高職大數據專業人才培養方案的探索與實踐
——以上饒職業技術學院為例

葉健華，高海濤

（上饒職業技術學院 信息工程系，江西 上饒 334109）

21世紀是大數據時代，大數據是國家重要的戰略性資源，是21世紀的“金礦”。國家“十三五”規劃綱要中明確提出：“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”[1]。隨著《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》的正式發布，大數據產業正式成為塑造我國競爭力的戰略制高點。據預測，到2020年，中國的數據總量將會超過8 000億，占全球數據總量的比例達20%，中國將成為世界第一數據資源大國和全球數據中心[2]。2016年我國大數據市場規模為168億元，到2020年，大數據相關產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右[3]。

大數據行業的高速發展造成大數據專業人才嚴重匱乏。目前，全國的大數據人才只有46萬人，未來3～5年內大數據人才的缺口將高達150萬人之多，大數據行業將面臨全球性的人才荒[4]。針對大數據專業人才嚴重匱乏的現狀，高校采取積極的應對措施，各大高校正緊鑼密鼓啟動大數據人才培養計劃。截至2017年6月，教育部公布已有35所本科高校獲批數據科學與大數據技術專業，部分高職院校也抓住這一歷史性機遇，開設大數據專業。人才培養方案是大數據專業可持續發展的核心，探討大數據專業人才培養方案意義重大。《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》指出：“加強大數據人才培養，整合高校、企業、社會資源，推動建立創新人才培養模式，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系”[3]。大數據人才包括復合創新型人才和專業技能型人才。高職大數據專業人才培養方案的制定，關鍵在于找準專業定位。

一、本科與高職大數據專業人才培養方案的主要區別

1.培養目標與基本要求不一樣

本科大數據專業的培養目標定位為培養理論基礎扎實的拔尖創新型人才，要求有比較扎實的數學基礎，對編程與算法的要求高，要求掌握大數據系統的開發與設計、大數據分析與挖掘等高端技術。高職大數據專業的培養目標定位在中低端的技能型人才，對數學要求不高，對編程與算法沒有過高要求，要求掌握大數據采集、清洗、查詢、分析和可視化展現等中低端技術。

2.就業崗位不一樣

本科大數據專業的就業崗位為大數據架構工程師、大數據開發工程師等高端崗位，崗位要求精通一門或多門面向對象的編程語言，精通一種或多種數據分析工具，具備大數據平臺研發或二次開發項目的設計、開發和優化等。高職大數據專業的就業崗位則多為大數據分析師等中低端崗位。

3.課程體系設置不一樣

本科大數據專業的課程體系設置編程基礎、大數據平臺基礎、數據分析與處理、大數據項目開發等模塊，核心課程理論性強、難度系數大，大多數課程的理論與實踐比例都為1∶1。高職大數據專業的課程體系則設置編程基礎、采集與預處理、查詢與分析、可視化展現等模塊，核心課程技能性強、難度系數不高，許多課程的理論與實踐比例一般為1∶2，甚至全部是實踐課時。

二、高職大數據專業人才培養方案制訂的原則

1.服務區域大數據產業發展

地方高職院校要立足區域經濟發展，解決區域大數據企業急需的初中級人才，真正實現服務區域大數據產業發展的目的。2016年1月，隨著《江西省人民政府關于印發促進大數據發展實施方案的通知》（贛府發〔2016〕5號）的貫徹落實，大數據產業在上饒市快速發展，同年學院開設大數據專業，開始為上饒市培養大數據人才。目前，已入駐上饒市規模較大的大數據企業有華為技術有限公司、江西國云科技有限公司、蜘蛛旅游網、中智云游（北京）科技股份有限公司等，從需求看，技術上要熟練使用Struts, Hibernate, Spring等主流框架和Oracle/SQL Server等數據庫，熟悉Linux操作系統，適應需求開設相關課程，以達到企業的技術需求。

2.以崗位需求為依據

大數據人才主要分為三類：一是數據分析與挖掘人才。其主要職責為運用工具提取、分析、呈現數據，用算法實現數據挖掘。二是數據工程師。其主要職責為運用數據工具，實現數據建模等功能。三是數據架構師。其主要職責是設計與優化算法和數據相關系統。前兩類崗位比較適合高職學生就業目標，可根據這兩類崗位設置人才培養方案。

3.人才培養方案動態調整、適度平穩

大數據行業屬于新興行業，培養方案要根據大數據技術的更新、就業崗位的變化、學生和教師素質的變化、學校基礎設施的改善進行調整，同時也要保持培養方案的適度平穩，否則頻繁調整會使學生和教師疲于應對。

4.堅持實用性，注重實際動手操作能力

大數據專業人才培養方案應突出實用原則，多開設應用性強、實用價值高、就業面廣的課程，理論內容按照“必須、夠用”的原則選取，實踐操作的比例要增加，目的是提高學生靈活運用技術解決實際問題的能力。

5.小而精，有所側重

大數據專業人才培養方案不應面面俱到，要堅持小而精的原則。高職院校的計算機硬件資源好，則可多開設一些大數據運維方面的課程；教師編程方面的能力較強，則可多開設一些軟件開發方面的課程。每所高職院校大數據專業培養方案因實際情況不同而有所不同。

6.圍繞職業技能競賽

全國職業院校技能競賽“大數據技術與應用”賽項基本覆蓋了大數據行業典型工作流程崗位，競賽內容體現專業核心能力與知識、涵蓋豐富的專業知識與專業技能點，可圍繞職業技能競賽開設相關課程，從而縮小人才培養與行業需求的差距。

三、高職大數據專業人才培養方案制訂的總體思路

1.確定人才培養目標

大數據專業人才培養目標需要考慮以下幾個方面的因素：一是地域人才需求，解決當地大數據企業的人才需求是制訂專業人才培養目標的第一要素。二是高職院校自身的辦學實力，主要包括高職院校的師資力量、硬件設備、校企合作伙伴的現狀及近期可能達到的辦學條件，決定高職院校適合培養什么崗位的高技能人才。三是學生的就業崗位，可定位在諸如大數據分析師、數據可視化工程師等中低端崗位，就業崗位不應太多，否則課程體系容易龐雜，不夠精準、專業和深入。

通過企業調研和召開專家研討會，根據人才培養方案制訂的原則，可確定大數據專業人才培養目標為：培養德、智、體、美全面發展，具備較好的計算機基礎，掌握大數據技術的基本理論和基本技能，熟悉常用軟件的操作，具有在企事業單位利用大數據技術進行數據采集、預處理、存儲、查詢、分析、挖掘、可視化展現、預測和優化操作及大數據系統初級開發能力的高素質技能型人才。

2.明確培養規格

（1）專業能力。它要求具有大數據平臺和相關工具的配置、使用和優化的能力，大數據采集、預處理、查詢、分析與挖掘、可視化展現的能力，大數據架構的設計思路與方法的應用能力，大數據項目的開展和執行的能力，大數據系統初級設計與開發的能力。

（2）方法能力。它要求具有查找、閱讀工程資料與文獻的能力，自主學習新知識、新技能的學習能力，綜合分析問題、解決工程實際問題及突發事件的處置能力，判斷決策與較強的邏輯思維能力。

（3）社會能力。它要求具有良好的思想政治素質、行為規范，誠實守信、愛崗敬業、奉獻社會的職業道德，較強的口頭和書面表達能力、人際溝通能力，較強的計劃、組織、協調能力，團隊協作能力，較強的創新能力、拓展能力。

（4）資格證書。為了讓學生掌握一技之長，鼓勵學生考取與大數據技術相關的技能證書，如全國計算機等級證書（二級Java語言程序設計、二級My SQL數據庫程序設計），工業與信息化部大數據分析師、大數據工程師等證書。

3.對職業能力與崗位要求進行分析，構建專業課程體系

職業能力分析是指對專業所對應核心崗位的工作任務和行動領域進行詳細分解[5]。行動領域向學習領域的轉化一般包括行動領域分析、核心能力歸納、學習領域轉換三個步驟。核心能力歸納，將職業能力進行核心能力的確定，并對核心能力的構成要素進一步設計。學習領域轉換，在分析典型工作任務和形成支撐核心課程基礎上，最終實現從行動領域向學習領域轉換，完成專業課程體系的構建[6]。

經過大數據專業人才需求調研分析，在行動領域確定數據采集與預處理，數據倉庫建設，數據查詢、分析與挖掘，數據可視化展現4個工作項目，包含若干項工作任務，在對典型工作任務進行分析后可得出該專業學生應具備的職業能力，如數據抓取與抽取工具的使用能力、大數據的導入與導出能力、使用程序語言開發可視化展現程序的能力等（見表1）。通過分析、整理大數據專業對應的工作任務，可確定職業崗位的工作任務，構建由基礎學習領域課程、專業學習領域課程、拓展學習領域課程三大模塊及獨立實踐環節構成的課程體系。基礎學習領域課程要通用化，專業學習領域課程要模塊化，拓展學習領域課程要項目化，融合國家職業技能鑒定標準與專業課程標準，職業資格證替代課程考核結果[7]。

四、高職大數據專業人才培養方案的具體實施

1.實施“學做合一”的人才培養模式

為培養從事大數據工作的高素質技能型人才，學院以大數據技能競賽為平臺，以大數據技術教學團隊、校內實訓室和校外實習基地為依托，實施“學做合一”的人才培養模式。通過“教室與實訓室合一”“教師與師傅合一”“學生與徒弟合一”的技能培訓模式，實行“教、學、做”一體化，將大數據企業的工作情景真正地展現在實訓室中，讓學生在校內體會到大數據企業從數據抓取與清洗、數據處理與計算、數據分析與挖掘、數據可視化展現等過程的工作情景，結合校外實習，實現教學過程與崗位工作任務零距離對接，從而最終實現人才培養目標。

學院以在全國高職大數據競賽活動中獲獎為目標，使教學內容緊跟大數據技術的發展步伐，讓學生了解大數據行業新技術的應用，使學生在畢業后能更快地適應企業工作環境，提高學生的就業質量。

表1 高職大數據專業的工作任務與職業能力分析

2.構建專業課程體系

根據大數據專業的職業能力分析構建大數據專業課程體系（見表2）。

專業課程體系建設的任務非常艱巨，需要做的工作很多。一是要根據每位教師的專業特長分配相應的工作任務，每位教師鉆研2～3門課程，編寫相應的教學大綱和實訓指導書，對從事大數據專業實訓教學的教師可增加部分課酬，保障其教學積極性。二是根據課程建設需要，建設或完善相應的校內實訓基地，提高實訓條件。三是加強精品課程建設，力爭3年左右建設4～5門院級精品課，5年左右建設2門省級精品課。

3.開發項目化教材

采用項目教學法能實現學生職業能力與企業工作任務之間的更好對接。全面、深入地采用項目教學法，必須有一套整齊、完備、實用的項目化教材。目前，國內大數據專業教材不同程度地存在一些問題：一是教材沒有以實際項目開發過程為線索，圍繞實際工作內容融入必要的知識點，也沒有編寫配套的立體化教學資源，如配套的電子課件、電子教案和實訓指導書等[8]。因此，高職院校每年應根據實際情況對人才培養方案和課程標準進行修訂和完善。二是大數據方面的教材比較欠缺。教師應編寫相應課程的講義，并將講義匯編成教材。

4.培養雙師型教師隊伍

大數據專業建設主要依靠學院專業教師自力更生和艱苦奮斗。一是每年選派部分教師參加大數據專業的省級培訓或下企業鍛煉，逐步培養大數據專業的雙師型教師隊伍。二是組織教師考取大數據方面的技能證書，通過大數據專業的系統化學習提升教師的專業素質。三是組織教師參加職業技能競賽。教師參加職業技能競賽，可克服教師去外地培訓造成的培訓經費高的缺點，又能充分調動教師技能訓練的積極性，按照此方法2～3年內就能培養出一支專業綜合能力強的雙師型教師隊伍。

5.增強校企合作力度

高技能型人才培養的目的就是使培養結果適應現代大數據產業的人才需要，實施校企合作能及時了解行業對人才的要求，與行業企業共同制訂人才培養方案，共同開發專業課程。學院大數據專業校企合作幾乎從零開始，因而要大力增強校企合作力度。目前，上饒市正在建設占地約133hm2的大數據產業園，學院直接在園區內設立大數據學院，開展與園區內企業的合作，采用校企合作共建實訓基地的人才培養模式。校企合作過程中，加強實習過程的監控，實習結束后，對學生實習進行考核，合格者頒發“工作經歷證書”[9]。通過這些手段讓學生獲得實踐經驗，有利于學生今后的就業，提高校企合作的質量。

表2 高職大數據專業課程體系

人才培養方案建設是一個系統性工程，加上大數據專業又是一個新專業，因而在建設過程中肯定會遇到許多問題和困難，但只要我們積極探索與創新，一定會建設出有特色的大數據專業，為上饒市乃至江西省大數據產業發展作出貢獻。

[1] 中華人民共和國國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要[EB/OL].（2016-03-17）[2017-09-10].http://news.xinhuanet.com/politics/2016lh/2016-03/17/c_1118366322.htm.

[2] 林念修.從六方面發力構建我國信息經濟支撐體系[J].中國信息界，2016（3）：12.

[3] 中華人民共和國工業和信息化部. 《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》正式發布[EB/OL].（2017-01-17）[2017-09-10].http://www.miit.gov.cn/n1146290/n4388791/c5465401/content.html.

[4] 全國首份大數據人才報告發布[R/OL].（2016-07-20）[2017-09-10].http://mt.sohu.com/20160720/n460150450.shtml.

[5] 張寶臣，郭麗瑩.高職本科人才培養方案的設計[J].溫州職業技術學院學報，2015（2）：27.

[6] 李賢政.高職院校人才培養方案核心要素的思考與分析[J].中國高教研究，2010（2）：78.

[7] 劉理云.高職電子技術專業人才培養方案的設計與實施—以婁底職業技術學院為例[J].湖北成人教育學院學報，2017（1）：17.

[8] 葉健華. 《C語言程序設計》項目化教材建設初探[J].南京工業職業技術學院學報，2010（4）：79.

[9] 葉健華.高職計算機專業公司化辦學的研究與實踐[J].湖南工業職業技術學院學報，2011（5）：135.