实验室建设

项目采用“产业级平台 + 低代码建模 + 行业实训资源包”的建设思路，把机器学习建模能力以“搭积木”的方式搬进职教课堂。

（一）引入产业级低代码AI实训平台

合作方美林数据为深耕数据智能领域20余年的国家级专精特新“小巨人”企业、人工智能（大数据）产业链链主企业，服务行业头部客户1000余家、沉淀3000余个产业数字化应用场景，是大数据算法与分析技术国家工程实验室联合建设单位，产品已完成与鲲鹏、昇腾等国产算力平台及主流国产操作系统的兼容性适配，自主可控基础坚实。

此次建设的人工智能实训平台由八大功能模块组成，覆盖“教、学、考、评、管”全流程，涵盖实训创建与教学管理、AI知识图谱、AI智慧出题、AI考情分析等AI助手功能。

（二）以低代码重构学习路径：把“建模型”变成“搭积木”

平台的核心特色是低代码AI建模：整个建模流程基于拖拽式布局、连线式流程编排和指导式流程配置，学生通过简单拖拽、配置，即可快速完成数据输入、数据处理、数据建模及评估等节点的挖掘分析流程构建。学习重心由此发生根本转变——从“写代码”回归“懂算法”，从“记公式”走向“会分析”，在一次次流程搭建中理解算法原理、掌握可视化分析方法、建立面向业务问题的数据思维。

（三）配套行业实训资源包，对接商科办学底色

结合学校商贸流通立校的办学特色，美林数据同步配套电商低代码实训资源包，包括《电商评论数据的文本分析》《基于用户行为分析的客户流失预警》等实训项目，并提供实训手册、数据集、示例工程等全套资源，将文本分析、客户流失预警等真实商业分析课题引入课堂，与学校“既懂商贸流通的商业逻辑，又精信息技术”的育人定位高度契合。

（四）项目驱动 + 螺旋上升的实践教学法

教学组织以“项目驱动教学法”贯穿始终，每个实训包即一个真实项目，围绕业务目标拆解任务、组织学习；实践路径遵循“虚拟认知—仿真精练—实战创新”的螺旋上升模式，学生先在虚拟环境认知原理，再在仿真场景精练技能，最终面向真实课题实战创新，实现复合型人才的全链条培养。

1. 日常课程实验教学：依托低代码可视化建模，学生在第一门课即可完整走通“数据接入—数据处理—模型训练—效果评估”的挖掘分析全流程，算法以可拖动、连线、运行的流程节点形式呈现，学习获得感直观可感。

2. 电商真实商业课题实训：在《电商评论数据的文本分析》项目中，学生亲手将上万条真实电商评论转化为情感分析结论，直观看到“消费者声音”如何变成经营决策依据；在《基于用户行为分析的客户流失预警》项目中，学生用分类算法构建预警模型，用数据提前锁定“快要流失的客户”。weixin.qq.com

3. 教师备课、教学管理与分层教学：AI实训创建与教学管理模块让备课、布置、跟踪、评价形成闭环，AI知识图谱、AI智慧出题、AI考情分析等AI助手“开箱即用”；教师可借助平台开展分层教学，让不同基础的学生在同一环境中进阶成长。

4. 专业群多方向课程拓展：以电商实训资源包为起点，依托美林数据覆盖12大行业真实数据资源、300余个产业实训案例的资源体系，同一套平台可逐步支撑金融风控、能源数据分析等方向的课程边界拓展，让实践条件建设成为专业群持续演进的长效引擎。

1. 学生学习体验与能力跃迁：课堂从“先过编程关”转向“先建模型、再懂算法”，高职学生摆脱“望码生畏”困境，实现从入门到实战的完整数据智能能力培养，“人人可为”的数据智能教育在高职课堂成为现实。

2. 教师减负增能：AI实训创建、智慧出题、考情分析等助手工具为教师提供“开箱即用”的备课与教学管理支撑，形成教学闭环，同时支撑分层教学落地。

3. 双高建设与实践教学条件升级：产业级平台与真实数据资源进入课堂，为双高建设任务中的实践教学条件升级提供有力支撑；平台成为专业群的“长线资产”，支撑大数据技术专业向工业、金融、能源等领域持续拓展课程边界。

4. 形成可复制的职教产教融合样板：项目探索出“产业级低代码平台 + 行业实训资源包 + 项目驱动教学”的建设模式，为高职院校AI赋能创新实践条件建设提供可借鉴的实践样本。

面向“十五五”职业教育高质量发展新阶段，双方将在课程资源持续扩容、师资共育与教研协同、大模型时代新实训形态探索三个方向深化合作，依托美林数据Tempo Talents数智人才培养解决方案的完整矩阵，共同推进大模型创新应用、智能体开发等前沿方向的教学实践，推动人工智能通识教育与专业教育贯通，让云计算技术与应用专业群在“人工智能+”行动中继续走在前列。