问题——竞赛信息分散与选择成本高，实践型人才培养仍需“强抓手”。 高校人才培养过程中，学科竞赛因其贴近真实任务、强调综合能力而成为重要实践平台。但在实际推进中，不少学生面临竞赛信息获取不便、赛道类型繁多难以匹配自身基础、训练路径不清晰等问题，导致“想参赛却无从下手”“备赛时间被动压缩”等现象。如何把竞赛从“少数人的舞台”变成“多数人的课堂延伸”，需要学校提供更成体系、更可操作的赛训安排。 原因——产业对复合型能力需求加速增长，倒逼课程与实践联动升级。 当前——新一代信息技术迭代迅速——芯片与嵌入式系统、大数据与智能应用等领域对人才能力结构提出更高要求：既要扎实基础理论，也要工程实现能力、团队协同能力和问题建模能力。此外，学科建设与课程改革也需要可检验的“实践标尺”。，安徽新华学院集中发布并组织两项竞赛，以“赛题驱动”牵引课堂知识向工程任务、数据任务转化，形成“学—练—赛—用”的闭环。 影响——以赛促学促进能力结构重塑，为学生成长和学校专业建设提供双向支撑。 一上，系统能力培养及嵌入式系统设计竞赛注重从底层逻辑到硬件实现的综合训练。竞赛涉及数字逻辑电路、计算机组成原理、C语言程序设计、算法设计等课程内容，要求参赛者综合运用Verilog与C语言开展现场上机设计，比赛现场提供开发板，突出工程实践与现场解决问题能力。该类竞赛与国家对高端芯片及核心系统后备人才培养方向高度契合，有助于学生“可运行、可验证”的任务中提升设计、分析、优化与应用能力，并在团队协作中形成工程思维与规范意识。 另一上，大数据与人工智能应用竞赛校内选拔赛面向全日制校生，以团队为单位组织，鼓励“1—3名学生+1—2名指导教师”的组队方式，强化协作与项目管理能力。竞赛设置大数据现场赛、人工智能现场赛以及大数据与人工智能作品赛三类赛道：大数据现场赛聚焦预处理、分析、可视化与综合应用；人工智能现场赛覆盖样本处理、传统机器学习与深度学习算法设计及应用、综合场景落地；作品赛则强调完整交付，包括报名材料、汇报PPT、代码文件与演示视频等，推动学生形成从数据理解到算法实现再到成果表达的全流程能力。由于赛事对接省级竞赛，学校对作品提交规范与材料完整性提出明确要求，有利于提高项目管理质量与成果可复现性。 对策——明确时间表与组织流程，推动“人人可参与、层层可进阶”的竞赛体系落地。 为提升参与便利度与组织效率，两项赛事均给出较为清晰的节点安排与比赛形式：系统能力培养及嵌入式系统设计竞赛于2026年3月23日启动报名，4月3日截止报名，比赛暂定4月15日13时30分举行，地点为实验4号楼304，时长4小时；大数据与人工智能应用竞赛校内选拔赛上，现场赛参赛学生最迟于2026年3月30日前提交报名表，比赛时间暂定4月8日；作品赛作品提交截止同为3月30日，现场答辩暂定4月8日，并由指导教师统一汇总提交。 从组织方式看，学校通过“校内竞赛+选拔机制”将训练与参赛前置，既降低学生直接对接高阶赛事的门槛，也为优秀团队提供更明确的上升通道。建议后续校内深入完善赛前训练营、往届赛题解析、跨专业组队支持和实验资源预约机制，形成稳定的备赛生态；同时强化学术诚信与成果规范，推动竞赛成果向课程设计、毕业设计及创新创业项目转化。 前景——从竞赛成绩走向能力沉淀，服务区域数字经济与新质生产力培育。 随着数字经济发展与产业智能化升级，对嵌入式系统工程师、数据分析与智能应用人才的需求仍将持续增长。以竞赛为牵引的实践教学，能够加速学生从“知识掌握”向“能力输出”转变，也有助于学校推进课程体系建设与教学方法改革。预计随着校内选拔与省级赛事对接更紧密、赛训资源进一步整合，参赛成果将在工程实现、算法应用、系统设计与创新表达诸上形成可持续积累，并为区域产业发展提供更具适配度的人才支撑。
竞赛的价值不止于名次，更在于让学生在真实约束下完成一次次“从理解到实现”的跨越。把竞赛办得更规范、更贴近产业、更重视过程沉淀，才能让更多学生在选择中找到方向、在实践中增长本领、在合作中学会担当，为未来进入关键技术与新兴产业赛道奠定更扎实的能力基础。