课程名称：制造工程认知实践

课程类型：线上一流课程

课程负责人：路冬 教学教授

路冬，南方科技大学工学院机械与能源工程系教学教授，主讲《制造工程认知实践》、《先进制造实践》、《现代机械工程导论》、《智能制造系统技术》等课程。相关教学成果获2024年第五届深圳市教学成果奖高等教育类一等奖（排名第一），2022年广东省教学成果一等奖（排名第二）、2021年深圳市第四届教育科学科研优秀成果奖教学实践类二等奖（排名第二）等奖项。

主持并参与了国家自然科学基金、深圳市基础研究重点项目、广东省教育科学规划课题（高等教育专项）、深圳市教育局教育科学规划课题、教育部产学合作协同育人项目等课题等多项课题。在国内外高水平期刊上发表论文40余篇，其中SCI、EI收录30余篇。

课程团队成员：马永胜教授、黄渊建实验师、曾千里实验员

授课学期：春季学期、秋季学期

考核方式：考查

学时：80学时

学分：3学分

课程简介、目标与任务：

《制造工程认知实践》（兄弟高校类似课程名称为“金工实习”或“工程训练”等）是面向全校的通识选修课及部分专业的专业课。本课程有理论和实践两部分组成，理论授课16学时，实验与项目共64学时，通过理论知识的传授，使同学了解新工科背景下的“新制造”，即不仅包含传统的金属加工，还包含增材制造、软物质制造、极端制造、智能制造等制造方法。让学生对制造有一个宏观的了解和把握，并客观认识我国制造业的发展现状，激发学生在我国制造业由“大”变“强”过程中的使命与担当。通过实验环节的教学，使学生获得与制造技术相关的各种工具、量具和设备的感性知识，具备数控编程的能力，掌握数车、数铣、车铣复合等数控机床等的实际操作技能。通过实践项目的综合训练，激发学生的学习兴趣，锻炼学生的实践动手能力，培养学生定义、分析及创造性解决工程实际问题的能力，从全面提升学生的工程素质。

本课程秉承“以学生为中心”、“项目引导式教学”为核心的教学理念，通过开展“线上”（基于知识图谱的AI课程）+“线下”（实验室教学）混合式教学模式，实现学生学习知识、掌握技能、提升能力并行的教学目标。 

教学方法：

借助知识图谱等工具构建AI课程，通过知识图谱，将课程中的各个知识点有机地关联起来，形成一个结构化的知识网络。这有助于学生理解知识点之间的联系和整体架构。根据学生的学习情况和知识图谱，智能推荐个性化的学习路径，帮助学生高效地掌握知识。利用知识图谱建立智能答疑系统，借助AI助手实时、准确地回答学生提出的问题，提升学习效率。

课程教材：

[1]   《工程训练简明教程（英文版）》, ISBN：9787111693000, 师占群, 张艳蕊. 王铁成 主编, 机械工业出版社，2022.06.

[2]   Serope Kalpakjian, Steven R.Schmid, MANUFACTURING ENGINEERING AND TECHNOLOGY (8th edition), Pearson Publications, October 2020.

课程特色：

（1）引入AI技术，助力课程建设。借助知识图谱等工具构建AI课程，通过构建课程知识图谱，将课程中的各个知识点有机地关联起来，形成结构化的知识网络。这有助于学生理解知识点之间的联系和整体架构。

（2）践行与时俱进的教学理念。传授新工科背景下的“新制造”的概念，即不仅包含传统的金属加工，还包含增材制造、软物质制造、极端制造、智能制造等制造方法，让学生对制造有一个宏观的认知和把握。

（3）构建“理论-实验-实践”三位一体的课题体系。理论部分主要起到扩大学生的知识面，了解制造业的前沿的目的；实验部分主要通过设计不同的实验环节，让学生掌握基本的实验技能；实践项目是基于学习的理论知识及掌握的实验技能，通过完整的项目选题、项目实施及项目展示培养学生的创新能力及实践动手能力。

课程思政建设：

充分挖掘与课程内容相贴切的思政元素、精心设计并巧妙融入课程全过程中，在传授知识，训练技能、提升能力的同时，引导学生在我国由制造业大国向制造业强国迈进过程中的使命与担当，培养学生攻坚克难、科技报国的精神，使学生在课程学习的过程中自然而然地接受思政教育的浸润，做到潜移默化、润物无声，真正实现三全育人。