人工智能背景下应用型本科院校电气类专业群建设改革实践研究——以上海电机学院为例

李梦达 王丛佼 宁银行 （上海电机学院 电气学院，上海 201306）

摘要：随着人工智能技术的快速发展，电气类专业群建设面临新的机遇与挑战。本文以上海电机学院电气学院为例，结合新工科建设理念，从课程体系重构、实践平台升级、师资队伍优化、产教融合深化四个维度，系统阐述人工智能背景下应用型本科院校电气类专业群建设的改革路径与实践成效。研究表明，通过“AI + 电气”深度融合、校企协同育人、国际化师资培养等举措，专业群建设在人才培养质量、产业服务能力等方面取得显著提升，为同类院校提供了可借鉴的改革范式。

关键词：人工智能；电气类专业群；应用型本科；产教融合；新工科

引言：

人工智能技术的突破性发展正推动电气行业向智能化、数字化转型，传统电气类专业人才培养模式已难以满足产业升级需求。教育部《高等学校人工智能创新行动计划》明确提出，要推进“新工科”建设，加强人工智能与传统工科专业的交叉融合。上海电机学院作为以“技术立校、应用为本”为办学理念的应用型本科院校，主动对接国家战略与区域产业需求，聚焦电气类专业群智能化改造，构建“AI+电气” 复合型人才培养体系，为智能制造、智能电网等领域输送高质量应用型人才。

一、人工智能背景下电气类专业群建设的现状与挑战

1.产业需求与人才培养的结构性矛盾

随着新时代社会结构的不断更新迭代，科技发展迅猛，产业结构调整加快，产业需求与人才培养的结构性矛盾不断显现，电气行业智能化转型呈现三大趋势：一是电力系统向 “源网荷储”协同控制的智能电网演进；二是电机控制向高精度、自适应、能源优化方向发展；三是工业自动化向“数字孪生”“预测性维护”等智能化模式升级。然而，传统电气类专业课程体系普遍存在以下问题：首先是课程内容滞后，核心课程如《电力系统分析》《电机学》仍以经典理论为主，缺乏对 AI 算法（如深度学习、强化学习）、边缘计算等前沿技术的融合。其次是实践教学脱节，实验平台多聚焦于验证性实验，缺乏工业级智能系统开发与调试的实战训练，学生难以适应企业对“智能电气工程师”的岗位需求。最后是师资能力不足，部分教师对 AI 技术应用场景了解有限，跨学科教学能力亟待提升。

2.专业群建设的痛点与瓶颈

上海电机学院电气学院开设了电气类专业，包括电气工程及其自动化、自动化、新能源科学与工程、电气工程与智能控制等，但在专业建设过程中，专业之间的课程资源共享不足，难以形成“智能 + 电气”的协同育人效应。学院与企业多年来有很好的校企合作基础，但校企合作多停留在实习基地建设层面，企业深度参与课程开发、科研攻关的机制尚未健全，产教融合深度不够。电气工程及其自动化专业是学校第一个通过工程教育认证的本科专业，但与国际先进工程教育标准（如德国“双元制”）的对接不足，缺乏具有国际视野的师资与课程，国际化水平有待提升。

二、电气类专业群建设改革的目标与思路

1.改革目标

以“人工智能 + 电气”为核心，构建“基础共享、模块互选、能力递进”的专业群课程体系，打造“虚实结合、产教协同”的智能电气实践平台，培养具有“工程实践能力、 AI 应用能力、创新协同能力”的复合型人才，服务上海及长三角地区智能电网、新能源装备、工业互联网等产业发展。

2.改革思路

（1）课程体系重构：打破专业壁垒，设置“AI 基础-电气应用-行业前沿”三级课程模块，强化 Python 编程、机器学习、智能控制等 AI 技术与电力系统、电机控制等核心课程的融合。

（2）实践平台升级：建设“智能电气实验室”“工业互联网实训中心”等平台，引入工业级 AI 开发工具（如MATLAB/Simulink、TensorFlow），开展“项目驱动、虚实结合”的实践教学。

（3）师资队伍优化：实施“双师型”教师培养计划，选派教师赴企业参与技术研发，邀请行业专家开设“智能电气专题讲座”，构建“校内导师+企业导师”的双导师制。

（4）产教融合深化：与上海电气、商汤科技等企业共建产业学院，开展“3+1”分段培养（3 年校内学习+1 年企业实践），推动“企业项目进课堂、学生作品变产品”。

三、电气类专业群建设改革的实践路径

1.构建“AI+电气”模块化课程群

依据 2022 版培养方案中课程体系的基础上，在《电力系统分析》中增加“基于深度学习的电网故障诊断”章节，引入Python编程与Pandas 数据分析库，培养学生利用 AI 技术解决电力系统实际问题的能力。在《运动控制系统》中融入“永磁同步电机智能控制”内容，通过 MATLAB/Simulink仿真平台，开展基于强化学习的电机调速优化实验。开设《人工智能技术及电力系统应用》《工业大数据分析》等课程，系统讲解机器学习算法（如随机森林、LSTM）在负荷预测、设备故障诊断中的应用。面向电气工程、自动化、新能源专业学生，设置“智能电网”“工业机器人控制”“能源互联网” 等跨专业选修课程，促进学科交叉融合。

2.打造“虚实结合”的智能电气实践平台

依托校内原有电气类实验室，建设“智能电气实验室”，配置智能电网仿真系统、工业机器人实训平台、数字孪生工厂等设备，支持学生开展“智能电网调度”“电机健康状态监测”等综合性实验。引入“虚拟仿真实验教学中心”，开发“变电站智能巡检”“光伏电站 MPPT 控制”等虚拟仿真项目，突破传统实验的时空限制。

3.校外实践基地拓展

与企业共建“智能电力装备联合实验室”，开展基于 AI的电机故障诊断算法研发；与 AI 科技型企业合作建设“AI+ 能源创新中心”，探索深度学习在电力系统、运动控制系统中的应用。

4.学科竞赛与创新创业

组织学生参与“挑战杯”“电子设计大赛”“全国大学生智能汽车竞赛”“中国电机工程学会杯”等赛事，将竞赛项目转化为毕业设计课题，培养学生的创新能力与工程实践能力。

5.深化产教融合，构建“校企协同”育人机制

与上海电气、临港集团共建“产业学院”，开发校企联合课程，企业工程师参与课程教学与考核。实施“3+1”分段培养模式，学生在第四年进入企业参与真实项目研发，由企业导师与校内教师共同指导毕业设计。联合开展企业项目校企协同研发，学生参与数据采集、模型训练等环节，科研成果转化为教学案例。引入德国“双元制”教育模式，与莱茵科斯特合作开展“中德智能制造人才双元培养项目”，学生在中德两国企业交替学习，培养具有国际视野的工程师。

四、改革成效与经验总结

1.人才培养质量显著提升

近三年，学生在“全国大学生智能汽车竞赛”“中国机器人大赛”等赛事中获国家级奖项 30 余项，省级奖项 50余项，学生竞赛成果丰硕。毕业生就业率连续三年保持在96%以上，其中 60%进入上海电气、国家电网等智能制造企业，平均起薪较改革前提升 20%，就业竞争力增强。用人单位对毕业生的实践能力、创新能力评价达 95%以上，部分学生入职后即参与企业智能装备研发项目，企业满意度高。

2.经验启示

（1）理念先行：以“AI+电气”为核心，打破专业壁垒，构建跨学科课程体系，是应对产业智能化转型的关键。

（2）产教融合：校企协同育人机制是提升学生实践能力的有效途径，需建立企业深度参与的课程开发、科研合作与评价体系。

（3）师资保障：“双师型”教师培养与行业导师引进是改革成功的重要保障，需完善教师激励机制与考核制度。

五、结论与展望

人工智能技术的发展为电气类专业群建设带来了新的机遇与挑战。上海电机学院通过课程体系重构、实践平台升级、师资队伍优化、产教融合深化等改革举措，有效提升了人才培养质量与产业服务能力。未来，需进一步深化“AI+ 电气”的学科交叉，探索“大模型+电力系统”等前沿领域的应用，推动专业群建设向更高水平发展，为我国智能制造与能源革命提供强有力的人才支撑。

参考文献：

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【2】上海市人民政府.关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见[EB/OL].(2017-10-26)[2025-04-15].
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【5】姚莉娜.“AI+教育”时代外语教师角色定位及专业发展路径探究[J]. 四川西部文献编译研究中心专题资料汇编，2020

本文系 2022 年度上海市教育科学研究项目，人工智能背景下应用型本科院校专业群建设及其风险防范研究（编号：C2022055）科研成果。

作者简介：李梦达（1980 年 1 月-）男，内蒙古赤峰市人，副教授，博士，硕士研究生导师，上海市一流课程负责人。主讲《电力系统基础》《运动控制系统》课程。研究方向：电力电子与电力传动。