1. 引言
当前，国家战略对数字人才培养的需求日益迫切。工业和信息化部《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024~2026年)》明确提出，要“用3年左右时间打造规模壮大、素质优良的高水平数字人才队伍”，特别强调需通过“深化产学研融合”和“健全数字职业评价体系”提升人才培养质量[1]。与此同时，《“十四五”国家信息化规划》将“推进信息技术与教育教学深度融合”列为重大任务，要求构建“虚实融合教学场景”并建立“多主体协同参与的评价机制”，为高等教育实验教学改革指明了政策方向[2]。
然而，从信息类实验教学改革的实践需求与研究现状来看，现有成果在三个关键维度仍存在可深化的空间：其一，技术融合类研究多围绕虚拟仿真实验平台的构建与资源整合展开[3] [4]——例如农春仕等在“双一流”高校虚拟仿真项目研究中，重点探索了平台架构优化与资源共享机制，李琰等则聚焦数字化平台的开放访问与数据化评价功能开发，但两类研究对技术应用与学生多元智能发展的关联性关注不足，虚拟仿真技术多停留在“实验场景还原”层面，尚未充分结合学生逻辑–数学智能、空间智能等个性化发展需求设计差异化功能，导致平台育人价值的挖掘有待加强；其二，课程改革类研究虽普遍采用“基础–综合–创新”的分层架构[5] [6]，如吕守向在面向智能制造的电子信息类课程改革中，强调按能力进阶设计课程模块，贾瑞民在Hadoop开发基础课程中优化实操内容，但这类研究在与行业胜任力标准(如CC2020)的精准对接方面仍有提升空间，对“知识掌握–技能应用–职业品行”三维能力的统筹培养有待加强，难以完全匹配企业对复合型人才的需求；其三，校企协同类研究多集中于企业资源引入与实验项目转化阶段[7] [8]，宋耀辉等提出校企合作共建产业学院的思路，李巧君等则探索“引企入校、引岗入课”模式，但二者均未充分打通“实验教学–科创孵化–职场适配”的衔接环节，在助力学生将实验技能转化为职场竞争力方面，全链条支撑机制的构建仍需深化，导致毕业生岗位适应期的缩短效果尚未达到预期。
针对上述研究与实践的适配性需求，本研究以“痛点解决–能力落地–技术融合”为三维核心逻辑，创新性提出“双理论支撑 + 六维联动”的改革框架：以多元智能理论指导“个性化能力激发”，以CC2020胜任力模型指导“行业适配能力培养”，通过六大路径的深度联动，尝试破解传统实验教学“同质化培养、与行业需求衔接不紧密”的核心问题。与现有研究相比，本研究的探索方向主要体现在三方面：一是在技术应用维度，尝试弥补现有研究对“技术–智能”关联性关注不足的问题，将“虚实结合”技术与多元智能类型精准匹配，设计适配不同智能优势学生的差异化虚拟实验场景；二是在课程体系维度，在现有分层架构基础上进一步拓展，构建“纵向胜任力递进 + 横向跨学科融合”的课程模式，力求实现“实验内容–行业需求–智能发展”的三重适配；三是在校企协同维度，在现有企业资源引入与项目转化的基础上，尝试建立“实验–科创–竞赛–职场”全链条转化机制，以期进一步缩短人才培养与企业需求的适配周期。
人工智能、大数据、物联网等信息技术的爆发式发展，对信息类专业人才的“实践操作能力、技术应用能力、创新突破能力”提出更高要求。实验教学作为连接信息类理论知识与实践应用的核心纽带，其体系设计、方法选择、资源配置直接决定人才培养质量。教育部2024年《关于开展实验教学和教学实验室建设研究工作的通知》进一步指出，需“发挥数字赋能作用，推动实验教学改革”[9]，这与国家战略对数字人才的能力需求形成呼应。
信息类人才的能力表现具有显著的多样性特征。Bellanca等在《多元智能与多元评价：运用评价促进学生发展》中所提出的，学生的智能并非单一维度，而是涵盖逻辑–数学智能、身体动觉智能、人际智能、创造智能等多个类型，不同学生在各智能维度的发展存在天然差异[10]。传统实验教学若忽视这种多样性，仅以“操作步骤复刻”“实验报告完整性”为核心目标，易导致人才培养的“同质化”倾向，无法激发学生的个性化潜能。
另外，信息类技术具有“更新周期短、应用场景广、实践门槛高”的特性，叠加传统实验教学“重基础操作、轻能力培养，重固定流程、轻创新探索”的固有模式，当前信息类实验教学已显现出“资源、体系、方法、评价、衔接、双创”六大维度的适配性痛点。鉴于此类痛点，本文聚焦“路径设计与实践适配”的教改研究，旨在通过前瞻性分析明确改革方向，为实践操作提供框架指导。下文将先系统剖析实验教学痛点，再针对性提出改革路径，最终形成“痛点–方案–目标”的逻辑闭环。
2. 信息类实验教学的核心痛点
基于信息类专业特性、实验教学规律及行业人才需求，从“资源供给、内容体系、教学模式、评价机制、校企衔接、双创培养”六个维度，梳理当前信息类实验教学的核心痛点，为改革路径设计提供靶向目标。
2.1. 设备资源与技术迭代的适配性痛点
信息类实验对“技术先进性、设备专业性”依赖度高，而传统实验设备存在“更新周期长、成本投入高、高危实验受限”的问题。结合信息技术“1~2年快速迭代”的特性，传统实验设备长期处于“技术参数落后于行业主流”的状态，导致学生在实验中无法接触企业实际应用的技术工具，形成“校园实验技术”与“行业应用技术”的断层。
2.2. 课程体系与行业需求的同步性痛点
信息类新兴技术(如生成式AI、区块链、6G通信技术)涌现速度快，而传统实验课程体系的开发需经历“方案设计、教材编写、审批落地”等流程，周期通常长达2~3年。这导致实验课程内容普遍滞后于行业发展，如当前企业急需的“大数据隐私计算、AI模型轻量化部署”等实践技能，难以快速融入实验教学；同时，传统课程多聚焦单一学科的基础实验(如仅关注编程、仅关注硬件)，缺乏“多知识点整合、跨学科应用”的综合实验设计，无法匹配行业对“复合型信息人才”的需求。
2.3. 教学方法与能力培养的匹配性痛点
传统信息类实验教学多采用“教师主导的流程化模式”：教师提前讲解实验原理、演示操作步骤，学生按手册“照葫芦画瓢”完成操作并提交报告。这种模式下，学生的核心任务是“复刻步骤”而非“自主思考”，无法培养“问题分析、方案设计、故障调试”等信息类人才核心能力——学生仅掌握“操作技能”，却不懂“为何这么做、如何优化、出现问题如何解决”，难以应对行业中复杂多变的实践场景。
2.4. 评价体系与能力导向的契合性痛点
传统实验评价多以“实验报告完整性、数据准确性”为核心指标，评价维度单一且聚焦“结果”；同时，评价主体仅为教师，缺乏对“实验过程、团队协作、创新探索”的关注。而信息类实验具有“重过程调试、重团队协作、重创新优化”的特点，单一评价体系无法全面反映学生的“实践操作能力、问题解决能力、创新思维能力”——部分学生通过“抄袭报告、突击数据”获得高分，却未真正掌握实验技能，与“能力导向”的人才培养目标脱节。
2.5. 校企衔接与岗位需求的连贯性痛点
信息类专业具有“强应用、重职场”的特性，企业对毕业生的“岗位适配速度、技术应用熟练度”要求高。但传统实验教学多在“校园封闭场景”中开展，实验任务与企业实际项目脱节；同时，缺乏企业导师参与教学，学生不了解行业对实验成果的“实用性、规范性”要求，导致毕业后需经历“3~6个月的岗位适应期”，无法快速胜任企业工作，形成“校园培养”与“职场需求”的断层。
2.6. 双创培养与实验教学的关联性痛点
“创新创业能力”是信息类人才的核心竞争力，但传统实验教学多聚焦“基础技能验证”，实验任务缺乏“创新拓展空间”；同时，实验教学与科创项目、学科竞赛缺乏联动，学生难以将“实验技能”转化为“双创成果”。而信息类实验本身具有“易落地、可拓展”的特点，二者的脱节导致学生“从实验到创新”的转化能力不足，难以产出高质量的科创成果。
3. 信息类实验教学改革的核心路径
针对上述痛点，以“技术融合破资源局限、体系重构强行业同步、方法创新促能力落地、评价升级显导向性、校企协同接岗位需求、双创孵化提转化能力”为逻辑，设计六大改革路径，为实践推进提供框架支撑：
3.1. 技术融合：以信息化技术破解资源约束与场景局限
依托“虚拟现实 + 教育培训”规模化应用政策导向[11]，通过虚拟仿真、人工智能、云计算等技术融合，解决“实体设备迭代慢、高危实验难开展、场景覆盖窄”的资源痛点，构建“低成本、高仿真、可扩展”的实验教学环境，实现“虚实互补、技术同步、安全可控”的教学效果。
(1) 多维度虚拟仿真实验平台构建
遵循“虚实结合、能实不虚”的实践原则，联合高校与网络安全厂商、物联网设备供应商等行业企业，共同搭建覆盖“网络安全、智能硬件、数据科学”三大核心领域的云原生虚拟仿真平台。参考高校成熟的平台架构经验，将平台划分为信息安全、网络攻防、大数据处理、网络协议分析、智能硬件开发、数据可视化、物联网仿真、区块链安全、AI模型验证9大核心资源模块，具体功能设计如下：
高危实验场景复现：针对网络攻防、高压电子测试等高危实验，构建虚拟靶场环境。如向亦斌(2024)在网络安全实验中，通过VMware虚拟机与蓝盾攻防演练平台还原“企业级局域网”，学生可模拟“SQL注入攻击防御、DDoS流量检测”等操作，平台通过“漏洞隔离技术”避免真实网络风险，同时支持实验过程的“断点续存”与“步骤回溯”，帮助学生定位攻防失败原因[12]；
技术迭代动态适配：平台预留开放接口，可根据量子通信、生成式AI等新兴技术快速更新实验场景。例如针对“量子通信安全实验”，通过软件定义网络(SDN)技术模拟量子密钥分发(QKD)协议，学生可实时调整密钥生成参数并观察加密效果，确保实验内容与行业技术迭代周期(1~2年)同步[13]；
跨终端资源共享：平台支持PC、移动端多终端访问，集成“在线实验预习、操作指导、报告提交、成绩查询”功能。教师可通过后台发布“实验任务书”与“参考资源包”(如设备手册、代码模板)，学生可随时随地完成“传感器数据采集”“AI模型训练”等实验，解决传统实验室“时空受限”问题[14]。
(2) AI辅助实验教学的深度嵌入
以“技术赋能能力”为逻辑，在数据分析、智能算法类实验中引入AI工具链，重构实验流程。例如：
在“用户消费意愿预测实验”中，学生基于Python的PyTorch框架完成全流程实践：先通过Pandas进行数据清洗(缺失值填充、异常值剔除)，再利用Scikit-learn构建“逻辑回归–随机森林”对比模型，最后通过TensorBoard可视化模型训练损失曲线；教师聚焦“模型优化逻辑”指导，如引导学生分析“L1正则化对特征选择的影响”“学习率调整对收敛速度的作用”，将实验重心从“手动计算”转向“问题分析与方案优化”[15]；
在“智能硬件调试实验”中，引入AI故障诊断工具(如基于CNN的电路故障检测模型)，学生通过上传“电路测试波形图”，工具自动识别“虚焊、短路”等故障点并给出修复建议，既提升调试效率，又帮助学生理解“AI在工程实践中的应用逻辑”，契合CC2020胜任力模型“技能层”对工具应用能力的要求[14]。
3.2. 体系重构：构建“胜任力导向–阶梯化–跨学科”实验课程体系
(1) 纵向阶梯化课程架构
参照段爱华等(2020) [16]《C语言程序设计》分层教学思路，将实验课程按“基础层–综合层–创新层”对应胜任力的三个维度，层层衔接且动态更新：
基础层(大一、大二)：知识奠基与工具掌握
聚焦“理论验证与基础工具应用”，匹配CC2020“知识层”要求。例如“Python编程基础实验”中，嵌入“Git版本控制”“Excel数据透视表”等行业基础工具教学；“数字电路实验”通过Multisim软件模拟“与非门逻辑验证”，学生需提交“实验原理推导报告”与“电路仿真截图”，夯实逻辑–数学智能[10]。
综合层(大三)：技能整合与场景应用
对接企业核心业务场景，匹配CC2020“技能层”要求。设计“多技术整合型实验”，如“智能农田监测系统设计”：学生需整合“传感器数据采集(硬件)、5G边缘计算(传输)、Python数据分析(处理)”技术，完成“农田温湿度实时监测、异常数据预警”功能，实验成果需符合农业物联网行业标准(如GB/T35778-2023《物联网系统数据接口规范》)，培养工程实践能力[15]。
创新层(大四)：前沿探索与品行养成
聚焦新兴技术与职业素养，匹配CC2020“品行层”要求。设置“自主选题型实验”，如“生成式AI文本摘要优化”“区块链隐私保护方案设计”，学生需结合文献调研提出创新方案，实验报告需包含“技术伦理分析”，既激发创造智能，又培养行业责任感[10]。
(2) 横向跨学科融合模块
打破专业壁垒，设计“信息 + X”跨学科实验，匹配行业“复合型人才”需求：
信息 + 医疗：“心电数据智能分析实验”，学生需掌握“心电信号采集(医疗技术)、小波变换去噪(信号处理)、CNN模型分类(AI技术)”，通过MATLAB实现“心律失常自动识别”，实验数据来自医院脱敏心电数据库，培养跨领域技术整合能力；
信息 + 农业：“智慧灌溉系统实验”，联合农业院校设计“土壤墒情传感器部署、LoRa无线传输、云端决策算法”全流程实验，学生需根据“作物需水量模型”优化灌溉策略，实验成果可对接地方农业合作社需求，实现“教学–实践–服务”闭环[17]。
3.3. 方法创新：以PBL为核心的主动探究式教学改革
基于建构主义学习理论与多元智能理论[10]，突破“教师主导–步骤复刻”的传统模式，通过“差异化任务设计–角色匹配–理论赋能”，实现“每类智能优势都能被激发”的教学目标，具体设计如下：
(1) 问题驱动：锚定真实需求，匹配智能发展目标
教师发布“企业级需求”(如“设计支持人体识别与云端报警的智能监控系统”)时，同步明确需求对应的智能发展目标：例如“系统功能拆解”需逻辑–数学智能(分析需求优先级)，“硬件选型与调试”需身体动觉智能(动手操作)，“团队分工与沟通”需人际智能(协作协调)，“算法优化方案”需创造智能(创新突破)，确保问题设计与多元智能培养精准对应。
(2) 分组协作：角色–智能–能力三维匹配，模拟职场场景
参照万涛等(2021) [18] PBL分组策略，采用“4~5人一组”，每个角色对应特定智能类型与能力目标，形成“角色–智能–能力”匹配表(见表1)，避免传统分组“分工模糊、智能覆盖不全”的问题：
Table 1. Roles and responsibilities of intelligent monitoring system experimental grouping
表1. 智能监控系统实验分组角色与职责
角色 |
核心职责 |
对应多元智能类型 |
能力培养目标 |
需求分析师 |
梳理“人体识别精度 ≥ 95%、报警响应时间 ≤ 1 s”等指标，撰写需求规格说明书，对接企业标准 |
逻辑–数学智能 |
需求转化能力(将模糊需求量化为技术指标)、文档撰写能力(符合GB/T35778-2023标准) |
硬件工程师 |
选型USB双目摄像头、树莓派4B边缘模块，完成硬件接线与调试，记录故障解决过程 |
身体动觉智能 |
硬件操作能力(规范接线、设备调试)、问题定位能力(通过波形图识别虚焊故障) |
算法工程师 |
对比YOLOv8/SSD算法精度–速度差异，用Tensor RT优化模型部署，撰写优化报告 |
逻辑–数学智能 + 创造智能 |
算法选择能力(匹配场景需求)、创新优化能力(调整学习率提升模型收敛速度) |
测试工程师 |
设计“遮挡/逆光”测试用例，连续24 h运行系统记录稳定性，生成测试报告 |
人际智能 + 逻辑–数学智能 |
测试设计能力(覆盖复杂场景)、团队反馈能力(向组内同步测试问题) |
成果展示师 |
制作系统演示PPT，向企业导师汇报成果，回应“技术适配性”提问 |
人际智能 + 创造智能 |
成果表达能力(清晰阐述技术逻辑)、商业思维能力(说明成果的企业应用价值) |
(3) 导师引导：基于智能类型差异化提问，激活能力成长
教师根据学生角色对应的智能类型，采用“差异化引导策略”，避免“一刀切”式指导：
对逻辑–数学智能(算法工程师)：“若系统部署在低带宽场景，YOLOv8n与SSD压缩模型的参数规模、推理速度差异如何？如何通过控制变量法验证哪种更适配？”(引导逻辑分析)；
对身体动觉智能(硬件工程师)：“调试时摄像头无数据输出，可能是接线错误还是驱动问题？如何通过‘分步测试’(先测电源、再测数据接口)定位故障？”(引导动手排查)；
对人际智能(成果展示师)：“企业导师关注‘系统功耗’，如何在汇报中平衡技术细节与商业价值，让非技术背景的导师理解优化亮点？”(引导沟通表达)。
(4) 成果评价：引入多元智能导向的详细量规
采用“系统演示 + 答辩”形式，基于“知识–技能–智能”三维评价量规(见表2)，避免传统评价“凭经验打分”的模糊性。量规中“优秀/良好/合格”的标准对应具体行为表现，且与多元智能类型精准匹配：
Table 2. Three-dimensional evaluation gauge based on “knowledge-skills-intelligence”
表2. 基于“知识–技能–智能”三维评价量规
评价维度 |
评价等级 |
具体行为表现(对应智能类型) |
得分范围 |
知识掌握(30%) |
优秀 |
能准确阐述“YOLOv8目标检测原理”“边缘计算与云端协同逻辑”，理论与实践结合紧密(逻辑–数学智能) |
25~30分 |
良好 |
能解释核心原理，但对“模型优化与带宽适配的关系”理解不深入(逻辑–数学智能) |
20~24分 |
合格 |
仅能复述实验步骤，无法解释原理与实践的关联(逻辑–数学智能) |
15~19分 |
实践操作(35%) |
优秀 |
硬件接线一次成功，调试时10分钟内定位“驱动缺失”故障，实验数据完整且真实(身体动觉智能) |
30~35分 |
良好 |
硬件接线需1次修正，20分钟内定位故障，数据基本完整(身体动觉智能) |
25~29分 |
合格 |
硬件接线需多次修正，30分钟以上定位故障，数据存在少量缺失(身体动觉智能) |
20~24分 |
团队协作(15%) |
优秀 |
主动协调组内进度(如帮测试工程师补充用例)，沟通时能倾听他人意见并提出建设性建议(人际智能) |
13~15分 |
良好 |
按分工完成任务，能回应组内提问，但主动协调不足(人际智能) |
10~12分 |
合格 |
仅完成自身任务，极少参与组内沟通，需他人催促配合(人际智能) |
7~9分 |
创新能力(20%) |
优秀 |
自主拓展“数据加密功能”(如用AES加密传输数据)，并说明优化对企业数据安全的价值(创造智能) |
18~20分 |
良好 |
提出“优化模型输入分辨率”的建议，但未落地实现(创造智能) |
15~17分 |
合格 |
无创新建议，仅按基础要求完成实验(创造智能) |
12~14分 |
3.4. 评价升级：构建“多元智能–胜任力”双导向评价体系
以“评价促进学生发展”理念及CC2020胜任力模型为指导，打破“教师单一评价–结果导向”局限，构建“多维度、多主体、过程性”评价体系，实现“评价与能力培养的精准匹配”。
多维度评价指标设计：基于多元智能理论[10]，从“知识掌握、实践操作、创新能力、团队协作”四个维度设置指标，权重分别为30%、35%、20%、15%，覆盖信息类实验核心能力需求与学生主要智能表现维度(见表3)，该设计同时参考杨阳等(2024) [14]“多元评价指标匹配能力培养”的研究。
Table 3. Core competency requirements for information experiments and students’ main intelligence performance dimensions
表3. 信息类实验核心能力需求与学生主要智能表现维度
评价维度 |
具体指标 |
权重 |
对应多元智能类型 |
知识掌握 |
实验原理理解深度、技术选型合理性(如算法匹配需求)、理论与实践结合度 |
30% |
逻辑–数学智能 |
实践操作 |
设备操作规范性、调试效率(问题解决及时性)、实验数据真实性 |
35% |
身体动觉智能 |
创新能力 |
实验方案优化建议(如简化流程、提升性能)、自主拓展功能(如增加数据加密) |
20% |
创造智能 |
团队协作 |
分工明确度、任务完成质量、团队沟通贡献(如提出关键解决思路) |
15% |
人际智能 |
多主体评价参与：打破“教师单一评价”模式，引入“学生互评 + 企业导师评价”，提升评价客观性。教师评价(60%)主要通过“课堂观察、实验记录、成果审核”评分，聚焦“知识掌握”与“实践操作”，对应学生逻辑–数学智能与身体动觉智能的发展；学生互评(20%)主要通过小组内成员根据“分工贡献度”评分，小组间根据“成果展示质量、问题回答准确性”互评，聚焦“团队协作”，重点反馈人际智能的表现；企业导师评价(20%)可以通过邀请IT企业工程师参与“综合层、创新层”实验评价，聚焦“实验成果与行业标准的适配度”(如代码规范性、系统稳定性)，匹配职场需求，同时关注学生创新能力(创造智能)的实际应用[17]。
过程性评价落地：建立“实验过程档案”，记录学生“预习报告、操作视频、调试日志、反思报告”，避免“期末突击写报告”的形式化评价。这种设计正是Bellanca等[10]所倡导的“评价应追踪学生发展轨迹，而非仅定格最终结果”的实践体现——通过过程记录，既能捕捉学生在“实验调试中逐步优化方案”的能力成长，也能发现“团队协作中沟通方式的改进”，确保评价真正服务于学生的能力提升。
3.5. 校企协同：构建“资源共享–项目联动–人才共育”机制
紧扣《加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024~2026年)》“深化产学研融合”要求，打破“校园封闭教学”局限，实现“实验任务与企业项目同步、能力培养与岗位需求匹配”，缩短毕业生岗位适应期[17]。
(1) 企业真实项目转化为实验任务
与IT企业建立“项目拆解–实验重构”合作机制：将企业项目按“复杂度、安全性”简化为实验任务，例如：将企业“员工账号权限管理系统”简化为“小型RBAC (基于角色的访问控制)实验”，学生需按“企业安全标准”设计功能，实验成果由企业工程师点评“与真实项目的差距”；将物联网企业“工业设备状态监测项目”简化为“边缘计算数据采集实验”，使用企业提供的“边缘网关设备”与“模拟工业数据”，学生掌握“Modbus协议解析、数据本地预处理”技能，直接对接岗位需求。
(2) 联合开发“行业适配型”实验模块
校企共同设计实验内容，引入企业“技术标准、设备环境”：与网络安全企业联合开发“工控系统安全实验”，使用企业提供的“虚拟工控场景”，学生模拟“PLC固件漏洞利用、工控协议(DNP3)分析”，掌握行业急需的“工控安全防护技能”；与AI企业联合开发“计算机视觉应用实验”，引入企业“预训练模型(如FaceNet)”，学生完成“人脸考勤系统设计”，理解“模型微调、部署优化”的企业级流程。
(3) 企业导师深度参与教学
建立“企业导师–校内教师”双导师制，企业导师承担三类教学任务：职场技能课：每学期4~6次专题讲座，内容包括“企业实验流程、技术痛点”；实验指导：指导“创新层实验”，如在“生成式AI文本摘要实验”中，企业导师讲解“工业界模型压缩策略”；成果评审：参与实验答辩，从“商业价值”角度评价成果，帮助学生建立“工程思维–商业思维”的衔接。
3.6. 双创孵化：构建“实验–科创–竞赛”良性循环体系
以“创新生态系统理论”为指导，打破“实验教学与双创培养脱节”局限，实现“实验技能向双创成果的转化”，激发学生创造智能[10]。
(1) 实验选题预留创新拓展空间
在“创新层实验”中采用“开放式选题”，鼓励学生基于基础实验延伸创新：“传感器数据采集实验”中，学生可自主选择“环境监测”或“人体健康监测”方向，尝试“数据可视化、异常预警”等拓展功能；“AI图像分类实验”中，允许学生结合兴趣领域(如农业)，将“通用图像分类”升级为“作物病虫害识别”，需自主标注数据集(如番茄晚疫病图像)并优化模型，为科创项目奠定基础。
(2) 资源支持保障双创转化
为搭建“双创实验支撑体系”以降低转化门槛，可从三方面提供保障：首先通过设立“双创实验实训室”提供硬件支持，课余时间向学生开放3D打印机、AI训练服务器(GPU集群)及Arduino、ESP32等开源硬件，满足学生实验拓展需求，其中3D打印机可用于硬件外壳制作，AI训练服务器则为相关技术研发提供算力支撑；同时设立“实验–科创”专项基金提供资金保障，重点资助优秀实验项目升级为科创项目，例如从“智能监控实验”延伸开发“老人跌倒报警系统”，基金将覆盖项目所需的设备采购成本(如毫米波雷达传感器)与数据集标注等费用；此外组建由校内教师、企业工程师与创业导师构成的指导团队，为学生提供全流程导师支持，不仅协助解决技术攻关问题(如模型优化)，还会指导商业规划相关工作(如BP撰写)。
(3) 学科竞赛联动备赛
以实验教学为备赛基础，可通过三层路径实现实验技能与竞赛需求的精准对接：首先将智能硬件设计实验与全国大学生电子设计竞赛赛道相匹配，让学生在实验中掌握的传感器调试、STM32嵌入式编程技能能直接应用于竞赛作品开发，完成核心技能的精准对接；同时组建“实验–竞赛”集训营，围绕竞赛赛道开展竞赛专题实验，例如针对图像识别赛道开设FPGA图像处理实验，还邀请竞赛获奖学长分享实验成果转化为竞赛作品的经验，像优化系统功耗等实用技巧，强化专项能力培养；在此基础上鼓励学生对竞赛获奖作品进行深度孵化，比如推动“基于AI的作物病虫害识别系统”申请发明专利，或对接农业企业开展商业化试点，最终构建起“实验–竞赛–创业”的完整闭环。
4. 改革目标与实践推进建议
4.1. 改革目标
通过上述六大路径的实践推进，预期实现以下目标：
能力目标：学生“实践操作能力、问题解决能力、创新思维能力”显著提升，实验报告中“问题解决思路”“创新优化建议”的优良率达80%以上，不同智能优势学生均能获得针对性反馈；
行业适配目标：企业对毕业生“岗位适配度”评价提升25%以上，毕业生入职适应期缩短至1~2个月；
双创目标：学生参与科创项目的比例提升至30%以上，学科竞赛获奖数同比增长40%，形成“实验–科创–竞赛”的良性循环，进一步激发创造智能。
4.2. 实践推进建议
分阶段推进：优先落地“技术融合(虚拟仿真平台)”“方法创新(PBL教学法)”等易操作、见效快的改革，再逐步推进“校企协同”“双创孵化”等需长期协作的内容；
教师能力配套：开展“新技术教学(虚拟仿真、AI工具)”“PBL教学法”“多元评价设计”专项培训，提升教师对多元智能理论的应用能力，如组织教师参与企业实践，学习行业前沿技术；
效果动态监测：通过“学生能力测评(覆盖多元智能维度)、企业反馈调研、双创成果统计”等方式，动态调整改革方案，确保与人才培养需求适配。
5. 结论
信息类实验教学改革需以“问题导向与实践适配”为核心，紧扣信息类专业“技术迭代快、实践需求高、能力导向强”的特性，精准梳理“资源、体系、方法、评价、衔接、双创”六大核心痛点，并针对性设计“技术融合、课程重构、方法创新、评价升级、校企协同、双创孵化”六大改革路径。
其中，评价升级路径的设计充分借鉴Bellanca、Chapman与Swartz (2004)的多元智能与多元评价理论[10]：通过多维度指标覆盖学生主要智能类型，通过多主体评价尊重个体差异，通过过程性评价追踪能力成长，最终实现了从“单一知识考核”到“多元能力赋能”的转型。这种转型不仅适配信息类实验“重过程、重协作、重创新”的学科特性，更能为不同智能类型学生提供个性化的发展反馈——如擅长实践操作的学生可在“实践操作维度”获得肯定，擅长团队协作的学生可在“人际智能反馈”中明确优势，真正践行了“运用评价促进学生发展”的核心目标。
本研究的核心创新，是以“痛点解决–能力落地–技术融合”为三维逻辑，将多元智能理论(侧重个性化能力激发)与CC2020胜任力模型(侧重行业适配能力培养)深度融入六大改革路径，最终形成“技术为表、理论为里、实践为核”的改革框架。相较于现有研究，本研究的突破主要体现在三方面：其一，在理论应用深度上，首次将虚拟仿真技术与多元智能类型相匹配，让技术应用更贴合学生能力发展需求；其二，在实践操作精度上，提供了PBL任务设计表、评价量规等可直接落地的工具，避免改革停留在理念层面；其三，在链条覆盖广度上，构建起“实验–科创–竞赛–职场”的全链条机制，打通从能力培养到实际应用的闭环。
本文提出的实践框架，整合了虚拟仿真，PBL教学法，校企协同，多元评价等内容，可为信息类实验教学改革的推进提供“目标明确、逻辑清晰”的指导，助力解决传统实验教学与信息类人才培养需求的适配性问题，最终培养出符合行业发展需求的高素质信息类人才。
基金项目
校级教改项目“三位一体”格局下《数字信号处理》课程思政的评价机制研究。
NOTES
*通讯作者。