检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
出 处:《微型计算机》2025年第8期46-48,共3页
基 金:山东省教育科学“十四五”规划2023年度课题“新技术新业态新模式下先进装备制造业现场工程师的培养研究”的研究成果,课题项目编号:2023ZC268。
摘 要:随着新工科教育的推进,装备制造业现场工程师的培养面临新的挑战与机遇。本文旨在探讨在新工科背景下,如何有效利用大数据技术优化装备制造业现场工程师的培养模式,提升其专业技能和创新能力。文章首先分析了当前培养过程中存在的难点,包括数据收集与处理能力不足、跨学科知识融合难度大以及实践教学资源有限等问题。针对这些难题,提出了一系列突破策略:加强校企合作,构建产学研一体化的人才培养体系;引入先进的大数据技术和工具,增强学生的数据分析能力;优化课程设置,强化跨学科知识的学习和实践应用。通过实施这些策略,有望为装备制造业输送更多具备大数据思维和技能的高素质现场工程师,推动行业的持续发展与创新。
关 键 词:新工科 装备制造业 现场工程师 大数据应用 培养难点 突破策略
分 类 号:G642[文化科学—高等教育学]
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