“神兽”有“归笼日”，但对于许多职场人来说，白天上班，晚上学习慢慢变成了一种习惯。据统计，2020年国内成人教育市场规模就首次超过万亿级别，达到了11,077亿元。
虽然“终身学习”的理念被越来越多人接受，但在现实层面，尤其对于制造业来说，在数字化浪潮推动下，人才的培养速度难以匹配中国制造业转型升级的速度。人社部发布的2021年第四季度全国招聘大于求职“最缺工”的100个职业中，43个属于生产制造及有关人员，15个属于专业技术人员。
为此，如何快速培养数字化人才是行业亟待解决的重大问题。西门子（中国）有限公司高级副总裁、数字化工业集团工业客户服务部总经理杨大汉先生，就通过本文分享了他的观察和洞察。
杨大汉
西门子（中国）有限公司数字化工业集团
高级副总裁兼工业客户服务部总经理
纵观历史长河，知识进化与社会生产力总是遵循着相似的规律向前发展。从牛顿运动定律到爱因斯坦经典力学体系，再到波尔量子力学理论，知识的进化均伴随着生产方式的飞跃，知识水平直接影响着人们认识世界、改造世界的实践能力。
随着数字化、智能化浪潮奔涌而来，海量知识涌现，知识的交叉应用空前复杂。数字化时代的工程师们如果仅依靠传统的学习模式，很难及时获取与中国制造业迭代速度相匹配的专业能力。
数字化时代下，想要打造制造业人才的高效培养模式、助力数字化人才快速成长、构建与时代需求相匹配的新知识结构，专业化的知识服务必不可少。
制造业需要解决的问题往往是复杂的工程问题。要解决这些问题，制造业人才需要行之有效的工程教育方法论和工程教育体系。
工程教育与国家工业水平、乃至经济社会发展直接相关。改革开放40多年以来，中国制造业发生了翻天覆地的变化，高等工程教育规模随之快速增长，90%以上的高等院校均开设了工程类专业。
近十年来，中国制造业大规模升级，智能制造技术正在以前所未有的速度和力度迭代。这种爆发式增长不但超出了经济学家的预测，也让工程教育很难在短时间内进行相应适应和变革。
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传统的工程教育是一种“演绎式教学”，教师讲授基本原理后，学生们通过反复练习讲授内容来掌握学科知识。这种模式下，相关人才达到专业水平一般需要数年，难以匹配中国制造业转型升级的速度。
同时，传统工程教育的知识结构也亟需升级。机器工业时代至今，工程教育均以经典力学和电学为基础。面对数字化时代愈加复杂的工程问题，学科之间、专业之间需要交叉融合，制造业人才需要更广阔的知识边界和视野才能真正理解工程问题的关键和核心。
此外，数字化时代产生了很多全新的技术、职业、岗位和角色，西门子编纂发布的《数字化时代工程教育白皮书》中对此也进行了详细阐述。然而，当下的教育体系和市场上的培训机构对于面向未来的数字化能力模型和知识图谱缺乏充分的研究和实践。
在科技创新迸发的时代，企业需要找到培养数字化时代新工程师梯队的新思路，呼唤专业机构提供具体的培养方案；广大的工程技术人才想要获得个人职业能力的发展，首先要找到正确的学习模式和学习方法。
当前，知识的生产和消费方式正在发生巨变。从前，我们获取知识的渠道是老师、学校以及研究机构。现在，知识生产不再是某些特定群体的专利，个体正逐渐成为知识生产的重要力量，每个人都可以成为知识的生产者。
知识生产的扁平化，也使得知识量迎来爆炸式增长。面对海量信息，制造业人才对获取知识方式也有了新的需求：
1、追求最短路径学习。
制造业人才在面对工程任务时，往往没有几个月甚至几年的时间来系统掌握相关所有理论，因此他们希望先明确知识结构，力求通过最短的学习时间、通过学习尽可能少的内容来获得所需的能力，以最短路径把知识快速串联起来，直达任务终点。
2、以岗位职责目标为导向。
与传统学习模式从理论到试验，再到实践验证的路径相反，制造业应用中，通常是先拥有一个清晰的应用场景，然后明确这个场景所需要的能力目标模型，再推演出需要快速掌握的知识。其诉求在于用多少学多少，是对于学习方法的变革。
