一、引言

在人工智能技术迅猛发展的当下，社会对人工智能专业人才的需求呈现爆发式增长。职业院校作为培养应用型技术人才的主阵地，承担着为产业输送高素质人工智能技术技能人才的重要使命。然而当前职业院校人工智能专业课程体系存在显著短板：课程设置与产业需求脱节、实践教学环节弱化等问题突出，难以满足行业对技术技能人才的要求。OBE（成果导向教育）与 CDIO（构思、设计、实现、运作）理念的深度融合，为职业院校人工智能专业课程体系改革提供了科学框架。本文立足职业院校办学定位，系统探讨基于 OBE-CDIO 理念的人工智能专业课程体系构建路径，为相关专业教育教学改革提供实践参考。

二、OBE 与 CDIO 理念内涵及价值

（一）OBE 理念内涵

OBE（成果导向教育）是以学生预期学习成果为核心的教育范式，其核心要义在于将教育目标设定、课程设计、教学实施及质量评价均围绕学生最终应达成的能力素养展开。不同于传统以课程内容为导向的教育模式，OBE 强调学习成果的可测量性与达成度，要求教育者通过反向设计确定培养标准，确保学生毕业时能够具备预设的知识结构、能力水平和职业素养。CDIO 代表构思（Conceive）、设计（Design）、实现（Implement）、运作（Operate）四个阶段，是一种以工程项目全生命周期为载体的教育模式。该理念主张将理论学习与工程实践深度融合，通过让学生完整参与项目从概念提出到实际运行的全过程，培养其工程实践能力、系统思维能力、团队协作能力和创新能力，实现从知识传授到能力塑造的转变。

（二）OBE 与 CDIO 在职业教育中的价值耦合

在职业教育语境下，OBE 与 CDIO 理念具有天然的适配性与互补性。OBE 通过成果导向的反向设计，帮助职业院校精准定位人才培养规格，确保培养目标与产业需求高度契合；CDIO 则通过项目载体实现实践能力培养的闭环，为 OBE 理念落地提供实践路径。二者的有机融合，能够构建 "目标 — 实践 — 评价" 的完整育人链条，既解决了职业教育人才培养目标模糊的问题，又破解了实践教学与产业需求脱节的困境，为培养高素质技术技能人才提供双重保障。

三、职业院校人工智能专业课程体系现状及问题

部分职业院校人工智能专业课程体系建设缺乏系统的产业调研支撑，课程内容更新滞后于技术发展速度。不少院校仍沿用传统计算机专业的课程框架，仅简单增设几门人工智能导论类课程，未形成符合职业教育定位的专业课程体系。行业调研数据显示，68% 的用人单位反馈职业院校人工智能专业毕业生的知识结构与岗位需求存在明显差距，近半数毕业生需接受 3 个月以上岗前培训才能胜任基础工作。实践教学是职业院校培养技术技能人才的核心环节，但当前人工智能专业实践教学存在双重困境：一方面实训资源配置不足，缺乏搭载主流人工智能框架的实验设备和场景化实训平台，学生难以开展真实项目实践；另一方面实践内容设计缺乏系统性，多以验证性实验为主，缺乏基于真实生产场景的综合性项目训练，导致学生工程实践能力和创新思维培养不足。

四、基于 OBE-CDIO 的人工智能专业课程体系构建

（一）确立成果导向的培养目标

以产业需求为根本依据，运用 OBE 理念反向设计培养目标。通过企业走访、行业调研、专家论证等方式，系统梳理人工智能相关岗位的能力要求，明确毕业生应具备的三大核心素养：扎实的人工智能基础理论知识、熟练的核心技术应用能力、良好的职业发展潜力。具体培养目标定位为：培养掌握机器学习、深度学习等核心技术，具备人工智能应用系统开发、部署与运维能力，能够在智能制造、智慧服务等领域从事技术应用与管理工作的高素质技术技能人才。

（二）构建模块化课程体系

依据培养目标，结合 CDIO 项目育人理念，设计 "基础 — 核心 — 实践 — 拓展" 四维课程模块：

基础课程模块：构建数学与计算机基础能力体系，开设高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学课程，强化数学建模能力；设置计算机网络、Python 程序设计、数据结构等课程，培养编程基础和计算思维。

专业核心课程模块：聚焦人工智能核心技术，设置机器学习基础、深度学习框架应用、计算机视觉技术、自然语言处理等课程，采用 "原理讲解 + 案例分析 + 代码实现" 的教学模式，确保学生掌握关键技术的应用方法。

实践实训模块：按照 CDIO 项目生命周期设计阶梯式实践体系，包括课程实验（算法验证）、课程设计（小型应用开发）、综合实训（项目全流程实施）、企业实习（岗位实践）四个层次，每个实践环节均设置明确的能力达成标准。

综合素质模块：开设职业素养提升课程，包括人工智能伦理与法规、团队协作与沟通、创新创业基础等内容，培养学生的职业适应能力和可持续发展能力。

五、构建动态评估与反馈机制

构建 "过程 + 结果 + 企业" 三维评估模型：过程性评估占比 40%，包括课堂参与、实验报告、阶段测验等；终结性评估占比 30%，以课程设计、项目成果等实践性考核为主；企业评估占比 30%，由企业导师对实习表现和项目成果进行评价。评估内容不仅关注知识掌握程度，更侧重实践能力、创新思维等素养的达成情况。建立覆盖学生、教师、企业的全方位反馈渠道：通过定期问卷调查、学习分析系统收集学生对课程设置和教学实施的意见；组织教师教学研讨，梳理教学过程中的问题与改进建议；每学期开展企业走访，收集用人单位对毕业生能力表现的评价和人才需求变化信息。建立基于评估结果的持续改进机制：每年根据反馈信息调整课程内容和教学计划，淘汰过时技术内容，增设前沿应用课程；每两年更新实践项目库，确保实训内容与产业技术同步；通过校企人才互聘、技术培训等方式提升教师实践能力，为课程体系优化提供师资保障。

六、结论

基于 OBE-CDIO 理念构建人工智能专业课程体系，是职业院校提升人才培养质量的系统性工程。通过确立成果导向的培养目标、构建模块化课程体系、打造项目化实践平台、建立动态评估机制，能够有效解决当前课程体系存在的结构性问题，实现人才培养与产业需求的精准对接。职业院校应立足自身办学特色，持续深化 OBE 与 CDIO 理念的融合应用，不断完善课程体系，为人工智能产业发展培养更多高素质技术技能人才。

参考文献

[1] 顾佩华，沈民奋，李升平，等。从 CDIO 到 EIP-CDIO—— 汕头大学工程教育与人才培养模式探索 [J]. 高等工程教育研究，2008 (1): 12-20.

[2] 祝刚，吴淑婧。人工智能课程教什么怎么教 [J]. 华东师范大学，2025 (3).

[3] 广州华商职业学院教学科研部。智启未来！广州华商职业学院打造 AI + 教育新生态 [J]. 2025 (4).

重庆市教育科学规划课题教学改革研究专项一般课题“基于OBE-CDIO理念的职业院校人工智能专业课程体系构建与实践研究”，课题编号：K24ZG3280251