馬迪 孫佳

關鍵詞： 高職 崗課賽證 大數據專業 教學模式

第三次信息化浪潮以大數據、云計算和物聯網為標志，隨著大數據、人工智能等技術的不斷興起，大數據相關人才的需求量也逐年增加。據悉，2021 年，工信部發布了“十四五”大數據產業發展規劃，預計到2025 年，大數據相關市場的規模將突破3 萬億元。然而，各大高校針對大數據人才培養的數量遠低于市場所需，預計到2025 年，大數據核心人才缺口將高達230萬人。盡管有項目調研表明大數據技能人才需求中高職占比僅為12%，但按照整體大數據發展方向，當該行業的眾多企業以及高校的發展逐漸成熟和穩定，人才需求的學歷方向也會降低[1]。顯然，市場缺少大數據方向的人才資源，各大高職院校也逐漸開設大數據專業，從目前情況來看，實際能向企業輸送有技術又有能力人才的高校寥寥無幾，各大高校也普遍都在探索學習中努力培養創新技術型人才。

習近平總書記強調：“穩步發展職業本科教育，建設一批高水平職業院校和專業，推動職普融通，增強職業教育適應性，加快構建現代職業教育體系，培養更多高素質技術技能人才、能工巧匠、大國工匠。”2022 年，教育部工作要點，明確強調要增強職業教育適應性，其中著重提到要“推進崗課賽證綜合育人”可見，職業院校可以通過提高教育質量，完善教學內容和體系的方式培養高素質人才，而實施“崗課賽證”融通的教學模式是提高教學質量的有效手段[2]。職業院校可以通過將崗位、比賽、證書與教學課程相互融合，探索大數據專業教學新模式。

1 高職院校大數據專業教學現狀

1. 1 大數據專業師資水平不高

首先，對比一些發達國家，我國各大高校開設大數據專業的時間較短，許多高校的大數據教師資源也較為稀缺，專業發展存在一定難度[3]。其次，許多大數據專業教師并沒有接受系統性的培訓，即使參加了一些關于大數據方面的校外培訓，因其培訓質量和效果參差不齊，大數據專業教師難以系統性地學習到大數據知識，因此在給學生授課時，學生也會出現對大數據專業的疑惑，存在對專業整體把握困難的情況。除此之外，大數據作為一門交叉性學科，所需知識面較為廣泛，對于教師的專業知識的要求也更高，需要各大高職院校大數據專業教師不斷地學習新內容，深入挖掘大數據知識，拓寬知識積累，為學生提供更優質的教學內容。

1. 2 大數據專業基礎設施不足

相較于國外，因國內大多數的高校剛開始設置大數據專業，各大高校在大數據專業方面的配套設施依然停留在原有計算機等專業所需的一些移動平臺、數據分析平臺等硬件設備，而大數據專業是一門實踐性較強的學科，主要依托應用軟件，以及以大數據應用平臺核心系統為主的核心技術，這些配套設施的配置對于一些高職院校來說存在一定難度。同時，大數據專業需要對海量數據進行處理，而針對各行各業的數據采集和獲取，學生也難以通過簡單的數據采集方式得到[4]。綜上所述，學生難以通過高校基礎設施掌握最新的科研技術，很多實訓內容學生也很難通過一些基礎的實驗環境進行，大數據專業又是一門實踐性很強的學科，學生需要通過實踐進一步理解課上學習的理論知識，提高技術實踐能力，因此，高職院校大數據專業的基礎設施不足的問題亟待被解決。

1. 3 大數據專業課程體系不完善

大數據技術應用在社會各個領域，不同領域對應的大數據技術需求往往存在差異，學生在學校學習的內容一般是以數據預處理、數據存儲、數據采集以及大數據基礎編程等為代表的基礎知識，一些較為深入的Spark 編程、Flink 編程等知識并未涉及，使大數據專業的課程體系不完善，沒有從大數據崗位需求的角度有針對性地設置大數據課程內容，這就導致學生在面向社會應聘時，難以找到更加核心的崗位或某些對大數據技術方面有一定需求的領域的相關工作。反觀如今大數據人才缺口，大部分企業需要的往往是一些對大數據知識有深入研究的高技能綜合性人才[5]。基于此，更需要各大高職院校對接各個領域的企業，針對企業崗位的業務需求，促進學生對理論知識的學習，增強學生實踐能力，豐富課程內容，完善課程體系，幫助學生由易到難，由淺入深地學習大數據專業課知識，進而找到合適的工作崗位。

2 “ 崗課賽證”四位一體的基本內涵

2021 年，全國職業教育大會提出“崗課賽證”綜合育人的人才培養方式，用來解決課程與崗位脫節，實踐與理論難容等問題。其中的“崗”指的是職業院校學生畢業去向的崗位，崗位是課程安排的方向與標準，針對崗位培訓學生學習崗位所需要的知識和技能，做到有的放矢地向崗位輸送人才；“課”是指職業學校的課程體系，課是教學改革的基礎與核心，按照人才培養方案和對應的課程體系對接學生所需知識技能，是其他“崗”“賽”“證”完成的基石，也是教育教學的主要表現方式；“賽”是指面向職業教育學生所設立的各種與專業相關的比賽，推進大數據人才培養，建立健全多層次、多類型的專業人才培養體系，起到檢驗課程學習效果。以賽促教、以賽促學，以賽促改、以賽促建，即通過技能大賽促進教師隊伍建設，促進學生全面發展，促進教育教學改革，促進實訓基地建設，培養創新型、實踐型人才的作用；“證”是指職業教育在校學生考取的“1+X”職業技能等級證書，其中“1”表示學生畢業時拿到的學歷證書，“X”表示職業技能等級證書，它是企業為自身面向專業人才需求所設立的，檢驗學生職業崗位能力，其考核內容可以為教學提供內容資源[6]。改變傳統的高職教學方式，通過推動“崗課賽證”的育人模式，能夠不斷創新教學手段，提高教學質量，從而培養更多的知識技能型人才。

3 “ 崗課賽證”融通的大數據專業教學模式

3. 1 以崗位群設置大數據課程的教學模式

高職院校大數據專業應該根據目前學生畢業去向的對應崗位設置專業課程，讓學生學以致用。大數據專業主要面向包括大數據、人工智能、互聯網等相關行業，在此基礎上拓寬至智能交通運輸、物聯網等行業，其對應的職業崗位包含軟件開發工程師、數據采集員、大數據運維工程師、數據分析員等。針對軟件開發工程師，需要開設Web 前端開發技術，Java Web 應用開發技術等相關課程；對于數據采集員，需開設Python 程序設計，MySQL 數據庫，數據采集技術以及NoSQL 數據庫技術等相關課程；針對大數據運維工程師需開設智能終端配置與維護、Linux 操作系統、大數據平臺部署與運維等相關課程；而數據分析員崗位對應需開設大數據分析與可視化、大數據處理技術等相關課程，如圖1 所示。除上述針對性課程外，輔以軟件測試、圖像處理等完善課程體系，為學生開拓更廣闊的就業空間，盡可能地幫助學生學習大數據專業可能從事的行業所必須掌握的知識，并幫助學生找到目標崗位，針對目標崗位進行進一步學習。除此之外，針對崗位的能力要求，在教學過程中培養學生相關能力，引導學生樹立正確的價值觀也尤為重要。比如：針對互聯網各大崗位，往往需要學生具有很好的團隊合作能力，對問題的分析和解決的能力，以及良好的語言、文字表達和溝通能力。因此，在教學過程中，可以融入探究式教學模式以及反轉課堂的教學模式。比如：在Python 程序設計課程理論基礎內容講解完成后，給學生帶入一個項目實戰，引導學生通過以自頂而下或自底而上的思考方式解決一個項目問題，探究一個問題解決的整體過程；再或者可以組建團隊，針對課上講過的大數據內容，為各個小組分別指定大數據在物流、餐飲、城市管理等多個方面的應用實例，逐個團隊進行講解和演示，這樣既能鞏固課上所學，又有利于學生對就業崗位有一個基本的認知，便于未來更好地擇業。

3. 2 以比賽推動大數據課程的教學模式

對于職業院校，相關職業技能大賽的比賽成績是學生對專業知識掌握以及綜合素質能力的重要體現，也是高校對人才培養質量的主要衡量方式。對大數據專業，除了中國“互聯網+”大學生創新創業大賽以外，還有包含大數據技術與應用以及數據分析、數據處理在內的眾多比賽項目，這些比賽項目給學生提供展示自己能力的機會，能夠較好地篩選出實踐型、創新型人才，在比賽中獲得良好成績的學生還能在未來升學和應聘中獲得優勢。對于大數據專業，以賽促教，以賽促學，通過國家級、省級或校級各大比賽促進大數據專業課程建設，將教學方式與各類職業技能比賽相互融合。通過比賽提高學生學習相關知識的積極性，考察學生的專業和實踐能力，也能不斷提高教學質量，反過來比賽又能提高學生對課上所學進行靈活運用和理解的能力，是對學生學過的知識進行檢驗的方式，是衡量教學效果的重要指標，課程和比賽相互促進、相互融通。針對比賽推進大數據專業課程，可以在賽前、賽中和賽后進行相關課程完善，比如：針對大數據挖掘與分析技能競賽，比賽前可以設置賽事實驗班，將比賽所涉及的數據采集、數據清洗與分析以及數據可視化等相關知識融入教學課程，在指導教師的引領下提高學生技能，進行相應的賽事指導；在比賽過程中指導學生靈活運用相關知識；在比賽之后，通過賽事相關內容豐富課程體系，優化課堂質量，從而實現以賽促教的效果[7]。針對以賽促改、以賽促建兩個方面，需要將技能大賽作為導向，因其多數是以項目為載體，檢驗學生對知識的靈活運用能力和技術實踐能力，因此在對大數據專業進行教學時，也需要重視實踐，圍繞大數據的應用閉環流程進行教學，從各個場景引導學生完成大數據知識的學習[8]。同時，通過比賽所需的硬件基礎，完善實訓室的建設，將實訓室中舊設備、舊方法更新為企業當前熱門的、有發展前景的硬件設施，促進學生在前沿的實訓平臺中得到更有意義、更深入的實踐鍛煉。在教學過程中也幫助學生了解企業目前所需，為學生未來就業提供新的思路。

3. 3 將“1+X”證書融入大數據課程的教學模式

在高職院校大數據專業的人才培養方案中，除了要求學生獲得畢業證書外，還要求學生考取大數據相關的“1+X”證書，比如“1+X”大數據應用開發（Python）職業技能等級證書、“1+X”大數據應用部署與調優職業技能等級證書以及“1+X”大數據平臺運維職業技能等級證書等。這些證書主要是讓學生跟緊大數據行業的發展，按照企業實際需求，學習證書中的知識點，將職業認證資源課程化[9]。大數據有著較為龐大的知識體系，在開始學習大數據之前需要掌握Linux 操作系統基本知識和一些基本的編程語言，因此專業的大數據課程在設置上往往需要開設在第二學期或第三學期以后，對一些較難的課程需要有更多的相關基礎才能進行講解，課程知識體系建設存在一定難度。針對一些“1+X”證書相關課程，可以設置分層教學模式。比如：對于“1+X”大數據平臺運維職業技能等級證書分為初級、中級和高級，因此在課程設置中也可以將其設置成初級（基礎）、中級（進階）和高級（熟練），由淺入深，循序漸進，階梯式的完成對證書知識內容的教學把握。此外，在其他不區分級別的“1+X”證書課程內容設置也可以分層設計課程。比如：“1+X”大數據應用部署與調優職業技能等級證書內容的講解，就可以分為基礎層、進階層和熟練層，在基礎層可以完成對HDFS 的基本操作與基本的編程；在進階層，完成HDFS 的安裝運維以及針對缺點進行調優的工作；對于熟練層、可以針對一些具體的案例讓學生在案例實戰中更好地理解和運用相關知識[10]。

4 結語

在數據量爆發增長的今天，大數據技術的到來給眾多行業帶來了新的契機，越來越多的企業開始嘗試如何運用大數據分析解決方案來提高其公司業務水平，這使得大數據專業存在巨大的人才缺口。盡管目前很多高職院校正在不斷優化教學體系，但大數據專業人才培養的教學方式仍處于起步階段，更完善的教育教學體系還需要進一步探索。高職院校大數據專業“崗課賽證”融通的教學模式是將教學內容和課程體系與學生畢業從事的崗位，大數據相關比賽以及“1+X”證書無縫銜接，以大數據相關崗位作為依托，課程安排盡量符合崗位所需，以前沿的知識作為指引，緊跟行業步伐；主打理實一體課程，培養學生實踐能力和創新能力。在“崗課賽證”融合的同時，大數據專業教師也需要不斷完善課程內容，豐富教學手段，開發課程內容，堅持課程思政，加大企業合作的強度，為大數據行業輸送優質的人才。