【江西日报】深化跨学科培养 赋能产业高质量发展
启航网讯 我校工程训练国家级实验教学示范中心（以下简称“工程训练中心”）以国家战略需求为导向，率先探索构建“跨学科学习前沿技术应用真实产业淬炼”的“智造人才链”，通过学科破壁、AI赋能、真操实训、产教共生的环环相扣之举，为智能制造领域输送人才贡献坚实力量。江西日报11教育版面对此进行报道。
全文如下：
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在全球制造业向智能化加速转型的浪潮中，我国智能制造产业正迎来前所未有的发展机遇，也面临高素质复合型人才短缺的迫切挑战。如何培养既通晓跨学科知识，又能直击产业痛点的新型工程人才，成为高等工程教育改革的时代课题。南昌航空大学工程训练国家级实验教学示范中心（以下简称“工程训练中心”）以国家战略需求为导向，率先探索构建“跨学科学习前沿技术应用真实产业淬炼”的“智造人才链”，通过学科破壁、AI赋能、真操实训、产教共生的环环相扣之举，为智能制造领域输送人才贡献坚实力量。
学科破壁 打破壁垒构建系统工程思维
在制造业智能化转型背景下，单一学科知识难以培养学生对复杂工程系统的整体认知，打破学科壁垒成为培养复合型人才的必然要求。
工程训练中心以中国教育发展战略学会课题“科学与工程教育（STEM）跨学科交叉融合机制研究——以航空智能制造创新实训平台建设为例”（课题编号：STEM2035KG2025030）为指引，重构实训教学体系。摒弃以往单点技能传授的传统模式，该中心精心设计覆盖航空产品全生命周期的综合性实训项目，让机械、电子、信息、材料等不同专业学生组建团队，共同直面真实工程挑战。机械生需懂控制逻辑、软件生要明机构运动、材料生考量工艺影响，学科界限在共同解决问题的过程中自然消融，系统性工程思维得以培养。
支撑这一教学变革的，是中心构建的阶梯式实践平台体系。从基础制造工艺实训平台起步，学生先掌握车、铣、刨、磨等传统制造技能；随后进入数字孪生、工业机器人等交叉技术实训平台，接触智能制造前沿技术；最终在航空零部件智能制造实训平台完成综合淬炼，实现从基础技能到前沿应用的能力进阶。通过这一递进式培养，学生的系统思维和跨学科协作能力显著提升。
AI赋能 智慧教学实现精准因材施教
如果说跨学科融合是“智造人才链”的坚实骨架，那么人工智能技术的深度应用则为其注入了智慧神经。
AI不是单纯的教学内容，更成为赋能教学全过程的核心工具，南昌航空大学工程训练中心推动教学模式从一刀切向多人多策的精准化转型，将AI全面融入教学各环节，编程实训中，AI助手优化算法思维；设备维护时，学生运用机器学习预测故障；中心开发的“虚拟实训导师”系统，利用自然语言处理提供全天候个性化辅导。这种内化AI为教育生产力的实践，深刻践行STEM理念，培养了学生驾驭智能的核心素养。
真操实训 对标产业锻造硬核实战能力
相较于传统实训模式，这种真设备、真场景、真要求的实训方式，极大缩短了校园与产业之间的距离。学生在实训过程中，不仅要掌握单一技术，更要学会统筹协调生产节拍、把控产品质量、解决突发问题，深刻领悟智能制造的系统协同精髓。
工程训练中心倾力打造对标航空企业的柔性智能产线平台。这条集成五轴加工中心、协作机器人、智能物流与在线检测单元的产线，好似微缩“未来工厂”。学生在“工厂”里操作工业级装备，编写的代码驱动机械臂精准作业，优化的参数实时作用于航空材料加工。这种“真设备、真场景、真要求”的实训，极大缩短知识转化距离。学生沉浸其中，不仅掌握单元技术，更领悟生产节拍管理、质量闭环与系统协同等制造精髓。挫折与成功在此变得深刻鲜活，该平台已成为连接校园与产业的“能力转换器”。
产教协同 真题真做实现价值双向奔赴
人才培养的成效，最终需要产业来检验。南昌航空大学工程训练中心深知，只有深度对接产业需求，才能培养出企业真正需要的人才。为此，该中心打破校企合作壁垒，与中国航空工业昌飞、洪都等行业领军企业共建战略伙伴关系，构建“需求同频、资源互通、价值共生”的产教融合生态共同体。
工程训练中心与企业共同设立教研室，企业将最新的生产技术、工艺标准和真实课题转化为教学项目和创新任务；学校则为企业提供技术研发支持和人才储备，形成双向赋能的良性循环。企业专家带着产业一线的技术难点走进课堂，学生则以预备工程师的身份组队攻关，让教学与产业实现同频共振。
这些合作项目既为企业带来实际效益，也让学生在毕业前就积累了宝贵的项目经验，完成从学习者到贡献者的蜕变。
从打破学科壁垒的跨学科融合，到 AI 赋能的精准化教学，从对标产业的真场实训，到深度共生的产教融合，南昌航空大学工程训练中心打造的“智造人才链”，环环相扣、层层递进，生动诠释了新时代工程教育“以产业需求为导向、以能力培养为核心”的改革方向。这一探索不仅为南昌航空大学的人才培养注入了强劲动力，更为我国高等工程教育响应国家战略、破解人才培养与产业需求脱节难题提供了宝贵经验。
未来，南昌航空大学工程训练中心将继续深化“智造人才链”建设，不断完善跨学科融合机制、拓展AI教学应用场景、深化产教融合内涵，为我国智能制造产业高质量发展浇筑更坚实的人才基石，在制造强国建设的道路上贡献更多教育力量。
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