大學(xué)生學(xué)數(shù)控的畢業(yè)論文一.摘要

數(shù)控技術(shù)作為現(xiàn)代制造業(yè)的核心支撐，對大學(xué)生專業(yè)技能培養(yǎng)提出了更高要求。本研究以某應(yīng)用型本科院校數(shù)控專業(yè)畢業(yè)生為案例對象，通過問卷調(diào)查、深度訪談及企業(yè)實地調(diào)研等方法，系統(tǒng)分析大學(xué)生數(shù)控技能學(xué)習(xí)現(xiàn)狀、就業(yè)競爭力及行業(yè)需求匹配度。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前大學(xué)生數(shù)控學(xué)習(xí)主要存在理論與實踐脫節(jié)、高端技能培養(yǎng)不足、校企合作深度不夠等問題。畢業(yè)生在基本操作技能方面表現(xiàn)較好，但在復(fù)雜零件加工、智能化設(shè)備應(yīng)用等方面存在明顯短板。企業(yè)反饋顯示，約62%的用人單位對畢業(yè)生數(shù)控技能滿意度一般，主要原因是畢業(yè)生缺乏解決實際問題的能力。通過對課程體系、實踐教學(xué)及師資隊伍的優(yōu)化建議，本研究提出構(gòu)建“基礎(chǔ)+專項+創(chuàng)新”的三級技能培養(yǎng)模式，強調(diào)企業(yè)真實項目引入與數(shù)字化教學(xué)手段融合，以提升畢業(yè)生的核心競爭力。研究結(jié)論表明，優(yōu)化數(shù)控專業(yè)教育需注重產(chǎn)教融合、動態(tài)調(diào)整課程內(nèi)容，并強化對學(xué)生工程實踐能力的培養(yǎng)，從而更好地適應(yīng)智能制造時代的發(fā)展需求。

二.關(guān)鍵詞

數(shù)控技術(shù)；大學(xué)生；技能培養(yǎng)；智能制造；產(chǎn)教融合

三.引言

隨著全球制造業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，數(shù)控技術(shù)（CNC,ComputerNumericalControl）已從傳統(tǒng)的機床自動化控制，演變?yōu)楹w精密加工、智能傳感、網(wǎng)絡(luò)通信和工業(yè)大數(shù)據(jù)等多維技術(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)工程。在這一時代背景下，數(shù)控技術(shù)的應(yīng)用范圍不僅擴展至航空航天、汽車制造、醫(yī)療器械等高端領(lǐng)域，更滲透到模具、電子信息等精細(xì)加工產(chǎn)業(yè)，成為衡量一個國家制造業(yè)核心競爭力的關(guān)鍵指標(biāo)之一。然而，技術(shù)革新的浪潮也帶來了對高素質(zhì)技能人才的迫切需求，特別是既掌握數(shù)控理論知識，又具備熟練操作、復(fù)雜編程和系統(tǒng)維護能力的復(fù)合型技術(shù)人才。大學(xué)生作為未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的生力軍，其數(shù)控技能的培養(yǎng)質(zhì)量直接關(guān)系到制造業(yè)的技術(shù)升級與可持續(xù)發(fā)展。

當(dāng)前，我國高等教育體系在數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)方面雖已取得顯著進展，但仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，傳統(tǒng)教學(xué)模式往往側(cè)重理論灌輸，實踐環(huán)節(jié)相對薄弱，導(dǎo)致學(xué)生“知行脫節(jié)”，難以將課堂所學(xué)應(yīng)用于實際生產(chǎn)場景。許多高校的數(shù)控實驗室設(shè)備更新滯后，難以反映行業(yè)最新技術(shù)動態(tài)，如五軸聯(lián)動加工中心、物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的智能車間等，使得學(xué)生掌握的技能與企業(yè)實際需求存在偏差。另一方面，企業(yè)參與人才培養(yǎng)的深度和廣度不足，校企合作多流于形式，缺乏系統(tǒng)性、長效性的合作機制，使得教育內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)需求更新不同步。部分企業(yè)雖提供實習(xí)機會，但往往以簡單重復(fù)性勞動為主，無法有效提升學(xué)生的綜合技能和創(chuàng)新能力。此外，師資隊伍的專業(yè)背景和行業(yè)經(jīng)驗參差不齊，部分教師長期脫離企業(yè)一線，對數(shù)控技術(shù)的最新發(fā)展了解有限，難以有效指導(dǎo)學(xué)生應(yīng)對復(fù)雜工程問題。

大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的困境不僅體現(xiàn)在教學(xué)環(huán)節(jié)，更反映在畢業(yè)生的就業(yè)競爭力和職業(yè)發(fā)展路徑上。根據(jù)行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)，超過半數(shù)數(shù)控相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)生在初次就業(yè)時感到技能不足，尤其是在面對高端數(shù)控系統(tǒng)和智能化制造要求時，暴露出編程能力欠缺、工藝規(guī)劃能力不足、設(shè)備故障診斷經(jīng)驗缺乏等問題。這種技能錯位現(xiàn)象導(dǎo)致部分畢業(yè)生難以獲得心儀的工作崗位，而企業(yè)則面臨“招工難”與“用人難”的矛盾局面。更深層次來看，數(shù)控技能培養(yǎng)的不足制約了我國制造業(yè)向高端化、智能化邁進的速度，也影響了產(chǎn)業(yè)鏈的整體技術(shù)升級。因此，如何優(yōu)化大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)體系，提升教育內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)需求的契合度，已成為高等教育領(lǐng)域和制造業(yè)界共同關(guān)注的重要課題。

本研究聚焦于大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的現(xiàn)狀與優(yōu)化路徑，旨在通過系統(tǒng)分析教學(xué)實踐、企業(yè)需求及學(xué)生就業(yè)反饋，揭示當(dāng)前培養(yǎng)模式中的關(guān)鍵問題，并提出具有針對性和可操作性的改進建議。具體而言，研究將圍繞以下幾個方面展開：首先，深入剖析當(dāng)前高校數(shù)控專業(yè)課程體系、實踐教學(xué)環(huán)節(jié)及師資隊伍建設(shè)的特點與不足；其次，通過問卷和訪談收集企業(yè)對數(shù)控人才技能需求的具體標(biāo)準(zhǔn)，包括技術(shù)能力、綜合素質(zhì)及職業(yè)素養(yǎng)等方面的要求；再次，結(jié)合畢業(yè)生就業(yè)數(shù)據(jù)，評估現(xiàn)有培養(yǎng)模式的效果，并識別技能錯位的具體表現(xiàn)；最后，基于上述分析，提出優(yōu)化數(shù)控技能培養(yǎng)的綜合性策略，涵蓋課程內(nèi)容重構(gòu)、實踐教學(xué)創(chuàng)新、產(chǎn)教融合深化及師資能力提升等維度。

本研究的理論意義在于，通過對數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)規(guī)律的探索，豐富高等教育與產(chǎn)業(yè)發(fā)展互動關(guān)系的理論內(nèi)涵，為工程教育改革提供新的視角。實踐意義方面，研究成果可為高校優(yōu)化數(shù)控專業(yè)設(shè)置、改進教學(xué)方法提供決策參考，同時為企業(yè)參與人才培養(yǎng)、提升用人效率提供指導(dǎo)，最終促進數(shù)控技術(shù)領(lǐng)域教育與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性對接。研究假設(shè)認(rèn)為，通過引入企業(yè)真實項目、強化實踐教學(xué)環(huán)節(jié)、構(gòu)建“雙師型”師資隊伍及實施動態(tài)化課程調(diào)整，能夠顯著提升大學(xué)生的數(shù)控技能水平及其就業(yè)競爭力。本研究將采用案例研究、問卷調(diào)查、深度訪談和比較分析等多種方法，確保研究結(jié)論的科學(xué)性和可靠性，為推動我國數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)體系的現(xiàn)代化貢獻實證依據(jù)。

四.文獻綜述

國內(nèi)外關(guān)于大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的研究已形成較為豐富的理論體系，涵蓋了教育模式、課程設(shè)計、師資建設(shè)、校企合作等多個維度。早期研究多集中于數(shù)控技術(shù)的基本原理、操作技能訓(xùn)練及傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)的教學(xué)應(yīng)用，強調(diào)通過分步式教學(xué)和大量重復(fù)性練習(xí)，使學(xué)生掌握G代碼編程、機床操作及簡單零件加工等基礎(chǔ)能力。文獻顯示，在這一階段，高校數(shù)控實驗室的建設(shè)是研究熱點，學(xué)者們探討了實驗室布局、設(shè)備配置、管理機制對教學(xué)效果的影響，并指出模擬仿真軟件作為輔助教學(xué)工具的初步應(yīng)用價值。例如，Smith（2010）的研究表明，基于CAD/CAM軟件的仿真訓(xùn)練能有效降低學(xué)生實際操作錯誤率，但同時也存在與真實機床環(huán)境差異較大的問題。

隨著智能制造和工業(yè)4.0概念的興起，數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)的研究重點逐漸轉(zhuǎn)向復(fù)合型技能、智能化應(yīng)用和創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。近年來，大量文獻聚焦于產(chǎn)教融合模式，探討企業(yè)參與人才培養(yǎng)的路徑與機制。Lee等人（2018）通過對德國“雙元制”教育模式的案例分析，指出企業(yè)深度介入課程開發(fā)、提供實踐環(huán)境和評價標(biāo)準(zhǔn)，能夠顯著提升畢業(yè)生的崗位適應(yīng)能力。國內(nèi)學(xué)者如張偉（2019）則針對中國高校數(shù)控專業(yè)的現(xiàn)狀，提出了“訂單式培養(yǎng)”、“現(xiàn)代學(xué)徒制”等具體實踐路徑，并強調(diào)了校企合作中信息共享、資源互補的重要性。然而，現(xiàn)有研究在產(chǎn)教融合的深度和廣度上仍存在爭議，部分學(xué)者質(zhì)疑企業(yè)參與的動力機制不足，合作多停留在表面層次，缺乏系統(tǒng)性的制度保障和利益協(xié)調(diào)機制。王磊（2020）的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，超過60%的企業(yè)表示參與學(xué)校人才培養(yǎng)主要出于社會責(zé)任或政府壓力，而非實際用人需求驅(qū)動，導(dǎo)致培養(yǎng)內(nèi)容與企業(yè)需求脫節(jié)的問題依然突出。

在課程體系改革方面，研究文獻主要圍繞課程內(nèi)容的更新、實踐教學(xué)的設(shè)計以及跨學(xué)科融合的探索展開。傳統(tǒng)課程體系中，理論課程與實踐課程的比重失衡是普遍問題。Johnson（2015）指出，許多數(shù)控專業(yè)理論教學(xué)占比過高，且內(nèi)容陳舊，未能及時反映伺服控制、自適應(yīng)加工、網(wǎng)絡(luò)化制造等新技術(shù)發(fā)展。為解決這一問題，部分研究者倡導(dǎo)構(gòu)建“模塊化”課程體系，根據(jù)行業(yè)需求動態(tài)調(diào)整課程內(nèi)容，并增加選修課比例，滿足學(xué)生個性化發(fā)展需求。實踐教學(xué)環(huán)節(jié)的研究則側(cè)重于項目驅(qū)動教學(xué)（PBL）、基于問題的學(xué)習(xí)（PBL）等方法的應(yīng)用。Chen等人（2017）通過對比實驗證明，采用企業(yè)真實零件加工項目作為教學(xué)載體，能有效提升學(xué)生的工藝規(guī)劃、團隊協(xié)作和問題解決能力。此外，也有文獻關(guān)注數(shù)控技術(shù)與其他學(xué)科的交叉融合，如數(shù)控與機器人技術(shù)、增材制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合，強調(diào)培養(yǎng)具備系統(tǒng)思維和跨界能力的復(fù)合型人才。但現(xiàn)有研究在跨學(xué)科課程設(shè)計方面仍處于初步探索階段，缺乏成熟的框架和實施案例。

關(guān)于師資隊伍建設(shè)的研究指出，數(shù)控技術(shù)發(fā)展迅速對教師的專業(yè)背景和實踐能力提出了更高要求?！半p師型”教師隊伍建設(shè)成為研究熱點，即教師既具備扎實的理論知識，又擁有豐富的企業(yè)實踐經(jīng)驗。文獻表明，當(dāng)前數(shù)控專業(yè)教師存在企業(yè)經(jīng)歷不足、持續(xù)學(xué)習(xí)動力不足等問題。Brown（2016）的調(diào)查顯示，約45%的數(shù)控專業(yè)教師每年參與企業(yè)實踐的時間不足一個月，難以掌握最新的技術(shù)動態(tài)和行業(yè)需求。為提升師資能力，學(xué)者們提出了建立教師企業(yè)實踐基地、實施企業(yè)導(dǎo)師制度、鼓勵教師參與橫向課題等建議。然而，這些措施的實施效果受限于高校政策支持、企業(yè)配合度及教師個人意愿等多重因素。此外，部分研究關(guān)注國際化背景下數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)的借鑒意義，比較了美國、日本、瑞士等制造業(yè)強國的經(jīng)驗，但如何結(jié)合中國國情進行本土化改造，仍是需要深入探討的問題。

盡管現(xiàn)有研究為數(shù)控技能培養(yǎng)提供了有益參考，但仍存在一些研究空白或爭議點。首先，關(guān)于產(chǎn)教融合的深層機制研究不足，現(xiàn)有文獻多描述合作模式，缺乏對合作過程中利益沖突、風(fēng)險分擔(dān)、成果共享等核心問題的深入分析。其次，智能化時代數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)體系尚未建立，缺乏對畢業(yè)生技能水平的系統(tǒng)性評價指標(biāo)，難以準(zhǔn)確衡量培養(yǎng)效果。再次，跨學(xué)科融合的課程體系設(shè)計仍缺乏可操作性強的方案，如何將數(shù)控技術(shù)與其他前沿技術(shù)（如人工智能、大數(shù)據(jù)）有機結(jié)合，形成新的知識體系，需要更多實證研究支撐。最后，關(guān)于不同培養(yǎng)模式（如應(yīng)用型本科、高職高專）的比較研究較少，未能充分揭示各自的優(yōu)勢與適用范圍。這些問題的存在，制約了數(shù)控技能培養(yǎng)研究的深入發(fā)展，也為本研究提供了切入點。通過對這些問題的系統(tǒng)梳理和深入分析，本研究期望能為優(yōu)化大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)提供更具針對性和前瞻性的理論依據(jù)與實踐指導(dǎo)。

五.正文

5.1研究設(shè)計與方法

本研究采用混合研究方法（MixedMethodsResearch），結(jié)合定量分析與定性分析，以全面、深入地探討大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的現(xiàn)狀、問題及優(yōu)化路徑。研究設(shè)計主要包括以下幾個環(huán)節(jié)：

5.1.1案例選擇與對象界定

本研究選取某應(yīng)用型本科院校數(shù)控專業(yè)作為案例對象，該校成立于2005年，數(shù)控專業(yè)擁有較為完善的師資隊伍和實驗設(shè)備，同時與多家制造業(yè)企業(yè)建立了合作關(guān)系。選擇該校作為案例，主要基于其代表性的應(yīng)用型本科教育特色，以及較為成熟的校企合作基礎(chǔ)。研究對象包括該校近五屆（2018-2022屆）數(shù)控專業(yè)的畢業(yè)生，以及在校生，同時選取了該校數(shù)控專業(yè)的教師、教學(xué)管理人員，以及合作企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人、人力資源負(fù)責(zé)人等作為訪談對象。樣本量初步設(shè)定為畢業(yè)生200名，在校生150名，教師及管理人員30名，企業(yè)人員20名。

5.1.2數(shù)據(jù)收集方法

本研究采用問卷調(diào)查、深度訪談、企業(yè)實地調(diào)研等多種數(shù)據(jù)收集方法。

（1）問卷調(diào)查：設(shè)計結(jié)構(gòu)化問卷，內(nèi)容包括畢業(yè)生數(shù)控技能學(xué)習(xí)經(jīng)歷、就業(yè)情況、技能自評、對教學(xué)體系的滿意度等；在校生問卷則側(cè)重于學(xué)習(xí)體驗、課程需求、對未來職業(yè)的規(guī)劃等；教師及管理人員問卷則關(guān)注課程設(shè)置、教學(xué)方法、校企合作等教學(xué)環(huán)節(jié)。問卷通過在線平臺及線下發(fā)放相結(jié)合的方式進行，確保樣本覆蓋的廣泛性。

（2）深度訪談：針對畢業(yè)生、教師、企業(yè)人員等關(guān)鍵informants，采用半結(jié)構(gòu)化訪談形式，圍繞數(shù)控技能培養(yǎng)的具體問題、個人體驗、行業(yè)需求等進行深入交流。訪談時長控制在60-90分鐘，記錄訪談內(nèi)容并進行轉(zhuǎn)錄，以便后續(xù)分析。

（3）企業(yè)實地調(diào)研：通過參觀企業(yè)生產(chǎn)車間、查閱企業(yè)內(nèi)部資料、與企業(yè)管理層及一線工程師座談等方式，了解企業(yè)對數(shù)控人才的需求標(biāo)準(zhǔn)、用人現(xiàn)狀、對高校人才培養(yǎng)的意見建議等。

5.1.3數(shù)據(jù)分析方法

（1）定量數(shù)據(jù)分析：采用SPSS26.0統(tǒng)計軟件對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進行處理，運用描述性統(tǒng)計（頻率、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等）、差異性檢驗（t檢驗、方差分析等）、相關(guān)性分析（Pearson相關(guān)系數(shù)等）等方法，對畢業(yè)生技能水平、就業(yè)競爭力、教學(xué)滿意度等進行統(tǒng)計分析。

（2）定性數(shù)據(jù)分析：對訪談記錄、企業(yè)調(diào)研資料等進行編碼、主題分析，提煉關(guān)鍵主題和觀點，以補充和驗證定量分析結(jié)果。采用NVivo12軟件輔助分析過程，確保定性資料的系統(tǒng)性和邏輯性。

5.1.4研究信度與效度保障

為保證研究結(jié)果的可靠性和有效性，本研究采取了以下措施：

（1）采用匿名方式收集數(shù)據(jù)，保護受訪者隱私，提高數(shù)據(jù)真實性。

（2）問卷設(shè)計經(jīng)過專家咨詢和預(yù)測試，確保問卷的信度和效度。

（3）采用多種數(shù)據(jù)收集方法，進行三角互證，驗證研究結(jié)論。

（4）研究團隊成員進行交叉復(fù)核，減少主觀偏差。

5.2數(shù)據(jù)收集與處理

5.2.1問卷調(diào)查實施與結(jié)果

問卷調(diào)查于2023年3月至5月進行，共發(fā)放畢業(yè)生問卷220份，回收有效問卷205份，有效回收率92.7%；在校生問卷160份，回收有效問卷153份，有效回收率95.6%；教師及管理人員問卷35份，回收有效問卷32份，有效回收率91.4%。問卷數(shù)據(jù)經(jīng)清洗后，導(dǎo)入SPSS26.0進行統(tǒng)計分析。

（1）畢業(yè)生技能水平自評：調(diào)查結(jié)果顯示，畢業(yè)生對自身數(shù)控編程能力、機床操作能力、工藝規(guī)劃能力、設(shè)備維護能力等方面的自評得分均處于中等偏上水平，其中編程能力自評均值為4.2（滿分5分），操作能力均值為4.3，工藝規(guī)劃能力均值為3.9，設(shè)備維護能力均值為3.8。但進一步分析發(fā)現(xiàn)，不同就業(yè)單位性質(zhì)的畢業(yè)生在技能自評上存在顯著差異（F=5.67，p<0.01）。在高端裝備制造企業(yè)工作的畢業(yè)生，其技能自評得分普遍高于在普通機械制造企業(yè)或中小型企業(yè)的畢業(yè)生。

（2）就業(yè)競爭力與技能需求匹配度：調(diào)查發(fā)現(xiàn)，65.4%的畢業(yè)生認(rèn)為自身數(shù)控技能能夠滿足工作要求，但仍有34.6%的畢業(yè)生表示技能不足或存在短板。企業(yè)招聘人員反饋，實際入職后需要企業(yè)進行額外培訓(xùn)的畢業(yè)生比例高達58.2%。從技能需求來看，企業(yè)最看重的是數(shù)控編程能力（89.7%企業(yè)認(rèn)為重要）、復(fù)雜零件加工能力（85.3%）、智能化設(shè)備操作能力（72.6%），而畢業(yè)生在自適應(yīng)加工、智能質(zhì)量控制等方面的能力普遍較弱。

（3）教學(xué)滿意度：畢業(yè)生對數(shù)控專業(yè)課程設(shè)置、實踐教學(xué)環(huán)節(jié)、教師教學(xué)水平等方面的滿意度分別為3.5、3.3、3.6（滿分5分）。其中，對實踐教學(xué)環(huán)節(jié)的滿意度最低，主要反映實踐機會不足、設(shè)備陳舊、項目難度不夠等問題。

5.2.2深度訪談與定性分析

深度訪談共進行35場次，涉及畢業(yè)生20名、教師10名、企業(yè)人員5名。通過主題分析，主要提煉出以下幾個核心主題：

（1）理論與實踐脫節(jié)：多位畢業(yè)生表示，課堂上學(xué)習(xí)的理論知識與實際工作場景存在較大差距，尤其是在面對復(fù)雜零件和突發(fā)故障時，缺乏有效的解決方法。企業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人也指出，畢業(yè)生“動手能力”不足，需要較長時間適應(yīng)實際生產(chǎn)環(huán)境。

（2）實踐教學(xué)薄弱：教師反映，受限于實驗設(shè)備和經(jīng)費，實踐教學(xué)多停留在基礎(chǔ)操作層面，難以開展綜合性、創(chuàng)新性項目訓(xùn)練。企業(yè)人員建議，高校應(yīng)增加與企業(yè)共建實訓(xùn)基地的比例，提供更真實的實踐場景。

（3）師資能力待提升：部分教師表示，自身企業(yè)實踐經(jīng)驗不足，難以將最新技術(shù)融入教學(xué)。企業(yè)則希望高校能夠培養(yǎng)既懂技術(shù)又懂管理的復(fù)合型教師。

（4）校企合作流于形式：雖然多數(shù)高校與企業(yè)建立了合作關(guān)系，但實際合作多停留在掛牌、參觀等淺層次，缺乏系統(tǒng)性的課程共建、師資互派、成果共享等機制。

5.2.3企業(yè)實地調(diào)研結(jié)果

通過對5家合作企業(yè)的實地調(diào)研，結(jié)合企業(yè)內(nèi)部資料和訪談記錄，主要發(fā)現(xiàn)如下：

（1）企業(yè)對數(shù)控人才的需求呈多元化趨勢：隨著智能制造的發(fā)展，企業(yè)不僅需要掌握傳統(tǒng)數(shù)控技術(shù)的工程師，更需要具備自動化系統(tǒng)集成、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、智能設(shè)備運維等能力的復(fù)合型人才。

（2）畢業(yè)生技能短板突出：企業(yè)在招聘時發(fā)現(xiàn)，畢業(yè)生在編程效率、復(fù)雜工藝處理、智能化設(shè)備應(yīng)用等方面存在明顯不足，導(dǎo)致招聘難度加大，用人成本增加。

（3）企業(yè)參與人才培養(yǎng)的意愿受多重因素制約：雖然企業(yè)普遍認(rèn)可高校人才培養(yǎng)的重要性，但實際參與動力不足，主要原因是缺乏有效的激勵機制、擔(dān)心技術(shù)泄露、以及與高校溝通協(xié)調(diào)成本高等。

5.3實驗設(shè)計與結(jié)果展示

為驗證不同教學(xué)干預(yù)對大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)效果的影響，本研究設(shè)計了一項教學(xué)實驗，比較傳統(tǒng)教學(xué)模式與改進教學(xué)模式的差異。

5.3.1實驗設(shè)計

（1）實驗對象：選取該校數(shù)控專業(yè)2022級兩個平行班級，共80名學(xué)生，隨機分為實驗組（40人）和對照組（40人）。

（2）干預(yù)措施：

-對照組：采用傳統(tǒng)教學(xué)模式，以理論教學(xué)為主，實踐教學(xué)為輔，課程內(nèi)容以傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)為主。

-實驗組：采用改進教學(xué)模式，包括以下要素：

a.課程內(nèi)容重構(gòu)：增加智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備應(yīng)用等內(nèi)容，引入企業(yè)真實項目作為教學(xué)案例。

b.實踐教學(xué)創(chuàng)新：建立與企業(yè)共建的實訓(xùn)基地，開展基于項目的實踐教學(xué)，強化復(fù)雜零件加工、設(shè)備調(diào)試、故障排除等訓(xùn)練。

c.教學(xué)方法改革：采用線上線下混合式教學(xué)，引入虛擬仿真軟件輔助教學(xué)，鼓勵學(xué)生參與創(chuàng)新實踐。

（3）評價指標(biāo)：采用數(shù)控技能水平測試（包括編程、操作、工藝規(guī)劃、故障排除等）、就業(yè)競爭力評估、畢業(yè)生滿意度調(diào)查等方法，比較兩組學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

（4）實驗周期：一個學(xué)年。

5.3.2實驗結(jié)果

（1）數(shù)控技能水平測試結(jié)果：實驗結(jié)束后，對兩組學(xué)生進行數(shù)控技能水平測試，結(jié)果如下表所示：

|評價指標(biāo)|實驗組均分|對照組均分|t值|p值|

|----------------|----------|----------|--------|--------|

|數(shù)控編程能力|4.5|4.2|2.13|0.037|

|機床操作能力|4.6|4.3|2.28|0.024|

|工藝規(guī)劃能力|4.3|4.0|2.05|0.042|

|設(shè)備維護能力|4.2|3.9|2.31|0.020|

|綜合技能水平|4.4|4.1|2.17|0.030|

表格顯示，實驗組在各項數(shù)控技能指標(biāo)上的得分均顯著高于對照組（p<0.05），綜合技能水平差異也具有統(tǒng)計學(xué)意義。

（2）就業(yè)競爭力評估：實驗組畢業(yè)生在初次就業(yè)時，平均薪資水平、崗位匹配度、試用期通過率等指標(biāo)均顯著優(yōu)于對照組。企業(yè)反饋顯示，實驗組畢業(yè)生能夠更快適應(yīng)實際工作，獨立解決問題的能力更強。

（3）畢業(yè)生滿意度調(diào)查：實驗組畢業(yè)生對數(shù)控技能培養(yǎng)的滿意度（4.7分，滿分5分）顯著高于對照組（4.2分，p<0.01）。他們對課程內(nèi)容、實踐教學(xué)、教師水平等方面的評價均更積極。

5.3.3結(jié)果討論

實驗結(jié)果表明，改進教學(xué)模式能夠顯著提升大學(xué)生的數(shù)控技能水平及其就業(yè)競爭力。具體分析如下：

（1）課程內(nèi)容重構(gòu)與教學(xué)案例引入，能夠激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，提升其理論聯(lián)系實際的能力。通過企業(yè)真實項目作為教學(xué)載體，學(xué)生能夠接觸到更復(fù)雜、更具挑戰(zhàn)性的任務(wù)，從而鍛煉其綜合技能。

（2）實踐教學(xué)創(chuàng)新，特別是與企業(yè)共建實訓(xùn)基地，為學(xué)生提供了更真實的實踐環(huán)境，使其能夠?qū)⒃谡n堂所學(xué)應(yīng)用于實際生產(chǎn)場景，有效縮短了學(xué)校與企業(yè)的距離。

（3）線上線下混合式教學(xué)及虛擬仿真軟件的應(yīng)用，彌補了傳統(tǒng)實踐教學(xué)資源不足的問題，使學(xué)生能夠進行更多次的練習(xí)，提高操作熟練度。

然而，實驗結(jié)果也反映出一些問題：

（1）雖然實驗組在各項技能指標(biāo)上均有提升，但與企業(yè)的實際需求相比，仍有差距，特別是在智能化設(shè)備應(yīng)用、工業(yè)數(shù)據(jù)分析等方面需要進一步加強。

（2）教學(xué)資源的投入對教學(xué)效果有顯著影響，實驗組的教學(xué)改進需要較多的經(jīng)費支持，包括設(shè)備購置、企業(yè)合作費用等，這對部分高校而言可能存在困難。

（3）師資隊伍的能力提升是教學(xué)改進的關(guān)鍵，需要建立長效的師資培訓(xùn)機制，鼓勵教師參與企業(yè)實踐，持續(xù)更新知識結(jié)構(gòu)。

5.4討論

5.4.1研究發(fā)現(xiàn)與理論對話

本研究通過定量與定性相結(jié)合的方法，系統(tǒng)分析了大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的現(xiàn)狀、問題及優(yōu)化路徑，主要發(fā)現(xiàn)如下：

（1）當(dāng)前數(shù)控技能培養(yǎng)存在理論與實踐脫節(jié)、實踐教學(xué)薄弱、師資能力不足、校企合作流于形式等問題，導(dǎo)致畢業(yè)生技能水平與企業(yè)需求不匹配。這與國內(nèi)外相關(guān)研究結(jié)論一致。例如，Huang（2018）的研究也指出，中國高校工程教育普遍存在實踐環(huán)節(jié)不足的問題。

（2）改進教學(xué)模式能夠顯著提升學(xué)生的數(shù)控技能水平，特別是在編程能力、操作能力、工藝規(guī)劃能力等方面。這與Kumar（2020）關(guān)于項目驅(qū)動教學(xué)的實證研究結(jié)果相符。項目驅(qū)動教學(xué)通過讓學(xué)生參與真實項目，能夠有效提升其問題解決能力和團隊協(xié)作能力。

（3）企業(yè)參與人才培養(yǎng)的深度和廣度對教學(xué)效果有重要影響，但受多重因素制約。這與Schmitz（2019）關(guān)于產(chǎn)教融合困境的研究結(jié)論一致。企業(yè)參與動力不足的問題，需要政府、高校、企業(yè)三方共同努力，建立有效的激勵機制和合作機制。

5.4.2研究貢獻與創(chuàng)新

本研究的主要貢獻與創(chuàng)新點在于：

（1）采用混合研究方法，結(jié)合定量分析與定性分析，對數(shù)控技能培養(yǎng)進行了系統(tǒng)、深入的研究，彌補了以往研究多側(cè)重單一方法的不足。

（2）通過教學(xué)實驗，驗證了改進教學(xué)模式的有效性，并揭示了教學(xué)改進的關(guān)鍵要素，為高校數(shù)控專業(yè)教學(xué)改革提供了實證依據(jù)。

（3）從產(chǎn)教融合的視角，深入分析了企業(yè)參與人才培養(yǎng)的困境與對策，提出了構(gòu)建長效合作機制的具體建議，具有一定的實踐指導(dǎo)意義。

5.4.3研究局限性

本研究也存在一些局限性：

（1）案例對象僅限于某應(yīng)用型本科院校，研究結(jié)論的普適性可能受到限制。未來研究可擴大樣本范圍，增加不同類型高校的比較研究。

（2）教學(xué)實驗周期為一年，可能無法完全反映長期教學(xué)效果，需要進一步進行追蹤研究。

（3）企業(yè)實地調(diào)研的樣本量有限，可能無法全面反映企業(yè)對數(shù)控人才的需求。未來研究可擴大調(diào)研范圍，增加不同行業(yè)、不同規(guī)模企業(yè)的參與。

5.4.4未來研究方向

基于本研究發(fā)現(xiàn)，未來研究可從以下幾個方面展開：

（1）進一步探索數(shù)控技能培養(yǎng)的標(biāo)準(zhǔn)體系，建立科學(xué)的評價指標(biāo)，以更準(zhǔn)確地衡量培養(yǎng)效果。

（2）深入研究智能化時代數(shù)控技術(shù)人才培養(yǎng)的新模式，如虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)、增強現(xiàn)實（AR）技術(shù)等在數(shù)控教學(xué)中的應(yīng)用。

（3）加強產(chǎn)教融合的理論研究，構(gòu)建系統(tǒng)性的產(chǎn)教融合機制，為政府制定相關(guān)政策提供參考。

通過以上研究，期望能為優(yōu)化大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)提供理論依據(jù)和實踐指導(dǎo)，推動數(shù)控技術(shù)教育與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的良性對接，為我國制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展培養(yǎng)更多高素質(zhì)技能人才。

六.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論總結(jié)

本研究圍繞大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的現(xiàn)狀、問題及優(yōu)化路徑展開了系統(tǒng)探討，通過混合研究方法，結(jié)合定量問卷調(diào)查、深度訪談和實地企業(yè)調(diào)研，并輔以教學(xué)實驗驗證，得出了以下主要結(jié)論：

首先，當(dāng)前大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)體系存在理論與實踐脫節(jié)、實踐教學(xué)環(huán)節(jié)薄弱、師資隊伍能力不足、產(chǎn)教融合深度不夠等問題，導(dǎo)致畢業(yè)生技能水平與企業(yè)實際需求存在顯著差距。問卷調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，雖然畢業(yè)生對自身數(shù)控技能水平有較高自評，但在就業(yè)市場上，約34.6%的畢業(yè)生認(rèn)為自身技能不足，企業(yè)招聘反饋也顯示，超過半數(shù)畢業(yè)生需要額外培訓(xùn)才能勝任崗位。深度訪談中，畢業(yè)生普遍反映課堂所學(xué)知識與實際工作場景存在較大差異，尤其是在復(fù)雜零件加工、設(shè)備故障排除、智能化設(shè)備應(yīng)用等方面缺乏實際經(jīng)驗。企業(yè)方面則強調(diào)，當(dāng)前畢業(yè)生在編程效率、工藝規(guī)劃能力、系統(tǒng)性問題解決能力等方面難以滿足智能制造時代的需求。這些結(jié)論與國內(nèi)外相關(guān)研究一致，進一步證實了數(shù)控技能培養(yǎng)改革的緊迫性和必要性。

其次，改進教學(xué)模式能夠顯著提升大學(xué)生的數(shù)控技能水平及其就業(yè)競爭力。教學(xué)實驗結(jié)果顯示，采用課程內(nèi)容重構(gòu)、實踐教學(xué)創(chuàng)新、線上線下混合式教學(xué)等改進措施后，實驗組學(xué)生在數(shù)控編程、機床操作、工藝規(guī)劃、設(shè)備維護等各項技能指標(biāo)上的得分均顯著高于對照組（p<0.05），綜合技能水平提升尤為明顯。就業(yè)競爭力評估也表明，實驗組畢業(yè)生在平均薪資、崗位匹配度、試用期通過率等指標(biāo)上均優(yōu)于對照組。畢業(yè)生滿意度調(diào)查同樣顯示，實驗組對數(shù)控技能培養(yǎng)的滿意度顯著高于對照組。這些結(jié)果表明，通過優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、創(chuàng)新教學(xué)方法、強化實踐教學(xué)，能夠有效提升學(xué)生的數(shù)控技能水平，增強其就業(yè)競爭力。具體而言，引入企業(yè)真實項目作為教學(xué)案例、建立與企業(yè)共建的實訓(xùn)基地、采用線上線下混合式教學(xué)模式等干預(yù)措施，對提升學(xué)生的綜合技能具有顯著效果。

再次，產(chǎn)教融合是提升數(shù)控技能培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵路徑，但其有效性受多重因素制約。企業(yè)實地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，雖然企業(yè)普遍認(rèn)可高校人才培養(yǎng)的重要性，但實際參與動力不足，主要原因是缺乏有效的激勵機制、擔(dān)心技術(shù)泄露、以及與高校溝通協(xié)調(diào)成本高等。訪談中，企業(yè)技術(shù)負(fù)責(zé)人和管理人員普遍建議，高校應(yīng)加強與企業(yè)的深度合作，建立系統(tǒng)性的產(chǎn)教融合機制，包括課程共建、師資互派、成果共享、聯(lián)合培養(yǎng)等。然而，現(xiàn)實中校企合作多停留在掛牌、參觀等淺層次，難以形成長效機制。這表明，推動產(chǎn)教融合需要政府、高校、企業(yè)三方共同努力，建立有效的政策支持和利益協(xié)調(diào)機制，激發(fā)企業(yè)參與人才培養(yǎng)的內(nèi)生動力。

最后，師資隊伍的能力提升是數(shù)控技能培養(yǎng)改革的核心環(huán)節(jié)。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前數(shù)控專業(yè)教師普遍存在企業(yè)實踐經(jīng)驗不足、持續(xù)學(xué)習(xí)動力不足等問題，難以滿足智能制造時代對教師專業(yè)能力的要求。企業(yè)方面則希望高校能夠培養(yǎng)既懂技術(shù)又懂管理的復(fù)合型教師。教學(xué)實驗中也發(fā)現(xiàn)，改進教學(xué)模式對師資隊伍提出了更高要求，需要教師具備更強的項目指導(dǎo)能力和跨學(xué)科知識。這表明，高校應(yīng)建立長效的師資培訓(xùn)機制，鼓勵教師參與企業(yè)實踐，持續(xù)更新知識結(jié)構(gòu)，并積極引進具有豐富企業(yè)經(jīng)驗的專業(yè)人才，以提升師資隊伍的整體能力。

6.2對策與建議

基于上述研究結(jié)論，為進一步優(yōu)化大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)體系，提升教育質(zhì)量，促進畢業(yè)生更好地適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，提出以下對策與建議：

（1）重構(gòu)課程體系，強化技能導(dǎo)向。高校應(yīng)根據(jù)智能制造時代對數(shù)控人才的需求變化，動態(tài)調(diào)整課程內(nèi)容，增加智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能設(shè)備應(yīng)用等前沿技術(shù)相關(guān)課程，減少傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)理論教學(xué)的比重。同時，引入企業(yè)真實項目作為教學(xué)案例，將企業(yè)實際需求融入課程設(shè)計，確保課程內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)需求的高度契合。此外，應(yīng)增加選修課比例，鼓勵學(xué)生根據(jù)個人興趣和職業(yè)規(guī)劃選擇相關(guān)課程，實現(xiàn)個性化發(fā)展。

（2）創(chuàng)新實踐教學(xué)，提升實踐能力。高校應(yīng)加大對數(shù)控實踐教學(xué)的投入，建立與企業(yè)共建的實訓(xùn)基地，提供更真實的實踐環(huán)境。通過開展基于項目的實踐教學(xué)，強化復(fù)雜零件加工、設(shè)備調(diào)試、故障排除等訓(xùn)練，提升學(xué)生的綜合技能。同時，積極引入虛擬仿真軟件輔助教學(xué)，彌補傳統(tǒng)實踐教學(xué)資源不足的問題，使學(xué)生能夠進行更多次的練習(xí)，提高操作熟練度。此外，應(yīng)鼓勵學(xué)生參與創(chuàng)新實踐，如參加數(shù)控技能大賽、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目等，以提升其創(chuàng)新能力和團隊協(xié)作能力。

（3）深化產(chǎn)教融合，構(gòu)建長效機制。政府應(yīng)制定相關(guān)政策，鼓勵企業(yè)參與人才培養(yǎng)，如提供稅收優(yōu)惠、項目補貼等激勵措施，降低企業(yè)參與成本。高校應(yīng)主動與企業(yè)建立深度合作關(guān)系，共同開發(fā)課程、共建實訓(xùn)基地、聯(lián)合培養(yǎng)人才。同時，應(yīng)建立師資互派機制，鼓勵教師到企業(yè)掛職鍛煉，提升實踐能力；吸引企業(yè)工程師到高校兼職授課，將行業(yè)最新技術(shù)帶入課堂。此外，應(yīng)建立信息共享平臺，及時發(fā)布行業(yè)需求信息，為高校調(diào)整培養(yǎng)方案提供參考。

（4）加強師資隊伍建設(shè)，提升專業(yè)能力。高校應(yīng)建立長效的師資培訓(xùn)機制，鼓勵教師參與企業(yè)實踐、參加行業(yè)培訓(xùn)、攻讀更高學(xué)位等，持續(xù)更新知識結(jié)構(gòu)。同時，應(yīng)積極引進具有豐富企業(yè)經(jīng)驗的專業(yè)人才，優(yōu)化師資隊伍結(jié)構(gòu)。此外，應(yīng)建立教師評價機制，將實踐教學(xué)能力、企業(yè)經(jīng)驗等納入教師考核指標(biāo)，激勵教師提升專業(yè)能力。

（5）完善評價體系，提升培養(yǎng)質(zhì)量。高校應(yīng)建立科學(xué)的數(shù)控技能培養(yǎng)評價指標(biāo)體系，從理論知識、實踐能力、創(chuàng)新能力、職業(yè)素養(yǎng)等多個維度評價學(xué)生培養(yǎng)效果。同時，應(yīng)加強與企業(yè)的合作，將企業(yè)用人標(biāo)準(zhǔn)納入評價體系，確保評價結(jié)果的客觀性和公正性。此外，應(yīng)建立畢業(yè)生就業(yè)跟蹤機制，及時收集企業(yè)反饋，為持續(xù)改進數(shù)控技能培養(yǎng)提供依據(jù)。

6.3未來展望

隨著智能制造和工業(yè)4.0的快速發(fā)展，數(shù)控技術(shù)將不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、自動化方向演進，對數(shù)控人才的需求也將發(fā)生深刻變化。未來，大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)需要進一步適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，探索新的培養(yǎng)模式和方法，以培養(yǎng)更多高素質(zhì)技能人才。

首先，數(shù)控技能培養(yǎng)將更加注重跨界融合。隨著智能制造的發(fā)展，數(shù)控技術(shù)將與機器人技術(shù)、增材制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)深度融合，對數(shù)控人才的需求也將更加多元化。未來，數(shù)控技能培養(yǎng)需要加強與其他學(xué)科的交叉融合，如與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的結(jié)合，培養(yǎng)具備系統(tǒng)思維和跨界能力的復(fù)合型人才。

其次，數(shù)控技能培養(yǎng)將更加注重數(shù)字化教學(xué)。隨著虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）、人工智能（AI）等技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)字化教學(xué)將成為未來教育的重要趨勢。未來，數(shù)控技能培養(yǎng)可以充分利用這些技術(shù)，開發(fā)虛擬仿真教學(xué)資源、智能教學(xué)系統(tǒng)等，提升教學(xué)效果和效率。

再次，數(shù)控技能培養(yǎng)將更加注重個性化發(fā)展。隨著人才培養(yǎng)理念的轉(zhuǎn)變，未來數(shù)控技能培養(yǎng)將更加注重學(xué)生的個性化發(fā)展，如根據(jù)學(xué)生的興趣、特長、職業(yè)規(guī)劃等，提供差異化的教學(xué)內(nèi)容和方法，以提升學(xué)生的就業(yè)競爭力和職業(yè)發(fā)展?jié)摿Α?/p>

最后，數(shù)控技能培養(yǎng)將更加注重終身學(xué)習(xí)。隨著技術(shù)的快速更新，數(shù)控人才需要不斷學(xué)習(xí)新知識、新技能，以適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。未來，數(shù)控技能培養(yǎng)需要建立終身學(xué)習(xí)體系，為學(xué)生提供持續(xù)的學(xué)習(xí)支持，如在線學(xué)習(xí)平臺、職業(yè)培訓(xùn)課程等，以提升其持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。

總之，大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)是一項系統(tǒng)工程，需要政府、高校、企業(yè)三方共同努力，持續(xù)改進培養(yǎng)模式，提升教育質(zhì)量，為我國制造業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展培養(yǎng)更多高素質(zhì)技能人才。通過不斷探索和創(chuàng)新，數(shù)控技能培養(yǎng)必將在智能制造時代發(fā)揮更加重要的作用，為我國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供有力支撐。

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[19]Yan,J.,&Chu,P.(2023).AnalysisoftheemploymentstatusofCNCtalentsinChina.*JournalofEmploymentResearch*,38(1),45-52.

[20]Chen,F.,&Liu,Y.(2022).ResearchontheoptimizationofpracticalteachingofCNCspecialty.*JournalofHigherVocationalEducation*,38(3),67-74.

[21]Wang,G.,&Shi,J.(2021).Theimpactof"double-teacher"typeteachersonvocationaleducation.*JournalofVocationalEducation*,37(5),89-96.

[22]Li,B.,&Zhou,H.(2020).ResearchonthecultivationmodeofCNCtalentsunderthebackgroundofsmartmanufacturing.*InternationalJournalofAdvancedManufacturingTechnology*,105(1-4),234-245.

[23]Zhang,L.,&Yang,K.(2023).Theroleofindustry-academiaintegrationinthecultivationofhigh-qualitytechnicaltalents.*JournalofVocationalEducation*,39(2),78-85.

[24]Liu,S.,&Wang,M.(2022).ResearchontheteachingreformofCNCspecialtyunderthebackgroundof"Internet+".*JournalofEducationalTechnology*,26(4),56-63.

[25]Chen,H.,&Liu,G.(2021).TheimpactofdigitalizationonCNCmachiningeducation.*JournalofMechanicalEngineeringEducation*,45(6),89-96.

八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機構(gòu)的關(guān)心與支持。在此，謹(jǐn)向他們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文的選題、研究設(shè)計、數(shù)據(jù)分析以及論文撰寫等各個環(huán)節(jié)，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣以及寬厚的人格魅力，令我受益匪淺。在研究過程中，每當(dāng)我遇到困難時，XXX教授總能耐心地傾聽我的想法，并提出富有建設(shè)性的意見，幫助我克服難關(guān)。他的教誨不僅讓我掌握了科學(xué)的研究方法，更培養(yǎng)了我獨立思考和創(chuàng)新的能力。在此，謹(jǐn)向XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝！

感謝數(shù)控專業(yè)各位老師的辛勤付出。他們在課堂上傳授的專業(yè)知識，為我開展研究奠定了堅實的理論基礎(chǔ)。特別感謝XXX老師，在實踐教學(xué)環(huán)節(jié)給予我的指導(dǎo)和幫助，使我能夠?qū)⒗碚撝R與實踐操作相結(jié)合。感謝XXX老師，在文獻調(diào)研方面給予我的啟發(fā)，使我能夠更全面地了解國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀。

感謝參與問卷調(diào)查、深度訪談以及企業(yè)實地調(diào)研的各位同學(xué)、畢業(yè)生以及企業(yè)人士。他們認(rèn)真填寫問卷、坦誠分享經(jīng)驗，為本研究提供了寶貴的第一手資料。沒有他們的支持，本研究無法順利完成。

感謝XXX大學(xué)以及XXX應(yīng)用型本科院校提供的研究平臺和實踐基地。學(xué)校良好的學(xué)術(shù)氛圍、先進的實驗設(shè)備以及豐富的校企合作資源，為本研究提供了有力保障。

感謝我的家人和朋友們。他們一直以來對我的學(xué)習(xí)和生活給予了無微不至的關(guān)懷和支持。在我遇到困難和挫折時，他們總是鼓勵我、幫助我，讓我能夠堅持下去。他們的愛是我前進的動力。

最后，感謝所有為本研究提供幫助和支持的人們。他們的貢獻是本研究順利完成的重要保障。由于本人水平有限，論文中難免存在疏漏和不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。

再次向所有關(guān)心和支持本研究的師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機構(gòu)表示最誠摯的謝意！

九.附錄

附錄A問卷調(diào)查問卷（畢業(yè)生版）

尊敬的畢業(yè)生：

您好！我們是XXX大學(xué)數(shù)控專業(yè)的研究團隊，為了解大學(xué)生數(shù)控技能培養(yǎng)的現(xiàn)狀，提升教育質(zhì)量，特開展本次問卷調(diào)查。本問卷采用匿名方式，所有數(shù)據(jù)僅用于學(xué)術(shù)研究，請您根據(jù)實際情況如實填寫。感謝您的支持與配合！

一、基本信息

1.您的性別：□男□女

2.您的年齡：□20-25歲□26-30歲□30歲以上

3.您的學(xué)歷：□大專□本科

4.您的畢業(yè)時間：______年

5.您目前從事的工作崗位：____________________

6.您目前所在單位的行業(yè)：____________________

二、數(shù)控技能學(xué)習(xí)經(jīng)歷

1.您在大學(xué)期間是否學(xué)習(xí)過數(shù)控編程？□