党的二十大报告提出，全面建设社会主义现代化国家，最艰巨最繁重的任务仍然在农村。党中央指出要举全党全社会之力全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化，强国必先强农，农强方能强国，加强农业科技和装备支撑，加快先进农机的研发和推广，为实现农业农村现代化提供了坚实保障。人才是富国之本、兴邦大计，习近平总书记在党的二十大报告中强调，必须坚持“人才是第一资源”。农业农村现代化的关键在于新时代全面推进乡村振兴和加快建设农业强国战略，在这个过程中，高校对于农业机械化及其自动化专业人才的培养尤为关键，要为社会培养出具有扎实专业基础与实践技能，多学科交叉融合，兼具较强的团队合作和创新精神的高层次专业复合型人才，为国家推进农业现代化奠定坚实基础。

技术与教育的融合是教育创新变革的必然趋势，也是推动教育高质量发展的关键要素。为深入贯彻教育部《教育信息化2.0行动计划》（教技〔2018〕6号），四川省教育厅制定印发《四川省数字教育资源公共服务体系建设与应用规划指导意见》，提出了推进信息技术与教育教学深度融合、提升学生数字化学习能力与素养等重要任务。目前各高校在农业机械化及其自动化专业人才培养模式亟需变革，如学生理论学习与实践积累脱节，缺乏充分利用科技赋能新手段培养农业机械化及其自动化人才等等。随着5G、人工智能、大数据等数字化科技手段的出现，数字化培养农业机械及其自动化人才的趋势不断深化，进一步领会数智赋能农业机械化及其自动化人才培养的核心内涵及特征，深入分析高校在教育变革下数智赋能农业机械化及其自动化专业培养中存在的问题，对数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式进行新的探索是一条具有现实意义的道路。

1、数智赋能农业机械化及其自动化人才培养内涵特征

数字技术与人才培养的融合正在推动农业机械化及其自动化专业教育领域朝着更智能、更数字化的方向发展。数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式的核心内涵就是“融合性”，这一模式本质上就是对多种农业机械化及其自动化的教育资源、技术手段、学科知识以及教学方法的综合运用和整合。过程中涉及到专业内容的跨学科融合，还包括教学方式的创新（如线上与线下的结合、理论与实践的结合），以及技术手段的应用（如大数据、人工智能等“数智”技术在农业机械化及其自动化教育中的应用）。目标是培养出具有扎实专业基础与实践技能，多学科交叉融合，兼具较强的团队合作和创新精神，“知农爱农”的专业复合型人才。

1.1 融合理论与实践，跨学科知识融合

传统的农业机械化及自动化培养方案理论化知识偏多，仍需实践性和跨学科融合，这可能导致学生的专业技能和创新实践能力方面存在短板，无法满足现代农业发展的需求。“融合理论与实践，跨学科知识融合”是数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式的核心内涵之一，在农业机械化及其自动化教育过程中要紧密结合理论学习与实践操作，保证学生不仅掌握扎实的农学理论知识，而且还能将理论知识应用于实际问题解决中，其外还要巧妙地将农业机械工程、信息技术、生物科学等多个学科的知识和技能相结合，以培养具备解决复杂农业问题能力的复合型人才。

1.2 个性化学习途径，智能化教学管理

在数智赋能农业机械化及其自动化人才专业培养模式内涵中注重对每位学生提供符合其个人特点、学习需求和学习进度的定制化学习内容、方法和路径，同时强调对教学过程进行智能化的管理、监控和评价，达成学生学习与教师教学管理的闭环。学生根据个体需求，选择不同的专业知识系统，如精准农业技术与智能机械、农机数字化设计、农业工程仿生技术等，利用个性化学习途径，最大程度提升学习效率，增强学习的深度和广度，激发学生的学习兴趣。“个性化学习途径，智能化教学管理”满足学生的差异化学习需求，有效提高学习的效果和满意度。

1.3 注重创新化思维，多元化就业方向

随着科技的发展与应用，农业机械化及其自动化领域中涵盖的内容不断扩展，农业机械化及其自动化专业的就业方向呈现出多元化的趋势，如农业机械设计与制造、精准农业与智能农场管理、农业数据分析以及农业机械销售与市场开发等，这些多元化的就业方向体现了农业机械化及其自动化领域内技术与应用的广泛性，也反映了行业对综合素质高、能够适应新技术发展的专业人才的强烈需求。数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式内涵尤为注重提供多样化的学习资源，培养学生自主学习的习惯，以各种实际农业生产中的问题作为学习导向，培养学生批判性思维和解决问题的能力，推动创新，帮助学生在未来工作中遇到新问题、新挑战时能够主动寻求解决方案，满足数智赋能农业机械化及其自动化领域多元化就业方向的需求。

2、数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式中存在的问题

2.1 实践教学环节有待进一步加强

实践是验证真理的唯一标准，也是学生从理论走向生产实际的关键环节。然而，实践教学资源不足是教育领域普遍面临的问题，尤其是在农业机械化及其自动化这样的技术密集型专业中更为突出，部分院校存在实验设备更新不及时、实习基地的缺乏以及实践教学与现代农业机械化及自动化技术脱节等问题。这一问题的存在，对学生的技能培养和实际操作能力的提高构成了重大障碍，学生的专业技能和创新实践能力难以满足农业现代化的需要。数智赋能方式的出现为解决该问题提供了新的解决途径，利用数智技术对农业机械化及其自动化专业的实践环节进行改革与创新，建立先进的实践平台，有效地提升学生的专业技能和创新实践能力。

2.2 师资力量有待优化

教师是影响农业现代化人才培养效果的最直接的要素之一，尽管我国农业机械化及其自动化专业师资队伍力量不断强大，但仍然主要存在2个方面的问题：一是随着信息技术的数字化、智能化发展，数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式对教师的信息素质以及综合素质提出新的挑战，教师需要及时提升相关信息技能，才可以驾驭复杂的智能课堂，这是当前许多高校教师所忽略培养的能力与技能。二是农业机械化及其自动化专业的师资水平与当前农业发展的新要求和新技术存在一定偏差，许多教师高校毕业直接进入教学岗位，其自身专业知识、实践经验和科研背景很难与新的人才需求、产业要求和技术变化相匹配。这2方面导致教师在教学内容、方法和质量方面存在着不足，教学内容缺乏新意、深度和广度，教学方法单一，依赖灌输式教学，难以适应多样化的教学需求。这需要进一步提高教师的综合素质，不断提升教师的专业水平和教学能力，以更好地适应农业领域的新要求和新变化。

2.3 跨学科融合需要加以深化

现代农业正深度融合人工智能、大数据等尖端科技，很大程度上对传统农业工程学科造成冲击，传统的农业机械化及其自动化培养模式中，往往局限于专业内部的知识教学和技能培养，但为适应现代化农业的发展，亟需构建一个跨学科、新型的教育模式，其不仅包括农业机械化及其自动化专业的核心知识，也涵盖计算机技术、生物技术、生态系统设计和大数据平台等相关领域的知识与技能。这种跨学科融合的新型培养模式正是当前许多高校在农业机械化及其自动化专业人才培养中所欠缺的。

2.4 教育评价体系仍需完善

教育评价在检验农业机械化及其自动化专业人才培养效果方面起着关键作用，能够有效地反映该领域专业人才的培养质量。目前，农业机械化及其自动化专业人才培养模式的教育评估体系主要面临2个方面的问题：一是过分侧重理论考核、缺乏多维度评价指标，传统的评价体系对理论知识的考核占比较多，很可能导致学生投入大量的时间在书本知识方面，学生可能在理论考试成绩方面表现优秀，但缺乏对实践能力、创新应用、团队协作等方面的培养，这些能力在学生毕业后进入农业机械化及其自动化领域的实际工作中极为重要。二是教学中缺乏及时反馈与改进机制，一方面学生在完成课程作业、实验或项目后，收到的反馈不够及时或详细，学生难以快速了解自己的不足来加以修正，另一方面反馈主要由教师向学生单向提供反馈，学生缺少向教师反馈学习体验和课程内容建议的机会，同时针对反馈缺乏及时修正的机制。双向反馈与改进机制的不完善，会严重限制教学内容和方法的持续改进。农业机械化及其自动化专业教育评价机制与规范需要进一步调整和完善。

3、数智赋能农业机械化及其自动化人才培养改革途径

3.1 理论与实践相融合，建设高质量实践平台

运用数智技术构建教学平台，将当前农业前沿技术全球导航卫星系统（GNSS）、遥感技术、地理信息系统等融入农业机械化及其自动化专业人才的实践教学培养中，将抽象、难于理解的农业前沿技术、知识与学生的实践环节紧密地结合在一起，为学生提供一个多元化、数智化的实践教学环境。整合SmartGreenhouse、Arcgis、Farmos等农业生产先进软件用于教学，提高学生的实践能力。

利用“校企合作，产教融合”优化实践平台，与农业机械化及其自动化领域先进企业、农机专业合作社等建立战略伙伴关系，双方共同开发与更新实践课程体系，结合实际生产设备、实验室、研发中心联合建立农业机械化及其自动化专业人才高质量实践平台。企业为学生提供实习机会，让学生在真实环境下学习农业机械化及其自动化技术，学校与企业合作开展科研项目，共同攻克行业难题，推动行业进步。

3.2 强化师资队伍建设，建立高素质教学团队

现代农业机械化及其自动化的发展重新定义高校农机教师团队的素养要求。教师处于数智环境进行教学，掌握大数据和人工智能技术的算法原理，具备农业机械化及其自动化领域前沿知识和数智技术的应用能力，实现数智化教学，做到因材施教。推动常态化研修应用，增加农机研修资源的供给，健全审核规范和评价体系，持续构建教师数字化学习资源。加快推进“双师双能型”教师队伍建设，与知名农机企业建立合作，借助企业的生产实践环境以及数智技术进行师资团队实践培育，组建高素质“双师双能型”教学团队。整合企业与高校的资源，深化大数据、人工智能等数智技术与农业机械化及其自动化专业知识的融合，吸引跨领域的教师，共同设计与开展课程，打造跨学科高素质教学团队。

3.3 优化理论课程体系、推动跨学科融合教育

教学中注重将农业机械化及其自动化领域的知识、理论、方法与其他学科相结合，进一步优化理论课程体系。首先，建立宽厚的基础知识，注重农业机械化及其自动化理论课程体系渗透与文理融通，确保学生基础知识扎实、知识面广泛。其次，强化专业课程，重点强化创新实践与交叉课程的建设，大力推进现代信息技术与农科专业课程的深度融合，创建符合“两性一度”标准的精品课程，即具备高阶性、创新性、挑战度的一流课程，构建涵盖人工智能、大数据以及信息技术等多学科融合的课程体系，采用线上线下相结合的教学模式，吸收各大高校优质线上资源，实施混合式课程教学，确保学生接触到多元化的知识体系。最后，着重培养学生的综合实践能力，组建跨学科学生实践学习团队，设立综合实践项目，让学生团队共同在实际环境中尝试利用多学科知识解决复杂农业问题。

3.4 健全教育评价体系，提高课程教学质量

实施多元化的评价方法，设立专家评教体系和学生评教体系。两部分评教体系相辅相成，专家评教侧重对人才培养、教育理念、授课内容给出判断；学生则评价教师的授课技巧、个人能力、个人魅力，两部分评价相互完善，提高评价体系的准确性。

构建完善的反馈与改进机制，包括教师对学生的即时反馈、学生对教学内容的反馈及同伴间的互相反馈，确保及时收集到反馈和评价数据，及时将反馈转化为实际的学习和教学改进措施，优化学习策略和教学方法，实现教学和学习的双向优化。

建立多维度的评价体系，构建理论知识掌握、实践技能、创新能力、团队合作和领导力等多维度的评价指标体系，确保学生的全面发展。

4、西华大学数智赋能农业机械化及其自动化人才培养模式改革成效

在高质量实践平台建设方面，西华大学现代农业装备研究院得到四川省农业农村厅的指导与重点支持，在此背景下，与政府、农机推广部门、科研院所、高校和重点企业、专业合作社展开合作，共同建设“政产学研推用”一体化的四川现代农业装备协同创新中心，拥有四川省科技厅批复建设的“四川省现代农业装备工程技术研究中心”和“农业机械装备四川省青年科技创新研究团队”，为学生的实践探索提供可靠平台保障。

在强化师资队伍建设方面，西华大学现代农业装备研究院现有相关科研人员20余人，拥有高级职称的人员占比超过90%，建立4个四川省青年科技创新团队。团队成员涵盖农业机械化工程、农业系统工程、机械设计与制造、机械电子工程、流体机械及工程、农业电气化与自动化、计算机技术、农业生物环境与能源工程和农业技术推广等多个专业领域，形成一支专业门类齐全、学术造诣深厚、结构合理的教研队伍。

在理论课程体系优化方面，西华大学现代农业装备研究院实施新型融合式教学模式，采用“大数据+农业机械化及其自动化”“人工智能+农业机械化及其自动化”“物联网+农业机械化及其自动化”等方式，将不同学科知识融合起来，建成有深度、有优势的新型农业工程类专业群。采用第二课堂的方式将理论课程与实际生产相结合，与遂宁市安居区奉光荣种植家庭农场、成都市温江区开志农机服务专业合作社开展合作，共同进行玉米联合收割机性能试验。

在提高教学质量方面，西华大学现代农业装备研究院立足校本特色，创新了“课堂+现场、线上+线下、实物+虚拟”多维立体的教学方法，努力营造教育教学改革与研究氛围，稳步推进教育教学与人才培养质量的提升。2022年《“一干三支三融合”培养服务西部“五得一能”人才的西华实践》等3项教学成果荣获省级一等奖，所培养的学生综合水平明显提升，广受其他高校与行业好评。

5、结束语

农业机械化及其自动化专业是一门注重理论与实践、多学科交叉融合的专业学科，数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式是对现有教育体系的一种创新性探索，以培养能够适应未来农业发展需求的高素质专业人才。今后，应继续加强农业机械化及其自动化专业人才培养模式与数智赋能的深入融合，加强教育界与产业界的协同合作，着力培养适应时代发展的专业人才，为国家实现农业农村现代化提供坚实人才保障。

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基金资助:教育部新农科研究与实践项目(2020159); 四川省新农科研究与改革实践项目(2020471); 西华大学教育教学改革研究项目(xjjg2023054,xjjg2023056);

文章来源:陈泓睿,韩志航,王霜,等.数智赋能农业机械化及其自动化专业人才培养模式探究[J].智慧农业导刊,2024,4(12):16-19.