深入探索《电力智能系统综合实践》新型实践课程改革
2025-07-07 07:49 作为上海市应用型人才培养模式改革试点学院，计算机学院近年来持续加强产教融合类课程建设，持续推进“引企入教”，促进课程内容与人工智能前沿技术发展衔接、教学过程与能源电力生产过程对接、人才培养与行业产业需求融合，通过构建功能集约、开放共享、高效运行的人工智能实验实践教学平台，推动具有鲜明能源电力特色的应用型、创新型、复合型人工智能人才培养。
在此背景下，为进一步推动上海市应用型人才培养模式改革试点建设，深化人工智能与能源电力领域的交叉融合，试点专业计算机科学与技术专业面向“AI+能源电力”高水平数智化应用型人才培养目标，为提升学生的解决复杂问题的能力、创新能力及能源电力行业的应用能力，本年度首次开设《电力智能系统综合实践》新型项目制“软硬件深度融合”的实践课程�？纬叹劢�“AI+能源电力”系统设计、分析与应用能力培养，紧贴学科发展前沿和行业应用场景，创新教学模式。
为破解人工智能快速发展背景下，面向“AI+能源电力”数智化应用型人才培养的人工智能实践课程教学的三个难题：一是课程教学如何体现能源电力特色，以支撑能源电力数智化人才培养；二是课程内容如何与人工智能前沿技术发展衔接；三是如何解决学生只懂软件开发，不懂硬件应用，不具备计算机系统全栈思维，不了解计算机在实际生产中的实际应用。人工智能课程组按照工程教育OBE的教学理念，在教学实践中坚持“以学生发展为中心，紧贴技术发展前沿，服务能源电力行业”的理念，基于学校建设的三个高水平实验平台，创新地设计了“三融合”教学团队（跨学科交叉融合、产教融合、教学科研融合）、“三维度”教学资源库（线上视频课资源、科研项目资源、行业企业案例资源），以及与AI辅助编程工具快速发展背景相适应的具备“软硬全栈、个性化学习、合作学习”特色的创新教学模式。
本次课程在学期内继前序课程《人工智能技术及电力系统应用》结课之后开设，历时2周，课程安排包括选题、项目实践、中期检查、项目答辩暨学术沙龙。答辩时采用项目路演和学术沙龙创新方式，答辩过程全程由学生组织安排。为创设“个性化学习、自主学习、合作学习”的新型实践教学模式，从选题的设计到实践模式、考核模式均进行了创新设计。
为了在课程教学中体现能源电力特色，同时与人工智能前沿技术发展衔接，本次教学共有7名教师及10余名研究生助教参与选题及指导。教学团队的核心成员由来自于控制科学与工程学科的张传林、计算机科学与技术学科的范自柱、徐曼、彭源、卢芳芳组成。控制科学与工程学科的夏飞和冒建亮老师在能源电力行业应用上有较为丰富的智慧电站相关项目经验，为课程教学的能源电力特色提供项目案例和数据支撑。
本次选题采用“软件+硬件+AI+能源电力”结合的模式。在前序课程《人工智能技术及电力系统应用》中，学生已经分组开展初步实践，实现了“AI+电力”的软件设计或相关算法，在此次课程中所有选题均增加“硬件”模块。根据硬件的类别，分为机械臂项目类、Appolo无人车类、华为开发板类三大类，其在能源电力场景的应用包括电力智能巡检系统、电力智能运维系统两大类，三类硬件九个实践题目，覆盖两大能源电力应用场景。
课程采用全开放式项目实践模式。未来能源创享中心的实训室对学生在两周时间内全部开放。除了基础设备外，根据学生需求购买各种终端传感设备和电力金具、电力场景标识等配件，为学生充分发挥创意提供良好的实践空间和条件。
为更好地促进学生项目组之间的交流、锻炼学生的沟通表达能力，本次课程采用项目路演与学术沙龙相结合的课程答辩形式，为体现“以学生发展为中心”，本次交流沙龙全部交由学生团队来组织与开展。5月30日，课程答辩暨学术沙龙在临港校区工程实训中心B202室未来能源创享中心成功举行，焦文智同学担任主持。答辩评委由全体7位教师与各学生团队队长构成，研究生助教及该课程全体同学参加了答辩与交流，最终评选出一等奖2组，二等奖3组，三等奖4组。
在每个团队展示后，教师组对各个项目进行了详细的点评，从课题的原理、实现细节、应用价值等方面提问，并从行业发展、学术动向、实际需求和技术应用前景等多个角度与同学们展开深入的互动交流，给出项目进一步优化完善的建议方向。
此次课程教学改革的实施是人工智能现代产业学院近年来持续深入开展产教融合的多项举措之一，更是计算机科学与技术学院在实施上海市应用型人才培养模式改革试点过程中，强化实践教学，创新“产教融合-课赛结合-双证融通”课程教学模式的典型案例�；竦靡坏冉钡南钅�“智电通鉴-基于RAG的电力知识库与华为Atlas边缘计算的电力故障检测系统”参加后续的中国国际大学生创新大赛，获得院赛一等奖并被推荐参加校赛。
此次课程取得了良好的教学效果，学生们表示收获很大。学生在课程报告中提到“这次课程设计对我们计算机专业有很大收益，我们深刻认识到软硬件结合开发的魅力与挑战，这也是传统专业所欠缺的。通过将华为Atlas 200I DK智能机械臂的硬件性能与深度学习、机器人控制等软件技术相结合，成功实现了电力智能运维的诸多功能，结合了计算机人工智能研究热点前沿，提升我们的个人能力。”多名学生在课程结束后的“课程目标达成问卷”中表示，课程的亮点包括：“课程形式上创新，以及设备的提供，让我们实际来操作，进行软硬件结合”、“同学自由创新空间较大，能够充分利用实验”、“和学长他们交流学习，把知识点迁移到项目中”、“尝试软硬件结合，使得我们较传统计算机思维有了新的改变”等等。
本次课程的成功开设也为后续开展的暑期企业微课程《智能机器人与数字孪生综合实践》打下了良好的基础，学生在后继课程中将进一步结合智能机器人、机器视觉与数字孪生三种技术，开展真实智能制造产线上的综合实践。未来课程组将持续改进和优化课程，学院将持续优化“理论-实验-实践”三位一体及“产教融合-课赛结合-双证融通”的应用型人才培养的课程教学新模式，培养行业产业需要的“AI+能源电力”高水平数智化应用型人才。
来源：上海电力大学计算机科学与技术学院
在此背景下，为进一步推动上海市应用型人才培养模式改革试点建设，深化人工智能与能源电力领域的交叉融合，试点专业计算机科学与技术专业面向“AI+能源电力”高水平数智化应用型人才培养目标，为提升学生的解决复杂问题的能力、创新能力及能源电力行业的应用能力，本年度首次开设《电力智能系统综合实践》新型项目制“软硬件深度融合”的实践课程�？纬叹劢�“AI+能源电力”系统设计、分析与应用能力培养，紧贴学科发展前沿和行业应用场景，创新教学模式。
为破解人工智能快速发展背景下，面向“AI+能源电力”数智化应用型人才培养的人工智能实践课程教学的三个难题：一是课程教学如何体现能源电力特色，以支撑能源电力数智化人才培养；二是课程内容如何与人工智能前沿技术发展衔接；三是如何解决学生只懂软件开发，不懂硬件应用，不具备计算机系统全栈思维，不了解计算机在实际生产中的实际应用。人工智能课程组按照工程教育OBE的教学理念，在教学实践中坚持“以学生发展为中心，紧贴技术发展前沿，服务能源电力行业”的理念，基于学校建设的三个高水平实验平台，创新地设计了“三融合”教学团队（跨学科交叉融合、产教融合、教学科研融合）、“三维度”教学资源库（线上视频课资源、科研项目资源、行业企业案例资源），以及与AI辅助编程工具快速发展背景相适应的具备“软硬全栈、个性化学习、合作学习”特色的创新教学模式。
为了在课程教学中体现能源电力特色，同时与人工智能前沿技术发展衔接，本次教学共有7名教师及10余名研究生助教参与选题及指导。教学团队的核心成员由来自于控制科学与工程学科的张传林、计算机科学与技术学科的范自柱、徐曼、彭源、卢芳芳组成。控制科学与工程学科的夏飞和冒建亮老师在能源电力行业应用上有较为丰富的智慧电站相关项目经验，为课程教学的能源电力特色提供项目案例和数据支撑。
课程采用全开放式项目实践模式。未来能源创享中心的实训室对学生在两周时间内全部开放。除了基础设备外，根据学生需求购买各种终端传感设备和电力金具、电力场景标识等配件，为学生充分发挥创意提供良好的实践空间和条件。
此次课程取得了良好的教学效果，学生们表示收获很大。学生在课程报告中提到“这次课程设计对我们计算机专业有很大收益，我们深刻认识到软硬件结合开发的魅力与挑战，这也是传统专业所欠缺的。通过将华为Atlas 200I DK智能机械臂的硬件性能与深度学习、机器人控制等软件技术相结合，成功实现了电力智能运维的诸多功能，结合了计算机人工智能研究热点前沿，提升我们的个人能力。”多名学生在课程结束后的“课程目标达成问卷”中表示，课程的亮点包括：“课程形式上创新，以及设备的提供，让我们实际来操作，进行软硬件结合”、“同学自由创新空间较大，能够充分利用实验”、“和学长他们交流学习，把知识点迁移到项目中”、“尝试软硬件结合，使得我们较传统计算机思维有了新的改变”等等。
本次课程的成功开设也为后续开展的暑期企业微课程《智能机器人与数字孪生综合实践》打下了良好的基础，学生在后继课程中将进一步结合智能机器人、机器视觉与数字孪生三种技术，开展真实智能制造产线上的综合实践。未来课程组将持续改进和优化课程，学院将持续优化“理论-实验-实践”三位一体及“产教融合-课赛结合-双证融通”的应用型人才培养的课程教学新模式，培养行业产业需要的“AI+能源电力”高水平数智化应用型人才。
来源：上海电力大学计算机科学与技术学院
