大數據背景下高職院校大數據專業“崗課賽證”融通研究

劉喜蘋 黃國芳

[摘 要]“崗課賽證”融通是一項重要的職業教育改革措施，對培養高素質、復合型人才隊伍具有重要作用。大數據專業作為一個快速發展的新興專業，將通過在教學中實施“崗課賽證”融通，進一步提高人才培養質量。本文對高職院校大數據專業“崗課賽證”融通現狀進行了分析，發現大數據專業“課崗”融合存在差距、“課證”融合存在差異、“課賽”融合整合不足。本文運用大數據技術助力收集崗位信息、分析證書考點、轉化賽項資源，以此提升大數據專業“崗課賽證”融通的效果。

[關鍵詞]高職院校；“課崗”；“課證”；“課賽”；大數據專業

一、“崗課賽證”融通意義

“崗課賽證”是指根據企業需求，將課程設置為崗位需求的實用課程，并通過競賽和認證提升學生的專業技能，評價學生的能力。在職業院校實施“崗課賽證”融通具有重要意義。

（一）“崗課賽證”可以實現精準匹配崗位需求

1.從“課崗”方面來說，這一模式將課程設置與崗位需求緊密結合。傳統的教育模式往往存在理論脫離實踐的問題，學生畢業后往往難以適應實際崗位的需求。而“課崗”模式可以根據企業的實際需求，調整教學內容和方法，使學生在校期間就能接觸到實際工作中的技能和知識，提前適應崗位需求，減少企業用工的適應期，提高用工效率。

2.從“課證”方面來說，這一模式將課程設置與崗位認證相結合。學生在校期間可以參加相關的崗位認證考試，通過考試取得相應的資格證書。這些證書不僅可以為學生的就業增光添彩，還可以為企業提供更直觀的用人參考，提高用人的精準度。同時，這也可以促進學校的教學質量提升，促使教師和學生更加注重實際崗位需求，努力提高教和學的水平。

3.從“課賽”方面來說，這一模式將課程設置與實際崗位競爭相結合。學生在校期間可以參加各種與實際崗位相關的比賽和實踐活動，通過與其他學生的競爭，不斷提高自己的專業技能和綜合素質。這樣不僅可以激發學生的學習興趣，提高學習積極性，還可以培養學生的競爭意識和團隊合作精神，為將來的崗位競爭打下良好的基礎。

（二）“崗課賽證”可以全面促進學生能力提升

在實際工作中，大數據技術人才需要具備較強的綜合能力，包括溝通能力、團隊合作能力、問題解決能力等。通過“崗課賽證”融通，學生不僅可以在專業技能上得到提升，還能夠在其他能力方面得到鍛煉，更好地適應未來的工作需求。

（三）“崗課賽證”可以提升教師綜合育人能力

一方面，“崗課賽證”融通為教師教學改革指明了方向。教師教學實踐中以崗位為標準，設定教學目標，以技能競賽和職業技能等級證書為抓手，豐富教學內容，優化教學評價體系，提升綜合育人能力[1]。另一方面，教師在指導學生參加認證和競賽的過程中，需要在學生遇到困難時給予幫助和指導，需要不斷更新自己的專業知識和教學方法，提升教師的綜合育人能力。

高職院校大數據專業的“崗課賽證”融通意義重大，可以幫助學生更好地適應未來工作，全面提升學生的能力，還可以提升教師綜合育人能力。因此，高職院校應該積極推進“崗課賽證”融通，為學生的職業發展提供更好的支持。

二、高職院校大數據技術專業“崗課賽證”融合過程中存在的問題

（一）“課崗”融合存在差距

高職院校主要培養應用型和技能型人才，在教學中實現“課崗”融合符合高職院校人才培養的目標。雖然很多高職院校都在努力探索課程與崗位相匹配的教育模式，但是仍存在很多問題，主要體現在以下幾點：

1.從課程體系方面來看，由于職業教育招生困難，導致生源的整體素質要比過去有所降低，有些學生文化基礎素質較低，學習的自覺性比較差。學生基礎較差導致高職院校只能降低大數據專業的課程體系難度，以至于有些課程的內容只是將軟件專業課程重新抄錄一遍。降低難度后的課程體系內容空洞，和企業需求有較大差距，導致學生在實際工作中分析問題和解決問題的能力較弱。

2.從課程實訓方面來看，大數據專業的實訓難度高，實訓設備要求高。很多高職院校的實訓設施和資源有限，無法滿足學生的實際需求。很多學生在校期間缺乏實際操作的機會，導致畢業后無法順利適應崗位工作。

3.從專業建設方面來看，高職院校大數據專業教學團隊很多教師是從軟件技術專業或者其他專業轉過來的，專業對口教師較少。教師對大數據技術專業學生就業崗位的研究不足，對企業的職業需求不明確，在一定程度上影響了學生的求職和就業。

（二）“課證”融合存在差異

推進課程與證書的融合是提高人才培養質量的重要途徑。隨著1+X證書試點的實施，許多高職院校都在積極推進相關職業技能證書的培訓和考核。然而，由于證書跨多個專業、專業對口教師少等原因，導致課程與證書之間存在不協調、不同步的問題。

1.從證書方面來看，由于一個“1+X”證書跨多個專業。同一個證書，所涉及的專業內容也可能不僅與一個專業課程有關，還可能體現在多個專業課程中。如果只將部分專業課程與證書進行融合，會導致內容整合不全等問題[2]。

2.從教學方面來看，高職院校大數據專業教學團隊很多教師是從軟件技術專業或者其他專業轉過來的，專業對口教師較少，導致在實際教學過程中無意識地偏離專業培養方向。而且現有教師缺少職業培訓、對大數據證書研究不夠深入、缺乏教育創新機制等，導致課程與證書的融合存在不協調、不同步的問題。

（三）“課賽”融合整合不足

學生競賽是檢驗學習成果的重要平臺，競賽可以促進行業內師生交流，激發學生學習的熱情。雖然高職院校都在積極參加各類比賽，但“課賽”融合仍存在整合不足，深度不夠的問題。主要有兩個原因：

1.從學生方面來看，由于大數據專業學生自身理解和接受能力的差異，比賽的內容和難度并不適合所有學生。因此，將競賽內容融入課堂教學存在一定難度，難以將真實的競賽題完整呈現給學生。如果只對競賽中簡單的內容進行整合，那么競賽和課程融合的深度是不夠的。

2.從教師方面來看，教師在“課賽”模式下往往更注重競賽內容的傳授和訓練，而忽視了課堂教學的整體規劃和教學資源的整合。這導致了教學內容和競賽內容之間的割裂，學生在應對競賽時可能缺乏必要的基礎知識和技能。

三、高職院校大數據技術專業“崗課賽證”融通實踐路徑

（一）“課崗”融合——大數據技術助力收集崗位信息，優化課程設置

隨著大數據技術的發展，企業對于大數據崗位的需求不斷增加。利用大數據技術，可以更加準確地收集和分析企業對于大數據崗位的需求，優化課程設置，使之更加貼合企業的實際需求。同時，大數據技術還可以幫助學校及時更新課程內容，使之與企業需求保持同步，為學生提供更好的就業機會。

高職院校大數據專業就業崗位主要集中在數據采集、數據可視化、數據運維3個崗位，以應用為主[3]。為了更好地了解大數據相關企業對大數據崗位的需求，本文運用爬蟲技術在各大招聘平臺中采集數據，收集了大量大數據相關企業的崗位需求和能力要求，深入研究了大數據課程和崗位之間的聯系。

本文對調研數據運用大數據技術進行了統計分析，發現大數據崗位的技能要求主要集中在大數據框架、數據處理工具及語言等方面。

通過分析，可知大數據相關的職業崗位一般要求如下：

1.對數據處理、數據分析等有深刻認識和實戰經驗，熟悉SQL語言，熟悉shell、python等腳本語言；

2.有hadoop等大數據平臺的使用經驗，有數據倉庫建設、商業數據分析項目經驗；

3.至少熟練使用Java、Python等一種編程語言；

4.熟練掌握Hadoop及MapReduce應用開發；

5.熟練掌握HBase、Hive等大數據開發工具，對hadoop生態其他組件有一定了解。

6.熟悉常用的關系型數據庫、非關系型數據庫和數據倉庫，具有SQL性能優化經驗。

7.熟悉Linux系統和Shell編程，學習能力強，有團隊觀念，具備獨立解決問題的能力。

8.熟練掌握Spark編程和Flink編程。

通過大數據分析，可以進一步優化大數據的課程體系。優化的方式如下：

1.及時更新內容：大數據專業的課程體需要包括最新的數據處理工具、數據分析方法、大數據平臺等。同時也要關注行業需求，將最新的行業需求融入課程體系中。例如，增加Spark編程、Flink編程的課程。

2.增加實踐環節：大數據專業的課程體系應該注重實踐能力的培養，可以增加實踐課程或項目實踐環節，讓學生能夠通過實際操作來掌握數據處理和分析的技能。例如，增加數據倉庫建設、商業數據分析項目。

3.強化實際應用：除了理論知識和技術能力，大數據專業的課程體系還應該注重學生的實際應用能力，可以通過實習、項目合作等方式來培養學生的實際應用技能。例如，增加hadoop實訓課程。

（二）“課證”融合——大數據技術助力分析證書知識點，優化課程內容

在高職院校大數據專業人才培養計劃中，除獲得畢業證書外，還要求學生獲得與大數據相關的“1+X”證書。在大數據專業中，證書是學生提升就業競爭力的重要方式[4]。利用大數據技術，可以對證書的知識點進行深入分析，找出學生在學習過程中容易忽視的重點知識，優化課程內容，幫助學生更好地備考證書。同時，還可以通過大數據技術對證書考試的歷年數據進行分析，幫助學生更好地制定備考策略，提高通過率。

目前，大數據領域的1+X證書有Python程序開發職業技能等級證書（中惠云起科技集團）、大數據分析與應用職業技能等級證書（阿里巴巴有限公司）、大數據分析與應用職業技能等級證書（北京新奧時代科技有限責任公司）、大數據平臺管理與開發職業技能等級證書（星環信息科技有限公司）。

本文運用大數據技術分析證書知識點，優化課程內容。以“Python程序開發”證書為例，該證書考查的知識點主要涉及python語言、網絡爬蟲、數據清洗、可視化、人工智能等。優化課程的方式如下：

1.優化課程內容。大數據專業的課程內容應該涵蓋多個方面，包括數據采集、數據存儲、數據處理、數據分析、數據可視化等多個環節，同時也可以融入一些與大數據相關的跨學科內容。例如，增加人工智能、云計算等內容。

2.強化理論基礎。除了實踐能力，大數據專業的課程體系也需要注重理論基礎的建設，包括數據結構、算法、統計學等方面的知識，這些理論基礎對于學生考證至關重要。例如，在Python課程中增加一些數據結構方面的知識。

（三）“課賽”融合——大數據技術助力分析賽項考查點，轉化賽項資源

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。利用大數據技術，可以對賽項的考查點進行深入分析，幫助學生更好地把握賽項的重點，提高比賽成績。同時，還可以通過大數據技術對賽項資源進行轉化，將賽項的數據資源轉化為學生的學習資源，提高學生的實踐能力。

高職院校大數據領域技能競賽主要有職業院校技能競賽和行業比賽。職業院校技能競賽有大數據技術與應用賽項（國賽和省賽）和Python程序設計賽項（省賽）等。行業競賽有大數據分析技術技能大賽和藍橋杯（Python程序設計賽

項）等。

大數據技術專業的職業技能大賽類型眾多，本文選擇了與高職院校培養計劃及課程教學體系密切相關的專業賽事——“大數據技術與應用”賽項為研究對象。該賽項以大數據技術與應用為核心內容和工作基礎，重點考察參賽選手基于Hadoop、Spark、Flink平臺環境下，充分利用Spark Core、Spark SQL、Flume、Kafka、Flink、Hive、HBase、Redis、Maxwell、ClickHouse、MySQL等技術的特點，綜合軟件開發相關技術，解決實際問題的能力。本文運用大數據技術分析競賽考查點，總結歸納所需具備的技能點，將適合高職院校學生的知識點和技能點融入課堂教學和實習實訓，還將技能大賽的資源轉化為教學資料，比如，大賽的項目、試題和裝備等資料，通過大賽促進教學改革創新與質量提升。

結束語

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。本文運用大數據技術助力高職院校大數據專業“課崗”“課證”“課賽”融通。運用大數據技術助力收集崗位信息，優化課程設置，促進“課崗”融合；運用大數據技術助力分析證書知識點，優化課程內容，促進“課證”融合；運用大數據技術助力分析賽項考查點，轉化賽項資源，促進“課賽”融合。

參考文獻

[1]劉曉麗.“崗課賽證”融通下航空物流管理專業教學改革與實踐[J].現代職業教育，2023（22）：49-52.

[2]柴艷賓.高職院校大數據技術專業“崗課賽證”融通探索[J].湖南工業職業技術學院學報，2022，22（4）：68-71+83.

[3]高永梅，李新輝.新工科背景下我國高職院校大數據技術與應用專業人才培養研究[J].實驗技術與管理，2021，38（4）：264-270.

[4]馬迪，孫佳.高職院校“崗課賽證”融通的大數據專業教學模式研究[J].科技資訊，2023，21（4）：195-198.

作者簡介：劉喜蘋（1978— ），女，漢族，湖南長沙人，長沙南方職業學院，講師，碩士。

研究方向：數據挖掘，軟件技術。

黃國芳（1974— ），女，漢族，湖南湘鄉人，長沙南方職業學院，副教授，碩士。

研究方向：計算機應用。

基金項目：2023年度湖南省教育科學“十四五”規劃2023年度課題“大數據背景下‘崗課賽證融通的高職大數據專業教學模式創新研究”（課題編號：XJK23CZY070）。