基于OBE成果導向的大數據專業人才培養模式研究

熊歡

摘要：在高校的專業教學過程當中，現如今新增了一項大數據技術以及應用的專業，這個專業增設的主要的目的是迎合現在大數據時代對于人才的需求。為大數據時代培養一批相關的創新型的人才，在進行相關的專業教學的時候，主要通過成果導向的教育理念來進行人才的培養，在本文中，主要針對OBE成果導向的大數據專業人才的培養模式進行一定的探討。

關鍵詞：成果導向培養;大數據技術;人才培養模式

中圖分類號：G424? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）09-0151-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

伴隨著社會經濟的不斷進步與發展，有一部分企業在進行企業管理的過程當中，需要大數據作為運作的數據信息，可以說大數據現在已經成為各行各業一個不能夠缺少的部分，大數據能夠有效地提升企業內部的工作效率，并且也可以促進企業的發展。針對這樣的現象，我國提出了大數據專業的相關應用，除此之外還增強了這方面的教學。主要目的就是為了能夠更好地跟上時代的發展，進一步的提升對于相關技術的掌握，培養一些創新型的人才。在本篇文章當中，主要研究的是基于成果導向培養大數據技術方面的創新型人才，以此作為探討的主要內容，希望能夠為大數據專業人才培養提供一些參考。

1成果導向教育理念

成果導向這一概念最早是由美國提出的，其主要的教育內涵就是通過教學目標的設計，提供能力導向教育，目標導向教育跟需求導向教育。雖然說成果導向理念最早是從美國提出的，但是經過不斷的發展，該理念現在已經在美國，加拿大，英國等這些國家得到了非常廣泛的傳播跟使用，也成為這些國家在完成教育改革的過程當中主要使用的一種思想理念。成果導向理念發展的基礎是要以學生為基礎，然后再加上教師的領導教育，讓學生在學習的過程當中能夠完成創新能力的培養，從而提高學生學習的主動能力，這樣有利于為社會的發展提供更多的后備型人才。

1.1成果導向的教育理念

成果導向教育主要包括五個核心的內容，第一個內容就是目標問題，教師應該在教學的過程當中思考本堂課所教學的具體目標究竟是什么，學生在學習的過程當中所學習的東西不能是漫無天際的，必須有一個具體的內容，這是教師需要思考的。第二點就是當前我國社會發展的就業需求，要保障學生在學習的過程當中不僅僅局限于理論知識，而是在學習的時候掌握一些關于就業的相關的技能。第三個是如何進行教學，也就是說采取怎樣的教學方法，學生在學習的過程當中，教師需要尋找一些能夠讓學生接受的，可以提高學生的學習興趣的教學辦法。第四點是評價機制是否完善，評價學生的學習成果，表現出改革創新的具體的教學模式，保證學生在學習的過程當中能夠體會到學習的樂趣，這五個核心的問題現在已經成為成果導向教育當中非常重要的內容。

1.2成果導向的人才培養方案的設計流程

隨著時代的不斷發展，成果導向教育現在已經非常符合社會發展對于人才培養的需求了，在人才培養方案設計方面，成果導向的人才培養主要針對的是社會企業以及教育發展所需要的人才，主要以行業的發展跟職業要求作為主要的培養點。在培養學生的時候，主要從學校的定位以及學生的發展目標，包括家長的期望點作為出發，然后進行方案的設計，并且根據這些培養方案的設計來制定出具體的每一學科的教學目標，針對教學效果來說，一個完整的學科的課程能夠有效地提升學生的基礎能力。因此，我們必須要把課程體系的建設跟學生的學習能力結合到一起，教師需要根據每一個學生的個體差異性，在學校教學的過程當中需要強調個性化的教學，堅持整個教學模式是以學生為主體的。

2大數據人才的需求現狀

一個新行業之所以能夠出現，必然是因為社會對這方面有需求，而一個新行業的出現，則會表現為工作職位的方方面面的更新。大數據的出現除了帶給我們更多的生活便利以外，同時也帶來了一批新的就業崗位，比方說關于大數據的分析師，或者是一些數據管理的專家等等，具有豐富的數據分析能力的人才現在已經成為時代發展當中非常稀缺的一種資源。隨著科學技術的不斷發展，相信在未來這種數據驅動型的工作一定會呈現爆發式的增長。

跟大數據的相關的職位一般需要的都是那種復合型的人才，這種復合型的人才需要了解數學，統計學，數據分析以及相關的機器學習等多方面的知識。大數據建設的過程當中，基本上每一個環節都需要依靠專業的工作人員才能夠完成，所以說我們必須要去培養以及造就一支能夠完全地掌握大數據技術，并且懂得管理的大數據專業隊伍。

麥肯錫是全球頂尖的管理咨詢公司，該公司早就在2018年的時候就出具了一個非常詳細的分析報告。隨著時代的不斷發展，大數據或者是有關數據方面的一些工作的崗位的需求會激增。大數據科學家的崗位的缺口大約會在14萬-19萬之間，而那些懂得如何利用大數據做相關的分析以及經理崗位的缺口則將達到150萬左右，也就是說關于大數據方面的人才缺口能夠達到將近150萬。人才的不斷的缺口是導致大數據沒有辦法更好地發展的一個主要的原因。

正是由于科學技術的不斷發展，所以說在未來大數據行業將會迎來非常多的人才缺口，高端型的人才將會成為未來人才市場當中非常炙手可熱的。具體的所需人才既包括了大數據的開發工程師，數據的分析師以及數據后臺的工程師等等多個方向，所以說現如今企業應該努力地去培養，或者是說挖掘一些大數據方面專業的人才。

國家經濟正處于一個飛速發展的階段當中，企業跟院校都需要分享發展的成果，院校的人才培養的主要的目的其實就是為了企業輸送大批高質量的人才，企業需要跟院校共同合作來培養一些精通于大數據專業方面的人才，這樣才能夠真正地滿足每一個企業內部的崗業需求，人才和企業需要共同成長。

在大數據以及相關的專業的建設過程當中，需要一大批的大數據專業方面的龍頭企業建立實訓基地，完成課程的開發，實現學校培養人才，跟企業應用人才的無縫對接。校企聯合有利于滿足企業的具體的生產需求，而且有利于降低生產的成本，能夠實現最大程度上的企業跟院校的雙贏發展，可以為院校的發展提供更加有效的動力。

3大數據創新型人才的培養體系

3.1大數據技術與應用專業的構建理念

大數據技術專業方面的人才的培養的構建主要是基于成果導向教育理念來進行的。在進行人才的培養的時候，主要以企業的需求作為人才培養的出發點，充分地進行企業以及相關行業的調研，了解現在的具體的市場行情，明確企業需要的真正的人才標準，從而可以確定好大數據專業方面的人才的主要的培養目標，然后分析出行業內部所需要的每一位學生具備的專業的能力跟素質，對學生進行要求。分析大數據行業當中比較典型的一些工作任務，確定大數據專業的人才需要具備的能力結構，依據這樣的能力結構，確定學生的學習成果內容。最終由學習內容確定好整體的課程體系，最終制定好上課的教學大綱，根據課程的教學大綱跟學生的實際的學習情況，對學生展開有針對性的教學，最后再由教師對所設計好的教學進行評價。

3.2大數據應用專業課程的體系

相關的高校所建設的大數據相關專業的課程體系主要包括文化理論課，專業基礎課，專業方向課以及崗位職業課和實踐性教學課等等。具體的課程內容的擬定主要是通過大數據的研究方向以及所在專業的學習成果，包括每一個階段的研究成果來進一步地完善。

3.3高校對于大數據人才的培養

高校是對大數據人才進行培養的一個中堅力量，北京大學，對外經濟貿易大學以及中南大學在2016年時首次成功地獲批了數據科學與大數據技術專業。在2018年之后獲取了該專業的院校猛增到了248所，可以說，日后將會有更多的高校陸續的開展大數據專業。現如今北京大學已經有多個院系開展了這個專業，以數學科學學院為例，數據科學跟大數據專業的學生在學習的過程當中，將陸續的學習到數學分析，高等代數等這些基礎課，還會把學習的數據結構跟算法進行結合。通過學習，學生可以更好地運用數據分析，機器學習以及分布式處理這些技術，能夠從大數據當中提取對于生產實現有意義的一些信息。并且把這些有意義的信息通過可視化的技術變成通俗易懂的形式傳遞給決策者，能夠創造出更加新的數據運用服務。

3.4社會機構對于培養大數據人才的助力

與此同時，一些具有經驗的培訓機構以及科研院所也加入到了大數據人才培養的行列當中，這大大地緩解了社會對于大數據人才的缺口，各個企業以及科研院所和高校也形成了一個非常良好的互補。社會力量在培養大數據人才的時候，更多的會將注意力放在實戰性上面。社會性的機構培養大數據人才大多數從真實的場景出發的。主要會培養大數據人才，運用一些在實際工作過程當中比較常使用的工具軟件，并且充分地考慮這些軟件的受重視程度，力求使用更加真實的案例，提供一個更加完整的培養方案。

3.5大數據專業人才的培養方案

1）培養目標。大數據涉及許多學科，比方說數學、統計學科以及計算機學科等等，屬于一種復合型的交叉學科，所以說在培養人才的過程當中，必須要具備專業的知識，又需要具備大數據方面的知識，該人才必須要是一個復合型的人才。

2）培養人才的多學科交叉融合能力。大數據專業其本身就在于處理各種各樣的來自各行各業的一些數據，所以說大數據其自身的特點就在于為相關的行業提供服務，因此大數據專業的人才必須具備數學學科以及計算機學科相應的學科基礎，并且還能夠進行知識的利用，也就是說在一定領域下可以使用這些知識來完成大數據技術的應用，以及對數據進行處理跟分析。因此，這就要求從業人員必須要有多學科交叉融合的能力，包括通識表達能力，以及計算機的技能和數學基礎能力，以及行業的相關的素養等等。

3）計算機思維跟數學思維。大數據專業人才需要使用相關的技術對所有的數據進行分析以及探討，因此工作人員必須要運用相關的數學思維，在計算機的技術的支撐下對數據完成理論分析。所以說，每一個從業人員都必須要具備相關的問題分析的能力以及數據分析的能力，只有具備相關的建模以及求解分析的能力，才能夠對這些比較復雜的問題進行分析以及解決。

4）工程實踐能力。大數據專業是一門與行業緊密結合的專業，無論是大數據的系統的開發還是維護，都需要大數據的相關的工作人員具備一定的問題解決能力，而問題解決能力只有通過工作人員不斷地去在實際操作當中進行培養才能夠得到。所以說，高校在開展大數據專業的時候，一定要注意培養人才不僅僅只是知識方面的培養，還需要將知識和實際動手能力進行一個有機的結合，這樣才能夠真正地加強大數據人才的工程實踐能力。

5）多元化人才培養方式。大數據專業是近些年來新興的一個專業，有許多高校都存在著師資力量不足的情況，而大數據又是一門應用型的專業，所以說國務院也明確地提出了必須要創新人才培養的模式，建立多層次的人才培養系統，可以采取跨校聯合培養這樣的方式，使用這樣的方法更好地去培養大數據綜合型人才，高校在培養的過程當中，也可以引入一些校外的企業或者是行業資源，實現人才的多元化培養，縮短人才培養跟企業的工作之間的距離。

4 結束語

為了能夠更好地適應時代的發展，高校不斷地提高了對于大數據專業方面應用的關注度。并且也在不斷地深化建立相關的專業型人才培養體系，這主要是為了適應現代社會對于人才的需求，明確好教學的目標，這種培養的辦法也有效地提升了學生的實踐能力和創新能力。大數據技術課程體系，也會伴隨著時代的發展以及企業用人的不斷地變化而產生一定的局部的調整，這樣可以進一步的提升學生未來的就業能力。

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【通聯編輯：張薇】