嵌入式技术是物联网行业的关键技术领域。物联网嵌入式开发课程团队为培养适应市场需求的高素质嵌入式开发人才，对课程进行了一系列的教学改革与实践，且已取得极大成效。现通过对课程建设现状总结成功经验，反思不足，分析存在问题，并提出相应改进措施，从而不断提升课程教学质量。

一、课程建设现状

（一）课程内容与教学实施

物联网与嵌入式系统开发课程涵盖嵌入式软硬件基本原理、关键技术及其在物联网多个行业领域的应用，课程内容丰富，与实际嵌入式工作岗位紧密结合。在教学实施过程中，团队通过需求分析报告，系统方案设计报告，源代码，测试用例，实物作品等“小成果”导向方式不断提升具体工作过程所需关键技能，通过多个学习情景的训练测试有效提升员工应对复杂技术问题的能力。

（二）教学评价与反馈

通过COMET职业能力测评方式检验教学效果，相比传统教学评价能够更为精准度量课堂学习与实际工作的差距，从而为改进教学设计提供准确依据。员工学习兴趣浓厚，普遍反映课程内容丰富、实践性强，能够满足其学习需求。对基于人工智能技术进行教学评价进行了理论探索。

（三）业内认可度与国际影响力

物联网与嵌入式开发课程在国内外产生了积极影响，员工作品在各类大赛中屡获佳绩，获得专家极高评价。课程通过与多家知名企业合作提升了知名度。课程还极大支撑了国际职业资格标准的开发制定。

二、存在问题分析

（一）课程内容更新速度不够快

目前物联网行业嵌入式技术飞速发展，新的嵌入式硬件开发板不断涌现，嵌入式软件系统不断升级迭代，导致员工入学时还流行的相关软硬件技术到毕业时可能发生变化的问题。

（二）嵌入式软件设计思维方式抽象导致高职员工理解困难

行动体系的教育适合形象思维者接收直接经验的非符号系统。工作过程系统化课程更适合那些乐于获取直接经验的学习者，高职员工大多属于这类学习者，这也是他们学习兴趣产生的基础。然而“物联网与嵌入式系统开发”这种软件设计类课程往往基于C，Java，Python语言编程，这些计算机语言是天生的符号系统，仅进行工作过程的形式化流程改造并不能让员工轻松掌握编程，如员工在一些函数的编写能力上并未得到提升，很大部分员工仍然受困于编程语言抽象的语法规则及对他们来说并不友好的英文出错提示。加上一些数理逻辑隐含在编程中给基础本就薄弱的高职员工带来了更多麻烦。

（三）利用人工智能技术进行课程建设实施较少

课程团队已经对人工智能技术进行课程评价进行了理论探索，并发表了论文，但仅对员工的少部分评价信息作了相关自然语言处理验证，还未将相关技术用于实际的课程建设中。

三、改进措施与建议

（一）课程内容与目前实际嵌入式岗位技术需求同步

团队必须加快课程内容更新速度，与实际嵌入式岗位技术需求同步。具体措施包括：定期邀请行业专家和企业代表来校讲座，介绍最新嵌入式技术动态和应用案例；与国内外知名高校和研究机构建立合作关系，共同开发更新嵌入式课程内容；鼓励员工参与科研项目和实践活动，了解最新的技术进展和应用需求。

（二）嵌入式软件设计思维形象化改造

将嵌入式软件设计中的符号系统进行形象化有效转化才能从实质上给员工带来直接经验，体现工作过程化教学的优势。具体措施包括：

将嵌入式编程设计中的典型函数进行模块化封装改造，模块的输入输出信号管脚与函数的输入输出参数对应，内部功能的程序语言实现细节可以暂时黑箱化，员工需要进一步深入了解时可以打开学习，类似于matlab中simulink工具箱可以用让员工用流程图的方式搭建完成整个程序，这种图形化的编程方式可以将抽象符号进行有效屏蔽，极大提升员工的编程兴趣以及编程效率。鉴于这个改造工作本身需要工程研发能力较强的教师和相关领域工程师合作，且需耗费大量精力，因此可以先对部分重要函数进行模块化改造试点尝试，得到员工认可且有一定效果后再逐渐增加，循序渐进最近实现形象编程设计的转化。

（三）通过人工智能技术提升教学评价的质量

通过人工智能技术提升教学评价的质量。具体措施包括用人工智能技术中的自然语言处理（NLP）对员工海量的语言文字评教信息进行处理，高效率地提取其中有效信息，并自动化产生可量化的评价结果。