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基于數據挖掘的中職學校汽修專業創新機制路徑探究

2021-08-27 02:36:18趙云潔
職業教育研究 2021年7期
關鍵詞:汽修專業中職學校數據挖掘

趙云潔

摘要:在中職學校中,汽車維修專業作為傳統專業,歷史悠久、設置學校數量多、可借鑒經驗范圍廣,始終帶動和反哺中職學校的專業發展進程和學校整體建設的持續推進。在新時代背景下,中職學校的汽修專業如何沿襲傳統并且進行創新改革、實現轉型,是一項關鍵命題。運用數據挖掘相關技術,針對現狀下中職學校汽修專業的困境進行反饋,并且針對問題提出未來創新發展的路徑,進而帶動該專業的全面升級。

關鍵詞:數據挖掘;中職學校;汽修專業;創新

中圖分類號:G718? ? 文獻標識碼:A? ? 文章編號:1672-5727(2021)07-0042-05

一、數據挖掘技術運用于中職學校汽修專業研究的必要性

(一)數據挖掘技術的廣泛運用

數據挖掘技術是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程,該項技術起源于從數據庫中發現知識,其主要功能是用于指定數據挖掘任務中要找的模式類型。數據挖掘任務一般可以分為兩類:描述和預測。它首次出現在1989年 8月在底特律舉行的第十一屆國際聯合人工智能學術會議上。運用的時間較為久遠,并且運用范圍較為廣泛。

迄今為止,對關系數據庫和事務數據庫進行數據挖掘和知識發現的研究己經取得了一定的進展,最有影響的發現算法有:加拿大西蒙·弗雷澤(Simon Fraser)大學詹(J. Han)教授的概念樹提升算法、IBM的R算法等等。目前,國內的許多科研單位和高等院校開展了數據挖掘和知識發現的基礎理論及應用研究。

數據挖掘技術具有較多優點。首先,能夠較為充分地收集數量較大的數據信息,相較于傳統的研究方法,該技術能夠把研究的對象進行拓展和擴大,從而更具代表性。其次,數據挖掘技術能夠摒棄一定的主觀臆斷性,能夠充分運用信息化、大數據提升數據的準確性和真實性。最后,該技術手段能夠節省各類資源,提高工作效率,在較短的時間內,針對廣泛的數據進行分析和闡釋。

數據挖掘技術已經成為廣泛運用于國內外的技術方法,教育研究領域也越來越多地引入數據挖掘技術,提升研究的準確性、廣泛性。本文運用數據挖掘技術對中職學校的汽車維修專業路徑改革進行了研究。

(二)中職學校汽修專業的特殊性

1.中職學校本身在汽車維修專業設置上具有特殊性

中職學校培養的是技術精湛的學生,高職學校更多的是培養“懂技術、會操作、會管理”的學生,與此同時,中職學校較為注重培養的是一線操作工、技師等,高職學校則偏向為社會輸入高級技師、工程師等。而汽車維修專業和“技術精湛”這一要求相匹配和契合,無論是學習汽車維修專業的學生,還是未來進入到相關企業中從業的人員,對于汽修人員的技術精準性、判斷準確性、動手操作能力要求都較高,而中職學校本身就以培養這樣的學生為主。通過對于江蘇省、上海市、福建省七個地級市的157所中、高職學校開展調研,發現中職學校開設汽車維修專業的比例是68.23%,高職學校開設汽車維修專業的比例是39.31%。由此可見,相較于高職學校,中職學校在汽車維修專業的開設上更具匹配性。

2.汽車維修專業開設年限長、歷史悠久

中職學校的汽車維修專業是一種歷史較為悠久的專業,和我國汽車產業發展歷史相關聯。通過對于江蘇省、上海市、福建省15所開設汽車維修專業的學校進行調查,開設該專業的年限見圖1所示。

由此可見,在所調查的中職學校中,80%的學校在汽車維修專業的開設年限都超過了10年,20%的學校在汽車維修專業的開設年限超過了30年。因此,汽車維修專業在較多中職學校中設立,且具有較長歷史。

3.汽車維修專業本身具有一定特質

當前,汽車維修工藝從“修理”逐步向“更換”轉變[1]。隨著中國社會的發展和汽車數量的增加,需要一批專業強、素質高的維修人員,而汽車維修作為教育部實施的技能緊缺人才培養工程的重點專業,在全國人才的需求量達30多萬人。而為社會輸出汽車維修人才的主要來源便是相關的職業學校。

汽車維修專業對于動手操作能力要求極高,無論是針對零部件的選取、對于汽車修理過程的跟進、修理細節的處理等等,都對維修人員的動手操作能力提出了更高的要求。

二、中職學校汽修專業建設現狀及困境

(一)專業設置傳統性特征明顯,缺乏創新思維

由于汽車維修專業本身內容的局限性,該專業學習內容較為固定。在汽車維修專業的日常教學和實訓中,較多的學習內容仍然和以往保持一致,內容和形式缺乏更新。通過對江蘇省、上海市、福建省的15所開設汽車維修專業的中職學校進行調研,該專業近10年在日常教學中內容和形式基本沒有變化。

由于中職學校汽車維修專業缺乏創新和開拓性思維,缺乏教學思路的創新,專業建設改革動力不足,致使汽車維修專業在整體的內容形式上多年來缺少變化。

(二)專業升級速率較緩慢

由于汽車維修專業在開設年限上較為悠久,因此,在該專業的整體建設中升級速率較為緩慢,仍然保留較多的傳統因素。由于中職學校的汽車專業和相關汽車企業相關聯,因此,汽車維修專業和我國的汽車工業也具有較強的關聯性。

2001年12月,中國加入WTO,也加快了中國汽車工業融入全球化的步伐。改革開放以來,中國已經構建起了較為完整的汽車產業體系,中國汽車工業已形成具備生產多種轎車、載貨車、客車和專用汽車,汽油與柴油車用發動機、汽車零部件、相關工業、汽車銷售及售后服務、汽車金融及保險等完整的汽車產業體系,為汽車工業大發展打下了基礎。2000年以來,我國汽車產業也形成了自主開發、聯合開發、引進技術及委托開發等多種科技創新方式,汽車產品升級換代不斷提速。

雖然我國在汽車產業的整體建設上有所提升和加速,而當前我國的汽車產業相較于一些發達國家來說,仍然存在著轉型升級較為緩慢的問題,因此,一定程度上也造成了中職學校汽車維修專業在開設和構建上面臨一定的問題和窘境。

(三)缺乏多元支持

1.政策方面

當前,對于職業教育輔助和支持的相關政策數量較多,例如《國家職業教育改革實施方案》《職業院校全面開展職業培訓促進就業創業行動計劃》《關于在院校實施 “學歷證書+若干職業技能等級證書” 制度試點方案》等等,無論是國家宏觀層面還是學校中微觀層面,都表現出對于職業教育的重視。然而,在政策上仍存在一定的問題。

從宏觀政策的層面來看,首先,國家專門針對中職學校的政策較少,大部分的政策主要集中在職業教育領域,缺乏對于中職教育這一層次的相關規定。其次,國家宏觀層面對于鼓勵中職學校創新也有所缺乏,無論是教學創新、專業創新、實踐創新等規定都較少,這在很大程度上也使得中職學校在整體發展過程中缺乏宏觀政策的明確指引。最后,宏觀層面對于具體專業的相關指導頗微,中職學校在專業設置和建設上不一致,因此,汽車維修專業的整體建設進程缺乏較為明晰的指向。

從中職學校的微觀層面來看,針對汽車維修專業制定和實施的相關文件,在該專業的創新問題規定上也略有不足。通過對15所開設汽修專業的中職學校調研,提取出和汽車維修相關的內容,運用數據挖掘技術,對相關訪談內容的文本進行詞頻統計(見圖2)。可見,大部分中職學校在發展汽車維修專業的進程中主要的著眼點仍然是放在校企合作、產教融合等國家層面較為關注和重視的環節上,而缺乏對于該專業創新環節的推進。

2.資金方面

針對中職學校汽車維修專業的資金支持,在一定程度上也面臨著困境。接受調查的中職學校人員表示,汽車維修專業由于受到專業特點上的限制,在整體的教學、實訓中,設施較為老套,缺乏現代化設備,主要取決于資金上的限制。

一方面,國家財政上的撥款對象更多地偏向于一些新興產業,例如人工智能、計算機等等,而汽車維修專業屬于較為陳舊的選項,在日常的教學和實訓中主要涉及的就是汽車設備和相關的維修工具,同時在使用年限上也較長,不需要隨時更換,因此國家宏觀層面缺乏大幅度的撥款。另一方面,汽車維修專業在日常的教學和實訓中,由于從社會上所獲取的資金來源也較少,因此在各方面的設備、人員更新換代上速度較慢。在中職學校汽車維修專業的產教融合、校企合作進程上,大部分是提供人員、場地、教材等方面的幫扶,缺乏大量資金上的來源和填充,也不利于專業的整體創新和換代。

三、運用數據挖掘技術顯現影響專業創新機制因素

(一)情感傾向分析

針對15所中職學校汽車維修387名師生進行訪談,訪談內容主要設置為其對于當前汽車維修專業整體建設的態度。在收集相關數據后,通過數據挖掘技術中的SnowNLP情感傾向分析針對文本進行分析。情感傾向通常可分為積極和消極(正面和負面)兩種[2],通過SnowNLP進行語料情感評估,同時,使用SnowNLP中的sentiments函數對收集的文本內容分析,函數返回的結果是0~1之間的浮點數,越靠近1表示越積極正向,越靠近0表示越消極反向。最終繪制為圖3、圖4。

由此可見,在接受調查的中職學校師生中,對于當前汽車維修專業的整體建設是呈現較多的消極情緒,這在一定程度上也反映了當前汽車維修專業在整體建設上仍然存在較多的問題,亟需查漏補缺、推陳出新,并且提出具有建設性的全新專業建設和發展模式。

(二)聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程,對于特定的一群調查對象,表面上相距甚遠的一些問題也許有著很大的相關性,而這種相關性往往只有在調查結果出來后才能認識到[3]。

通過對于15所中職學校中的師生收取498份問卷,進而運用關聯分析手段進行探索。在調查過程中,由于問卷數據數量上較為龐大且需要找尋不同影響因素之間的聚類程度,因此需要運用聚類分析對數據進行剖析,同時,運用聚類分析能夠在一定程度上擯棄主觀態度,通過挖掘找出集中性關鍵因素。在測算過程中,主要運用了K-Means算法,該方法在保證調查問卷效度和信度的基礎上,分層次編制調查問卷問題量表;通過K-means聚類算法演繹不同層次下樣本數據的歸類分布情況,結合類容量大小確定樣本的動態權重系數,進一步地賦權計算綜合結果[4]。采用python3.8編程環境,導入sklearn庫,在K-means算法中,聚類數目k是唯一的超參數,所以對k分別設置為2、3、4、5四種進行評估,最終得到以下5個聚類(見圖5)。

根據問卷中的源數據,可以發現,聚類數量最多的是“聚類4”,即“資金支持”,共占41%,可見,在當前的中職學校汽車維修專業中,資金上的阻礙是影響專業轉型升級和創新的最重要因素,這些因素需要得到充分關注和重視。占30%的是“聚類2”,即“校企合作”,這種支持包括多方面的支持,需要不斷加深和擴寬校企之間的合作及融合,促使企業為專業的整體建設助力。占22%的是“聚類1”,即“相關人員思維創新”,需要后期在整體的建設中不斷開發相關人員的思路和思維,引導他們不斷地研發、創新,提出新的想法和意見建議,助推專業創新發展。

四、中職學校汽修專業未來創新思路及構想

(一)積極獲取多元支持及輔助

通過數據挖掘技術發現,影響汽車維修專業的最關鍵的因素在于“資金支持”。由此可見,當前中職學校汽車維修專業在整體建設上資金的支持面臨一定的困難。因此,在未來的整體建設中,需要學校積極爭取各方面的資金支持,通過相關課題的申報、資金的申請亦或者宣傳的形式,從各個層面盡可能積極爭取資金支持,既包括政府層面的財政撥款,也包括相關企業、社會各界第三方的輔助和鼓勵。通過獲取相關資金,能夠針對現有的教材、教師、教學環境、實訓基地、維修工具等進行更新換代。

與此同時,中職學校汽車維修專業創新研究的支持來源也不僅僅是資金,同時也包含了多元的輔助,這些輔助涵蓋了輿論上的支持、政策上的支持等。例如區域內的教育部門可以制定相關的支持汽車維修專業的政策,抑或是社會各界的不同主體借助不同的手段對汽車維修專業的未來路徑進行宣傳,形成良好的風氣,使得開設汽車維修專業的職業學校能夠獲得多元的支持與輔助。

(二)拓寬、加深產教融合程度

數據挖掘結果顯示,中職學校汽車維修在創新的過程中,需要不斷加深和拓寬校企合作、產教融合的深度及廣度,須依托行業企業標準,構建包括汽車虛擬實訓車間、汽車整車實訓車間以及汽車企業學區等在內的精準學習環境[5]。一方面,設置汽車維修專業的中職學校在整體的建構上不能僅僅停留在學校內的日常教學和實訓中,這樣容易使得專業建設和產業需求的契合度、對接精準度降低。相關汽車企業也正在新時代的背景下不斷地轉型升級、開發全新的模式,這在很大程度上也更改了其對于人才的需求標準,而中職學校倘若缺乏和企業的積極主動對接、融合,容易導致汽車維修人才在供需上面臨困難。這就需要校企雙方進一步發掘合作、融合的可能性,不能僅僅停留在日常的簡單、淺層交流,企業需要充分向學校介紹未來建設的路徑和構想,學校也需要針對自身的專業建設體制、人才培養模式等內容與企業充分溝通。另一方面,汽車維修專業的校企雙方也需要拓寬融合的廣度,即開發多樣、多元的合作形式。當前,中職學校汽車維修專業更多的是把學生安排到企業中實習,在未來的路徑中,需要校企雙方共同進行創新思路的開發,包括共同研發汽車維修設備、共同探究實訓基地建設,或者共同進行課程的開發、教材的開發等等,開展多元的校企創新模式。

(三)激發相關主體的創新思維

在未來汽車維修專業的開發路徑中,需要發揮多元主體的創新思維,不斷地推陳出新。一方面,中職學校的師生需要盡可能地開拓創新的思路和思維,充分針對現存的問題提出解決方案和路徑。由于師生是親身體驗日常教學的,他們對于教學過程、專業設置目的、未來實現目標最為清楚,需要充分采納這部分主體的意見及建議。同時,也需要邀請企業人員進行專業建設創新思維的提供和支撐。汽車企業區別于職業學校,企業中相關人員的思維和學校中的人員存在較大的差異,他們的意見及建議能夠為專業創新路徑的研發帶來決定性的作用。最后,需要充分接納社會各界多類多主體的構想,唯有這樣,才能更好地突出現狀下中職學校汽車維修專業存在的問題,更好地開辟未來的路徑。

綜上所述,中職學校汽車維修專業作為一種較為特殊的類型,始終和汽車產業相互作用及影響,同時也反哺了整體社會的經濟發展。然而這一傳統性、特殊性較強的專業類型在創新、轉型、升級的過程中面臨著一定的瓶頸和阻礙,通過數據挖掘技術對于當前中職學校的汽車維修專業存在的問題進行分析和闡釋,進而更好地為未來該專業的創新路徑建設提供思路和抓手,進而帶動專業整體水平的提升和突破。

參考文獻:

[1]毛叔平.中職學校汽修專業創新型人才培養探討[J].職業技術教育,2011(23):39-41.

[2]唐亞陽.中國網絡文化發展二十年:1994-2014.網絡技術編[M].長沙:湖南大學出版社,2014.

[3]鄭熙春.統計調查問卷的簡化探討[J].首都經濟貿易大學學報,2007(6):80-83.

[4]李曉英,周大濤.基于K-means聚類的調查問卷動態賦權統計方法[J].統計與決策,2018(23):82-85.

[5]郭兵,高忠明.河北省保定市中職教育校企合作現狀研究——以汽車運用與維修專業為例[J].中國職業技術教育,2011(17):27-31.

(責任編輯:劉東菊)

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