1 绪论
1.1 研究背景与意义
在日益复杂的国际经济形势下，各国家在大力发展国家第二第三产业同时发现，工业依然占据着决定各国核心竞争力的重要地位，尤其是随着信息技术的发展，各发达国家逐渐意识到制造业尤其是高端制造领域对于经济发展的重要性。劳动力成本日益增加导致制造成本不断上升，因此各国借助当前信息技术处于高速发展阶段的优势，相继提出再制造业化战略，强调从核心技术创新和生产模式创新两个方面提高本土制造业水平。美国在 2012 年的《赢得国内先进制造竞争力优势》文中指出美国当前的制造业形式不容乐观，先进制造业的发展将会对美国经济产生强烈的冲击，尤其是在不断提出问题和解决问题的制造业中的核心力量创新，将成为影响美国未来经济的重要因素，因此建议美国在发展虚拟经济的同时，加强先进制造业技术的进步；英国在遭受国际金融危机的冲击后，意识到“重经济，轻工业”的发展战略严重扭曲了英国的经济结构，制造业相对于知识经济和信息技术而言不是所谓的“夕阳产业”，而是决定国家核心竞争力的重要因素，因此英国政府通过制定新的制造业战略，意图通过加强制造业水平，平衡经济结构；日本制造业虽然处于国际领先行列，但其制造经济一直深受英国和中国等新兴制造国家的冲击，加上国内老龄化现象严重导致劳动力缺乏问题，日本早在 2010 年就开始探索制造业转型问题。 在国际制造业面临巨大挑战的时候，德国提出的“工业 4.0”战略具有先导作用。德国提出的旨在提升国际竞争力的“工业 4.0”战略引起巨大的国际反响，世界各国纷纷把握住这次变革的机遇，结合自身国情提出增加竞争力的举措[1]。美国因为“去工业化”的政策导致制造业竞争力连年下滑，在金融危机后就将发展先进制造业提升到国家战略层面，因此提出“再工业化战略”，其重点在“工业互联网”方向，“工业互联网”是通用电气提出的概念，由通用电气、IBM、思科、英特尔和 AT&T 国际型企业组成的工业互联网联盟重点在信息技术和数据等“软”服务的研发。
............
1.2 研究现状
在人才培养宏观理论方面，Gorecky 指出工业 4.0 的发展会改变工厂的作业形式，作为生产系统中灵活性最大的人将面临从流程规范到生产策略的监控等工作挑战，这也就提高了对人才跨学科领域的要求[6]。Schuster K 认为为了更好适应未来工业的发展，在第四次工业革命的时代背景下，工程学生应该做好准备满足未来社会和工业 4.0 的要求[7]。对于工业 4.0 时代的人才培养研究我国学者已经取得一定的研究成果。纪成君结合德国“工业 4.0”和美国工业互联网的内容，提出“中国制造 2025”的主要方向是“智能制造”，在加强各部门之间合作的同时，大力培养和吸收技能型和复合型人才[8]。面对“中国制造 2025”新生产背景，在国家加强两化融合的需求和挑战下，我国工程教育需要提升人才培养质量，主要通过协调产业需求和人才培养的关系，加强国际交流合作，深化人才培养体系，引进第三方人才培养质量评估体系等方式进行[9-10]。胡斌武，李拓宇，于志晶等剖析《中国制造 2025》的内涵认为“中国制造 2025”模式重新界定人与机器、生产的关系，整个生产过程界限呈现模糊化，数字化生产将成为制造的中心，中国制造在智能制造背景下要强调创新、质量和绿色制造，而人才是实现以上目标的关键点，因此优化人才培养结构是必要的，而目前我国职业制造业人才的教育出现培养目标不够明确，人才培养规模与结构不合理，专业教育与实际需求脱轨的现象，为了满足“中国制造 2025”的要求，需要将单一的技术型人才培养逐步转向高质量复合型人才，各高校需要利用自身优势开设具有特色和实际应用型学科，增强人才培养的灵活性，进一步完善人才培养结构，优化高层次人才机制[11-13]。
............
2 相关理论与方法
本章主要是对本文中的基本理论和涉及的主要研究方法的介绍。首先介绍了人才培养模式的内涵，就人才培养模式与其他模式对比区别进行详细阐述，然后对本文中建立素质模型涉及的结构方程模型进行介绍，最后对探寻人才培养模式改进路径的方法——IPA 定位分析法进行阐述。
2.1 人才培养模式
中国人才培养模式的概念是在 20 世纪 90 年代在《高等教育面向 21 世纪教学内容和课程体系改革计划》被提出，1998 年教育部定义人才培养模式是学校为学生构建的知识、能力、素质结构以及实现这种结构的方式，它从本质上界定了人才特征并集中地表现了教育思想和教育观念[61]。龚怡祖定义人才培养模式为：在教育理念的指导下，采取一定规范的培养过程和方式实现培养目标，在实践中有明显的系统性和规范性[62]。柯文进认为人才培养模式是高校在教育理念指导下，在国家人才培养目标和质量标准下的知识能力素质结构及其教学实践方式[63]。董泽芳定义人才培养模式，是指培养主体为了达到一定的人才培养目标，在一定的教育理念指导和培养制度保障下规划的，由若干要素构成的具有系统性、目的性、中介性、开放性、多样性与可模仿性等特征的有关人才培养过程的理论模型与操作过程[64]。人才培养模式是按照标准去实现人才培养目标的过程，CDIO 工程教育模式是国际工程教育的最新成果，强调对人才实践能力和综合能力的培养，其人才培养理念、运作模式对工业工程人才培养有极大的参考价值。CDIO 工程教育模式中将人才培养路径归纳为课程改革、教学方式、实践环节三个主题，工业工程强调实践能力，实践能力的提升主要通过专业实验和专业实习两个途径，专业实验室是进行实践环节的场所之一，是培养专业实践能力的核心场所，因此本文在进行人才培养模式的探究分析中，将专业实验室作为一项重要因素进行研究。结合工业工程专业特点和目前工业工程人才培养现状研究，本文主要从课程改革、教学方式、实践环节和专业实验室建设四个主题进行工业工程人才培养模式的探究分析。
...........
2.2 结构方程模型
结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM)）的概念是于 20 世纪70 年代被提出，严格说来它不是一种新理论，而是在因子分析、路径分析和回归分析等多种统计分析方法进行综合运用和改进的一种新型多元统计方法，主要用于复杂多变量数据的探究与分析[65]。该方法起源于心理计量学和经济计量学，目前广泛应用于心理学、经济学领域。结构方程模型可以同时处理多个变量之间的关系，具有分析不可直接测量的变量间关系的特点，使得其成为分析多元数据的重要工具，其主要有以下 4 个特点[66]。 （1）具有测量变量与潜在变量。对抽象的构念进行表达和检验是 SEM 的一个重要特性，抽象的构念通过一组可以操作的、可具体测量的变量表达，通过对一组测量变量共同性的估计后，能够获得表现该潜变量程度的数据。这种提取变量的过程与因素分析类似，都是通过一组测量变量来估计共同变量的，但是因子分析对变量之间关系的确定是经过数据分析后，而 SEM 是事前就假设变量间的关系，再将收集的数据与假设模型进行差异性比较，检验事先提出的假设是否正确，因此传统因子分析也叫探索性因子分析，SEM 是用来检验理论模型或者假设模型适切性的统计方法，可以称为验证性因子分析。 （2）多变量关系的表达。一般统计方法是没有办法同时处理多个变量之间的关系，但是社会研究和心理领域的研究通常都涉及很多因素之间关系的探究，这些关系之间可能有共变性、因果性或者层级性，甚至有些因素没有直接关系，通过一个中介变量而变成相关变量。这些复杂关系的分析通过 SEM 都可以得到验证。
............
3 工业工程人才培养模式分析 .......... 22
3.1 问卷设计与发放 ......... 22
3.1.1 问卷设计 ....... 22
3.1.2 问卷发放与收集 ..... 23
3.2 数据分析 ........... 24
3.3 工业工程人才素质指标体系构建 ........... 27
3.4 基于素质模型的工业工程人才培养改进流程 ........... 35
3.5 本章小结 ........... 37
4 案例分析 ............ 38
4.1 SNU 工业工程专业概况 ...... 38
4.2 SNU 工业工程人才素质模型的数据收集与模型检验 ........ 39
4.2.1 数据来源 ....... 39
4.2.2 理论模型的模型识别........ 40
4.2.3 理论模型内在质量检验 .... 40
4.3 SNU 工业工程人才素质模型的 SEM 分析 ...... 42
4.4 SNU 工业工程专业人才培养模式改进分析 .... 47
4.5 本章小结 ........... 54
5 总结与展望 ........ 55
5.1 研究总结 ........... 55
5.2 研究展望 ...........
