科研反哺教学：“产教赛创”融合模式下应用型人才培养探索与实践

计算机科学与工程学院  许良武/高级工程师/硕士 姚丽丽/高级工程师/博士

科研成果简介:

1.基于深度学习的旅游在线文本分析与景点提升策略研究（江苏高校哲学社会科学研究项目2022SJYB0655，2022年至今）

课题基于深度学习技术，研究旅游在线文本分析与景点提升策略。通过爬取旅游平台评论、游记等文本数据，利用自然语言处理（NLP）和深度学习模型，分析游客情感倾向、关注热点及满意度。结合文本分析结果，挖掘景点优势与不足，提出针对性改进策略，为景区管理提供数据支持。研究成果可助力旅游行业优化服务、提升游客体验，推动智慧旅游发展。

2.基于大数据技术的气象灾害监测及预警系统开发（横向课题，合同编号:SJXY[2022]189，2022.5-2022.11，已结题）

课题旨在开发一套基于大数据技术的铁路沿线气象灾害监测及预警系统，以提升铁路运输安全性和运营效率。系统通过整合气象卫星、地面传感器和铁路沿线监测设备的多源数据，基于HBase实现对铁路系统沿线的雨量、风场、气象图等海量监测数据的分布式存储，通过对历史数据和实时数据的深度挖掘，系统能够精准预测灾害发生的时间、地点和强度，并及时发布预警，辅助铁路部门采取应急措施，为铁路安全运营提供智能化支撑。

3.铁路桥涵撞击监控报警系统开发（横向课题，合同编号:SJXY[2022]411，已结题）

课题开发铁路桥涵撞击监控报警系统，旨在提升桥涵结构安全防护能力。系统通过高精度传感器和视频监控设备，结合深度学习算法，实时监测桥涵状态及周边环境，自动识别车辆撞击、异物侵入等异常事件，并快速定位事故位置。一旦检测到风险，系统立即触发报警并传输至监控中心，便于及时响应。该系统可有效减少桥涵损坏和行车安全隐患，为铁路安全运营提供智能化保障。

4.基于深度学习的轨道位移监测算法开发（横向课题，合同编号:SJXY[2023]188，已结题）

课题开发基于深度学习的轨道位移监测算法，旨在提升铁路轨道状态监测的精度与效率。通过采集轨道位移传感器数据，利用深度学习模型进行特征提取与异常检测，实现轨道位移的实时监测与预警。该算法可有效识别轨道变形、沉降等问题，为铁路安全运营提供智能化支持，降低维护成本，提高行车安全性。

5.基于深度学习的轨道异物入侵检测算法开发 （横向课题，合同编号:SJXY[2024]748，进行中）

课题开发基于深度学习的轨道异物入侵检测算法，旨在提升铁路安全监测能力。通过分析监控视频和传感器数据，利用深度学习模型实时识别轨道上的异物（如石块、动物等），并快速预警。该算法可有效降低异物入侵引发的行车风险，为铁路安全运营提供智能化保障，提高应急响应效率。

6.知识产权：

（1）《一种UP主匹配方法及装置》，国家发明专利，中国，2022年，授权号：CN110737859B，第一发明人

（2）《一种视频播放完整度预测方法及装置》，国家发明专利，中国，2022年，授权号：CN110704674B，第一发明人

（3）《智慧景区监控预警系统》，软件著作权，2024年，登记号:2024SR0678135

科研反哺教学：“产教赛创”融合模式下应用型人才培养探索与实践

作为从企业进入高校的教师，我始终致力于将企业丰富的研发经验和实战能力转化为优质的教学资源，以提升应用型本科人才的培养质量。在科研项目的开展过程中，不断探索如何实现科研与教学的深度融合，推动教育教学的创新与发展。

通过对科研项目的系统梳理与整合，构建了一个多层次、多维度的科研反哺教学体系，全面覆盖项目化教学、大学生创新创业项目、毕业设计、学科竞赛以及社会实践服务项目等多个层面。旨在为学生提供从理论学习到实践应用的完整路径，使他们在不同学习阶段都能深度参与到科研活动中，逐步提升实践能力和创新思维。

图1 科研反哺教学人才培养实施路径

一、科研成果改进教学内容

将企业级真实项目设计为教学案例，开展项目化教学。例如，在人工智能课程中，让学生全程参与数据采集、数据预处理、模型训练、性能优化等模块。学生通过分组讨论与实践，掌握从理论到实践的全流程技能。这种教学模式不仅使课程内容更加贴近行业需求，还显著提升了学生的实践能力和问题解决能力，有效地强化了团队协作能力。

图2 小组成员集体讨论知识图谱项目构建过程中的问题

积极建设和积累与行业企业紧密相关的课程资源和真实项目案例库，这些资源和案例库不仅包括传统的教学内容，还涉及新兴技术领域，如大数据、人工智能等。通过这些资源，学生能够在学习过程中接触到行业的最新技术和发展趋势。

  表1 构建行业企业人工智能真实项目案例库

图4 开展“人工智能的发展历史与未来趋势”专题讲座

七、总结与反思

在应用型本科高校人才培养中，科研反哺教学已成为提升教育质量的重要途径。计算机学院专业教师团队积极探索，通过将科研成果融入实践课程建设和教学方法改革，充分发挥科研资源在人才培养中的作用，取得了显著的育人成效。例如，在计算机专业中，教师将科研项目转化为教学案例，结合横向课题与企业真实项目，构建行业企业真实案例库，设计项目化课程，并指导学生参与大创项目和学科竞赛，有效提升了学生的实践能力和创新思维。同时，校企合作平台的搭建让学生深入企业实践，增强了工程实践能力，为培养高素质应用型人才提供了新思路。

然而，科研反哺教学的持续发展仍面临挑战。首先，教师的教学与科研能力需进一步提升，既要增强专业知识，又要提高将科研成果转化为教学资源的能力，具备技术跨界实力，以确保科研反哺教学的高质量运行。其次，需进一步探索科研项目的持续性、团队协作机制以及“老带新”体系，加强教师内部协作，促进科研与教学的深度融合。未来，应继续优化科研反哺机制，推动教育改革，为培养具有创新精神和实践能力的应用型人才提供更强力支持。

附：科研反哺学生作品集

1.依托科研成果

课题1：基于深度学习的旅游在线文本分析与景点提升策略研究（2022年度江苏高校哲学社会科学研究项目）

课题2：铁路桥涵撞击监控报警系统开发（横向课题，SJXY[2022]411）

依托上述两个课题，探索基于深度学习的智慧景区监控预警系统的研究与实现。通过申报大创项目、江苏省“领航杯”作品大赛、进而孵化重点毕业论文（设计）和优秀毕业论文（设计）。

对应学生成果列举及简介：

（1）申报三江学院毕业论文（设计）重点课题《基于深度学习的智慧景区监控预警系统的设计与实现》，最终获2024年校优秀毕业设计（论文）

 

（2）指导学生申请软件著作权1项，《智慧景区监控预警系统》，登记号:2024SR0678135

（3）指导学生申报大创项目《基于深度学习的智慧景区预警系统关键技术研究》，并获批2024年国家级大学生创新创业项目。

 （4）指导学生发表学术论文1篇，《基于YOLOv8的景区异常目标检测系统的设计与实现》。

（5）指导学生参加2024年“领航杯”江苏省大学生数字素养与技能大赛，参赛项目《《基于深度学习的智慧景区监控预警系统》》荣获本科组二等奖。

2.依托科研成果：基于深度学习的轨道位移监测算法开发（横向课题，SJXY[2023]188）

 对应学生成果列举及简介：

（1）指导学生申报大创项目《基于YOLOv7算法和双目视觉的位移检测系统》，并获批2023年省级大学生创新创业项目。