深度學習視角下高職院校機械類專業課程的教學改革思考

文/蔣小芬

在深度學習視角下，高職院校機械類專業課程教學改革面臨多個問題，包括教師專業知識儲備不足、學生數學基礎薄弱、實驗設備匱乏以及課程體系與工業對接脫節等。基于此，本文提出了包括豐富教師知識儲備、加強數學基礎教育、更新實驗設備以及將課程體系與工業需求對接等對策。這些對策旨在提升教學質量，培養學生的實踐能力和應用能力，推動高職機械類專業課程教學與深度學習的有機融合。

在科學技術迅猛發展的背景下，高職院校機械類專業課程教學改革迫在眉睫。深度學習作為一種強大的機器學習算法，已經在眾多領域展現了巨大的潛力。對于機械類專業而言，深度學習的應用可以極大地增強學生的實踐能力和創新意識，使他們能夠更好地應對復雜的機械問題。因此，為了培養符合時代發展需求的高素質機械類人才，高職院校機械類專業要基于深度學習開展課程教學改革。

一、相關概念介紹

（一）深度學習

深度學習是一種機器學習的分支，它通過模擬人腦神經網絡的結構和功能，利用多層次的神經網絡模型，實現對數據的高級抽象和表達，從而實現對復雜模式和關系的學習與理解。深度學習算法能夠自動從大量的數據中獲取學習特征，并通過反向傳播算法來進行參數調整，從而提高模型的準確性。它已經廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域，為解決復雜問題和實現智能化提供了強大的工具和方法。

（二）高職機械類專業課程教學改革

高職機械類專業課程教學改革是指，高職院校通過引入創新的教學方法和內容，結合現代機械工程的發展趨勢和需求，對傳統的課程體系和教學模式進行調整、優化，以增強學生的實踐能力和創新意識。這種改革旨在培養滿足時代發展需求的高素質機械類人才，使學生能夠更好地應對復雜的機械問題和挑戰，并具備應用深度學習等前沿技術的能力。

二、深度學習視角下高職院校機械類專業課程教學改革面臨的問題

（一）教師專業知識儲備不足

深度學習是一個快速發展的領域，相關的新理論、新算法和新應用層出不窮。教師需要不斷學習和更新自己的知識結構，以跟上最新的發展趨勢。然而，由于教學工作繁忙，教師的額外學習時間不足，部分教師可能無法及時掌握最新的深度學習理論和技術。

深度學習涉及多個學科領域，如機器學習、統計學、計算機科學等。教師只有具備豐富的跨學科知識，才能夠游刃有余地將深度學習算法應用到機械類專業的課程教學中。然而，部分教師由于專業背景單一，缺少跨學科的整合能力，難以將深度學習與機械類專業的實際問題進行有機結合。

（二）學生數學基礎薄弱

深度學習作為一門基于數學原理的技術，對學生的數學基礎要求較高。深度學習涉及線性代數、概率論、微積分等數學概念和方法，如矩陣運算、激活函數、優化算法等。然而，部分學生在入學前數學基礎薄弱，難以在短時間內理解和應用這些數學概念。

深度學習中的數學知識通常較為抽象和復雜，需要學生具備較強的數學思維和推理能力。然而，部分學生習慣于機械記憶和應用規則，理解和解決抽象問題的能力相對不足。這使得學生在深度學習的理論推導和問題解決過程中存在較大困難。

（三）實驗設備匱乏

深度學習是一門注重實踐和應用的學科，對實驗設備提出了較高要求。例如，在機器學習和計算機視覺領域，學生通常需要使用GPU 服務器、高性能計算設備以及大規模數據集等進行訓練和實驗。然而，部分高職院校機械類專業教學實驗室的設備和資源無法滿足深度學習的教學需求，不利于學生的實踐能力和創新潛力的培養。

與此同時，深度學習涉及大數據處理和計算密集型任務，需要有高性能計算設備和存儲資源的支撐。然而，部分高職院校機械類專業的實驗室設備相對落后，無法滿足深度學習教學對高性能計算和大容量存儲的需求。

（四）課程體系與工業需求脫節

一方面，機械類專業課程體系相對傳統，缺乏深度學習的內容和應用。隨著深度學習的快速發展，許多工業領域已經開始廣泛應用該算法，而傳統機械類專業課程體系的發展卻相對滯后，缺乏對深度學習的系統介紹和應用訓練。另一方面，課程教學內容難以匹配工業需求的快速變化。深度學習正處于不斷發展和演進的過程中，工業領域的需求也在不斷變化。然而，傳統課程體系往往較為固定且更新緩慢，無法及時跟上工業需求的變化。這就導致學生所學的內容與實際工業應用的需求之間存在較大差距，進而導致學生的就業競爭力和崗位適應能力受到不利影響。

三、深度學習視角下高職院校機械類專業課程教學改革的對策

（一）豐富教師專業知識儲備

其一，加強對教師的培訓。高職院校可以定期組織專門的培訓課程和研討會，邀請機械專業領域的專家和學者到校開展講座和進行指導，幫助教師及時了解深度學習的最新進展和研究成果。此外，高職院校還可以建立在線學習平臺或提供自主學習資源，讓教師根據自身時間和興趣學習深度學習的相關知識。

其二，促進跨學科的培訓和交流。為了提升教師的綜合素養和跨學科應用能力，高職院校可以開展跨學科培訓課程或者組織交流活動。例如，高職院校可以邀請其他學科領域的教師參與深度學習課程的教學設計，以促進不同學科之間的知識融合。此外，高職院校還可以建立學科交叉研究合作平臺，促進機械類專業和計算機科學、數學等學科之間的合作與交流，從而提升教師的跨學科能力。

（二）加強數學基礎教育

高職院校應重視培養學生的數學思維和問題解決能力，為學生打下堅實的數學基礎。例如，數學教師可以采用啟發式教學方法，引導學生主動思考和發現數學規律，培養其抽象思維和推理能力。同時，高職院校要提供豐富的數學實踐活動和應用場景，使學生能夠將數學知識與實際問題相結合，增強數學運用能力。

除了在日常教學中應重視學生數學能力的培養外，高職院校還可以針對數學基礎薄弱的學生開設專門的數學基礎課程或輔導班，有針對性地進行補充和強化教學。教師可以根據學生的實際情況，重點講解數學中與深度學習相關的概念和方法，幫助學生鞏固并應用相應的數學知識。

（三）更新實驗設備

高職院校可以通過購置最新的計算機設備、高性能服務器、GPU 加速卡等，為學生進行深度學習實驗和計算提供必要的工具。此外，高職院校還可以引入先進的傳感器設備、機器人平臺等，為學生提供多樣化的實驗和應用場景，從而在滿足教學需要的同時，激發學生的創新能力和實踐能力。

高職院校要加強與行業間的合作，建立校企合作項目，利用企業實驗室的設備資源開展深度學習實踐課程。校企合作不僅可以使學校獲得更多的實驗設備支持，還能夠加強學生與行業的聯系，提升學生的就業競爭力和實踐能力。

（四）將課程體系與工業需求對接

一是更新課程內容，融入深度學習理論和應用。高職院校可組織相關教師和業內專家對機械類專業課程進行評估和調整，引入與深度學習相關的內容，使課程更貼近工業需求。高職院校要通過更新課程內容，使學生了解深度學習的基本原理，掌握深度學習在機械類問題中的具體應用。

二是與業界建立緊密的合作關系。高職院校可以積極與業界展開合作，建立校企合作項目，以獲得實際應用案例、行業數據和技術支持，為學生提供與業界接觸的機會，確保課程體系與工業需求的有效對接。同時，高職院校可以邀請業界專家參與課程設計和教學評估，提升課程的實踐性和適應性。

四、結語

綜合來看，深度學習視角下高職院校機械類專業課程教學改革面臨多方面的挑戰和問題，如教師專業知識儲備不足、學生數學基礎薄弱、實驗設備匱乏、課程體系與工業需求脫節等。這些問題對深度學習的教學和實踐產生了一定的限制和影響，高職院校必須采取一系列措施予以解決，推動課程教學改革的順利進行。