基于校企地三方合作的大數據人才培養模式研究

林麗丹 李娜

摘要：大數據作為數字經濟的關鍵技術之一，發展迅速，人才需求量大，高職院校競相申報并開設大數據技術與應用專業。該專業為新增專業，沒有成熟的人才培養模式借鑒，如何制定具有可實施性的人才培養模式是高職院校開設該專業時首要解決的問題。針對該問題，結合該專業自身特點、高職院校的客觀條件及市場對大數據人才需要具備能力的要求，該文將提出一種基于學校、企業及地方產業三方合作的大數據技術與應用專業人才培養模式。

關鍵詞：大數據技術與應用;人才培養模式;高職院校;校企地三方合作

中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）08-0123-02

1 背景

隨著信息化、互聯網技術的快速發展，大數據進入了發展的快車道，并且被公認為國家基礎性戰略資源，深刻地影響著全球的社會經濟，乃至政治文化的發展進程。大數據的應用領域已由互聯網、金融逐步擴展到醫療、教育、交通、政務、傳媒、電商、安防等行業。中國信息通信研究院發布的《大數據白皮書（2018）》顯示，2017年，我國大數據產業規模達4700億元，同比增長30.6%，大數據與實體經濟融合提速。大數據技術迅猛發展的另一面是大數據人才荒問題，清華大學經管學院2017年11月發布的《中國經濟的數字化轉型：人才與就業》報告顯示，當前我國大數據領域人才缺口高達150萬，到2025年將達到200萬。在此形式下，高職院校相繼開設大數據技術與應用專業，至2019年，全國共有446所高職高專院校成功登記備案大數據技術與應用專業。高職院校開設大數據技術與應用專業首要解決的問題就是制定人才培養模式，本文將以企業對高職大數據畢業生必備技能需求為導向，探究基于校企地三方合作的高職院校大數據專業人才培養模式[5]。

2 高職院校大數據技術與應用專業開設現狀分析

大數據技術領域知識體系復雜并且不斷更新，作為新興領域，大數據專業建設及培養模式與傳統計算機專業不同。高職院校在師資隊伍、軟硬件條件、課程體系、教學資源等方面均存在亟待解決的問題。

2.1 師資實力弱

高職院校幾乎沒有與大數據專業匹配的教師，師資隊伍基本由計算機相關專業教師組成。而大數據作為新興專業，知識體系龐大，大多數教師對大數據知識體系缺少整體把握，相關理論知識掌握不充分，且沒有大數據項目的實踐經驗，對大數據行業動態關注不夠，無法有效應對大數據技術與應用專業課程教學。因此，提高大數據專業師資的專業技能是當前高職院校急需解決的問題。

2.2 軟硬件條件不匹配

大數據要依托于云計算平臺進行數據的存儲、處理及分析，目前從我國高職院校計算機相關專業的軟、硬件教學設施來看，大部分高職院校的教學設施不滿足大數據處理平臺搭建、大數據實際項目的運行，導致學生的實踐教學環節不能按規劃進行，只能學習一些相關理論知識。學習大數據技術與應用專業相關課程需要滿足大數據處理平臺搭建的軟、硬件資源，因此如何在現有教學設施的基礎上建立滿足大數據技術與應用專業實踐教學及學生實訓要求的實訓室是當前各高職院校面臨的問題。

2.3 教學資源匱乏

大數據技術與應用專業近三年才開設，專業建設上尚無成熟的模式可借鑒，仍處于探索階段，且沒有形成體系化的教學資源。另外，培養符合大數據產業要求的技能型人才需設置大數據項目實踐課程，而高職院校存在著大數據實訓項目中真實數據源及實際應用場景不足，實訓項目脫離實際應用場景等問題。

2.4 缺乏科學系統的課程體系

大數據技術涉及多學科及多種計算機技術的交叉，需要復合型專業技術人才的支撐，大數據技術架構復雜且不斷更新，產業市場不斷升級變化。高職院校缺少對大數據相關產業發展現狀及市場對大數據人才必備技能的要求進行深入調研，大數據技術與應用專業課程體系的合理性、系統性需進一步改善。

2.5 學生基礎差

當前大部分高職院校生源有普高、單招、對口升學，學生數學、英語基礎差，學習能力相對較弱，且沒有自律能力，甚至對學習不感興趣，對于一些有難度的專業核心課程很難理解[8]。而大數據技術中部分知識，如大數據分析，需要統計學、人工智能、機器學習等算法，這些知識對高職院校學生難度比較大。

2.6 缺少實習機會

大數據專業崗位在一、二線城市較多，但競爭壓力大，在三、四線城市缺乏，實習機會不多。目前，大部分高職院校學生大三開始進入實習階段，實習是高職院校學生非常重要的階段，將所學知識應用于實際工作中，并在實習中鞏固提高專業技能，完成與企業人才需求的匹配。為大三學生提供大數據專業對口的實習機會也是當前高職院校面臨問題之一。

3 基于校企地三方合作的人才培養模式

大數據人才培養應面向地方大數據相關產業，面向行業需求，堅持以就業為導向，以培養雙師型教師為保障，以完善實訓實踐平臺和科研創新平臺為條件，將大數據專業建成高水平特色專業。本文以漯河職業技術學院為例，提出基于學校、企業及地方產業三方合作的大數據人才培養模式如圖1所示，首先根據市場對大數據人才的崗位設定、相應崗位所需技能要素及大數據領域主流技術架構形成大數據知識體系，同時結合高職學生能力因素，制定培養人才標準、課程體系及培養方案;其次，針對大數據專業師資力量薄弱、軟硬件教學設施不達標、教學資源匱乏等問題，建立校企合作機制。通過與企業的深度合作，完成大數據軟硬件平臺的搭建及教學資源的獲取，師資培訓。然后，針對大數據項目脫離實際應用場景及缺少實習機會等問題，學校與漯河大數據運營有限公司及漯河市大數據中心合作，提供具備實際應用場景的大數據項目及真實數據集，同時提供實習機會，讓學生學習的技能與企業需求無縫對接。最后，通過校聘云平臺收集大數據專業學生實習、就業情況、工作情況等數據，進行數據分析，根據分析結果進一步優化大數據人才培養標準、培養方案、課程體系、實訓項目等，形成一個動態調整逐步優化的人才培養模式。

3.1 學校與企業深度合作

企業對新技術的敏感度、研究深度及對行業動態的把握情況遠高于學校，此外企業有豐富的行業工程實戰經驗和真實案例，高職院校應積極與企業建立深度合作，在合作共贏的基礎上與企業合作進行專業共建。一方面學校與企業共建大數據軟硬件平臺及教學資源，為學生學習及實訓實踐提供必備條件，另一面企業中資深大數據工程師結合實際項目分階段地對教師進行系統培訓，提高大數據專業師資隊伍的整體實力。

3.2 課程體系設置

科學合理設置課程體系[10]需以市場對大數據人才技能需求為基礎，通過對大數據人才崗位及技能需求、大數據領域主流技術調研分析，形成大數據知識結構圖如圖2所示。結合高職學生學習能力特點，目標培養崗位主要為：數據采集/網絡爬蟲工程師、大數據ETL工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析助理、大數據運維工程師。根據以上設置課程體系，開設的專業課程有：計算機網絡、Java程序設計、Python語言基礎、MySQL數據庫應用、大數據導論、網頁開發技術、Hadoop大數據基礎、大數據預處理技術、NoSQL數據庫應用、Spark大數據編程技術、Python網絡數據爬蟲、數據挖掘基礎等。通過以上課程的學習，掌握從事大數據平臺運維、大數據采集、存儲、分析等工作所必需的專業知識，同時具備大數據思維及通過大數據思維解決實際問題的能力。

3.3 學校與地方大數據產業合作

結合本地經濟特色和特色產業，圍繞地方大數據產業的發展需求培養實用型、創新型人才。以漯河職業學院為例，學校與漯河市大數據運營有限公司，漯河市大數據研究中心合作，充分利用地方大數據產業資源，為學生提供實習崗位及實際項目案例。

4 結論

大數據技術與應用專業是高職院校新增專業，人才培養模式尚未成熟，處于探索完善階段。本文提出的基于校企地三方合作的人才培養模式，結合地方大數據產業發展優勢，以大數據人才培養與企業人才需求匹配為導向，根據大數據人才崗位技能需求、大數據領域主流技術及學生特點，并根據學生的實習、工作情況進行動態調整，最終形成一個具備可實施性的動態人才培養模式。

參考文獻：

[1]張麗景，周立民.基于校企合作的高職大數據人才培養模式研究[J].電腦知識與技術，14（27）：124-125.

[2）張大鵬，高職院校大數據專業人才培養方案研究[J].福建電腦，2018（9）：160，169.

[3]楊金花，都娟，毛開梅.基于產學合作的大數據技術人才培養模式研究[J].電腦知識與技術，2019（23）.

[4]代金華，基于校地企三方合作的大數據技術人才培養模式研究[J].科技風，2019（35）.

[5]孫波.大數據技術與應用專業實踐教學體系構建與研究[Jl.軟件工程，2019，22（7）.

[6]徐志英，李新友，現代學徒制在大數據技術與應用專業人才培養中的應用[Jl.吉林工程技術師范學院學報，2018.

[7]高愛梅.高職院校大數據技術與應用專業人才培養模式的探析[J].計算機產品與流通，2019（12）：205.

[8]付偉，唐謙，王璐烽.高職院校大數據專業人才培養模型研究[J].職業技術教育，2019（17）：25-29.

[9]賈萬祥，徐紅兵，高職院校大數據技術與應用專業人才培養模式的研究[J].電腦知識與技術，2019，15（10）：108-109.

【通聯編輯：朱寶貴】

收稿日期：2020-01-15

作者簡介：林麗丹（1989-），女，河南漯河人，助教，碩士，主要研究方向為計算機應用、大數據、圖像處理等。