高等数学作为兼具理论深度与应用广度的基础学科，是高职院校培育高素质技术技能人才的核心公共基础课程。在职业教育提质培优、增值赋能的高质量发展阶段，高等数学不仅承担着传递数学知识、训练逻辑思维的任务，更在塑造学生的工程应用素养、支撑特色专业群建设、驱动校企协同技术创新等方面，发挥着不可替代的基础性作用。探究高等数学在高职院校教育体系中的价值内核与实践路径，对于提升高职人才培养质量、服务区域产业转型升级，具有重要的现实意义。

在高职院校人才培养体系中，高等数学是锤炼学生逻辑思维与工程应用能力的核心载体。高等数学的知识体系以抽象性、严谨性和应用性为显著特征，从极限概念的构建到微积分的运算推演，从线性代数的矩阵变换到概率论的随机分析，每一个知识点的形成与应用，都需要学生具备严密的逻辑推理能力和清晰的思维脉络。通过系统的高等数学学习，学生能够逐步养成从具体生产问题中提炼数学模型、从数学推导中归纳解决方案的思维方式，学会以理性视角分析岗位实践中的复杂问题。这种逻辑思维与工程应用能力的培育，不仅是学生后续学习专业核心课程、考取职业技能等级证书的必备基础，更是其适应岗位需求、实现职业发展的核心竞争力。例如，在计算机应用技术专业的学习中，学生需运用高等数学中的数值计算方法、算法复杂度分析等知识，开展嵌入式程序设计与调试；在我院信息与智能制造学院的核心课程中，学生需运用高等数学中的矩阵变换、微分方程求解等知识，完成工业机器人运动控制模块的设计与调试；在大数据与会计专业的学习中，学生需借助微积分的导数工具、概率论的分布模型，构建企业成本分析框架，研判市场经营趋势。可以说，高等数学为学生搭建了通往专业技能殿堂的桥梁，是学生从基础学习阶段迈向职业岗位胜任阶段的核心“能力通行证”。

高等数学是支撑高职院校专业群建设与产教深度融合的重要基石。随着职业教育的深入发展，专业群建设与产教融合已成为提升高职院校核心竞争力、培育特色品牌专业的核心路径，信息与智能制造、新能源汽车等一批对接区域主导产业的特色专业群应运而生。这些专业群的发展，始终以高等数学的理论体系和方法工具为核心支撑。以我院重点建设的专业群为例，高等数学中的微积分是推导智能产线信号处理算法的基础，线性代数的矩阵运算则是工业机器人轨迹规划的核心工具；数值分析中的数值逼近技术，能够帮助技术人员对复杂的机械加工过程、智能生产线运行状态进行精准模拟与优化，从而提升生产效率与产品质量稳定性。在高职院校的专业群建设实践中，高等数学的教学质量直接影响着相关专业的人才培养水平与专业群核心竞争力。高等数学与我院工业机器人技术、机械制造及自动化、新能源汽车技术、大数据技术等专业的深度融合，衍生出智能算法优化、工业数据建模等特色教学模块，进一步丰富了人才培养的内涵。推动高等数学与专业群的深度融合，能够促进高职院校课程体系的完善与创新，为培育复合型、技术技能型人才提供坚实的课程支撑。

高等数学是驱动高职院校科技创新与社会服务的核心动力。科技创新是高职院校的核心职能之一，而高职院校的创新重点在于技术应用创新与校企协同创新，高等数学作为技术研发的基础性工具，在创新的全流程中发挥着关键作用。无论是专业实训中的工艺优化、设备调试，还是校企合作项目中的技术攻关、产品升级，都离不开高等数学的方法支持。在高职院校的科研团队中，教师与企业技术人员联合运用高等数学的理论与方法，能够更深入地解决生产实践中的技术难题，推动产业技术升级。例如，在人工智能应用领域，研发人员需运用概率论中的贝叶斯模型、数理统计中的回归分析、优化理论中的梯度下降算法，构建并优化机器视觉检测模型，提升产品检测的精度与效率；在我院与成都本地智能制造企业合作的科研项目中，科研团队运用高等数学中的优化理论、数值分析方法，成功优化了智能产线的调度算法，提升了生产效率15％以上；在新能源汽车技术领域，技术人员需借助微分方程的数值求解方法、数值分析中的有限差分法，研究电池能量转化机制，应用于高效的电池管理系统。高职院校通过开展高等数学相关的技术研发工作，不仅能够提升自身的创新能力，还能为区域产业发展提供技术支持与智力服务。同时，高等数学的应用成果能够反哺教学实践，更新教学内容、创新教学方法，实现教学与科研的良性互动，进一步提升人才培养质量。

当前高职院校高等数学教学实践中，虽取得了一定成效，但仍面临部分现实挑战。例如，我院工业机器人专业的学生，初期认为高等数学的抽象知识与工业机器人操作的实践关联度不高，学习动力不足；部分教学模式仍以传统课堂讲授为主，互动性与实践性不足，难以充分调动学生的学习积极性；课程内容与职业岗位需求的适配度有待提升，难以满足不同专业群学生的个性化学习需求等。为充分发挥高等数学在高职院校人才培养与科技创新中的基石作用，需从教学方法、课程内容、师资队伍等方面进行系统优化。

首先，创新教学方法，唤醒学生的探究热情。高职院校教师可采用案例教学法、项目驱动教学法、翻转课堂等多元化教学模式，将高等数学知识与生产实际、职业岗位的具体案例深度融合，让学生直观感受高等数学的应用价值。例如，在讲解微积分的应用时，引入工业机器人轨迹规划中的运动方程推导案例；在讲解微积分的导数应用时，引入我院实训中心工业机器人末端执行器的速度与加速度计算案例；在讲解线性代数的矩阵变换时，结合智能制造领域的图像识别、零件检测案例。同时，教师可借助在线教学平台等现代化教学手段，丰富教学内容与形式，增强教学的互动性与吸引力。通过创新教学方法，能够有效激发学生的学习主动性，提升学习效果。

其次，优化课程内容，深化与职业岗位人才培养目标的适配性。高职院校应根据不同专业群的人才培养定位与职业岗位需求，对高等数学的课程内容进行针对性优化与整合。在保障高等数学基础知识体系完整性的前提下，增加与职业岗位紧密相关的应用模块，构建分层分类的课程体系。例如，对于信息与智能制造等工科专业群，增加数值分析、微分方程数值求解、优化理论等应用导向的内容；针对我院信息与智能制造学院专业群，我们在高等数学课程中增设了“智能算法中的数学基础”“工业机器人运动学中的矩阵运算”等特色应用模块。同时，高职院校可开设高等数学应用专题选修课、产教融合实践课程等，为学生提供多样化的学习选择，满足学生的个性化发展需求。通过优化课程内容，能够使高等数学教学更加贴合职业岗位需求，提升学生运用数学知识解决实际技术问题的能力。

最后，加强师资队伍建设，提升教师的教学能力与技术服务水平。高职院校应加大对高等数学教师的培养与培训力度，鼓励教师参与职业教育交流、教学改革研讨会等活动，更新教育理念，提升教学技能。同时，高职院校应支持教师开展高等数学教学改革与技术研发工作，鼓励教师与信息与智能制造等领域的专业教师合作开展校企合作项目，提升教师的技术服务能力。例如，我院支持高等数学教师深入信息与智能制造学院的实训车间，参与校企合作项目，提升教师将数学知识与专业实践结合的能力。教师通过参与技术服务工作，能够将最新的行业技术成果融入教学过程，使教学内容更加前沿、丰富，进一步提升教学质量。加强师资队伍建设，能够为高等数学教学质量的提升和专业群的发展提供有力的人才保障。

高等数学作为高职院校教育的基础学科，在人才培养、专业群建设、科技创新等领域具有不可替代的基石作用。面对新时代职业教育高质量发展的要求，高职院校应充分认识高等数学的核心价值，积极推进高等数学教学改革，创新教学方法，优化课程内容，加强师资队伍建设，持续提升高等数学的教学质量与水平。通过发挥高等数学的基础支撑作用，高职院校能够培育更多具备创新精神与实践能力的高素质技术技能型人才，为推动区域产业转型升级和社会经济发展提供强大的智力支持。在未来的职业教育发展中，高等数学将继续扮演关键角色，助力高职院校在建设特色鲜明的高水平职业院校道路上稳步前进。（四川文轩职业学院 陈清）