職業本科大數據專業人才培養體系研究與實踐

朱亞紅 羅衛民 許亞平

摘要：當前，彌補大數據行業的人才缺口是國家和高校面臨的重要挑戰和機遇。本文根據大數據行業發展動態，結合汽車類專業特色，確立了大數據技術與應用專業人才培養目標，制定了培養方案，設置了“二元協同的”多元人才培養模式，以及“遞進式”實踐教學培養體系，構建大數據專業人才創新能力建設載體，著力培養具有將汽車產業領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據分析和管理的高層次技能型人才。

關鍵詞：大數據;職業本科;人才培養;汽車特色;課程群

中圖分類號：TP311文獻標識碼：A

為體現職業本科教育特色，實現職業本科校企合作模式，培養社會緊缺大數據人才，職業本科大數據科學與技術人才培養方案著重以社會需求引領行業發展[1]為主線，依據社會需求尋找出崗位需求能力，并將崗位能力要求體現到具體大數據專業課程建設中，根據大數據行業發展動態，結合我校汽車專業特色，從數據管理、系統開發以及海量數據分析與挖掘等三個主要層次方面培養學生掌握大數據應用中的各種典型問題的解決方法，培養具有將汽車產業領域知識與計算機技術的大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據分析和管理的高層次技術技能型人才，并依據汽車行業發展動態，及時調整和補充以及完善大數據科學與技術人才培養方案，逐步形成以汽車各種類專業為主的高技術職業本科大數據人才培養模式。

一、設置大數據科學與技術人才培養方案和課程體系

結合汽車職業大學專業定位與特色，專業培養目標、培養需求以及社會職業需求等方面因素[2]，頂層設置好大數據專業人才培養方案，依據科學合理有效的人才培養方案，構建以“大數據”能力培養為本的課程體系，建立如下課程群。

大數據專業課程群

專業課程體系架構按照通識教育、學科專業（包括學科基礎課、專業課和選修課）、應用實踐三個層次設計，每個層次包含科學技術基礎、計算機與信息處理、大數據技術、汽車大數據基礎與前沿技術四個模塊。從專業技術能力培養方面，構建遞進的學習平臺，培養專業知識與能力，形成陡峭的學習曲線，使學生快速熟練掌握汽車產業大數據前沿專業知識和技術。

通過強化專業理論和實踐教學，按照專業培養方案，制定和控制課程標準、教學進度。建立完善的理論與實驗實訓考核機制。建立高層次、高技能人才培養機制。嘗試教師指導下的學生自主跨學科專業選擇理論和實踐性課程個性化學習體系。建設具有人文素養，堅實理論基礎，熟練掌握專業技能的大數據技術人才教育體系。以汽車大數據專業課程為重點建設目標，爭取將1—2門專業核心課程建設成省級一流課程，并建設1—2門MOOC課程，通過互聯網新媒體向全國推廣。

依據課程群、針對大數據科學與技術專業從事的業務關鍵流程：數據采集，數據處理，數據存儲，數據分析和數據可視化[3]等步驟，結合我校專業特色，開設的課程體系有：（1）專業基礎課程：大數據數學基礎（高等數學、線性代數、概率論與數理統計、多元統計分析、運籌學，離散數學）、大數據導論、大數據系統架構、數據庫原理及應用;（2）專業核心課程：（汽車）數據挖掘技術與應用、python（汽車）數據分析及應用、（汽車）大數據可視化、（汽車）Hadoop大數據應用開發、spark（汽車）大數據處理技術、數據結構與算法;（3）專業選修課程：汽車云計算導論、物聯網工程導論、人工智能導論、汽車服務工程、新能源汽車概論、汽車理論、汽車電子商務、汽車大數據營銷、汽車大數據金融、新能源汽車大數據等。

（一）設置“二元協同的”多元人才培養方式

基于我校職業本科教育特點，大數據專業又是一門應用性很強的專業，“產教融合，協同育人”[4]，加強校企合作，實現行業資源多元化人才培養模式，進一步縮小人才培養與現實企業需求之間的距離，協同育人包括兩個協同：校內和校外協同，課內和課外協同。

（二）設置“遞進式”實踐教學培養體系

除了學習必修的大數據科學與技術專業課程之外，建立基礎課程實踐、計算機實踐課程、本科畢業設計以及課程標準設計等四種實踐教學培養模式。基礎課程實踐和計算機實踐課程屬于教學實踐內容，比如：程序設計語言、數據庫原理、數據結構算法、大數據科學技術等，每門課程合理設置一定學時的綜合實踐，著力培養大數據專業學生解決問題的技能。課程標準設計是依據大數據專業特點，設置出幾門重要的集中實踐教學，比如數據挖掘、數據結構、大數據可視化技術、大數據處理技術、大數據系統開發等課程設計。依靠本科畢業設計，要求學生圍繞實際工程項目，進行大數據應用開發項目實施。

（三）構建大數據專業人才創新能力建設載體

為了提高學生解決實際問題的能力，培養高技術應用型專業人才需求，充分利用校內外人才培養基地，加強校企合作力度，構建三個大數據創新能力培養載體：現代學徒模式、學科競賽以及大數據創新能力訓練這三個載體。

（四）加強大數據專業師資隊伍建設

進一步加強師資隊伍建設，完善優化教師結構，完善“點線面體”的師資培養模式。依據“培養、引進、提高、聯合”的原則，建設一支師德、知識、職稱、年齡等結構合理科學的專、兼職以及雙師型教師隊伍;多方面創造條件，加強教師提升渠道，增強教師實踐能力，培養骨干教師以及專業帶頭人，聘請企業兼職老師，加強校企合作。

二、大數據科學與技術人才培養方案擬解決的教學問題

（一）解決大數據課程體系建設與本科職業教育學情相匹配的問題

《國家職業教育改革實施方案》[5]對本科職業教育的定義為：職業本科教育是具有高等教育屬性的高層次職業教育，面向社會基層，培養會動手、會研發、會管理、會發展的“四會型”高等職業技術人才，學生畢業后能快速融入工作崗位，并能在崗位上能夠做出一定貢獻的高素質技術性人才。因此，大數據專業人才培養必須致力于學生本科職業技能的培訓與實踐，課程建設對接職業標準，對接就業崗位，著眼于與本科職業教育學情性匹配的教學培養模式建設。

（二）解決教學方法單調與培養學生創新能力之間的問題

傳統的教學在教學模式與教學方法上的設計上，過多地要求學校和學生的因素，忽略了學習的規律性以及學習者的學習目的和學習需求，常常對學生“一刀切”，抹殺了學生之間的差異性;同時，長期以來的教學屬于教師講、學生學的灌入知識，缺乏教與學的互動，學生很難主動地學習與思考。高技術信息智能時代，需要建立以學為主、師生互動、學生主動參與的、各式各樣的大數據專業教學模式，以現代學徒模式，從實際應用層面切實培養學生的創新能力。

（三）解決大數據專業學生實踐環節相對薄弱的問題

采取課內與課外結合，深化產教融合，加強校企合作，著重培養學生數據處理與數據分析實踐操作能力，強化實踐教學培養體系，積極拓展校企共同育人，切實提高學生的專業應用和操作能力。

（四）解決師資力量薄弱問題

培養大數據專業帶頭人，切實掌握大數據科學與技術專業發展方向，提高職業本科教育的理論水平、科研以及業務能力，在專業教學建設中起到模范作用。培養骨干教師，能夠運用現代大數據教育技術教學，在教研教改中發揮作用。加強校企合作，聘請企業高級大數據科技人才進課堂，共同搭建科學合理的教學平臺。

三、結語

我校作為教育部批準的首批15所本科層次職業教育試點院校之一，致力于“培養一流職業人才，助力民族汽車工業”目標，以工為主，工、管、經、文等多學科協調發展，培養適應社會發展的高層次技術技能型人才，結合我校汽車專業特色，依據大數據應用的五個主要層面（數據采集、處理、存儲、分析、可視化），系統地培養學生掌握大數據各種典型問題的解決辦法，培養具有將汽車產業領域知識與計算機技術和大數據技術融合、創新的能力，能夠從事大數據分析和管理的高層次技能型人才，從汽車行業布局、市場需求、汽車研發需求、汽車后市場等方面切入，為智慧交通、智慧城市、數字政府、數字社會建設輸送大數據相關技術人才。

參考文獻：

[1]陳冰紅，廖錫海，祝振宇.基于現代學徒制的大數據技術與應用人才培養模式探討[J].科教導刊（中旬刊），2019（07）：54-55.

[2]楊海迎，宋凱，李冬.高職院校大數據技術與應用專業人才培養策略[J].科技資訊，2019，17（15）：249-250.

[3]王崇剛.高職院校大數據技術與應用專業人才培養方案課程體系模塊化設計的探索[J].廣東蠶業，2017，51（12）：91.

[4]周志光，趙錦一，劉浩.土木工程和大數據技術與應用復合型人才培養模式探究[J].高等建筑教育，2019，28（04）：55-60.

[5]劉廣鐘，李毅，劉旻.大數據技術與應用課程的內容與教學方法研究[J].中國信息技術教育，2015（10）：120-121.