信息工程学院于10月30日下午在B教学楼110组织了大数据技术专业、软件技术专业、物联网应用技术专业学生，参加“数智物联-探索教学科研及人才培养的新模式”学术报告。随着数字技术和物联网技术的深度融合与快速发展，数智物联领域应运而生，其为各行业带来了深刻变革，也对教学科研及人才培养提出了新的要求和挑战。探索适应数智物联发展的新模式，对于推动相关领域的创新发展、满足产业对人才的需求具有重要意义。
概念与内涵：数智物联是数字技术与物联网的有机结合，通过大数据、人工智能、云计算等技术手段，实现对物理世界的智能化感知、数据采集、分析处理和决策控制，将传统的物联网应用提升到一个更加智能、高效的水平，构建起万物互联、智能协同的数字生态系统。
发展现状与趋势：目前，数智物联在工业制造、智慧城市、医疗健康、农业等多个领域得到了广泛应用，并呈现出应用场景不断拓展、技术创新加速、与其他新兴技术深度融合等趋势，如工业互联网中的设备预测性维护、智慧城市中的智能交通管理等，展现出巨大的发展潜力和市场前景。
知识与技能：要求学生具备扎实的物联网、大数据、人工智能、编程语言等基础知识，以及数据挖掘与分析、机器学习算法应用、物联网系统设计与开发等专业技能，能够综合运用多学科知识解决数智物联实际问题。
创新能力与实践能力：数智物联领域创新发展迅速，需要培养学生的创新思维和创新能力，使其能够在复杂多变的环境中提出新颖的解决方案。同时，强调实践能力的培养，通过实践项目让学生将理论知识应用于实际，提高解决实际问题的能力。
跨学科素养：数智物联涉及多个学科领域的交叉融合，学生需具备跨学科的视野和素养，能够理解和整合不同学科的知识和方法，形成综合解决问题的能力，如计算机科学与工程、通信工程、自动化控制、数据分析等多学科的融合。
终身学习意识：该领域技术更新换代快，学生必须树立终身学习的意识，不断学习和掌握新知识、新技术，以适应数智物联行业的快速发展和变化。
融合式课程体系构建：打破传统学科界限，构建融合物联网技术、数据分析、人工智能等多学科知识的课程体系。例如，开设 “数智物联技术与应用”“物联网数据分析与挖掘”“人工智能在物联网中的应用” 等跨学科课程，使学生系统掌握数智物联的核心知识和技术。
项目驱动教学：以实际项目为载体，让学生在项目实践中学习和应用知识。如组织学生参与校园物联网系统建设、智能家居系统设计等项目，从需求分析、方案设计到系统实现与测试，全过程培养学生的工程实践能力和团队协作精神。
虚实结合的教学环境建设：利用虚拟仿真技术，创建数智物联虚拟实验室，为学生提供高成本、高风险、难以在实际环境中开展的实验教学场景，如工业生产过程中的物联网系统故障诊断与优化等。同时，结合实际硬件设备搭建物理实验平台，让学生在虚实结合的环境中进行实践操作，加深对知识的理解和掌握。
校企合作协同育人：加强与企业的深度合作，共同制定人才培养方案、建设课程体系、开展实践教学等。企业专家可以到学校授课，带来行业最新的技术和实践经验；学校教师也可以到企业挂职锻炼，了解行业需求和技术发展趋势，提高教学的针对性和实效性。例如，宁波财经学院与海曙区统计局共建 “统计人才实践教育基地”，邀请统计专家进课堂，同时让学生参与实际统计项目，实现了教学与实践的紧密结合13.
跨学科科研团队组建：针对数智物联的跨学科特点，组建由计算机科学、电子信息、机械工程、数学等多学科背景的教师和研究人员组成的科研团队，开展跨学科研究，突破单一学科的局限，解决数智物联领域的复杂科学问题和关键技术难题。
产学研用协同创新：加强高校、科研机构与企业之间的合作，建立产学研用协同创新机制。高校和科研机构提供基础研究和技术创新支持，企业则将科研成果转化为实际产品和应用，共同推动数智物联技术的创新发展和产业化应用。例如，广州数智物联科技有限公司依托云计算、物联网等前沿技术，为企业提供工业协同平台，实现生产数据的实时收集与分析，助力企业数字化转型，这一过程中离不开产学研用的紧密合作6.
科研平台与资源共享：搭建数智物联科研平台，整合高校、科研机构和企业的科研设备、数据资源等，实现资源共享，为科研人员提供良好的研究条件和数据支持。同时，建立科研成果转化平台，促进科研成果的快速转化和应用推广，提高科研成果的社会效益和经济效益 。
国际合作与交流：积极开展数智物联领域的国际合作与交流，与国外高校、科研机构和企业建立合作关系，共同开展科研项目、学术交流和人才培养等活动。通过国际合作，引进国外先进的技术和理念，提升我国数智物联领域的科研水平和国际影响力。
多元化人才培养层次：建立本科、硕士、博士等多层次的数智物联人才培养体系，满足不同层次人才需求。本科教育注重培养学生的基础知识和实践能力，使其具备从事数智物联相关工作的基本素质；硕士教育强调专业知识的深化和科研能力的培养，为行业培养高层次应用型人才；博士教育则侧重于前沿理论研究和科技创新，为数智物联领域的发展提供高端人才支持。
个性化人才培养方案：根据学生的兴趣爱好、专业特长和职业规划，制定个性化的人才培养方案。为有创业意愿的学生提供创业教育和实践平台，培养其创新创业能力；为希望继续深造的学生提供科研训练和学术指导，帮助其提升科研水平和创新能力。
产业学院与实训基地建设：与企业合作共建产业学院或实训基地，为学生提供贴近实际工作的学习和实践环境。例如，通过产业学院的建设，将企业的生产流程、技术标准、管理模式等引入教学过程，让学生在真实的产业环境中进行实习实训，提高其职业素养和就业竞争力。
人才评价体系改革：建立适应数智物联人才培养特点的评价体系，注重过程性评价和综合性评价。除了传统的考试成绩外，还要考核学生的实践能力、创新能力、团队协作能力等综合素质。同时，引入企业评价和社会评价，使人才评价更加客观、全面地反映学生的实际能力和水平。
师资队伍建设：数智物联领域的快速发展导致相关专业教师数量不足、知识更新不及时等问题。对策是加强教师培训，鼓励教师参加学术交流、企业实践和在线学习等活动，提升教师的专业素养和实践能力。同时，引进具有企业工作经验和工程实践背景的人才充实教师队伍。
实践教学资源不足：实践教学所需的设备、场地、数据等资源有限，难以满足学生的实践需求。解决方法包括加大实践教学投入，购置先进的实验设备和软件工具；与企业合作建立校外实训基地，拓展实践教学空间；利用虚拟仿真技术等信息化手段，丰富实践教学资源。
课程体系与教材建设滞后：现有的课程体系和教材难以跟上数智物联技术的快速更新。需要及时调整和优化课程体系，更新教学内容，编写符合数智物联发展需求的教材和教学资料。鼓励教师结合科研成果和教学实践，编写具有创新性和实用性的教材，同时引进国外优秀教材和在线课程资源。
学生创新能力培养不足：传统的教学模式注重知识传授，对学生创新能力的培养不够重视。应转变教学观念，采用启发式、探究式、讨论式等教学方法，激发学生的创新思维。组织学生参加学科竞赛、创新创业项目等活动，为学生提供创新实践的平台和机会，培养学生的创新能力和实践动手能力。
数智物联作为新兴的技术领域，为教学科研及人才培养带来了新的机遇和挑战。通过探索融合式课程体系构建、项目驱动教学、产学研用协同创新、多元化人才培养层次等新模式，可以有效提高教学质量和科研水平，培养出适应数智物联行业发展需求的高素质创新型人才，为推动我国数智物联产业的快速发展提供有力的人才支撑和智力支持 。
