1. 引言
在以人工智能、大数据、物联网等为代表的新一轮科技革命和产业变革浪潮中，电子信息产业作为国民经济的战略性、基础性和先导性产业，其技术迭代速度与产业形态演变远超以往。5G/6G通信、人工智能芯片、智能网联汽车、工业互联网等新兴领域不断涌现，推动产业链、价值链深度重构。这一变革对工程技术人才的知识结构、能力素质提出了前所未有的新要求：人才不仅要掌握扎实的专业知识，更要具备跨学科整合能力、复杂系统思维、快速学习能力以及在真实工程场景中解决非标准化问题的实践能力[1] [2]。
传统的工程教育，特别是地方本科高校的电子信息类专业，主要是沿袭以学科知识体系为中心的培养模式，构建了以“知识图谱(Knowledge Graph)”为逻辑主线的课程体系。所谓“知识图谱”，源于2012年Google提出的概念，在教育领域指按照学科逻辑组织的、体现知识点间层级与先修关系的结构化网络，本质上是一种语义化的知识组织方式。该体系强调理论知识的系统性、完整性和逻辑性，其优势在于为学生打下坚实的学科基础，确保了知识传承的稳定性与深度[3] [4]。
然而，随着产业技术系统的复杂化与创新节奏的加速，工程人才的培养目标正经历从“知识掌握者”向“复杂问题解决者”的深刻转型，对人才的能力结构提出了系统性重构的要求。传统的“知识图谱”驱动模式日益显现出其局限性：课程内容更新滞后于技术发展，往往在教材出版时已有技术被淘汰；实践教学环节虽有增加，但多为验证性、演示性项目，缺乏真实工程问题的挑战性与不确定性；学生虽能熟练推导公式、完成习题，但在面对一个涉及多技术融合、多约束条件的综合性工程项目时，常常表现出系统思维缺失、方案设计能力弱、团队协作效率低等“能力短板”。这导致人才培养与产业需求之间存在明显的“错位”与“脱节”，毕业生难以快速适应岗位要求，企业面临“招人难”与“育人成本高”的双重困境。
为应对这一挑战，教育部启动了“新工科”建设，旨在推动工程教育的范式变革，重塑人才培养模式。在“新工科”的多元探索中，“应用型新工科”是面向地方普通本科高校和应用技术大学的核心方向，其核心内涵与建设目标具有鲜明的特色。应用型新工科并非对传统工科的简单修补，也非对顶尖研究型大学“新工科”模式的照搬，而是立足于服务区域经济社会发展、对接地方主导或特色产业、培养直接胜任产业一线复杂工程任务的高素质应用型人才。其核心亮点在于“应用”二字，强调人才培养的需求导向、产教融合、实践为先和动态适应。具体而言，应用型新工科要求专业设置与区域产业需求高度契合，课程内容与企业技术标准同步更新，实践教学在真实或仿真的工程环境中进行，评价标准以学生解决实际问题的能力为核心。它本质上是一场以“应用”为价值取向的工程教育供给侧改革，致力于破解人才培养与产业需求之间的结构性脱节，推动教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接[5]-[8]。
实现应用型新工科的建设目标，关键在于构建与之相匹配的课程体系[8]-[12]。然而，当前许多应用型高校的课程改革多以增量式改进为主，如增加新技术课程、强化实验学时、引入企业讲座等。这些举措在拓展学生视野、增强实践感知方面发挥了积极作用，为课程体系的深化变革积累了经验。但要实现人才培养模式的深层次转型，尚需从知识组织的底层逻辑出发，推动课程体系的系统性重构。
近年来，CDIO工程教育模式、ABET认证标准以及EUR-ACE框架等国际主流体系均强调以能力为导向的培养理念，尤其注重工程实践、系统思维与终身学习能力的整合。这些框架在目标设定上与“能力图谱”具有高度一致性，但在实施路径上多聚焦宏观能力标准，对如何将能力细化落实到课程体系、教学内容与评价环节的操作指引相对有限。相比之下，“能力图谱”在承接OBE理念的基础上，进一步构建了包含能力分级、课程映射与进阶路径的结构化工具体系，为能力目标的课程转化提供了更具操作性的实施路径。
本研究认为，破解这一困境的关键在于实现从“知识图谱”到“能力图谱(Competency Graph)”的范式跃迁。如果说“知识图谱”是以学科知识为核心的静态结构，那么“能力图谱”则是以解决复杂工程问题能力为导向的动态发展路径。它通过系统分解毕业生应具备的核心能力，构建可进阶、可映射、可评价的能力指标体系，并以此反向设计课程内容、教学活动与评价机制，真正实现“以终为始”的课程重构。这一转变要求教育者首先明确“学生毕业时能做什么”，然后据此设计“学什么”、“怎么学”、“如何评”，彻底扭转“知识中心”的惯性。
南昌理工学院电子与信息学院作为一所发展迅速的民办应用型高校二级学院，其发展历程与改革探索具有典型意义。现开设电子信息工程、新能源科学与工程、物联网工程、电气工程及其自动化、智能电网信息工程等本科专业和电气自动化技术、电子信息工程技术、光伏工程技术等专科专业。其中，电子信息工程专业为省级一流专业建设点，电子信息工程教学团队为省级高水平教学团队，太阳能光电信息工程教学团队为省级教学团队，电工电子实验中心为省级高校实验教学示范中心。然而，面对技术与产业的快速变革，学院同样面临课程体系如何实现深层次重构的挑战。
本文以南昌理工学院电子与信息学院为案例，探讨“能力图谱”驱动下的电子信息类应用型新工科课程体系构建路径。研究采用“从规划到实践”的分析框架，一方面梳理该学院基于成果导向教育(OBE)理念，由知识导向向能力导向转变的整体设计过程，另一方面结合其课程改革的实际进展，总结在课程体系重构中的具体举措与初步成效。通过这一案例，旨在探讨地方性应用型本科高校中，如何通过构建能力导向的课程体系推动新工科建设的实质性落地，以期为同类院校的课程改革提供可借鉴的实践路径与参考依据。
2. 专业与课程体系现状：“知识图谱”的演进与局限
南昌理工学院于1999年创建，是教育部批准设置的民办普通本科高校。下设航天航空、计算机信息工程、机电工程等18个学院和教学部。南昌理工学院电子与信息学院(以下简称“南理电院”)经过二十多年的发展，逐步形成了以学科知识体系为核心的课程结构。以(江西)省级一流专业“电子信息工程”为例，其课程体系由“电路分析”、“模拟电子技术”、“数字电子技术”、“信号与系统”、“通信原理”、“数字信号处理”、“嵌入式系统”等课程构成专业主干，辅以“C语言程序设计”、“FPGA设计”、“现代通信系统工程”、“测量与控制系统”等技术应用类课程，整体上遵循“基础理论–专业基础–专业核心–技术应用”的递进逻辑，已形成以知识模块逐级衔接为特征的课程组织方式。该结构在保障知识系统性的同时，也体现了对工程教育基础性的重视，为学生构建学科认知框架提供了必要支撑。
对南理电院现有课程体系的分析表明，其“知识图谱”呈现出典型的学科中心主义特征。课程组织以学科知识的内在逻辑为主线，强调理论体系的完整性和课程之间的先后衔接，知识传授作为教学的核心目标贯穿始终。课程内容以经典理论模块为主，技术类课程多作为专业知识的延伸与工具支撑，整体架构倾向于知识的线性积累而非能力的整合建构。这种模式虽有助于学生建立系统的学科认知框架，但在能力目标设定、跨课程整合以及真实工程情境的融入方面相对薄弱，反映出传统工科教育中“重知轻能”的结构性倾向。
在实践环节方面，依托省级实验教学示范中心，设置了“电工电子实验”、“电子系统课程设计”、“生产实习”、“毕业设计”等实践性课程，实验与实训学时占比达到45%，显示出学院对实践教学的投入与关注。此外，图谱中还融入了“太阳能光伏技术”、“光伏系统设计”、“智能电网信息工程”等课程，初步形成了“电子信息 + 新能源”的交叉方向，反映出学院试图结合区域产业特色进行专业布局的探索。然而，这种以知识模块堆叠和线性递进为特征的“知识图谱”，其内在逻辑仍以知识传授为核心，尚未建立起以能力产出为导向的系统性架构，这为后续向“能力图谱”的转型提供了分析基础与改革空间。
然而，对现有课程体系的深入分析发现，这一“知识图谱”驱动的课程体系仍存在明显局限，例如，能力目标模糊、评价导向偏差、内容更新滞后、产教融合不深、能力培养碎片化等，难以完全支撑“应用型新工科”的建设目标。
1) 能力目标模糊，评价导向偏差。培养方案中虽有“具备工程实践能力”、“具备创新能力”等表述，但缺乏对“复杂工程问题解决能力”、“系统集成能力”、“创新设计能力”等核心能力的细化定义与分级描述。课程评价仍以期末笔试为主，占比常超60%，对学生在项目实践中展现的团队协作、项目管理、创新思维等高阶能力缺乏有效评价机制，导致教学重心仍偏向知识记忆。
2) 内容更新滞后，技术脱节明显。部分课程内容未能及时融入人工智能、大数据、物联网等新兴技术。例如，“数字信号处理”课程仍以传统滤波器设计为核心，对深度学习在信号特征提取中的应用涉及甚少；“单片机原理”课程多基于8/16位单片机，对当前主流的32位ARM Cortex-M系列及RTOS (实时操作系统)讲授不足，难以满足企业对嵌入式开发人才的技术要求。
3) 产教融合不深，协同育人不足。尽管与本地电子信息企业有实习合作，但企业多参与实习环节，较少深度介入课程内容设计、能力标准制定和教学过程评价，课程体系的“应用性”特征不够突出，存在“校企两张皮”现象。企业反馈显示，学生掌握的技术组合与岗位实际需求存在一定错位，反映出课程开发缺乏产业需求侧的实质性参与。
4) 课程衔接松散，能力培养碎片化。各门课程相对独立，缺乏围绕核心能力的纵向进阶设计。例如，学生在“单片机”、“嵌入式”、“通信”等课程中分别学习模块技术，但在“电子系统课程设计”中才首次尝试集成，中间缺乏过渡性训练，导致综合能力培养断层。课程之间缺乏项目线索的贯穿，学生难以在低年级阶段建立系统工程意识，制约了高阶能力的逐步养成。
这些问题表明，南理电院的课程体系亟需从“知识图谱”向“能力图谱”转型，以真正实现应用型人才培养的提质增效。课程改革不能仅停留在内容增减或学时调整的表层，而应从人才培养的逻辑起点出发，重构以能力产出为导向的课程体系，推动教学理念、内容、方法与评价机制的系统性变革。
3. “能力图谱”驱动的课程体系重构路径
为破解上述困境，本研究基于成果导向教育(OBE)理念，构建“能力图谱”驱动的课程体系重构路径[13]-[15]。该路径以“应用型”人才培养为核心目标，通过四个递进环节实现从“知识中心”向“能力中心”的范式转换。
1) 定义核心能力群(能力锚点)，体现“需求导向”。联合企业专家、毕业生代表、行业协会，通过问卷调研、座谈研讨等方式，系统梳理电子信息类应用型人才应具备的关键能力。南理电院将毕业生能力凝练为五大核心群：① 复杂电子系统分析与设计能力；② 智能硬件开发与集成能力；③ 数据采集、处理与应用能力；④ 工程实践与创新能力；⑤ 团队协作与项目管理能力。其中，“解决复杂工程问题的能力”作为整合性高阶能力贯穿人才培养全过程。该过程强调企业深度参与，确保能力标准与产业实际需求紧密对接。与传统培养方案中模糊的能力描述不同，该环节强调能力的“可操作化”定义，使抽象的“应用型”目标转化为具体、可观测的行为指标，为后续教学设计提供明确指引。
2) 能力分解与分级描述，服务“产教融合”。将每项核心能力进一步细化为可观察、可测量的子能力指标，并依据学生认知发展规律设定能力等级。例如，“智能硬件开发与集成能力”分解为“需求分析”、“架构设计”、“模块开发”、“系统集成”、“测试验证”五个子能力，分别设定初级(大二年级)、中级(大三年级)、高级(大四年级)三级达成标准。以“架构设计”高级标准为例：“能综合考虑功耗、成本、可靠性、可维护性等因素，设计融合传感、通信、控制、电源管理的智能硬件系统架构”。此类描述采用行业通用术语，便于企业参与能力评价与教学反馈。这种分级描述不仅有助于教师在教学中精准定位教学目标，也为企业参与教学评价提供了统一标准，真正实现“标准共定、过程共管、成果共评”的产教融合机制。
3) 能力–课程映射与诊断，支撑“实践为先”。建立“能力–课程”映射矩阵，将培养方案中的每门课程(含理论课、实验课、实训课、实习、毕业设计等)与各项能力指标进行关联，明确课程对能力培养的贡献度(高、中、低)及贡献方式(知识传授、技能训练、项目实践等)。通过矩阵分析，可识别出原有课程体系中的“能力空白区”(如“数据处理能力”缺乏系统支撑)和“薄弱环节”(如“系统集成能力”训练不足)，为课程增删、内容调整提供精准依据。该诊断过程不仅是课程改革的起点，也是持续改进的基准。通过定期更新映射矩阵，可动态监控课程体系对能力目标的支撑效果，形成“诊断–调整–再诊断”的闭环反馈机制。
4) 设计能力进阶路径，实现“动态适应”。依据映射结果，规划能力培养的纵向发展链条。例如，构建“智能硬件开发”能力进阶路径：大一“工程导论”(认知启蒙)→大二“单片机实验”(基础技能)→大三“嵌入式系统设计”(综合应用)→大四“毕业设计/企业项目”(创新实践)。通过项目驱动、层层递进，实现能力的螺旋式上升。该路径保持开放性，可根据技术演进和产业需求变化进行动态调整。进阶路径的设计打破了传统课程“各自为政”的格局，强调跨课程的项目线索贯穿与能力递进，使学生在不同学年持续积累、整合与提升工程实践能力。
通过上述路径，“能力图谱”成为课程体系重构的顶层设计依据，统领课程内容更新、教学方法改革与评价机制创新，真正实现“为能力而教，为应用而学”的教育目标。
4. “能力图谱”构建与课程重构的实践
自2021年起，南理电院以电子信息工程专业为试点，启动了基于“能力图谱”的课程体系重构计划。该计划按照能力图谱的构建、诊断与重构课程体系、实施与持续改进三个阶段进行。
4.1. 构建“能力图谱”
学院成立“专业建设指导委员会”，吸纳江西汉可泛半导体公司、同方电子科技公司等等5家本地企业技术总监、2名行业协会专家及10名近五年的优秀毕业生。通过三轮专家咨询的德尔菲法(Delphi Method)调研，确定了5大核心能力群及32项具体能力指标，并制定分级描述标准。
图1给出了“能力图谱”概要结构图。顶层目标是以“解决复杂工程问题的能力”为整合性高阶能力，统领五大核心能力群。核心能力群共5个，分别为“复杂电子系统分析与设计”、“智能硬件开发与集成”、“数据采集、处理与应用”、“工程实践与创新”、“团队协作与项目管理”，合计涵盖32项具体子能力。能力分级中每项子能力均设定初级(大二)、中级(大三)、高级(大四)三级达成标准，描述采用可观察、可测量的行为动词和行业术语。能力标准向下延伸通过“能力–课程映射矩阵”和“能力进阶路径”转化为课程体系设计依据，实现反向设计。核心能力群各子能力及分级描述标准列于表1~5。
Figure 1. Schematic structure of the “Competency Graph”
图1. “能力图谱”概要结构图
4.2. 诊断与重构课程体系
在完成“能力图谱”构建后，学院以“能力–课程”映射矩阵为工具，对现有课程体系进行全面诊断，重点识别能力支撑的“空白区”、“薄弱区”与课程设置的“重复区”。通过矩阵分析发现，原课程体系在“系统集成能力”、“数据处理能力”和“项目管理能力”等方面存在支撑不足的问题，部分课程内容偏理论、实践衔接弱，难以支撑高阶能力的系统养成[16]-[18]。
基于诊断结果，学院启动课程体系的结构性重构：一是填补能力空白，新增“智能硬件系统集成”“工程数据分析基础”等课程，强化关键能力支撑；二是优化课程内容，将“单片机原理”等课程重心转向工程应用，融入项目化教学模块；三是重构课程逻辑，打破传统线性结构，构建能力导向的课程群。同时，设计“能力进阶路径”，明确核心能力从大一到大四的纵向发展轨迹，实现认知–技能–综合–创新的螺旋上升。
“能力–课程”映射矩阵与能力进阶路径相辅相成，前者实现能力目标在课程间的横向分布与责任分配，后者规划核心能力在培养周期中的纵向发展轨迹。二者共同构成从“能力标准”到“教学实施”的闭环支撑体系，确保能力培养既全面覆盖，又循序渐进[19]-[22]。
Table 1. Sub-competencies and graded descriptors for “Complex Electronic System Analysis and Design Competency”
表1. “复杂电子系统分析与设计能力”子能力及分级描述标准
子能力 |
初级(大二) |
中级(大三) |
高级(大四) |
1. 系统需求建模 |
能理解系统功能需求，绘制基本功能框图；使用流程图描述系统工作逻辑。 |
能基于用户需求建立系统级功能模型，识别关键性能指标(KPI)。 |
能综合技术、成本、可靠性等多维度因素，构建系统级需求规格说明书。 |
2. 系统架构设计 |
能识别系统主要模块及其连接关系；绘制简单系统架构图。 |
能设计模块化系统架构，明确各子系统接口与通信方式。 |
能设计高可靠性、可扩展的电子系统架构，支持多任务并发与容错机制。 |
3. 多域协同设计 |
了解电路、控制、通信等模块的基本作用；能进行简单协同分析。 |
能协调模拟/数字电路、传感与执行单元的协同工作关系。 |
能综合电气、热、机械、通信等多物理域因素进行系统级协同优化设计。 |
4. 系统仿真与验证 |
能使用Multisim、Proteus等工具进行电路功能仿真。 |
能对子系统进行行为级仿真，验证时序、功耗等关键参数。 |
能构建系统级数字孪生模型，进行动态性能预测与故障模拟。 |
5. 可靠性与安全性设计 |
了解基本元器件选型原则；能识别常见电路故障点。 |
能进行FMEA (故障模式分析)初步评估；设计冗余与保护电路。 |
能制定系统级可靠性保障方案，满足工业级EMC、ESD、抗干扰要求。 |
6. 系统优化与迭代 |
能根据测试结果调整电路参数；提出简单改进方案。 |
能基于性能数据优化系统结构或算法，提升响应速度或能效。 |
能主导系统迭代升级，平衡性能、成本与可维护性，实现可持续演进。 |
Table 2. Sub-competencies and graded descriptors for “Intelligent Hardware Development and Integration Competency”
表2. “智能硬件开发与集成能力”子能力及分级描述标准
子能力 |
初级(大二) |
中级(大三) |
高级(大四) |
1. 需求建模 |
能理解智能硬件产品的基本功能(如感知、控制、通信)。 |
能分析典型应用场景(如智能家居、工业监测)的技术需求。 |
能结合用户行为与环境特征，定义智能硬件的交互逻辑与运行模式。 |
2. 架构设计 |
能绘制包含MCU、传感器、通信模块的简单硬件框图。 |
能设计基于ARM Cortex-M的嵌入式系统架构，确定外设配置。 |
能综合功耗、实时性、扩展性等因素，设计低功耗异构计算架构。 |
3. 模块开发 |
能完成单个传感器或执行器的驱动开发与调试。 |
能集成多传感器数据，实现本地数据融合与状态判断。 |
能开发具备边缘计算能力的智能节点，支持轻量级AI推理。 |
4. 系统集成 |
能将主控板与外围模块进行物理连接与通信测试。 |
能完成软硬件联调，实现数据采集、处理与远程上传功能。 |
能集成异构通信协议(如ZigBee + 4G)、多操作系统模块，实现无缝协同。 |
5. 测试验证 |
能使用示波器、逻辑分析仪进行信号完整性测试。 |
能设计自动化测试流程，验证系统在不同工况下的稳定性。 |
能构建全链路测试环境，模拟真实部署场景，评估系统鲁棒性。 |
Table 3. Sub-competencies and graded descriptors for “Data Acquisition, Processing, and Application Competency”
表3. “数据采集、处理与应用能力”子能力及分级描述标准
子能力 |
初级(大二) |
中级(大三) |
高级(大四) |
1. 数据采集 |
能使用ADC、传感器模块采集模拟信号；掌握采样定理的基本概念。 |
能设计多通道同步采集系统，优化采样率与分辨率。 |
能构建高精度、低噪声数据采集前端，支持工业级信号输入。 |
2. 数据预处理 |
能进行数据滤波、去噪、归一化等基础处理。 |
能实现滑动平均、卡尔曼滤波等算法提升数据质量。 |
能设计自适应预处理流程，应对复杂噪声环境与信号漂移。 |
3. 特征提取 |
能通过时域分析提取基本特征(如均值、方差)。 |
能使用FFT进行频域分析，提取频谱特征。 |
能应用小波变换、HHT等方法提取非平稳信号特征。 |
4. 数据建模与分析 |
能使用Python进行简单数据可视化与统计分析。 |
能建立线性回归、SVM等模型进行分类或预测。 |
能应用深度学习模型(如CNN、LSTM)进行复杂模式识别与趋势预测。 |
5. 数据可视化 |
能使用Matplotlib、Excel等工具绘制基本图表。 |
能开发动态仪表盘，实时展示多维数据变化趋势。 |
能集成Web或移动端界面，实现交互式数据展示与远程监控。 |
6. 数据驱动决策 |
能根据数据分析结果提出设备运行建议。 |
能设计基于阈值或规则的自动报警与控制逻辑。 |
能构建数据闭环系统，实现预测性维护与智能调度决策。 |
Table 4. Sub-competencies and graded descriptors for “Engineering Practice and Innovation Competency”
表4. “工程实践与创新能力”子能力及分级描述标准
子能力 |
初级(大二) |
中级(大三) |
高级(大四) |
1. 需求分析与项目规划 |
能识别简单电子系统的基本功能需求；参与小组讨论，撰写初步需求文档；了解甘特图等基础项目管理工具。 |
能独立完成中等复杂度项目的用户需求调研与分析；使用项目管理软件制定详细进度计划；编写可行性分析报告。 |
能综合用户需求、技术约束与成本因素制定系统级项目规划；运用敏捷开发方法动态调整项目计划，具备风险管理能力。 |
2. 硬件设计与实现 |
掌握基本电路原理，能绘制简单电路图；使用万用表、示波器等设备进行基础测试。 |
能设计并实现模拟/数字混合电路；熟练使用Altium Designer等EDA工具完成双层PCB设计与布线。 |
能够设计多层高密度PCB，进行信号完整性与EMC分析；优化硬件方案、提升系统可靠性与可制造性。 |
3. 软件编程与嵌入式开发 |
掌握C/C++语言，能编写单片机控制程序；熟悉Keil、IAR等开发环境。 |
能独立开发嵌入式应用软件，包括外设驱动与通信协议实现；了解RTOS基本概念并能进行任务调度编程。 |
能开发复杂嵌入式系统软件，具备内存管理、性能优化能力；集成Wi-Fi、蓝牙、LoRa等无线通信模块。 |
4. 系统集成与测试 |
能按指导完成模块组装与功能测试；使用基本仪器验证电路性能。 |
能独立完成子系统集成，设计测试用例并执行单元测试与集成测试；编写自动化测试脚本。 |
能主导全系统集成与联调，实施系统级测试与故障排查；建立质量保证流程，确保系统稳定性与鲁棒性。 |
5. 创新思维与问题解决 |
在教师引导下参与创新项目，提出初步改进方案；学习TRIZ、头脑风暴等创新方法。 |
能针对实际问题提出原创性解决方案，并进行技术可行性验证；参与创新竞赛并获得成果。 |
能在复杂工程场景中提出突破性技术路径；将前沿技术(如AI、边缘计算)融入系统设计，实现技术融合创新。 |
6. 团队协作与沟通 |
能在小组项目中承担分工任务，按时交付；使用邮件、即时通讯工具进行基本沟通。 |
能在团队中担任技术负责人或协调角色；撰写清晰的技术文档，进行有效技术汇报。 |
能领导跨专业团队完成综合项目；与企业客户或外部合作伙伴高效沟通，推动项目落地。 |
7. 持续学习与发展 |
养成自主学习习惯，定期阅读技术资料；参加校内技术讲座与培训。 |
能通过MOOC、技术书籍等渠道系统学习新知识；参与开源项目或技术社区交流。 |
具备终身学习意识，持续跟踪行业前沿；某一技术领域的实践者或指导者，具备知识迁移与传授能力。 |
Table 5. Sub-competencies and graded descriptors for “Team Collaboration and Project Management Competency”
表5. “团队协作与项目管理能力”子能力及分级描述标准
子能力 |
初级(大二) |
中级(大三) |
高级(大四) |
1. 团队角色认知 |
能理解团队中不同角色职责；在小组中承担明确任务。 |
能根据项目需求主动承担技术或协调角色。 |
能根据成员特长合理分工，优化团队资源配置。 |
2. 沟通与协调 |
能通过口头或书面方式汇报工作进展。 |
能组织小组会议，协调任务进度与技术分歧。 |
能跨专业、跨部门沟通，推动多方协作达成共识。 |
3. 项目计划与执行 |
能参与制定简单项目时间表；按时完成个人任务。 |
能使用项目管理工具(如Trello、Jira)跟踪任务进度。 |
能制定WBS、甘特图，主导项目全过程执行与风险控制。 |
4. 冲突管理与决策 |
能在教师引导下解决小组内简单意见分歧。 |
能通过协商达成技术方案共识，推动决策落地。 |
能在资源受限或时间紧迫条件下做出有效决策，平衡多方利益。 |
5. 成果展示与汇报 |
能制作PPT进行课程项目展示；回答基本问题。 |
能撰写技术报告并进行专业汇报，逻辑清晰、重点突出。 |
能面向企业专家或评审委员会进行答辩，有效展示创新价值。 |
6. 项目复盘与改进 |
能参与项目总结，指出执行中的问题。 |
能组织复盘会议，分析成功与失败原因。 |
能提炼项目经验，形成可复用的方法论或流程文档。 |
4.3. 实施与持续改进
随着新课程体系的实施，南理电院采取了一系列措施来保证改革效果，并促进教学活动的持续改进。首先，学院引入了项目导向学习(Project-Based Learning, PBL)模式，鼓励学生通过解决实际问题来提升综合能力。其次，为了及时了解学生对新课程体系的反馈，学院建立了定期的教学评估机制，包括学期末的学生评教、教师互评以及校友跟踪调查等。最后，学院积极组织教师参加各类培训和研讨会，不断提升其教育教学水平和行业认知度，确保课程内容始终紧跟行业发展前沿。
为科学评估改革成效，学院同步构建了多维度的评价体系。在能力达成方面，设计了面向32项子能力的《学生能力达成度问卷》，在试点班与非试点班中开展前后测对比，结果显示，试点班学生在“系统集成”、“项目管理”等能力维度上的平均得分提高约12%。在就业情况方面，对2023届和2024届毕业生的跟踪数据显示，试点专业毕业生对口就业率从改革前的82%上升至86%，平均起薪增长约9%。同时，学院每年开展企业访谈，多家合作企业反馈，参与改革的学生在工程实践、任务执行力和团队沟通方面表现更突出，能更快适应岗位需求。
4.4. 实践中的挑战与应对
在推进“能力图谱”落地过程中，我们也面临诸多现实挑战，反映出模型设计与实施路径的局限性。部分教师对能力导向改革存在适应困难，尤其长期承担理论教学的教师，普遍反映项目化教学备课压力大、指导任务重。例如，“单片机原理”课程重构后需融入真实工程项目，教师需重新设计实验与任务书，初期出现“不愿改”、“不会改”的现象。
资源瓶颈也制约了能力目标的落实。新建课程如“智能硬件系统集成”需配备边缘计算平台、多协议模块等设备，受限于经费，仅能小范围试点，学生实操机会不均衡。同时，企业出于技术保密和投入回报考虑，对开放真实工程问题较为谨慎，校企协同深度不足。
此外，“能力图谱”本身具有一定理想化色彩。32项能力指标虽全面，但“创新思维”、“系统优化”等高阶能力难以量化评估，仍依赖教师主观判断，影响评价一致性。能力分级在课程间衔接不够顺畅，部分学生反映“大三”阶段能力跃迁明显，学习负荷骤增。
为此，我们采取多项应对措施：成立“课程重构支持小组”，提供模板与案例，组织校企联合备课；通过“以赛促建”将竞赛项目转化为教学资源，缓解设备压力；签订教学项目协议，增强企业参与意愿；引入“能力成长档案袋”，结合项目成果、答辩表现与企业评价，提升评估的综合性与真实性。
这些实践表明，“能力图谱”需要在实践中不断调整和完善，只有解决实际问题，才能有效提升人才培养质量。
综上所述，南理电院以OBE理念为引领，通过构建“能力图谱”、开展“能力–课程”映射与体系重构，初步建立了面向复杂工程问题解决能力培养的课程新架构。实践表明，从“知识图谱”向“能力图谱”转型，有助于推动课程体系由知识本位转向能力本位，强化工程实践、系统集成与创新应用能力的递进培养。但改革也面临教师适应、资源约束与评价落地等现实挑战。通过支持机制建设、资源统筹与评价方式创新，学院逐步形成了“设计–实施–反馈–调适”的闭环改进机制。这一路径不仅体现了新工科“反向设计、学生中心、持续改进”的核心要求，也为地方高校深化课程改革、推进产教融合提供了有益的实践参考。
5. 结束语
本文以南昌理工学院电子与信息学院为案例，探讨了电子信息类应用型新工科课程体系由“知识图谱”向“能力图谱”转型的理论框架与实施路径。研究表明，以解决复杂工程问题能力为核心构建结构化、可测度的“能力图谱”，并据此开展反向设计，能够有效回应传统工程教育中课程内容与产业需求脱节、能力培养碎片化、教学评价知识化等现实问题，为应用型新工科课程体系重构提供了可借鉴的实践路径与操作框架。
南理电院的实践表明，通过“能力图谱”驱动课程体系的诊断、重构与持续改进，有助于实现课程设置从知识导向向能力导向的转变，强化工程实践、系统集成与创新应用等关键能力的递进式培养，在一定程度上提升了学生的综合工程素养与岗位适应能力。该模式体现了新工科建设中“学生中心、产出导向、持续改进”的基本理念，为地方应用型高校探索产教融合路径和优化人才培养方案提供了可借鉴的经验。
本研究主要基于单一院校的改革实践，其经验在不同区域、类型高校的适用性有待进一步验证；同时，“能力图谱”的构建高度依赖专家经验，能力评价仍存在主观性，量化机制尚需完善。为进一步深化应用型新工科课程体系改革，未来研究可聚焦三个方向：一是探索基于大数据与人工智能的能力标准动态更新机制，实现对产业技术演进的实时感知与自适应响应；二是深化“能力–课程”映射模型与能力达成度的量化评价研究，构建学生能力成长的数字画像，提升课程诊断、教学干预与个性化培养的科学性；三是推动“能力图谱”从课程设计工具向教学治理平台拓展，集成应用于专业认证、教学质量监测与教育资源配置，增强其在教育教学管理中的系统性功能。