作为东莞本土应用型本科高校的核心工科院系，东莞理工学院计算机科学与技术学院始终扎根区域产业沃土，以服务东莞全球智造中心建设、助力粤港澳大湾区数字产业协同发展为核心使命。当前东莞正全面推进电子信息、智能制造等产业智改数转，布局AI赋能制造业工程，打造行业特色工业垂直领域大模型，加速构建现代化先进制造产业体系。在学校“应用型、创新型、地方型”办学定位指引下，学院深耕计算机类应用型本科建设，锚定“计算机+智能制造”“计算机+电子信息”融合特色，深化与华为等龙头企业的产教协同，为区域产业升级持续输送复合型技术人才。近期，中教全媒体专访东莞理工学院计算机科学与技术学院院长袁华强，从学院专业建设定位出发，阐述应用型人才培养、产教融合创新、服务地方智造发展的实践路径与未来布局。

锚定智造产业导向 构建特色专业建设体系

从专业体系看，学院目前形成了由计算机科学与技术、软件工程、网络工程、网络空间安全、数据科学与大数据技术、信息与计算科学、工业软件七个本科专业构成的专业布局。其中，计算机科学与技术、软件工程、网络工程、网络空间安全、数据科学与大数据技术五个专业实行计算机类大类招生、大类培养模式。低年级注重数学基础、程序设计能力、计算机系统能力和工程基础训练，高年级则根据学生兴趣、专业方向和产业需求进行分流培养，形成“厚基础、宽口径、重应用、强实践”的人才培养路径。

信息与计算科学专业突出数学基础、智能计算、数据建模与工程应用的融合，为人工智能、工业数学、科学计算和数据分析等方向提供支撑；工业软件专业则面向国家工业软件自主可控和东莞制造业数字化转型需求，强化工业知识、软件开发、工业数据、国产工业软件工具链和工程实践能力培养。通过“五个专业大类培养+两个特色专业精准布局”的体系设计，学院既保持了计算机类专业的基础共性，又突出了不同专业方向的差异化特色。

在专业建设路径上，学院坚持“两条路径”并行推进：一是“计算机+X”，即以计算机学科为基础，面向机械、电子、集成电路、智能制造等行业场景开展技术赋能；二是“X+计算机”，即推动机械、电子、电气、集成电路等工科专业引入软件、数据、AI和数字化工具，提升传统工科专业的信息化、智能化水平。通过这种方式，学院努力避免专业建设同质化，形成与东莞产业结构高度匹配的应用型本科专业体系。

在工业软件人才培养方面，学院依托华为、数字化工业软件联盟以及相关企业资源，积极参与广东省工业软件“ZHGC”计划和东莞市工业软件人才培养工作，形成“政、行、企、校”协同共建机制：东莞市政府提供政策、场地、资金和资源对接；华为提供平台、技术、产品、职业认证和生态资源；数字化工业软件联盟提供课程体系、资源对接和运营维护；东莞理工学院负责师资、学科、实验室建设和人才培养。

这种模式使校企合作不再停留在单一实习或课程引入层面，而是转向系统化的人才培养共同体。学院通过工业软件学院、工业软件卓越工程师创新中心等平台，整合计算机学院、机械工程学院、集成电路学院、电信工程学院等资源，构建“院上院”式跨学院协同培养机制，统筹推进工业软件人才培养。

二是推进多专业协同改造。目前，学校已完成5个专业建设方案改造，涉及计算机科学与技术、软件工程、机械设计制造及其自动化、电子信息工程、电气工程及其自动化等相关专业，形成计算机类专业与工科专业群协同发展的改革格局。

三是建设场景化实践平台。学院依托工业软件场景化实训中心、工业软件联合创新实验室、工业数学研究中心、工业软件研发实验室等平台，推动学生在接近产业现场的环境中完成设计、开发、仿真、验证和部署。目前已建立32个校企联合实验室或实习基地，为学生工程能力训练提供了重要支撑。

四是强化师资与学生实训。学校已培训工业软件师资390人次，培养接受过工业软件相关课程、实习实训的学生3591人次。这些数据说明，工业软件人才培养已从理念探索进入规模化实施阶段。

在课程设置上，学院持续强化人工智能、机器学习、工业大数据分析、数字孪生、边缘计算、国产数据库、嵌入式系统、工业互联网等内容，并结合产业需求新增或改造相关课程。目前，学校已完成33门工业软件相关专业课程的改造和新建，其中计算机学院承担了国产数据库应用开发、工业数据管理基础、鸿蒙应用开发、数字逻辑、基于机器学习的EDA设计与应用、数字孪生技术、边缘计算、云计算与大数据、操作系统、嵌入式系统应用、工业大数据分析与应用等课程建设。

在实践教学上，学院强调学生不仅要掌握算法和软件开发能力，更要理解制造业流程、工业数据特征和企业业务场景。例如在数字逻辑课程中，实践环节从传统的仿真验证升级为基于嘉立创EDA的“原理图设计—PCB设计—产品级验证”全流程训练；在工业数据管理和工业大数据分析课程中，学生依托PLM、PDM等平台理解企业研发、生产、供应链和产品全生命周期管理；在嵌入式系统和鸿蒙应用开发课程中，引导学生面向工业终端、边缘设备和智能控制场景开展系统开发。

通过这些改革，学院希望培养的不是单纯掌握某项技术的学生，而是能够把AI、软件、数据和工业知识结合起来，解决制造业真实问题的复合型应用人才。

下一步，学院将进一步把竞赛训练与东莞智造特色结合起来，推动学生创新实践从“通用竞赛能力”向“产业场景创新能力”拓展。比如围绕工业软件开发、智能制造场景优化、工业数据分析、机器视觉检测、工业互联网平台应用等方向，设计竞赛项目和创新训练任务，引导学生围绕工业设备状态监测、生产线数据采集、产品质量检测、工业数据可视化、PLM/MES功能模块开发、智能排产与能耗优化等场景开展项目实践。

同时，学院将把学科竞赛、创新创业训练、企业项目和毕业设计进一步贯通起来，形成“课程训练—项目实践—竞赛提升—企业验证”的递进式创新能力培养体系。学生在竞赛中不仅提升编程和建模能力，更要学会理解产业需求、拆解工程问题、协同完成项目和形成可展示、可验证的成果。

在培养模式方面，学院将进一步完善模块化、动态化、个性化的人才培养路径。一方面，围绕工业软件、工业数据、工业互联网、国产软硬件生态等方向设置课程模块；另一方面，为学生提供多个并行的学习路径，支持不同学生根据兴趣和职业发展选择工业软件开发、工业数据分析、嵌入式与工业互联网、AI+制造应用、工业系统安全等方向。

在教学内容方面，学院将持续推动国产工业软件工具、真实企业案例和行业数据集进入课堂，让学生在学习过程中理解工业软件从需求分析、系统设计、建模仿真、软件开发、测试部署到运行维护的完整链条。

第二，真实产业项目进入课堂存在难度。企业项目往往复杂度高、周期长，并涉及商业数据和技术保密。学院将通过校企共同开发脱敏案例、典型场景项目和分层递进式任务，把复杂产业问题转化为适合本科教学的工程训练项目。

第三，跨学科协同培养机制仍需完善。工业软件人才既要懂计算机，也要理解机械、电子、控制、制造流程和工程规范。学院将继续推进“计算机+X”和“X+计算机”双向融合，强化跨学院、跨专业、跨课程组协同。

第四，教师工程实践能力需要持续提升。学院将继续通过企业培训、项目合作、产业实践、课程共建等方式提升教师对国产工业软件、工业现场问题和企业真实流程的理解能力，把教师工程能力提升转化为课堂教学质量提升。

第五，人才培养质量评价需要更加贴近产业需求。学院将继续通过企业雇主座谈会、校友反馈、行业专家参与培养方案制订等方式，了解企业对毕业生能力的真实需求，把产业需求、岗位能力和学生发展反馈持续纳入培养方案修订过程，形成“需求调研—方案修订—课程建设—实践训练—质量反馈”的闭环改进机制。

第二，深化工业软件人才培养改革。学院将以工业软件学院、工业软件卓越工程师创新中心、省工业软件人才培养试点高校和实验区建设为抓手，持续完善专业改造、课程改造、师资培训和学生实训体系。

第三，建设高质量课程和实践平台。学院将继续推进国产工业软件进课堂、真实产业案例进课堂、企业工程项目进课堂，建设一批具有东莞智造特色的示范课程、实践项目和数字化教学资源。

第四，强化产教融合和协同育人。学院将继续深化与华为、数字化工业软件联盟及本地制造企业的合作，推动政行企校多方协同，形成政府支持、企业参与、高校实施、行业评价的协同育人机制。