基于“供給側改革”的高職大數據人才培養研究

張麗景 周立民

摘要：該文從高職供給側改革的現實意義，高職大數據技術與應用專業人才培養現狀分析出發，就基于供給側改革思想的高職大數據專業人才培養需解決的關鍵問題及解決辦法展開了討論，對高職院校建設大數據專業起到了一定的借鑒作用。

關鍵詞：供給側；大數據；人才培養

中圖分類號：G719.21 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）28-0108-02

Research on the Training of Data Talents in Higher Vocational Universities Based on "Supply-side Reform"

ZHANG Li-jing， ZHOU Li-min

（Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology， Lanzhou 730060， China）

Abstract： Based on the realistic significance of the supply side reform， the analysis of the current situation of the data technology and the training of applied professionals in higher vocational colleges， this paper discusses the key problems and solutions to be solved in the training of data professionals in higher vocational colleges based on the supply side reform. It has played a certain role in reference to the construction of large data majors in higher vocational colleges.

Key words： supply side； big data； personnel training

1 供給側改革與高職大數據人才培養

供給側改革是當代經濟改革、教育改革的重要指導思想。職業教育供給側改革與經濟領域內的供給側改革緊密相關，其承擔著向經濟發展轉型供應各級各類技術技能型勞動者的現實責任。高職教育中，企業作為需求側，高校作為供給側，培養出適合企業需求的高技能專業人才，提供有效的、精準的人才供給是高職教育供給側改革的現實意義[1]。

大數據產業的迅速發展及行業的廣泛應用，促成了大數據專業人才需求的巨大缺口。為加快專業人才培養步伐，實施國家大數據戰略，2016 年，教育部在新設了“數據科學與大數據技術”本科專業后，增設了“大數據技術與應用”高職專業。截至2018年8月，全國已有283 所高職院校獲批開設“大數據技術與應用”專業[2]。

作為一個新興專業，高職院校要根據需求側（企業）對大數據專業人才的要求，從供給側（學生）切實加強大數據專業的建設和實踐，是國家和社會發展的需要，也是我們在市場需求條件下的必然選擇。

2 高職大數據人才培養需解決的關鍵問題

2.1 明確大數據專業人才培養規格的問題，保證有效供給

充分發掘行業、企業專家潛能，成立校企聯合大數據專業教學指導委員會，定期會商研討，根據市場對大數據專業人才需求的變化，確定高職院校培養大數據專業人才應具備的知識目標、能力目標和素養目標，準確定位專業人才培養層次和規格。

2.2 探索大數據專業人才培養模式的問題，創新供給機制

大數據相關產業技術更新快、周期短，而現有的人才培養模式陳舊，我們需要建立與市場需求變化相對接的動態優化調整供給機制。依據大數據相關崗位人才發展規律，融合教學標準、職業資格認定、專業技能大賽、企業員工培訓及拔尖學生培養等內容，創新高職大數據專業人才培養新模式。

2.3 構建大數據專業課程體系的問題，解決內容供給

以供給側改革思想為指導，以職業能力培養為主線，以企業實際工作崗位所需的素質、知識、能力和行業職業標準為目標，全面適應學生發展需求和企業用人需求，對接崗位能力要求，倒推構建專業課程體系，制定雙向適應的職業教育“五對接”專業人才培養方案[3]。

2.4 健全大數據實踐教學環境的問題，滿足資源供給

大數據專業實驗實訓除了具備專業的實訓設備、軟件平臺外，最核心的基礎要素是“大”的數據。“大”數據在數據規模、數據內容、數據形式等方面都和傳統數據有較大區別，可充分利用高校自身數據資源，建立大數據智能平臺，采集校內業務數據、互聯網及設備日志等不同類別數據，分類整理成教師數據和學生數據。數據經過初步的脫敏處理，轉換成大數據專業學生實驗實訓用的基礎數據資源，滿足學生從基礎研究到應用研究的實踐鍛煉[4]。

2.5 提升大數據專業教學團隊雙師能力的問題，實現隊伍供給

校企深度融合，建立校企互聘共用的大數據教學團隊。企業專家融入學校專業教學團隊，定期模塊化開展教學工作，深度參與教學科研課題申報、課程開發、教學資源建設等工作；選拔優秀教師入企頂崗實踐鍛煉，參與項目開發，增強實踐能力。同時，制定大數據師資隊伍建設整體規劃和培養方案，定期組織國內外、省內外專題培訓和業務交流，做到優勢互補、共同提升。

3 結束語

教育供給側改革鞭策我們直視高職教育發展中存在的問題，人才供需錯位，教育要素資源配置均衡，培養模式陳舊、僵化等問題。高職大數據技術與應用專業作為一個新生兒，要用全新的視角，科學的方法，從提升人才供給質量、效率和創新性出發，準確定位人才供給層次，逐步建立與市場需求變化相對接的供給結構調整機制，創新專業人才培養機制，完善人才培養方案，從課程體系構建、課程資源開發、教學管理改革、實驗實訓環境、師資力量培養等方面合理配置專業教育要素資源，逐步建立高職大數據技術與應用專業動態機制，保障專業的可持續發展[5]。

參考文獻：

[1] 陳楠. 高職院校深化供給側改革的任務與路徑自議[J]. 現代經濟信息， 2016（8）： 27-28.

[2] 蔣云爾. 大數據引領下的高職教育人才培養模式創新[J]. 江蘇經貿職業技術學院學報， 2017（3）： 1-4.

[3] 韓德春， 曲澤靜， 雷勛平. 供給側改革背景下質量管理工程專業建設探索[J]. 銅陵學院學報， 2018（1）： 123-126.

[4] 朱揚勇， 熊赟. 大數據人才培養的基礎條件初探[J]. 大數據，2016（5）： 107-111.

[5] 伍成艷. 職業教育供給側改革的內涵、理念與路徑探索[J]. 教育與職業， 2017（3）： 12-17.

【通聯編輯：謝媛媛】