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[摘 要] 工业机器人夹具设计课程围绕机器人应用中对应的夹具设计任务，进行分析，并基于三维软件进行设计。所以本门课程教学，首先应思考如何利用线上、线下的资源，完成更有效的教学;其次，根据本门课程的教学内容，可采用任务式教学，将教学重点融于各个设计任务中;最后，以智能制造产线的数字孪生技术为依托，实现虚实结合的教学过程。基于以上几点进行工业机器人夹具设计课程的教学改革及研究。
[关 键 词] 混合式教学;数字孪生;教学改革
[中图分类号] G712 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）32-0072-02
一、引言
机器人夹具设计是在行业需求分析基础上，以学生就业为导向而设置的一门大量应用软件的实践类课程。本课程教学改革的总体思路是改变以往“集中实施理论教学”为主的专业课程授课方式，使学生在具体的工业机器人夹具设计项目中开发创新思维，完成课程重难点的学习及掌握，并应用理论完成具体的项目任务，从而实现专业综合水平的提高。
因此，在本课程的教学设计中，应探索新方式，应用混合式教学模式[1]和任务驱动式教学，开发学生的自主创新思维，使学生可在各个设计任务中完成机器人夹具产品设计、计算、装配及仿真调试。
本文将以校内智能制造产线中机器人工作任务所对应的不同夹具需求为课程任务，以智能制造产线的数字孪生技术[2]为依托，以线上数字化资源为平台，对工业机器人夹具设计课程的教学改革进行研究。
二、教学改革实施策略
目前，常见的混合式教学模式很多仅是技术上的叠加使用，如课本资源上传至线上，作业也编辑为线上习题等，没有真正意义上应用现代网络技术进行教学设计上的改革。彻底改变授课进程，使得学生可得到个性化、独一无二的学习过程，也就是应用好现代数据计算能力及平台，对学生进行教学设计的匹配。另外，数字孪生是实现机电产品虚实同步的一种技术，其在高等职业教育中的应用十分值得研究。本文借鉴数字孪生技术在工业领域的成功应用[3-5]，研究其如何应用在工业机器人夹具设计课程教学中。
（一）混合式教学实施策略
1.线上、线下结合教学
工业机器人夹具设计课程拟采用以线下教学为主、线上教学为辅的教学方式进行授课。可将每次课的导言、课前小测、随堂习题等内容在线上进行，教师可通过线上教学平台数据统计功能更好地把握学生的预习情况、教学质量等问题，以便及时调整授课难度及进度。
2.任务驱动式教学[6]
对应智能制造产线中机器人夹具不同的工作任务，根据岗位对知识与技能要求，将项目划分为多个子任务单元。如图1所示，将本课程的主要内容分为五个任务：第一个任务是工业机器人夹具认知，包含工业机器人末端执行器的定义、发展现状与趋势，和不同功能种类的机器人应用，把学生应对工业机器人夹具所具有的一些基础认知知识点都设计为一项任务，对应不同的任务点或者问题，而不是没有目的地对认知性的知识点进行大致地浏览;第二至四个任务则分别为机电结合式、气压式、吸附式机器人夹具的设计及装配，包含不同结构形式的机器人夹具的结构功能认知、夹紧力计算、动力源的选择、夹具零部件的设计及选型等初步设计任务，在此基础上进行夹具零件的三维设计及装配，对装配时出现的问题进行二次或三次改进设计，最后完成机器人夹具的总体设计及总体三维装配图;第五个任务为机器人夹具的仿真调试，实际上这个任务也是针对任务二至任务四所设计的三种不同结构的机器人夹具，将之前设计的三种类型的机器人夹具依次在虚拟环境中进行仿真调试，从而进行功能验证，在虚拟调试成功的前提下，再在数字孪生的环境中完成虚实结合的调试，再一次证实所设计的机器人夹具的可用性。
从第一个认知任务，到中间三个机器人夹具的设计及装配任务，到最后的仿真调试任务，任务单元前后紧密联系、层层递进，虚实结合，依次完成对工业机器人夹具的认知、不同类型的工业机器人夹具的设计、装配和仿真调试运行，实现学生对本课程知识的了解、掌握、应用及拓展。
（二）应用数字孪生技术进行教学
数字孪生技术（Digital Twin）起源于美国，最早应用在虚拟空间建立机电产品模型中，并通过传感器实现与机电产品真实状态完全同步，实现机电产品的同步开发、调试与维修。虚拟空间与物理空间的交联，因数字孪生技术而产生了一种新的方式——虚实共生。数字孪生技术由于其孪生对象互相一一映射的特性，极大地解决了在知识传授过程中的空间问题，如远距离教学的实践操作问题、设备设施套数不够等教学痛点。目前将数字孪生技术应用于高职课程教学的案例还十分少见，我校正積极开展智能制造基地的数字孪生技术应用于教学工作。
本课程的数字孪生平台是学生进行设计、装配、调试的虚实结合的一套学习系统，它包含虚实两套教学设备环境。现实环境为智能制造产线实训基地中的机器人或是桌面式机器人，虚拟环境则为学习系统中的孪生机器人，孪生机器人与现实环境中的设备一一对应，且可以使用信息交换完成虚实映射，即数据传输[7]。所以，学生的学习设备可以从现实环境转化到虚拟环境中的孪生机器人上，无论是机械结构还是信号控制，都是完全等效的，学生在学习过程中的体验感与智能制造产线实训基地中一样真实，极大地提高了学生的学习效率。 三、教学改革设计
基于混合式教学模式，依托校内的智能制造基地及数字孪生技术，工业机器人夹具设计教学改革设计思路如图2所示。将工业机器人夹具设计教学过程分为五个部分：第一部分为课程引入，可在线上给出新任务要求;第二部分为线上的课前小测，教师可通过简单的线上小测结果，及时进行授课难度及进度的调整;第三部分为课堂教学，首先教师发布工业机器人夹具设计的具体任务，在学生完成任务的过程中，让学生在数字孪生环境中，以虚拟对象的形式展示其设计内容，并进行设计思路及细节的讨论，同时采取奖励措施：设计优秀的学生可优先进行虚实结合的机器人夹具调试运行，以激励学生完成夹具设计任务的积极性，提高学生的设计质量;第四部分为课后测试，这是教师为巩固教学效果最传统、常用的方式;最后一部分为总结，教师在课堂上结束时总结教学知识点，课后进行教学反思，及时调整授课内容、授课方式以及下次课的引入方法等，以提高工业机器人夹具设计课程在整个教学周期内的教学质量。
通过基于数字孪生技术和混合式教学的教学设计，可较好地解决工业机器人夹具设计课程的以下几个教学问题：通过各种线上资源如视频、习题及线上平台的数据统计功能，教师能更好地把握课程的教学质量;采用任务式教学、学生展示、增加课堂讨论等多种以学生为教学主体的授课方式，提高学生的参与度;整个设计过程在数字孪生环境中进行，这是一种更有吸引力的环境，可使学生更有学习兴趣。
四、总结
全新的数字孪生学习环境结合线上资源的教学，可诱发学生的自主学习，同时，在教学中结合运用任务驱動式教学，极大地提高了学生主动学习的积极性和参与性。应用数字孪生技术，结合线上、线下教学资源，以任务驱动式教学为主要模式进行工业机器人夹具设计课程的教学改革，为高职智慧教育人才培养提供了一种新的有效且可行的解决方案。
参考文献：
[1]韦柳丝，谭永平，唐贻发.基于高职教学特点的混合式课程建设研究[J].教育与职业，2021（3）：103-106.
[2]陶飞，马昕.数字孪生标准体系[J].计算机集成制造系统，2019，25（10）：2405-2418.
[3]孙萌萌.飞机总装配生产线数字孪生系统若干关键技术研究[D].杭州：浙江大学，2019.
[4]郭亮，张煜.数字孪生在制造中的应用进展综述[J].机械科学与技术，2019（7）：1-12.
[5]陶飞，戚庆林.面向服务的智能制造[J].机械工程学报，2018，54（16）：11-23.
[6]张强，于洪.高职课程任务驱动式教学方案的PDCA优化[J].职业技术教育，2014，35（14）：24-26.
[7]常广晖，郭朝有，刘永葆.数字孪生在“舰船动力控制原理与技术”实践教学改革中的应用[J].海军工程大学学报（综合版），2020，17（2）：29-32.
◎编辑 司 楠
[关 键 词] 混合式教学;数字孪生;教学改革
[中图分类号] G712 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）32-0072-02
一、引言
机器人夹具设计是在行业需求分析基础上，以学生就业为导向而设置的一门大量应用软件的实践类课程。本课程教学改革的总体思路是改变以往“集中实施理论教学”为主的专业课程授课方式，使学生在具体的工业机器人夹具设计项目中开发创新思维，完成课程重难点的学习及掌握，并应用理论完成具体的项目任务，从而实现专业综合水平的提高。
因此，在本课程的教学设计中，应探索新方式，应用混合式教学模式[1]和任务驱动式教学，开发学生的自主创新思维，使学生可在各个设计任务中完成机器人夹具产品设计、计算、装配及仿真调试。
本文将以校内智能制造产线中机器人工作任务所对应的不同夹具需求为课程任务，以智能制造产线的数字孪生技术[2]为依托，以线上数字化资源为平台，对工业机器人夹具设计课程的教学改革进行研究。
二、教学改革实施策略
目前，常见的混合式教学模式很多仅是技术上的叠加使用，如课本资源上传至线上，作业也编辑为线上习题等，没有真正意义上应用现代网络技术进行教学设计上的改革。彻底改变授课进程，使得学生可得到个性化、独一无二的学习过程，也就是应用好现代数据计算能力及平台，对学生进行教学设计的匹配。另外，数字孪生是实现机电产品虚实同步的一种技术，其在高等职业教育中的应用十分值得研究。本文借鉴数字孪生技术在工业领域的成功应用[3-5]，研究其如何应用在工业机器人夹具设计课程教学中。
（一）混合式教学实施策略
1.线上、线下结合教学
工业机器人夹具设计课程拟采用以线下教学为主、线上教学为辅的教学方式进行授课。可将每次课的导言、课前小测、随堂习题等内容在线上进行，教师可通过线上教学平台数据统计功能更好地把握学生的预习情况、教学质量等问题，以便及时调整授课难度及进度。
2.任务驱动式教学[6]
对应智能制造产线中机器人夹具不同的工作任务，根据岗位对知识与技能要求，将项目划分为多个子任务单元。如图1所示，将本课程的主要内容分为五个任务：第一个任务是工业机器人夹具认知，包含工业机器人末端执行器的定义、发展现状与趋势，和不同功能种类的机器人应用，把学生应对工业机器人夹具所具有的一些基础认知知识点都设计为一项任务，对应不同的任务点或者问题，而不是没有目的地对认知性的知识点进行大致地浏览;第二至四个任务则分别为机电结合式、气压式、吸附式机器人夹具的设计及装配，包含不同结构形式的机器人夹具的结构功能认知、夹紧力计算、动力源的选择、夹具零部件的设计及选型等初步设计任务，在此基础上进行夹具零件的三维设计及装配，对装配时出现的问题进行二次或三次改进设计，最后完成机器人夹具的总体设计及总体三维装配图;第五个任务为机器人夹具的仿真调试，实际上这个任务也是针对任务二至任务四所设计的三种不同结构的机器人夹具，将之前设计的三种类型的机器人夹具依次在虚拟环境中进行仿真调试，从而进行功能验证，在虚拟调试成功的前提下，再在数字孪生的环境中完成虚实结合的调试，再一次证实所设计的机器人夹具的可用性。
从第一个认知任务，到中间三个机器人夹具的设计及装配任务，到最后的仿真调试任务，任务单元前后紧密联系、层层递进，虚实结合，依次完成对工业机器人夹具的认知、不同类型的工业机器人夹具的设计、装配和仿真调试运行，实现学生对本课程知识的了解、掌握、应用及拓展。
（二）应用数字孪生技术进行教学
数字孪生技术（Digital Twin）起源于美国，最早应用在虚拟空间建立机电产品模型中，并通过传感器实现与机电产品真实状态完全同步，实现机电产品的同步开发、调试与维修。虚拟空间与物理空间的交联，因数字孪生技术而产生了一种新的方式——虚实共生。数字孪生技术由于其孪生对象互相一一映射的特性，极大地解决了在知识传授过程中的空间问题，如远距离教学的实践操作问题、设备设施套数不够等教学痛点。目前将数字孪生技术应用于高职课程教学的案例还十分少见，我校正積极开展智能制造基地的数字孪生技术应用于教学工作。
本课程的数字孪生平台是学生进行设计、装配、调试的虚实结合的一套学习系统，它包含虚实两套教学设备环境。现实环境为智能制造产线实训基地中的机器人或是桌面式机器人，虚拟环境则为学习系统中的孪生机器人，孪生机器人与现实环境中的设备一一对应，且可以使用信息交换完成虚实映射，即数据传输[7]。所以，学生的学习设备可以从现实环境转化到虚拟环境中的孪生机器人上，无论是机械结构还是信号控制，都是完全等效的，学生在学习过程中的体验感与智能制造产线实训基地中一样真实，极大地提高了学生的学习效率。 三、教学改革设计
基于混合式教学模式，依托校内的智能制造基地及数字孪生技术，工业机器人夹具设计教学改革设计思路如图2所示。将工业机器人夹具设计教学过程分为五个部分：第一部分为课程引入，可在线上给出新任务要求;第二部分为线上的课前小测，教师可通过简单的线上小测结果，及时进行授课难度及进度的调整;第三部分为课堂教学，首先教师发布工业机器人夹具设计的具体任务，在学生完成任务的过程中，让学生在数字孪生环境中，以虚拟对象的形式展示其设计内容，并进行设计思路及细节的讨论，同时采取奖励措施：设计优秀的学生可优先进行虚实结合的机器人夹具调试运行，以激励学生完成夹具设计任务的积极性，提高学生的设计质量;第四部分为课后测试，这是教师为巩固教学效果最传统、常用的方式;最后一部分为总结，教师在课堂上结束时总结教学知识点，课后进行教学反思，及时调整授课内容、授课方式以及下次课的引入方法等，以提高工业机器人夹具设计课程在整个教学周期内的教学质量。
通过基于数字孪生技术和混合式教学的教学设计，可较好地解决工业机器人夹具设计课程的以下几个教学问题：通过各种线上资源如视频、习题及线上平台的数据统计功能，教师能更好地把握课程的教学质量;采用任务式教学、学生展示、增加课堂讨论等多种以学生为教学主体的授课方式，提高学生的参与度;整个设计过程在数字孪生环境中进行，这是一种更有吸引力的环境，可使学生更有学习兴趣。
四、总结
全新的数字孪生学习环境结合线上资源的教学，可诱发学生的自主学习，同时，在教学中结合运用任务驱動式教学，极大地提高了学生主动学习的积极性和参与性。应用数字孪生技术，结合线上、线下教学资源，以任务驱动式教学为主要模式进行工业机器人夹具设计课程的教学改革，为高职智慧教育人才培养提供了一种新的有效且可行的解决方案。
参考文献：
[1]韦柳丝，谭永平，唐贻发.基于高职教学特点的混合式课程建设研究[J].教育与职业，2021（3）：103-106.
[2]陶飞，马昕.数字孪生标准体系[J].计算机集成制造系统，2019，25（10）：2405-2418.
[3]孙萌萌.飞机总装配生产线数字孪生系统若干关键技术研究[D].杭州：浙江大学，2019.
[4]郭亮，张煜.数字孪生在制造中的应用进展综述[J].机械科学与技术，2019（7）：1-12.
[5]陶飞，戚庆林.面向服务的智能制造[J].机械工程学报，2018，54（16）：11-23.
[6]张强，于洪.高职课程任务驱动式教学方案的PDCA优化[J].职业技术教育，2014，35（14）：24-26.
[7]常广晖，郭朝有，刘永葆.数字孪生在“舰船动力控制原理与技术”实践教学改革中的应用[J].海军工程大学学报（综合版），2020，17（2）：29-32.
◎编辑 司 楠