摘要：当前高职物联网专业课程体系普遍存在与人工智能技术融合不足、内容更新滞后、实践能力培养脱节等问题。本文立足高职教育特征，提出以“能力递进、模块重构、项目驱动、平台支撑”为核心策略的课程体系构建路径。旨在为培养适应智能物联产业需求的高素质技术技能人才提供课程改革方案。
　　关键词：高职院校；物联网专业；人工智能技术；课程体系；深度融合
　　一、重构“三层递进”模块化课程结构，实现知识体系的有机融合
　　基于人工智能的物联网人才培养方案，绝不是简单地将人工智能技术相关内容加进课程内容中去这么简单，而是要从学生能力和发展特点出发重构“基础共享、核心分立、拓展自选”的阶梯式上升体系。基础共享模块面向大一学生，在《物联网概论》《程序设计入门》等相关课程基础上融入人工智能的基础概念、典型应用场景及初步的机器学习思想，这样使得新生一开始就具有“感知+智能化”的认识框架。其中主体性的独立部分是以物联四大层为主线并有针对性开发了融合性的特色课程群：对感知层加入了《智能传感器应用》讲授传感器与初阶AI推理结合；在应用层面上，将所有的AI技术融合在物联网应用开发的过程中，包括《物联网数据分析与机器学习》，《智能设备使用开发》等课程；在网络层面上增加了边缘智能方面的内容，开设了《物联网通讯与边缘计算》课程。
　　二、开发“项目贯穿”模块化教学内容，强化实践能力深度融合
　　融合的关键在于以具有代表性的“人工智能+物联网”工程实践打破专业间的知识壁垒。在方式上，要构建起由基础型工程实践、综合型工程实践及创新型工程实践组成的三级体系，将基础型工程实践贯穿于各门核心主干课程之中，如借助边缘设备实现图像识别算法落地，证明感知与认知能力的协同工作。综合性设计型项目包含多个课程序列，如“面向图像识别的智慧仓储管理系统”的开发就涉及货物图片采集、射频芯片定位、温湿度监测、图像识别算法学习与应用、云平台的数据统计展示等多项工作，链接了物联网的感知层、网络层、应用层及人工智能分析层；而创新应用类项目是基于企业的需求或技术竞赛设计的，如开发“电梯物联网故障预警平台”，依据历史运行数据诊断机器设备故障并预测剩余寿命[1]。上述所有项目都需要遵循“以任务为导向、以小组为单位、以结果为目标”的原则，并配套编制活页式、工作手册式实训教材，将AI模型选型、训练、评估、部署流程标准化、模块化，降低高职学生学习门槛。
　　三、构建“双平台+双师”支撑体系，保障融合课程有效落地
　　“双平台+双师”的支撑体系是保证教育系统优质运转的基础条件。从平台层面来看，我们要搭建起“虚实结合式”综合性实训基地：线上建立AIoT在线云仿真实训室，提供标准化的算法资源池、数据库资源池以及模型训练服务功能，降低高职院校在设备方面的投入成本；线下“感-算-智”综合实训室配备了集边缘计算模块于一体的智能传感装置套装、嵌入式AI开发板及行业真机等。
　　四、结语
　　物联网+人工智能专业不是简单的课程叠加，而是人才培养方案、课程体系、教学资源以及实验实训平台的整体重构。高职院校应结合自身培养技术技能型人才的任务，以“强基础、重模块、精项目、建平台”的主线构建融会贯通物联网工程基础知识并具备人工智能分析方法的模块化课程体系，如此才能培养出能满足智能化物联网时代所需要的实际应用型人才。
　　参考文献
　　王忠东，李伟晗.“人工智能+物联网”专业融合建设研究[J].绥化学院学报,2023,43(12):123-126.
　　作者单位：大连职业技术学院（大连开放大学）
　　基金项目：高职院校物联网专业与人工智能技术深度融合的课程设计研究（课题编号：KYGZYB25027）。