1. 引言
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展，集成电路产业作为数字经济的核心基石，正经历着深刻的智能化变革。AI芯片、智能EDA工具等新兴领域的崛起，不仅重构了产业技术生态，也对技术技能人才的知识结构、能力维度与综合素养提出了全新要求。高职教育作为一线技术技能人才培养的主阵地，其人才培养质量、专业建设与产业发展质量的耦合程度等直接关系到产业的持续发展[1]。然而，面对产业智能化升级的加速态势，传统的人才培养模式已难以满足产业对复合型人才的需求，校企协同育人与课程体系的优化成为亟待解决的问题[2]。当前，数字化战略已成为赋能职业教育突破发展的关键抓手[3]，AI赋能职业教育现代化更是成为行业发展的重要趋势[4]，在此背景下，本研究立足AI时代下的智能化转型背景，结合产教融合、能力本位教育等理论，聚焦校企协同育人机制创新与课程体系优化两大关键问题，提出校企协同育人模式及课程体系优化设计方案，相较德国双元制、国内传统订单班及产业学院等典型模式，实现了AI技术全流程渗透、企业深度参与全流程育人及多元协同评价的创新突破，旨在为高职集成电路技术专业的教学改革提供实践指导，助力人才培养与产业需求的精准对接，为产业高质量发展提供坚实的技能人才支撑[5]。
2. AI背景下集成电路产业人才需求与高职培养现状分析
2.1. 国内外相关研究现状综述
国内外在AI驱动职业教育改革、集成电路人才培养及校企协同育人领域已有探索，但针对性研究缺口显著。AI驱动职业教育改革方面，国外已实现AI与教学实训深度融合[6] [7]，国内研究多聚焦宏观模式，如人工智能赋能职业教育现代化的价值与路径探讨、数字化战略赋能职业教育的突破方向研究等，缺乏细分专业针对性[8] [9]。集成电路人才培养领域，国外形成AI融合的分层培养体系，多主体协同培养半导体人才的经验较为成熟[10]，国内侧重本科层次，高职研究滞后于产业智能化需求，多聚焦传统教学改革[11]。校企协同育人领域，多为浅层合作，相关研究热点集中于协同机制构建，针对集成电路专业的AI全流程协同育人研究尚未形成[9]。
2.2. AI背景下集成电路产业人才需求特征分析
在当前人工智能技术深度渗透的背景下，集成电路产业的技术范式与生产模式正在重构，由此对技术技能人才的需求呈现出系统性、复合化的新特征[12]。一方面，人才需扎实掌握芯片设计、制造、测试等传统专业核心技能，并满足更高精准度与效率的标准；另一方面，还需具备智能EDA工具操作、AI芯片测试调试等新技术应用能力，“专业硬技能”与“智能工具技能”深度融合成为关键。随着产业智能化升级的推进，岗位分工持续细化，新兴岗位如智能EDA工具应用支持工程师、智能化产线运维工程师等需求增长显著，但高职院校在相关领域的针对性培养尚显滞后，供需缺口明显。此外，企业还高度重视人才的综合职业素养，包括快速适应技术迭代的学习能力、跨部门协作的团队沟通能力以及严谨的工作态度与责任意识，这些素养成为衡量人才长期发展潜力的重要标尺。
2.3. 高职集成电路技术专业培养现状与问题诊断
当前，高职集成电路技术专业在人才培养方面存在诸多突出问题。首先，校企协同育人深度不足，多数合作仅停留在实习输送等浅层层面，缺乏常态化的协同机制，企业在人才培养核心环节的参与度低，人才培养的产业导向性与适应性不强[13]。其次，课程体系与产业需求脱节，AI技术融入缺乏系统性，教材内容滞后于产业前沿，实践教学环节仍以验证性、演示性项目为主，与企业在智能设计、先进封装、自动化测试等方面的真实生产场景与项目案例契合度低，学生解决复杂工程问题的能力培养不足[14]。再次，师资队伍结构失衡，多数专业教师缺乏企业实践经历，自身AI技术应用与教学转化能力明显不足，兼职企业教师因管理激励机制不足导致教学参与度有限。最后，实训资源配置不足，校内实训条件普遍无法匹配产业升级步伐，缺乏智能EDA工具、AI芯片测试设备等先进实训设施，虚拟仿真实训平台功能单一，难以模拟企业真实智能化生产场景，严重制约了学生新技术应用能力与工程实践素养的有效培养。
3. AI背景下高职集成电路技术专业校企协同育人模式构建
3.1. 模式构建的核心原则
面向AI背景产业智能化转型，构建高职集成电路技术专业校企协同育人模式，遵循以下四项核心原则[15]：一是以AI背景下集成电路产业人才需求为导向，校企共同调研产业趋势与岗位能力要求，动态调整人才培养方案，确保人才培养目标、规格与内容能够跟随产业技术演进同步调整，实现供给与需求的结构性契合；二是明确院校与企业双主体地位，建立权责共担、利益共享机制，双方共同参与课程开发、师资培养、评价考核等全流程育人工作，凝聚育人合力；三是将人工智能技术全面融入协同育人各环节，构建“AI + 专业”课程模块，推动智能技术在教学内容、实训平台、教学管理与学习评价中的全方位渗透与应用，促进教学模式的创新与教学效能的提升；四是兼顾院校、企业与学生三方利益诉求，通过建立校企协同治理组织、设立专项经费、完善质量反馈机制等措施，构建长效保障体系，确保模式的可持续发展。
3.2. “双主体协同–全流程渗透–技术赋能”育人模式架构
该模式以院校与企业为双主体、AI技术为赋能手段，涵盖了协同决策、协同实施、协同评价三大核心层面。在协同决策层面，成立由校企及行业代表组成的协同育人理事会，负责制定人才培养目标、审议培养方案，确保人才培养方向始终契合产业需求。在协同实施层面，构建“理论教学 + 校内实训 + 企业实践 + 项目实战”四位一体体系，校企联合开发AI融合课程，依托AI + 集成电路实训中心开展仿真实训，企业提供定向岗位实践与真实项目，全方位提升学生的专业技能与实战能力。在协同评价层面，建立校企双主体评价体系，评价内容涵盖理论知识、实践技能、项目成果与职业素养等多维度内容，采用过程性与终结性评价相结合的方式，实现精准客观评价。
3.3. 模式运行的保障机制
为确保“双主体协同–全流程渗透–技术赋能”育人模式的高效运行，建立组织保障、资源共享、激励约束三大保障机制。在组织保障方面，设立校企协同育人办公室，明确院校教学资源保障与企业岗位、技术支持的核心职责，厘清权责边界，确保各项工作有序推进。在资源共享方面，搭建校企资源共享平台，推进师资互派、设备共用与教学资源共建，院校教师到企业挂职锻炼，企业技术骨干参与教学指导，实现资源的最优配置与高效利用。在激励约束方面，制定专项激励政策，将校企协作成效纳入双方考核评价体系，同时签订合作协议明确权利义务，保障合作的规范有序推进。
4. 基于协同育人模式的课程体系优化设计
4.1. 课程优化目标
以AI背景下集成电路产业岗位能力需求为核心，构建“知识、能力、素养”三位一体的课程优化目标体系。在知识层面，聚焦“专业 + AI”复合型知识结构，夯实集成电路专业核心知识与AI技术基础应用能力；在能力层面，重点培育专业核心技能、AI技术应用技能、项目实战能力与终身学习能力；在素养层面，着力提升职业素养、团队协作能力、创新意识与社会责任感，实现人才培养与企业岗位需求的精准对接。
4.2. 课程优化策略
围绕“知识、能力、素养”三位一体目标，构建了“基础通识 + 专业核心 + AI融合 + 实践创新”的四维课程优化策略。
基础通识模块以夯实底层能力为核心，保留《高等数学》《英语》《计算机应用基础》等核心课程，在教学内容中融入数字化、智能化元素，同步增设《数字素养与信息安全》等课程，帮助学生掌握AI基本原理与应用场景，全面提升数字素养。
专业核心模块聚焦产业技术标准，依据企业岗位要求，保留《集成电路工艺制造》《集成电路测试语言》《集成电路测试技术》《单片机应用技术》等核心课程，剔除与产业脱节的陈旧内容，补充先进封装技术、高密度集成电路设计等前沿知识，并引入企业真实案例增强教学针对性与实用性。
AI融合模块以复合型能力培养为导向，增设《智能EDA工具应用》《AI芯片基础与测试技术》《集成电路生产智能管控》等特色课程，聚焦AI技术在集成电路领域的具体应用场景，采用“理论 + 实操”教学模式，确保学生熟练掌握核心应用技能。该模块凸显人才培养的复合化特色，破解AI技术应用能力培养不足的痛点。
实践创新模块强化实战能力培育，构建“校内仿真实训 + 企业岗位实践 + 项目实战 + 创新创业实践”四级体系，依托AI + 集成电路实训中心开展仿真实训，安排6个月企业定向岗位实践，通过校企联合发布真实项目、组织职业技能竞赛等形式，全方位提升学生实战能力与创新意识。该模块突出实践教学的核心地位，实现从理论知识到岗位能力的有效转化。
4.3. 教学内容与教学方法创新
教学内容创新以产业需求为锚点，校企联合组建教研团队，依据企业岗位能力要求制定课程标准与教学大纲，编写融入AI技术、企业真实项目案例及产业前沿知识的特色教材与实训指导书，同步建设整合微课、教学视频、虚拟仿真课件的数字化教学资源库，为线上线下混合式教学提供坚实支撑。
教学方法突破传统讲授模式，理论课程采用“案例教学法 + 问题导向法”，通过企业真实案例引出教学问题，引导学生主动探究；实践课程运用“项目式教学法 + 情境教学法”，以企业真实项目为载体构建模拟产业工作情境，助力学生在实践中提升技能；同时借助AI教学平台推送个性化学习资源与习题，实现因材施教，提升教学效果与学生学习体验。
4.4. 课程评价体系优化
为全面、客观地评价学生的学习成效，构建“多元主体、多维内容、过程导向”的课程评价体系。评价主体引入院校教师、企业导师、学生自评与同学互评，其中企业导师重点评价实践技能与岗位适配能力，权重不低于30%；评价内容涵盖理论知识、实践技能、项目成果与职业素养，聚焦AI技术应用能力与项目实战能力；评价方式采用过程性评价(占比60%)与终结性评价(占比40%)相结合，过程性评价包含课堂表现、实训操作等，终结性评价以期末考试、项目答辩为主；借助AI智能评价系统实时跟踪学习过程，提升评价效率与客观性，为教学改进与学生个性化发展提供有力支持。
5. 结论与展望
5.1. 研究结论
本研究聚焦AI背景下高职集成电路技术专业人才培养的适配性问题，通过文献研究、调研分析、案例研究等多种方法，构建“双主体协同–全流程渗透–技术赋能”校企协同育人模式及“基础通识 + 专业核心 + AI融合 + 实践创新”四维课程体系，通过协同机制、教学创新与评价优化，可有效破解培养痛点。该模式在陕西职业技术学院集成电路技术专业进行实践验证，结果显示，引入该模式与课程优化方案后，能够有效提升学生的复合型能力与就业质量，具备良好的可行性与实践效果，能够实现人才培养与产业需求的精准对接。
5.2. 研究不足与展望
尽管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。首先，调研范围主要集中于中东部院校与企业，对西部地区的覆盖不足，结论的普适性需进一步验证；其次，实践验证周期为一年，长期效果尚未充分观测，需延长跟踪周期以获取更全面的数据支持；最后，对AI智能教学系统等技术深度应用的探讨较为有限，需深化AI与教学的深度融合研究，开发针对性智能教学系统，探索个性化育人路径。未来研究可进一步扩大调研覆盖范围，纳入不同区域、类型的院校与企业，以提升结论的普适性。
基金项目
陕西省教育科学“十四五”规划2024年度一般课题“基于新兴产业需求的高职集成电路技术专业 校企协同育人创新模式研究”(立项批准号：SGH24Y3236)；陕西省教育科学“十四五”规划2025年度青年课题“面向陕西半导体产业人才需求的AI轻量化高职集成电路专业课程适配机制研究”(立项批准号：SGH25Q745)。