職業教育大數據專業中高本一體化培養模式研究

賀寧 丁可 徐志娟

摘要：文章闡述大數據專業中高職一體化培養目標的定位，即培養數字經濟時代所需的專業人才，而非簡單地將中職、高職、本科層次的教育相加。中職階段重視基礎知識和技能的教學，高職階段強調實踐能力和技術應用的訓練，本科層次則注重創新、團隊合作、跨文化交流、科研和實踐能力的培養。實現一體化教育需要多方合作和支持，需要學校、企業和政府等各方面共同采取具體措施。該研究旨在統一培養中專、高職和本科學生，使學生全面掌握大數據專業的知識和技能，為社會培養高素質、高技能的大數據專業人才提供支持。

關鍵詞：職業教育；“中高本”一體化；大數據專業；人才培養；模式

中圖分類號：C961；G40-058文獻標志碼：A文章編號：1008-3561（2024）02-0053-04

基金項目：常州大學高等職業教育研究院課題“職業教育大數據專業‘中高本一體化’培養模式研究”（編號：CDGZ22022031）；中國高校產學研創新基金“藍點分布式智能計算項目”（編號：2021LDA06 008）；2022年度江蘇省教育規劃重點課題“基于科教協同的大數據專業人才培養體系建設研究”（編號：B/2022/02/86）；2023-2024年度江蘇職業教育研究立項課題“大數據技術專業‘中專本一體化’培養模式研究”（課題編號：XHYBLX2023019）

習近平總書記指出，職業教育前景廣闊、大有可為。2022年修訂的《中華人民共和國職業教育法》將職業教育改革的政策和實踐成果轉化為法律規范，為建立現代職業教育體系、培養更多高素質勞動者和技術技能人才打下了基礎。現代職業教育體系應該具備縱向貫通、橫向融通、跨界互通等特點。中職、高職、應用本科教育應該有機銜接，形成適應需求、多元立體的現代職業教育體系，實現職業教育與學歷教育之間的溝通和銜接。此舉是促進經濟發展方式轉變的重大舉措，可以打破職業教育只能達到專科層次的“天花板”的現狀，鞏固中等職業學校的基礎地位，改善中職學校的辦學條件和定位[1][2]。同時，要強化專科高職的主體地位，實施提升專科高等院校水平的行動計劃，繼續推動中國特色高水平高職學校和專業建設。此外，還需要發揮應用型本科院校在培養應用型人才方面的引領作用，探索實施更高層次的高等職業教育。要建立各類教育之間互聯互通、相互促進、共同發展的“立交橋”，大力發展產教融合、校企合作，推動各類人才培養模式創新，實現各類人才培養鏈與產業鏈、人才鏈、創新鏈有機銜接[3]。

在國內，關于中等職業教育、高等職業教育和職教本科之間遞進過渡的研究，主要涉及三種人才培養模式，即貫通式培養模式、專業群銜接模式和融合式模式。這些模式旨在促進不同層次職業教育之間的銜接，實現人才培養鏈的銜接。目前，在理論構建和實踐探索方面已形成了較為一致的認識，但多數研究仍停留在宏觀層面的概念分析上，缺乏對微觀層面各專業領域的深入研究。

大數據產業發展對高素質技術技能人才的需求，促進一些地區和學校探索中高本一體化人才培養模式，例如浙江、廣東、江蘇等省在20世紀末21世紀初便開始“3+2”五年一貫制職業教育改革試點，特別是在大數據技術專業方面取得顯著成效。這些探索實踐不僅整合了教育資源，而且突出了以職能能力為核心的課程設計理念，加強了實踐課程和人文素質課程建設，提高了學生的綜合素質。但是，當前中高本一體化職業教育銜接規模還不大，專業銜接還不夠深入，專業銜接范圍也有待進一步梳理，大數據專業中高本一體化培養模式研究還處于空白。以培養大數據技術（Big Data）領域的綜合型人才為例，當前大數據相關行業的快速發展對人才的能力提出了新的要求，要求他們具有高水平、多元化、國際化的背景和專業技術技能。然而，大數據綜合技能的培養是一個長期的過程，這就需要積極探索長學制貫通培養的模式。對于江浙滬等沿海地區來說，其更需要利用大數據技術發掘和展示大數據所蘊含的價值，以適應數字經濟發展的需求[4][5]。大數據專業人才貫通培養主要是在教育部門主導下開展，由于涉及多個層級院校，管理協調和溝通難度較大，需要從整體上制定相應措施。而中高本銜接的核心在于課程銜接，因此制定具有連貫性的大數據相關知識和技能體系尤為重要。

在國外，美國的能力本位教育和英國的“三明治計劃”模式都是職業教育的研究重點。國外的趨勢是制定相關標準并實現自上而下與自下而上相互呼應配合的一致行動。同時，一些公司還通過與院校合作長期培養大數據專業人才，開展相關研究，例如英特爾公司與麻省理工學院合作建立了大數據科學技術中心。

教育部的數據顯示，我國中等職業學校和高職院校在大數據領域的專業建設取得了顯著成效，超過1000所高職院校開設了“大數據技術與應用”專業（現為“大數據技術”專業），為培養具備實際操作能力的應用型人才打下了堅實基礎。中高本一體化人才培養旨在滿足產業需求，建立現代職業教育體系。中職和高職學校應該與行業協會、企業技術人員、職業教育學者和課程專家共同制定課程標準及培養方案，但由于目標不清晰，中職和高職課程體系及人才培養方案存在差異，這容易導致培養目標模糊、教學標準不一致、課程內容重復等問題。中職學校需要確立基礎地位，在中高職一體化設計的課程標準基礎上，利用大數據專業群建設整合課程內容，確定科學合理的中高職銜接的大數據專業人才培養方案，以促進學生能力結構的優化和綜合素養的提升。而職業本科教育的目標是培養適應產業轉型升級需求的高級技能和素質人才，目前我國已有22所高職院校開展職業本科試點教育。由于專科、本科學歷機制不同，很多高職院校只能與相近專業、理念相同的本科大學合作，但這種合作方式存在一定的問題，如專業課程構建、課程標準、高職生源背景等方面的差異，會影響學生對專業知識的深入學習。《關于推動現代職業教育高質量發展的意見》提出了高標準建設職業本科學校和專業的要求，但實踐層面還需解決許多阻礙和不確定性，需要進一步深入研究[6]。

隨著社會經濟發展和技術創新，各行各業對人才大數據應用能力和素質的要求日益提升。為適應這種變化，并響應國家對職教改革和高質量發展的號召，各級各類中、高、本科院校必須進一步明確自己在大數據領域的辦學定位和特色，并著力培養符合市場需求和社會期待的應用型人才。

1.根據工作崗位的層次合理規劃職業范圍

制定大數據人才培養一體化方案時，需要考慮工作崗位的層次性，以確定各層次教育面向的職業范圍。因此，在大數據專業的職業教育體系中，各層次面向的職業范圍應該根據工作體系中的不同工作崗位、工作任務和職業能力來確定。職業技能需要反復的學習、實踐、再學習，這是職業教育學習規律的內在要求。大數據技術專業核心技能可以依據中職、高職和應用本科階段按照數學及自然科學基礎、大數據開發背景和大數據平臺與技術進行不同級別的劃分。中職階段可以開設Excel數據分析、計算機應用、信息技術基礎等課程，高職階段可以開設工程數學基礎、程序設計基礎、Linux操作系統、云計算等課程，本科階段可以開設數據結構、數據科學與大數據、Hive高級編程、Spark平臺架構與應用、機器學習與深度學習應用、大數據工程等課程，再將應用數學、實用英語、數據庫應用、大數據平臺部署與運維數據科學研究方法、大數據技術架構等課程貫穿于中高本階段，持續開課。

2.培養目標兼顧學生的就業和升學需求

為適應職業成長規律和市場需求，需要確定不同層次的培養目標和課程。中等職業教育要重視培養經驗型技術技能，讓學生在實踐中逐漸成為熟手；高等職業教育要同時培養經驗型和策略性技術技能，讓學生成為高手；本科層次職業教育要重點培養策略性技術技能，讓學生成為技術能手。為確保各層次有效銜接，大數據專業相關課程的設置、內容、課時數、學分、實踐教學等需要統一安排，避免重復、交叉和脫節，還要重視傳授學生職業知識、培養學生技能和素養，以滿足學生就業或升學需要。

3.注重課程銜接一體化設計且體現出層級的差別

課程銜接是指將不同層次、不同類型的課程有機結合起來，構建一個完整有序的課程體系。大數據專業需要根據職業需求，按照不同層次的職業崗位，設計相應的課程內容，以實現職業教育的目標。課程設計要重視實踐性、實用性和綜合性，通過專業基礎課程、專業核心課程、實踐課程和畢業實踐使學生在掌握知識與技能的同時，也能適應職業需求，發揮所學的最大效益。此外，還要關注學生的職業素養和人文素養培養，通過多種形式的教育活動，引導學生樹立正確的職業觀念和價值觀，提高學生的綜合素質和創新能力，使學生具備強烈的社會責任感和較高的職業道德素養，成為能夠為社會作出積極貢獻的職業人才。總體來說，大數據專業的課程銜接的目標是從職業需求出發，建立有機的課程體系，注重理論與實踐的融合，培養學生的多元化素質，為學生順利完成學業、進入職場提供堅實的基礎和廣闊的發展空間。

4.注重教學團隊構建與師資培養

構建教學團隊和提高師資力量是推進大數據專業“中高本”一體化高質量教學的有力保障。學校應加強對大數據專業教師技能的培養，強化其對中高本一體化培養模式的理解，以便在中高本銜接中更好地發揮作用。教師應該對學生的知識水平、經歷、動機和能力等有深入的了解，以便更好地激發學生對大數據技術的學習興趣和動力。教師應該轉變傳統教學理念和教學方法，積極開展實踐教學，重視實驗實訓和實際項目實踐，以提高學生的實際操作和問題解決能力。另外，教師還需要制訂詳細的教學計劃，確保教學的系統性和連貫性，并積極探索適合現代職業教育體系的大數據專業中高本一體化培養模式。

5.重視實踐育人，深化產教融合

為培養有能力的大數據專業應用型人才，學校要重視實踐育人，強調實用的人才素質觀。大數據專業建設應遵循以下原則：以學生為中心，注重能力產出；對接產業行業，滿足市場需求；引領未來發展，掌握前沿技術；提高自身績效，保證教學質量；服務地方發展，促進社會進步。這樣，就能夠培養出全面發展的多元化的大數據創新型卓越工程人才，使他們能夠運用大數據分析、處理和可視化技能，在數字經濟時代發揮重要作用。

從長遠角度來看，“中高本一體化”建設將以高職學校為主干，采用更加靈活的方式開展。要加強中職生源的高職學生主動學習能力、創新實踐能力和思考問題能力的培養，突出高職院校和本科院校在專業課程構建上的差異性，以及課程教學過程中要求的覆蓋面、知識層次和深度的不同。而這對教師、課程、能力等級證書等方面都提出了較高的要求。

1.深化培訓，提升教師教學能力

大數據專業要求教師掌握多個領域的知識和技能，包括計算機系統、數據庫、編程語言、分布式計算平臺、數據挖掘和機器學習等。為提高教師的教學水平，需要開展針對性的培訓和實踐活動。不同階段的教師需要掌握不同的技能，如中職課程教師需要有基本的計算機系統和軟件開發認知，高職課程教師需要熟練掌握編程語言和分布式計算平臺，本科階段教師則需要更深入地了解數據分析挖掘、機器學習和統計建模等方面的知識。

2.面向行業需求制定職業崗位課程體系

為提高大數據職業能力培訓效果，可以面向行業、企業需求制定職業崗位課程體系。要根據不同工作崗位和任務（典型的專業活動）需要解決的問題和完成任務時所涉及的難易程度來設計課程體系，以逐步提升學生的職業技能水平。制定課程體系時，應該考慮到每個級別對應個人職業發展路徑上不同階段所需要掌握和運用的相關能力水平，并以此為依據制定具體要求。例如，為培養大數據采集員、大數據分析師、大數據可視化設計師、大數據平臺運維工程師等人才，可以設定不同層次和難度的專業課程，以保證中等職業教育、高等職業教育和職業應用本科教育階段學生得到滿足其特定需求并全面覆蓋知識技能范圍的教育，使其在畢業后進入就業市場時能夠擁有更強的競爭力。

3.實現學歷貫通、書證融通

“中高本一體化”教育應通過層級化大數據系列專業課程實現學歷貫通和書證融通。學歷貫通允許學生從中職或高職階段進入下一階段學習，不需要參加統考或單獨考試。書證融通還允許學生在各個階段學習完畢后一并拿到畢業證書和相關的職業資格證書。大數據1+X系統認證計劃由初級、中級和高級三個級別組成。初級課程主要講授大數據技術及其在各個行業應用的基本知識；中級課程側重實際技能，如使用大數據工具進行數據分析、建模和應用程序開發；高級課程則為掌握與分布式計算系統或人工智能算法的復雜技術的專業人員設計。這一認證體系能夠促進從業者在職業生涯各個階段的持續學習，為人才培養提供清晰的途徑。

未來的研究建議從理論層面深入探討中高職一體化的培養目標定位，以及中職和高職兩個培養層次的課程體系與人才培養方案的共同理念與標準。為滿足中職、高職和本科學生的不同需求，大數據專業應該有不同層次的培養目標和課程安排。中職階段應該注重基礎知識和技能的傳授，高職階段應該注重實踐能力和技術應用能力的培養，本科職業教育則是當今職業教育在縱向上發展的必然趨勢。在大數據專業中，本科層次的職業教育應該注重學生創新能力、團隊合作能力和跨文化交流能力的培養，以及學生科研能力和實踐能力的培養。在專業和課程規劃、教師團隊、校企聯動等方面，應該堅持“本科層次”與“職業教育”的密切結合，在實踐中不斷調整優化本科層次職業教育的發展模式。以上措施可以更好地推動大數據專業“中高本一體化”教育高質量發展，培養適應數字經濟時代需求的專業人才。實現一體化教育需要學校、企業和政府的多方合作，包括建立實踐基地和實驗室、提供學生實踐機會和實際項目實踐、提高教師教學水平和科研能力、加大政府對職業教育的投入和支持力度、促進職業教育與產業需求的緊密結合。

參考文獻：

[1]李珍珠，鐘楠楠.“需求引領、能力驅動”中高職一體化人才培養模式的探索與實踐———以醫學檢驗技術專業為例[J].衛生職業教育，2022，40（01）：13-15.

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[6]趙堅.本科層次職業學校的辦學定位、現實困境與路徑選擇[J].職教通訊，2022（06）：51-57.

Research on the Integrated Training Model of Secondary Vocational，Higher Vocational and Undergraduate Education for Big Data Majors in Vocational Education

He Ning1*， Ding Ke2， Xu Zhijuan1

（1. Changzhou College of Information Technology， Jiangsu Province， Changzhou 213164， China； 2. Zhonglou District Xinhong Experimental School， Changzhou City， Jiangsu Province， Changzhou 213023， China）

Abstract： This article elaborates on the positioning of the integrated training goals for vocational and vocational education in the big data major， which is to cultivate professional talents required in the digital economy era， rather than simply adding up the education at the secondary vocational， higher vocational， and undergraduate levels. In the secondary vocational stage， emphasis is placed on the teaching of basic knowledge and skills， while in the higher vocational stage， emphasis is placed on the training of practical abilities and technical applications. At the undergraduate level， emphasis is placed on the cultivation of innovation， teamwork， cross-cultural communication， scientific research， and practical abilities. Realizing integrated education requires multi-party cooperation and support， and specific measures need to be taken jointly by schools， enterprises， and governments. This study aims to unify the training of vocational， vocational， and undergraduate students， comprehensively grasp the knowledge and skills of big data majors， and provide support for the cultivation of high-quality and highly skilled big data professionals in society.

Key words： vocational education； integration of "secondary vocational，higher vocational and undergraduate education"； big datamajor；talentcultivation；mode