校资源库与企业技术库通过工业互联网标识解析体系实现双向映射，形成企业真实生产数据驱动教学资源进化的闭环。
基于OBE理念构建产教协同、虚实融合、数据驱动的数字化资源开发模式，以企业真实生产数据为纽带，以信息化技术为支撑，推动教学内容动态更新、实训体系分层递进、评价反馈精准闭环，显著提升了学生的技能水平和岗位适应性。
摘 要 针对职业教育数字化资源建设中存在的资源供需脱节、实效性不足、数据应用浅层化等突出问题，基于OBE理念，构建了“产教协同、虚实融合、数据驱动”三位一体的数字化资源开发模式。对接智能制造岗位能力标准，建立反向课程设计机制，构建数字化资源，有效解决了相关痛点，为职业教育数字化资源开发提供了新的思路。关键词 OBE理念；数字化教学资源；产教协同；数据驱动；智能制造课程
当前，我国职业教育数字化转型正加速推进。《教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见》明确提出“以教育数字化为突破口，扩大优质教育资源受益面，支撑教育高质量发展”，并将“深化产教融合”与“动态优化资源供给”列为重点任务。然而，职业院校在数字化资源建设中仍面临多重挑战，例如资源更新滞后于产业技术迭代、现有平台资源利用率不足等。为此，本研究基于OBE（成果导向教育）理念，以智能制造课程为例，构建“产教协同、虚实融合、数据驱动”三位一体的数字化资源开发模式，通过企业数据直连、动态标签系统等技术路径，探索职业教育数字化资源开发的新范式。
一、职业教育课程数字化资源开发存在的问题
当前高职院校在课程数字化资源开发过程中仍面临诸多结构性矛盾。这些矛盾本质上反映了OBE实施过程中“目标—过程—评价”三大要素的协同失衡，也凸显了机电一体化技术等工科专业在教学改革中的特殊挑战。
（一）资源供给与产业需求脱节
从产业视角看，智能制造领域技术迭代速度远超教学资源更新周期。以机电一体化技术专业为例，在工业机器人编程、智能产线集成等核心技能的教学案例中，仅有少数项目来源于近两年的企业真实案例，大部分院校仍在使用五年前的生产线仿真案例，导致学生所学技能与企业岗位要求存在明显代差。 当前校企数据共享面临真实性与安全性的矛盾，导致教学资源开发陷入案例失真的困境。企业受限于商业机密保护，往往对核心生产数据进行脱敏或截断处理，如某汽车制造企业提供的PLC调试日志中，故障发生时的车间温湿度、夹具磨损度等关键参数被剥离，学生只能接触孤立坐标数据，难以还原真实产线的多变量交互场景。这种数据脱水现象直接催生双重能力断层，教师难以构建真实问题导向的教学设计，企业导师受制于保密协议只能演示流程而无法解析原理，最终使实训内容与岗位需求形成代际差。
（二）资源建设重形式轻实效
当前数字化资源建设存在“三多三少”现象。第一，静态资源多，动态交互少，半数以上课程资源为静态文件，而如智能产线虚拟调试等需高交互性的模块占比不足。第二，展示性内容多，实战训练少，虚拟仿真实训普遍停留在演示模式，学生平均实操时长在学习过程中占比较少。第三，孤立资源多，系统化设计少，教师普遍反映资源平台呈“碎片化”状态，未能形成“理论学习—虚拟训练—实操作业”的闭环。
（三）数据应用浅表化
作为数字化转型的核心要素，当前所建设的数字资（29页完，下接30页）源中学习行为数据的价值尚未充分释放，主要体现在评价维度单一、反馈机制缺失、产教数据割裂等方面。例如，现有教学平台大多记录登录次数、视频观看时长、课后线上习题测试等表层数据，对工业机器人编程纠错、PLC逻辑调试等核心技能的训练过程缺乏深度采集，教师难以通过平台数据精准识别学生技能短板，导致个性化指导难以实施。企业的生产数据，如设备故障代码、工艺参数等与教学评价体系尚未打通，使岗课赛证融通缺乏数据支撑。
（四）教师数字化能力结构性不足
教师是教学改革与数字化资源建设的实施主体，当前职业院校教师的平均数字化能力与OBE要求仍有一定差距，存在“会操作但不会转化、有数据但不会分析、建资源但不对标”的困境。教师普遍缺乏反向设计能力，未能有效从岗位职责逆向拆解能力阶梯、根据企业生产实际重构课程内容；评价体系较陈旧；产教协同机制虚化，企业提供的案例多属展示型而非训练型。这些问题的本质，是职业教育教学逻辑与智能制造产业逻辑尚未形成有效衔接。
（五）数字化资源评价体系不健全
当前职业教育数字化资源建设虽已形成规模，但资源质量参差不齐、应用效果难以保障，核心症结在于评价体系的系统性缺失。从评价标准来看，现有体系存在明显的结构性缺陷，多数评价指标过度聚焦于资源的技术属性，如交互设计、多媒体呈现等表层特征，而对教学目标的达成度、学生能力的提升效果等关键维度缺乏科学考量[5]。行业企业作为用人主体，在评价过程中长期缺位，导致资源开发与岗位需求之间出现严重的结构性错配。在评价方法层面，主观化、形式化倾向尤为突出。目前通行的专家评审和用户满意度调查，本质上仍是一种静态的、经验性的判断，既无法捕捉资源使用过程中的动态问题，也难以量化其对学习成效的实际影响。
二、基于OBE理念的智能制造课程资源开发的理论框架
OBE理念强调以学生最终能力达成为核心，结合当前职业教育数字化资源开发存在的问题，提出以下数字化资源开发理论框架，旨在构建动态适应产业需求、精准支撑能力培养的职业教育数字化课程资源体系。
（一）产教协同：基于岗位能力的反向资源开发机制
针对资源供给与产业需求脱节问题，建立“企业需求—能力标准—学习成果—资源开发”的反向设计路径。通过深度对接智能制造企业岗位职责，如工业机器人系统集成工程师、可编程序控制系统设计师等，提取典型工作任务与核心能力指标。同时，依托校企共建的产业数据池，动态引入企业真实案例，如产线故障日志、工艺参数库等，确保教学资源与行业技术迭代同步更新，破解传统资源滞后性问题。 在反向设计路径实施过程中，严格遵循OBE教育模式的四阶段闭环逻辑，实现产业需求与教学资源的深度对接。在目标定义阶段，通过企业工单分析和技术专家访谈，提取智能制造岗位的核心能力指标，将其转化为可观测的学习成果。例如，工业机器人系统集成岗位要求的“设备调试一次合格率不低于92%”这一指标，直接对应课程中“能独立完成六轴机器人精度校准”的能力目标，确保产业标准精准映射至教学要求；在实现阶段，采用由企业工单提取教学任务的映射机制构建实训内容。该阶段注重保留真实数据的原始特征，如故障发生时的设备振动频率波形图，仅对涉及商业机密的参数进行脱敏处理，确保教学资源的真实性与可用性；在评价阶段，建立双轨制评价体系，校内通过虚拟仿真实训平台采集操作数据，如程序调试耗时、故障定位准确率等。企业端则对接MES系统获取实践评价，如学生参与的设备改造方案对产线设备综合效率的提升效果。两类数据通过产教融合数据中台进行标准化分析，最终形成覆盖知识、技能、素养的三维能力评估模型。在使用反馈阶段，建立灵活的教学资源更新机制。
（二）虚实融合：分层递进的能力训练体系
当前数字化教学资源建设普遍存在形式化倾向，学生虽能掌握基础理论，但在实际工程应用中仍面临能力断层问题。为解决这一困境，本研究构建了“认知仿真—虚拟训练—实景操作”的递进式能力培养体系，通过虚拟与现实的有效衔接，实现从知识理解到实践应用的能力提升。 在认知仿真层面，基于数字孪生技术构建智能产线的三维可视化模型，支持多维度、可交互的认知学习。学生可通过自由视角观察设备结构，动态追踪信号流向，甚至可以对PLC控制逻辑进行逆向解析。 虚拟训练环节采用高保真仿真技术，构建包含典型故障场景的动态训练环境。学生可在此进行PLC程序调试、机器人路径规划等核心技能训练，系统会及时生成操作评估报告。在现实的操作环境中，由于安全规范需要、设备损坏风险，教师很难设置严重的故障点让学生进行排故。对职业院校学生而言，对设备故障进行诊断和排查是一项重要的技能。数字化训练环境有效避免了这些问题，教师可在仿真训练中设置多种工程异（30页完，下接31页）常情况，如传感器漂移、通信中断等，培养学生的问题诊断与解决能力。 实景操作层面实现了校企数据的深度对接，通过工业物联网技术将企业真实生产数据转化为教学案例。系统会采集操作过程的时序数据，并与行业标准进行比对分析，形成精准的能力评估。这种真题真做的训练模式，有效弥合了学校教育与产业需求的差距。
（三）数据驱动：闭环反馈的资源优化逻辑
针对数据应用浅表化问题，框架引入“学习行为—技能评价—资源迭代”的闭环数据流。在数据采集层面，整合职教云平台、虚拟实训平台及企业生产系统等多维数据源，构建全流程学习行为数据库。 基于深度学习算法，系统可自动生成个性化的能力诊断报告。报告不仅指出学生在时序控制、运动规划等维度的能力短板，还能智能推荐针对性的强化训练模块。例如，对在气动回路调试中频繁出错的学生，系统会自动推送包含典型故障案例的专项训练包，并动态调整训练难度梯度。这种自适应学习机制显著提升了技能训练的精准性和有效性。 在资源迭代维度，建立产教协同的数据互通机制。通过与企业共建的技术—教学转化平台，实时获取产线升级、工艺改进等最新工程数据，并快速转化为教学案例，确保教学内容与产业技术发展同步演进。
三、基于OBE理念的数字化资源开发模式构建
以智能制造系统课程数字化教学资源建设为例，依托我院牵头联合多家企业成立的淮海经济区安全应急装备产教融合共同体，对以岗位能力为核心的反向课程开发模式进行了尝试。
（一）基于岗位能力图谱反向设计教学内容
以企业调研作为课程设计的起点，通过与产线主管、技术工程师的深入交流，梳理出职业岗位的核心能力要求。以2024年人社部认定的新职业工种“智能制造系统运维员”为例，工业机器人编程与调试、PLC控制系统故障诊断、MES系统数据采集与分析、产线数字孪生建模等技能被反复提及，这些需求直接决定了课程内容的框架和重点。基于岗位需求进行能力拆解是确保教学内容可落地执行的关键环节，在教学设计中应分析每项能力对应的具体任务，并将其转化为可训练的教学项目。以MES系统数据采集项目为例，课程设计了从基础认知到实战训练的完整学习路径，学生首先通过企业提供的真实系统界面熟悉生产数据流向，随后在实训室利用企业平台模拟企业数据采集场景，最终完成设备状态监控看板的开发，优秀作业还会推送至合作企业的测试环境，接受工程师的专业反馈。 动态调整机制可有效保障课程内容始终与行业发展同步。通过建立企业、教师、学生三方反馈机制，根据技术迭代和岗位需求变化每学期更新教学内容，使课程内容始终与行业前沿对接。这种基于岗位能力图谱的反向设计模式，不仅解决了教学内容与企业需求脱节的问题，更构建了产教深度融合的良性循环机制。
（二）基于产教数据融合开发教学资源
产教数据融合是构建高质量教学资源的核心支撑。依托合作企业的真实生产数据，结合教学需求，开发具有实践价值的教学案例和实训项目。借助数字孪生技术，课程团队与合作企业共同搭建虚拟产线仿真平台，完整还原工厂的自动化生产线的工作流程。学生可在虚拟环境中调试PLC程序、模拟机器人路径规划，既避免了真实设备操作风险，又确保训练场景的高度仿真。企业导师在线上平台及时更新产线设备日志、工艺参数等最新数据，确保教学案例始终反映企业真实问题，与行业技术发展保持同步。
（三）基于学情数据分析进行个性化能力训练
依托智慧教学平台构建全过程学情数据采集与分析体系，实现从经验驱动向数据驱动的教学转型。通过整合线上学习行为、线下虚拟仿真、实训表现和企业实践评价等多维数据，生成“智能制造技能学习画像”，精准识别学生在PLC编程、工业机器人操作等核心技能方面的掌握程度，通过学情分析发现隐性能力关联，如数字孪生建模能力强的学生往往在产线调试优化环节表现更为突出。以数据为纽带、以能力为本位，将大数据技术与教育教学深度融合。 基于深度学情分析，智慧教学平台可生成个性化能力提升方案。对于工业网络配置薄弱的学生，系统会智能推送额外的通信实验项目，而机器人操作优异的学生则会获得进阶训练机会，这种数据驱动的培养模式建立了持续优化的教学闭环。通过平台数据统计，教师可直观掌握学生各技能模块的整体掌握情况；企业导师可以通过平台与校内教师与学生交流，确保培养方向与产业升级保持同步。
（四）基于多源数据采集开展动态评价优化
构建企业、平台、教师三方联动的动态评价体系，通过多源数据采集与智能分析，实现从结果性评价向过程性评价的转变，评价数据的采集覆盖学习全周期的关键节点。线上学习平台可实时记录学生的知识掌握轨迹，包括视频学习时长、随堂测试正确率、讨论区互动质量等；虚拟仿真实训系统则自动采集操作日志，精确到每个步骤的执行时间、操作规范度和任务完成（31页完，下接32页）度；企业实践环节的评价应更为立体，不仅包含企业导师对任务完成质量的评分，还应整合MES系统记录的生产数据改善指标。这种多维度的数据采集方式，使评价结果既反映专业技能水平，又体现职业素养发展。 动态评价机制的实施效果已在多个维度得到验证。从学生发展角度看，个性化的评价反馈使技能提升更具针对性，学生在关键能力项上的进步速度提升明显；从企业用人角度看，基于真实数据的学生能力画像大幅提升了人才匹配精度，合作企业的校招一年留存率大幅提升；从教学改革角度看，评价数据为课程教学改革与标准修订提供了客观依据。
四、数字化转型背景下的实施路径创新
（一）政策驱动与生态构建
职业教育数字化转型需依托政策引导与多方协同机制。职业教育数字化转型迫切需要校企、校校之间展开资源生态建设，构建产教数据互通共享机制，该政策在淮海经济区安全应急装备产教融合共同体中得到实践验证。共同体通过政府搭台、行业定标、企业出题、院校解题的运作模式，建立区域性产教数据交换中心，实现区域内12家装备制造企业与5所高职院校的设备运行数据、教学案例资源的双向流通。合作企业将智能产线故障诊断日志脱敏后接入高职院校的实训平台，转化为智能制造系统课程的动态教学案例库，使教学资源更新周期进一步缩减。
（二）技术赋能与平台建设
数字化资源技术选型需兼顾教学适用性与产业适配性。在智能制造领域，数字孪生技术的教学转化存在两大路径：一是开发高交互性虚拟仿真教学资源，如某国家级双高院校基于Unity构建的“智能仓储数字孪生系统”，完整复现京东物流亚洲一号仓的运作逻辑。二是对接国产工业软件，例如，深圳职业技术学院联合华为云开发的“5G+工业互联网实训平台”，直接集成MES系统真实数据接口。两种技术路线各有侧重，前者更注重教学演示的沉浸感，后者则强化与产业技术的无缝衔接。这种虚拟调试+实景操控的混合模式，是职业院校在数字化资源建设中可借鉴和探索的新思路，基于这种数字化资源情境的学习，可使学生在实训中更好地衔接职业技能要求，岗位适应周期进一步缩短。
（三）动态协同与校企双向映射
职业教育数字化资源的生命力源于与产业生态的动态适配。以山东“职教工场”模式为例，其通过建立“产业技术预警—教学资源迭代—质量动态评估”三环联动机制，破解了传统标准化建设滞后于技术变革的困境。海尔工业互联网平台将家电行业的工艺升级数据实时推送至青岛职业技术学院教学资源库，触发资源更新阈值后自动生成课程更新任务工单。该机制下，院校资源库与企业技术库通过工业互联网标识解析体系实现双向映射，形成企业真实生产数据驱动教学资源进化的闭环。
基于OBE理念构建产教协同、虚实融合、数据驱动的数字化资源开发模式，以企业真实生产数据为纽带，以信息化技术为支撑，推动教学内容动态更新、实训体系分层递进、评价反馈精准闭环，显著提升了学生的技能水平和岗位适应性。
参 考 文 献
［1］ 胡新岗，黄银云，沈璐，等.高职院校教学数字化转型：价值意蕴、实施逻辑和推进路径［J］.中国职业技术教育，2023（8）：83-89.
［2］ 邱春荣.高职云平台教学背景下的数字化教学资源开发［J］.长沙民政职业技术学院学报，2016，23（1）：98-100.
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基金项目： 2022年度江苏高校哲学社会科学研究专题项目“基于‘职教云’的高职院校智能制造系统课程思政教学研究与实践”（项目编号：2022SJSZ0574）；江苏省高校“青蓝工程”资助项目（苏教师函［2024］14号）。 作者简介： 段焜（1986—），男，汉族，江苏徐州人，副教授，硕士，研究方向：职业教育、控制工程研究。 刘春（1979—），女，汉族，江苏徐州人，副教授，硕士，研究方向：检测技术、职业教育研究。
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