智能家电专业人才培养方案与核心课程标准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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宋玉宏 著

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出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040282641

商品编码：29729442424

包装：平装

出版时间：2009-08-01

基本信息

书名：智能家电专业人才培养方案与核心课程标准

定价：14.40元

作者：宋玉宏

出版社：高等教育出版社

出版日期：2009-08-01

ISBN：9787040282641

字数：260000

页码：161

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.300kg

编辑推荐

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内容提要

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　　本书分为两部分，部分是智能家电(电子信息工程技术)专业人才培养方案，第二部分是智能家电(电子信息工程技术)专业的核心课程标准。在部分中，对专业名称、教育类型与学历层次、入学要求条件、学制、培养目标、职业岗位群与人才培养规格、以工作过程为导向构建课程体系的开发设计、专业教学计划表、专业师资的配置等进行了具体的规定。在第二部分中，对专业核心课程标准进行了阐述，包括“单片机技术初步实践”、“家电应用电路剖析”、“电子产品制造工艺”、“智能家电控制技术与实施”、“家电通用项目测试”、“家电控制器的开发与制作”、“家电认证测试及项目训练”共七门课程。每门课程标准从课程性质、课程培养目标、与前后课程的联系、教学内容与学时分配、学习资源的选用、教师要求、学习场地设施要求、考核标准与方式及学习情境设计共九个方面进行了规定。本书适合高职院校电类专业的教学管理人员和教师使用，也可供其他专业的教学管理人员参考。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《智能家电专业人才培养方案与核心课程标准》：勾勒未来智能家居产业发展蓝图，引领创新型技术人才培养新方向 在科技飞速发展的浪潮中，智能家电产业正以惊人的速度渗透进我们的日常生活，重塑着居家的体验与未来的生活模式。从语音控制的冰箱到能够自我学习的空调，再到集成了健康监测功能的洗衣机，智能家电不再是遥不可及的科幻概念，而是触手可及的现实。然而，这一新兴产业的蓬勃发展，对人才的需求提出了前所未有的挑战。传统的家电制造与智能化技术的融合，要求从业人员不仅要具备深厚的电器工程基础，更要掌握物联网、人工智能、大数据、嵌入式系统、云计算等前沿技术。更重要的是，他们需要理解消费者需求，具备跨学科的整合能力，以及创新性的思维，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。 正是基于对行业发展趋势的深刻洞察和对人才培养需求的精准把握，《智能家电专业人才培养方案与核心课程标准》应运而生。本书并非对某一具体智能家电产品的技术手册，也不是单纯的理论堆砌，而是一套系统性、前瞻性的人才培养战略规划。它旨在为高等院校、职业教育机构以及企业内部培训提供一个科学、全面、可操作的指导框架，以培养出真正符合智能家电产业需求的高素质、复合型专业人才。 核心内容解析： 本书的主体内容围绕“培养方案”和“课程标准”两大核心模块展开，每一个模块都经过精心设计，力求理论与实践相结合，教学与产业相呼应。 一、 智能家电专业人才培养方案：构建高素质人才培养的“路线图” 本部分着重于勾勒出培养一名优秀的智能家电专业人才的整体“路线图”。它不仅仅是列举一些课程名称，而是从人才的市场定位、能力模型、培养路径、实践环节、评价机制等多个维度进行了深度剖析与系统设计。 1. 人才市场定位与需求分析： 精准把握行业脉搏： 深入分析当前及未来几年智能家电产业的发展现状、技术热点、市场趋势以及对人才的具体需求。涵盖的领域包括智能家居系统集成、嵌入式软件开发、硬件设计与制造、产品设计与用户体验、市场营销与销售、售后服务与技术支持等。 描绘人才画像： 基于市场需求，明确培养目标，勾画出“智能家居系统工程师”、“嵌入式智能家电开发工程师”、“智能家电产品经理”、“智能家电用户体验设计师”等关键人才画像，详细阐述其应具备的知识结构、技能水平、职业素养和发展前景。 解读关键技术领域： 重点聚焦智能家电领域的核心技术，如传感器技术、通信协议（Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, Matter等）、嵌入式系统开发（RTOS, Linux）、人工智能与机器学习（语音识别、图像识别、预测性维护）、大数据分析、云计算平台（IoT平台）、信息安全等。 2. 能力模型构建： 知识体系构建： 详细界定学生在基础科学（数学、物理）、电子信息工程、计算机科学、控制工程、通信工程、材料科学、工业设计等领域应掌握的核心知识。 核心技能锻造： 强调实践能力的培养，列出学生应熟练掌握的各项技术技能，例如： 硬件层面： 熟悉主流微控制器（MCU）和嵌入式处理器，掌握电路设计与PCB布局，了解传感器选型与集成，掌握射频通信技术。 软件层面： 熟悉 C/C++、Python 等编程语言，掌握嵌入式Linux/RTOS开发，熟悉TCP/IP协议栈，能够进行固件开发与调试，掌握云平台API调用与数据处理。 系统层面： 理解智能家居的整体架构，掌握智能设备间的互联互通，熟悉主流智能家居协议和平台，能够进行系统集成与调试。 AI与数据层面： 了解机器学习的基本算法，能够对传感器数据进行采集、清洗与分析，初步应用AI模型提升产品智能化水平。 人机交互与设计： 具备良好的用户体验设计意识，理解产品工业设计原则，能够参与用户界面（UI）和用户体验（UX）的设计。 职业素养塑造： 突出创新精神、解决复杂问题能力、团队协作能力、沟通表达能力、终身学习能力以及对行业伦理和安全的认识。 3. 人才培养路径设计： 学制与课程设置： 提出不同学制（如专科、本科、研究生）的培养目标和课程体系建议，强调课程之间的逻辑递进关系。 实践教学体系： 强调理论与实践并重，设计了贯穿整个培养过程的实践教学环节，包括： 实验课程： 围绕核心技术和知识点，设计一系列动手实践实验。 项目驱动学习（PBL）： 鼓励学生以真实或仿真的项目为导向，自主学习和解决问题。 实习实训： 安排学生到智能家电企业进行短期或长期实习，亲身体验行业环境，积累工作经验。 毕业设计/论文： 要求学生独立完成一项具有实际意义的智能家电相关项目，体现其综合应用能力。 产教融合模式： 积极倡导校企合作，邀请企业专家参与课程设计、教学实践，共建实训基地，实现人才培养与产业需求的无缝对接。 继续教育与职业发展： 探讨学生毕业后的继续教育和职业发展路径，鼓励终身学习，适应技术快速迭代的行业需求。 4. 评价与反馈机制： 多元化评价方式： 采用过程性评价与终结性评价相结合，包括考试、项目报告、实践操作考核、作品展示、同行评价、企业导师评价等。 建立反馈循环： 定期收集学生、教师、企业等各方反馈，用于不断优化培养方案和课程体系。 二、 智能家电专业核心课程标准：精炼教学内容的“度量衡” 本部分是培养方案落地执行的关键，为每门核心课程制定了详细的教学标准，确保教学内容的质量和教学效果的一致性。 1. 课程体系框架： 基础课程： 如高等数学、大学物理、电路分析、信号与系统、计算机组成原理、数据结构与算法等，为后续专业课程打下坚实基础。 专业核心课程： 这是本书的重点，详细列出了智能家电专业必须开设的核心课程，并为每门课程制定了详细标准。例如： 嵌入式系统设计与开发： 涵盖微控制器架构、嵌入式C/C++编程、实时操作系统（RTOS）原理与应用、设备驱动程序开发、嵌入式Linux系统构建与应用。 物联网通信技术与协议： 深入讲解Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee、Thread、MQTT、CoAP、Matter等智能家居通信协议的原理、应用场景和开发实践。 智能家电硬件开发： 重点关注传感器技术（温度、湿度、压力、光照、运动等）、执行器控制、电源管理、射频模块集成、PCB设计与制造工艺。 人工智能与机器学习在家电中的应用： 介绍基础机器学习算法（线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、神经网络）、深度学习基础、语音识别、图像识别、自然语言处理等在智能家电中的具体应用案例与开发方法。 智能家居系统集成与应用： 讲解智能家居的整体架构、不同协议和平台的互联互通、系统设计与部署、安全加固、云端管理与数据分析。 产品开发流程与项目管理： 涵盖产品需求分析、原型设计、模型验证、迭代开发、敏捷开发方法等，培养学生系统性的产品开发能力。 用户体验与工业设计： 侧重于智能家电的人机交互设计、界面（UI）与用户体验（UX）优化、可用性测试、以及符合人体工程学和美学原则的工业设计。 选修课程与方向： 针对不同发展方向（如智能控制、人机交互、数据分析等），提供一系列选修课程，满足学生个性化发展需求。 2. 单门核心课程标准： 课程名称与代码： 统一的课程命名和编号。 课程性质与定位： 说明课程在整个培养方案中的地位和作用。 学分与学时： 明确课程的工作量。 先修课程： 列出学习该课程前需要掌握的知识。 课程目标： 明确学生学完本课程后应达到的知识、技能和能力水平。 教学内容与要求： 详细列出课程的教学主题、知识点、技能要求，并提供具体的学习材料建议。 实践教学环节： 规定课程相关的实验、项目、课程设计等实践内容。 考核方式与标准： 明确课程的评价方法（如闭卷考试、开卷考试、实验报告、项目展示、论文等）以及具体的评分细则。 教学资源建议： 推荐相关的教材、参考书、在线资源、实验设备等。 本书的价值与意义： 《智能家电专业人才培养方案与核心课程标准》的出版，不仅仅是一份文档，更是对未来智能家电产业人才培养模式的一次重要探索与实践。 为教育机构提供科学依据： 为高等院校和职业院校在设置智能家电相关专业、调整课程设置、更新教学内容、改革教学方法提供了系统、权威的参考，有助于培养出更具市场竞争力的毕业生。 为企业人才培养提供指导： 为企业在开展内部技术培训、建立人才培养体系、提升员工技能方面提供宝贵借鉴，助力企业打造高素质的技术团队。 促进产学研深度融合： 搭建了教育界与产业界沟通的桥梁，促进了双方在人才培养、技术研发、项目合作等方面的协同创新。 引领行业人才发展方向： 明确了智能家电领域人才应具备的核心能力和知识体系，为行业人才的培养指明了方向，推动了整个产业的人才升级。 赋能未来智慧生活： 归根结底，高质量的专业人才培养是推动智能家电产业创新发展、最终实现更便捷、舒适、安全、智能的未来生活的重要保障。 本书内容详实，结构清晰，逻辑严谨，兼具理论深度和实践指导性，是智能家电行业相关教育工作者、企业管理者、研发人员以及对智能家电领域感兴趣的学习者的必备参考。它将有力推动智能家电专业人才培养的规范化、科学化发展，为中国乃至全球智能家电产业的腾飞输送源源不断的创新力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，或许并不在于它提供了现成的答案，而在于它提供了一种看待“智能时代人才培养”的全新视角和严谨方法论。我推测，它一定强调跨学科的融合，因为智能家电的开发，本质上就是电子工程、计算机科学、工业设计乃至行为心理学的交叉点。一个成功的培养体系，必须能打破传统学科壁垒，让学生学会如何与不同领域的专家有效沟通、协作。例如，一名优秀的系统架构师，不仅要理解代码的运行效率，还要能理解设计师的审美偏好和用户使用习惯的细微差别，才能设计出既高效又易用的产品。因此，我期待这套方案在课程设置中，体现出对“软技能”（如项目管理、跨文化沟通）的重视程度，因为在快速迭代的科技行业中，解决复杂问题的能力，往往比掌握某一项特定技术更具决定性。

评分☆☆☆☆☆

我对这类专业书籍的实用性总是抱有极高的期望，因为它不仅仅是为院校教师服务的，更是直接面向未来从业者的“行动指南”。如果这套方案能够成功，那么它一定在“实践教学”环节下了大功夫。我猜想，书中一定详细阐述了如何构建一个高度仿真的智能家居实验室环境，用以模拟真实客户的复杂需求。例如，如何整合不同品牌、不同通信标准（Wi-Fi, Zigbee, 蓝牙Mesh）的设备，实现统一的控制与数据采集。这种实践导向的设置，必须能让学生在受训期间，就如同在一家小型科技公司中实习一样，面对真实的产品迭代压力和技术兼容性挑战。如果仅仅停留在理论讲解，那么即使培养方案再完美，也难以培养出真正能“交付”产品的工程师。实战经验的融入，是区分“纸上谈兵”和“专业人才”的试金石。

评分☆☆☆☆☆

从更宏观的角度来看，这本培养方案必然触及到行业伦理与可持续发展等深层议题。在智能家电日益渗透到个人生活核心的今天，数据安全和用户隐私保护已不再是可有可无的选修内容，而是必须置于核心地位的“一票否决项”。我期待书中能有一个专门的模块，深入探讨GDPR、CCPA等国际数据保护法规对智能家居系统设计的影响，以及如何从架构层面设计出“隐私优先”的解决方案，比如本地计算与边缘智能的应用。此外，随着全球对“碳中和”的重视，家电的能源效率优化和绿色制造也应纳入培养体系。一个真正的“专业人才”，不仅要懂得如何让设备更“聪明”，更要懂得如何让它们更“负责任”，为构建一个更安全、更环保的未来社区贡献自己的专业力量。

评分☆☆☆☆☆

关于“核心课程标准”的部分，我深信其难度和深度是衡量这套方案成败的关键。如果标准过于宽泛和基础，那么培养出来的学生可能只是“懂一点智能家电的皮毛”，无法在实际工程项目中独当一面。我设想，这里的“核心”应该意味着抓住了那些一旦缺失，整个智能系统就会崩溃的关键技术点。比如，物联网（IoT）的通信协议栈——是侧重MQTT的轻量级应用，还是更深入地探讨CoAP或NB-IoT的能效优化？再比如，机器学习在家电中的应用场景，到底是用于故障预测、能耗优化，还是更偏向于个性化情景推荐？理想的课程标准应当提供一个清晰的知识图谱，标明哪些是“必修”的底层逻辑，哪些是“选修”的垂直领域拓展。更重要的是，这些标准必须是可量化的、可考核的，确保学习者不仅“知道”是什么，更能“做到”怎么实现，真正将理论知识转化为解决实际工程难题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字听起来就充满了面向未来的气息，虽然我手头上并没有这本书，但我可以想象它为那些渴望投身智能家居行业的人提供了多么有价值的蓝图。在我看来，一个真正有远见的“培养方案”绝不仅仅是罗列几门课程那么简单，它应该深入剖析智能家电产业链的每一个环节，从底层硬件的选型、嵌入式系统的开发，到云计算平台的搭建，再到用户体验（UX/UI）的设计，都应有详尽的论述。我期待它能清晰地描绘出未来十年，这个行业对人才的具体需求画像，比如，是更偏向算法工程师，还是侧重系统集成与安全防护？一个优秀的培养方案，应该能帮助学生在进入职场前，就对自己的专业方向有清晰的认知，而不是等到毕业后才开始迷茫。它必须具备前瞻性，能够预判下一代智能家电形态的变革，比如全屋智能的无缝连接、能源管理系统的优化，甚至是如何应对日益严峻的数据隐私和网络安全挑战。这种前瞻性，远比单纯讲解现有技术的堆砌要来得重要，它关乎教育的“保质期”。