来源：中国教育报（中国教育新闻网）（2026-10-13）｜ 分类：课程体系｜ 地区：国内
摘要
中国教育报报道北京科技职业大学智能网联汽车技术专业群的课程改革：2025 年该专业群第二期国家“双高计划”建设方案通过论证，学校围绕“车路云一体化”技术路线与百度智行、小米汽车、小马智行等企业深度合作，对智能车系统设计、生产制造、车路信息交互、车云系统基础支撑等岗位任务逐层拆解，在建设方案中把 4 类典型岗位群、29 个典型岗位对应到 70 项关键能力，再由这些能力反向推导课程内容、实训项目与教学标准。专业群还提出“基础共享、核心分向、模块互选、实践进阶”的课程体系，并依托虚拟仿真实训基地与“双元主体、工学交替、四阶递进”的培养思路推进。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 北京科技职业大学智能网联汽车技术专业群及百度智行、小米汽车、小马智行等合作企业 |
| 发生时间 | 2026-10-13 |
| 所属领域 | 课程体系、产教融合、岗位能力、双高计划 |
| 地区 | 国内 |
| 关注理由 | 把“岗位任务→关键能力→课程内容”的反向推导过程连同具体数字一起公开，是以岗位能力为起点的课程体系重构案例，也是 IE 岗位分析方法在教学设计中的直接应用。 |
核心要点
- 反向推导链条完整可查：围绕“车路云一体化”技术路线，专业群把智能车系统设计、智能车生产制造、车路信息交互、车云系统基础支撑等岗位任务逐层拆解，形成 4 类典型岗位群 → 29 个典型岗位 → 70 项关键能力 → 课程内容、实训项目与教学标准
- 企业参与方式：与百度智行、小米汽车、小马智行等企业深度合作，把企业新增工艺与岗位新要求作为课程调整的着力点，而不是等教材修订周期
- 课程体系结构：提出“基础共享、核心分向、模块互选、实践进阶”，学生从基础学习起步、走向不同技术方向、跨专业选择岗位模块，最终在企业现场锻炼
- 教学方式变化：学生不再照操作单走步骤，而是先判断问题在哪里、再决定调用哪些知识；PLC 程序、机器人轨迹、传感器、通信与数据分析在同一任务中交织
- 允许“做错”的仿真环节：依托高端装备智能制造与维护职业教育虚拟仿真实训基地，把 VR/AR/MR 与人工智能融入汽车智能制造教学场景，设备可分层呈现、工况可重复加载、数据可回放分析；学生科创团队为中小企业焊接工位做自动化调试，经历 30 多次迭代测试
背景解读
课程改革最难的部分不是改课时，而是确定改什么。传统做法是教师按学科逻辑排布章节，企业反馈滞后一两年才进入课堂；北京科技职业大学这次的做法把顺序倒了过来：先由教师与企业工程师一起把岗位任务拆成典型岗位，再把岗位要求翻译成可教学、可考核的关键能力，最后才决定开什么课、配什么实训。这套流程在方法论上与 IE 的岗位分析与作业分解几乎一致——岗位群对应产品族，典型岗位对应工位，关键能力对应作业要素，课程与实训则是为达成这些要素设计的训练方案。报道里同样保留了一处诚实的技术细节：学生团队做的焊接工位方案虽然提升了教学型工作站的焊点定位精度与运行稳定性，但多工位协同、长时间运行、复杂工件上下料都未实测，成本核算、安全防护与运维规范也未展开。学校没有把这种“未完成”藏起来，而是把它转化为教学环节的设置依据——虚拟仿真基地的作用正是让学生在接触真实设备前先获得反复试错的空间。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 能力推导链条 | 4 类岗位群 → 29 个典型岗位 → 70 项关键能力 | 把产业变化翻译成课程语言的中间层，是改革可落地的前提 |
| 课程体系 | 基础共享、核心分向、模块互选、实践进阶 | 与 IE 的模块化培养思路一致，利于跨专业选岗 |
| 培养路径 | 双元主体、工学交替、四阶递进（认岗—跟岗—轮岗—定岗） | 四阶段设计与岗位能力的渐进式要求相互对应 |
| 学生项目迭代 | 焊接工位自动化调试经历 30 多次迭代测试 | 真实项目的迭代次数远高于课堂练习，是能力验证的关键差异 |
与工业工程的关联
这套改革流程本质上就是 IE 岗位分析法的教学版应用：先明确任务（岗位任务拆解），再做要素分解（典型岗位与关键能力），最后设计标准与训练（课程内容、实训项目、教学标准）。对学生而言，这里有一条直接可迁移的方法——把“学习”当成一个改善项目来做：先列出目标岗位（相当于产品族），再拆出这个岗位的日常作业要素（相当于工位），然后评估自己在每一项上的能力缺口（相当于现状分析），最后按缺口排布课程与项目（相当于改善方案）。报道中被反复强调的“评价不只看做没做出来，还要看能不能稳定做、换个场景还能不能做”，也对应 IE 的效率与稳定性双重目标：一次做出合格品只是过程能力达标，能持续稳定产出才叫 SOP 成立。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照本分类下的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：工业工程
工业工程（IE, Industrial Engineering）是对人、物料、设备、能源和信息所组成的集成系统进行设计、改善和设置的学科，目标是在保证质量与安全的前提下降低成本、提高效率。
IE 术语小课堂：人因工程
人因工程（Ergonomics）研究人与系统中其他要素的交互，通过设计优化人的福祉与系统整体绩效。工位设计、疲劳评估、防错设计是其典型议题。
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原文链接
http://www.jyb.cn/rmtzgjyb/202610/t20261013_2111529652.html
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