基于校企協同育人模式的數據科學與大數據技術專業人才培養研究

張微微 楊靜宜 呂曉華 韓琛曄

摘 要：隨著大數據與智能技術的快速發展，各高校開設了數據科學與大數據技術專業，該專業的人才培養模式成了教育研究熱點。本文分析了河北工程技術院?；谛Ｆ髤f同育人模式下的數據科學與大數據專業目前存在的教學現狀，并給出了數據科學與大數據專業的專業人才培養目標、專業課程以及實踐教學課程的設置情況。

關鍵詞：數據科學與大數據技術;校企協同育人;人才培養方案;實踐教學

1?概述

數據科學與大數據技術專業是“新工科”專業，該專業的人才培養目標要緊跟社會需求，高校的辦學條件要緊跟專業人才培養目標。河北工程技術學院屬于民辦高校，該校于2018年開設數據科學與大數據技術專業（以下簡稱大數據專業），該專業具備基本的教學所需軟硬件條件。學校為了提升辦學水平，培養滿足符合社會需求的大數據專業人才，急需提升教師教學水平和專業教學所需的軟硬件條件。與此同時，企業需要大量的滿足企業需求的大數據專業人才，需要大學生在畢業時就具備企業所需的大數據知識和實踐能力，而學校教育在一定程度上對學生實踐能力的培養較少，不能滿足企業需求。校企協同育人模式恰好迎合了學校和企業的共同需求，能夠從一定程度上解決大數據專業教學所需的師資、教學軟硬件和專業實踐等問題，校企協同育人模式也就成為了解決大數據專業建設的一條出路。

2?現狀分析

基于校企合作的大數據專業人才培養過程，一定是要充分利用企業現有的師資條件和技術條件，將企業的大數據技術融入到大數據專業教學內容中。如果企業不提供師資與技術，那么，大數據專業建設的校企協同育人模式將失去意義。因此，企業投入師資和技術，是校企協同育人模式要解決的第一個問題，是一個根本問題，是一個非常重要的問題，是一個決定了校企協同育人模式下的大數據專業建設能否成功的問題！民辦高校與企業往往從自身的利益出發，不能徹底解決資金投入、企業師資等問題，導致大數據專業在實際教學過程中出現企業師資不到位、教學內容無法貼近工程實際等現象。要解決這個現狀，首先學校和企業雙方要在校企合作之前，就要充分意識到校企合作的目的是培養符合社會需要的大數據人才，要本著對教育負責、對學生負責的態度建立合作。企業在對高校教學和管理規律不了解的情況下，需要聽取學校意見，在學校的協助下，對大數據專業“企業班”教學計劃進行合理的安排和調整。學校在選擇專業建設合作企業之初，就要充分考察企業參與合作的目的，充分考慮企業參與教育合作的能力，這種能力不僅僅是企業的資金投入能力，還有企業對教育投入的師資能力。學校對于企業提出的訴求，特別是實驗室建設、軟件投入等問題上，在合理的范圍內可以給予積極的配合和協調。校企雙方，要在相互理解的基礎上，積極推進大數據專業的專業建設。

在解決了上述根本問題之后，要面對的是企業師資如何對接學校師資，教學實踐如何貼近實際所需等具體問題。解決這些問題，要以人才培養目標為依據，建立系統化的課程體系，要充分利用企業師資和學校師資的各自優勢，建立合理有效的實踐教學環節，要充分發揮企業實踐教學基地的作用。一方面，大數據專業是一個全新的專業，高校在開展大數據專業建設時，缺少專業建設參考和依據;另一方面，企業沒有培養大數據人才的教育經驗，這兩方面共同導致了大數據專業的校企合作存在各種困難。

3?人才培養方案

3.1?人才培養目標

大數據專業的實踐教學要為人才培養目標服務，要緊貼大數據人才的崗位需求。因此，要首先制定合理的人才培養目標。校企協同育人模式下的數據科學與大數據技術人才培養目標為：

培養擁護黨的基本路線，德智體美勞全面發展，適應京津冀地區經濟社會發展需要的，具有數學與自然科學基礎知識，系統掌握數據科學與大數據技術的基礎理論、基本技術，具有較高的文化素養和職業素質，知識、能力和素質協調發展的，能夠勝任大數據科研、開發與分析等工作的具有系統思維、工程實踐、創新意識和團隊合作能力的高等工程的應用型技術技能型人才。

預期五年以上的畢業生：

（1）有良好的職業精神、合作精神、創新創業精神和社會責任感;

（2）具有運行、維護、管理大數據系統的能力，并能夠綜合考慮經濟、環境、法律、安全、健康、倫理等方面的影響因素;

（3）具有扎實的專業理論與實踐能力，并有良好的人文素養、社會責任感和工程職業道德，能夠從事數據采集與分析工作;

（4）具有較強創新能力，能夠從事數據采集與分析系統的開發、測試工作;

（5）具有團隊合作、溝通和項目管理能力，能夠組織和協調團隊成員進行系統設計和開發;

（6）具有較強的學習能力，能夠通過終身學習渠道提升自我能力，適應職業發展。

3.2?人才培養規格

本專業畢業生應獲得以下幾方面的知識、能力和素質：

3.2.1知識結構

（1）自然科學知識：具有從事專業相關的項目工作所需的數學、物理等基礎知識;

（2）學科基礎知識：具有扎實的計算機基礎知識、信息處理方法，統計分析，軟件開發等相關學科的基本理論和基本知識;

（3）專業知識：熟悉大數據技術領域的基本理論和基本知識，熟練掌握相關數據庫原理與應用、大數據技術框架、數據挖掘技術、數據可視化技術、大數據編程技術等專業知識;

3.2.2能力結構

（1）學習能力：能夠熟練閱讀英文的專業科技文獻，具備運用英語進行溝通和交流的能力，而且具備運用計算機及信息網絡輔助獲取大數據行業相關技術的能力;

（2）分析和解決問題的能力：具有大數據行業領域一定的科學研究能力、大數據相關軟件產品的應用、開發能力、大數據系統分析、設計、測試、部署以及維護和管理能力;