高職院校大數據技術專業人才培養探索

摘要：隨著科學技術的發展，大數據技術已與各行各業密不可分，高職院校也應跟上時代的脈搏，不斷探索，健全大數據技術專業人才的培養模式，培養大數據技術的應用型人才。本文首先闡述了大數據行業發展現狀；然后分析了高職院校大數據技術專業教育現存的問題；最后總結了一系列高職院校大數據技術專業人才培養策略，以期給高職院校大數據專業的建設提供參考。

關鍵詞：職業教育；大數據技術專業；人才培養；教學體系

引言

在數字經濟時代下，各行各業中產生的數據越來越多，數據處理分析工作也不再是傳統的管理信息處理，已經發展成為對大數據信息的處理。由于當前大數據技術還處于發展初期，相關技術人才缺口逐漸凸顯，各高職院校對于相關人才的培養還處于摸索階段，培養模式尚不成熟，迫切需要優化大數據技術專業人才的培養策略。

一、大數據行業發展現狀分析

（一）大數據的行業發展態勢

數據已成為重要的生產要素，其研究已成為各行業關注的焦點。對數據的整合應用使各個行業產生了深刻的變革，從國內到國外、從政府到企業均看到了大數據中蘊含的商業價值，陸續開展針對大數據的研究，以獲取數據中潛在的有用價值。近年來，我國大數據產業高速發展，相關基礎設施建設規模預計到2022年將突破10000億元。根據調查顯示，華東、華北地區占據我國超過半數的大數據行業市場，相對領先。在大數據創新上，企業和高職院校作為主力軍，以2019年為例，貢獻的專利數量達當年新增專利數量的96.8%，且企業是大數據產業的主體。

（二）大數據行業的人才需求

現如今大數據技術應用涉及的數據來源廣泛，更多結合了相關的行業特征，通信、醫療、互聯網、教育、金融、工業等領域對于相關人才的需求尤為廣泛，所以為了實現行業累積數據的價值，保證工作的順利開展，相關從業人員需要具備一定領域內的理論知識；為了處理海量的數據，傳統的計算機算法往往無法滿足需求，所以從業人員需要具備開發新算法的能力；隨著科學技術的日新月異，數據的格式也不斷豐富，所以為了獲取并分析有效的信息，從業人員需要具備強大的數據分析處理能力。

為了適應相關產業發展的需求，高職院校和企業作為大數據創新的中堅力量，都在以培養復合型和專業化的人才為主要方向，持續加大對大數據技術專業人才的培育力度，以培養應用型和技能型人才、具備開源技術應用能力的人才和跨行業綜合能力人才為重點方向，現在我國已有超過1/4的高職院校開設了相關專業。

（三）大數據行業人才匱乏

我國大數據技術起步較晚，但發展迅猛，所以導致相關專業人才供應不足。大數據技術專業人才需要掌握數據統計、采集、可視化、存儲、算法設計等方面專業知識。當前大數據技術領域從業人員多是原IT工程師，相關專業知識儲備并不全面。大數據行業人才的匱乏在部分區域及行業領域尤為突出，具體而言，在地區分布上，目前我國的大數據人才多集中在上海、深圳等一線城市，這些城市中集中了信息技術行業的龍頭企業，如騰訊、百度、阿里巴巴等，所以大數據人才也基本集中在這些城市，而其他大部分城市，如天津、大連、石家莊等占據的人才比例甚至不足1%。此外，從行業領域上看，大數據技術專業相關人才集中的領域主要在通信、互聯網、金融等，但在部分領域如農業、制造業等產業，大數據人才卻嚴重匱乏，但其需求量卻在日益增加。

二、高職院校大數據技術專業現存問題

（一）教學資源匱乏

在處理大數據時，為了保證速度和準確性，需要高性能計算機設備的支持，經由構建的云平臺實現對數據的實時處理。但當前在很多高職院校，實驗資源尤為匱乏，實驗環境簡陋、實驗設備陳舊滯后、實驗系統未形成體系等問題尤為突出，這導致實驗器材無法滿足高速運行的需求，嚴重阻礙了實踐培養的開展。現在很多企業在招聘時都會注重對學生實踐動手能力的考察，而對于剛走出校園的學生來說并沒有相關工作經歷，所以在學校的實踐培養則會成為就業的一大優勢，反之，則成為一大阻礙。

（二）師資隊伍薄弱

由于大數據技術的應用性較強且技術較新穎，在教學中不僅要注重理論知識的夯實，更要注重學生應用技能、抽象思維、創新思維、整合思維的培養。目前承擔培養人才任務的教師隊伍并不能滿足人才培養的需求，主要是由于目前大部分高職院校中大數據技術專業教師為計算機或數學專業教師出身，所以其培養方法和培養內容均無法與大數據技術專業需求完全契合。此外，這種教師的兼任直接導致了教師的時間和精力更加有限，無法及時“充電”，沒有時間去提升自己的專業素養、關注專業發展動態，教師自身具備的相關專業知識陳舊，無法擔起培養大數據技術專業人才的重任，這對培養效果的提高造成了極大的阻礙。

（三）生源素質不同

大數據技術專業對學生的素質、能力、專業知識儲備要求較高，但由于招生形式多樣，例如在黑龍江省，高職院校學生的錄取形式多樣，比如有注冊招生、統招、單招等，每一批次學生水平差距較大。近年來，隨著信息技術的發展，大數據人才的創新創造能力、實際動手操作能力、專業素養顯得越發重要，但現在教育體系下培養的專業人才很難滿足這些需求。由于招生形式帶來的生源危機已經對高職院校大數據技術專業的教學開展帶來了極大的挑戰。

三、高職院校大數據技術專業人才培養路徑

（一）基于云課堂推進教學改革

教學形式隨著教學信息化的開展越發靈活多樣，其中的云課堂就是當前應用尤為廣泛的形式之一。在教學時，教師可以將自行錄制的微課或豐富的公共課程資源上傳至云平臺，學生可以在自己的電腦或手機等移動設備上自行選擇在線觀看或下載后學習，實現隨時隨地學習[1]。此外，利用網絡課程的共享性還可以擴大學生的學習范圍，不受限于課程教材，同時避免教材內容的滯后性對學生學習了解學科發展前沿和企業需求的阻礙，拓寬學習視野。以黑龍江省某職業院校為例，學校已開放了多種大數據技術專業云課堂教學視頻，教學效果較好。受到這一實踐結果的啟發，當前學校仍在積極為其他專業開發相關云課堂應用課程資源。

（二）基于內培外引提升師資水平

高水平的師資隊伍是培養高素質大數據技術專業人才的關鍵。為了滿足專業開展的需求，必須將“內培”與“外引”相結合進行師資隊伍的人才培養。一方面，要健全“雙師”型師資隊伍建設，定期或不定期組織高職院校教師進入相關企業進行培訓、學習，以掌握最新的、更實際的專業技術并了解行業發展動向和市場需求，使得教師給學生更實際的、有價值的指導。培訓過程中除了對教師針對大數據、計算機等專業技能培訓和實操練習，還要注重轉變教師的培養方式和觀念，以在教學中能夠基于大數據技術專業特征進行科學的知識傳達和思維訓練。在大數據技術專業的科研人才構建上，要使專業科研隊伍的學歷、專業及年齡結構合理化，以培養具備扎實專業技能、科研能力、專業基礎理論的教師隊伍[2]；另一方面，除了組織教師前往企業培訓，也可以與企業合作，引進企業在職工程師在學校做兼職教師，彌補自身辦學力量的不足。

（三）優化專業人才培養體系

大數據技術屬于新興專業，目前的培養體系仍不完善。一方面是由于尚未統一培養方向和培養內容；另一方面則是由于疏于進行多學科知識的交叉融合教學；此外，現高職院校課程體系沿用本科相關專業，理論研究為重點，缺乏對學生實踐能力的培養，無論是課程銜接還是學時安排均不合理，這種人才培養體系最終導致培養的畢業生難以滿足企業需求。

首先，為奠定專業人才的知識基礎，在人才培養中要關注基礎學科的教學，使其在后續的學習中獲得更深刻的專業認知，比如，為培養學生處理繁雜數據的思維能力基礎，可以融入“歸納”與“統計”相關知識的教學內容。此外，不同專業能力的培養需要合理的專業課程安排，如數據挖掘能力需要數據倉庫、數據挖掘、數據庫系統基礎、應用算法等課程的支持，而針對統計分析能力的培養需要數據統計、分析、統計學導論等課程支持。專業課程的設置應與時俱進，根據行業發展動態調整并合理安排課程的學習順序。培養內容要強調實踐性和應用價值，還有對培養對象創新創業能力進行培養，以促進學生成長為符合時代發展和行業需求的大數據技術專業人才[3]。

（四）與大數據企業加強合作

為順應高職院校大數據技術產業的發展，高職院校應加強行業對接，做好與企業的合作，與當地的產業有效對接、深度融合，從而服務區域經濟。前文已述及，通過“校企合作”來培養“雙師”型教師，以培養實戰能力更強的教師，或與企業合作，引入企業在職大數據相關崗位從業人員進入高職院校兼職教師。針對學生，可以與相關企業合作開展訂單式人才培養模式，通過“校企合作”為學生構建實踐平臺，以行業需求為導向，給學生提供更多在行業實際工作環境中的實踐機會，以提高專業對口率。高職院校由于自身辦學經費等原因導致自身辦學力量十分有限，這使得學校的實驗室設備無法跟上技術更新迭代的速度，在這方面，企業則具有明顯的專業設備、資金等資源優勢。對于學生實踐能力的培養，在學校的實驗室建設上，學校要加強與企業的交流合作，了解市場需求，并以此為參考建設實驗室。除了實驗設備，在管理機制上也要參考企業的管理方式，優化學校的管理方式，使實踐培養更具真實性。

（五）豐富課堂教學方法

大數據技術專業在教學過程中可以靈活應用角色扮演法、任務驅動教學法、演示法、項目教學法、講授法、討論法、分組教學法等多種教學方式，具體可視課程內容和學生自身學習情況而定。如項目教學法可應用于《Java程序設計》《網頁設計》《程序設計》等專業課程中，將抽象的課程知識融入具體的項目中，有效實現理論知識與實踐的結合與轉化，提高學生的學習興趣；分組教學法在實施時，首先根據學生的學習情況、性格愛好等進行靈活分組，再以小組合作的形式開展課程的教學。尤其是在項目實訓過程中，讓學生在小組合作中完成項目的學習，可以給學生提供充分的交流合作和自主探究空間；任務驅動教學法中，需要將所有教學項目重新排列組合再融合到適宜的教學任務中，進行系統性的教學；角色扮演教學法多應用于綜合項目實訓中，可以讓學生分組扮演特定項目中的數據開發工程師、數據采集工程師等角色，并完成各自負責的工作，以幫助學生理解相關生產流程[4]。

（六）優化教學評價體系

為了達成大數據技術專業的培養規格、培養目標，保證學生具備完備的專業技能和能力，達到畢業要求，必須完善考核和評價體系。主要分為3個方面：（1）在課程考核中，要把學生期末考核、平時表現考核、階段性考核根據各自權重綜合起來，即采用過程性評價方法。對于平日成績的考核，可以借助網絡課程輔助教學，在平臺上完成課時測試、任務下發、筆記完成情況、知識拓展訓練、問題討論及課后答疑等教學內容，并在平臺上對學生的學習情況進行統計以計入平日成績。期末考試可分為對于學生理論知識和實踐技能兩方面的考核；（2）對于專業能力的考核評價，可以在平時課程教學中設置綜合技能實訓課程，如大數據平臺運維、大數據產品開發及JavaEE企業開發等綜合實訓項目，在考核時建立綜合的評價標準，全面反映學生的知識、素質、能力水平，以幫助學生發現自身的不足，及時彌補，不斷提高自身專業能力[5]；（3）在對學生的頂崗實習考核評價中，不僅要考慮學校的管理和指導，還要綜合企業的考核評價結果，綜合學生離校、頂崗實習、企業評價、畢業設計和實習報告的信息反饋及評價結果。學校評價由學校教師負責，主要涉及對學生的頂崗實習態度和紀律、實習周志和報告、畢業設計及相關材料上交情況的考核。企業指導教師則負責學生的企業評價部分，主要涉及對學生業務能力、勞動紀律、出勤率、溝通合作能力、工作成果及態度的考核。學校考核和企業考核可分別占頂崗實習總成績的50%，根據各項考核分數給予等級評定，不合格者則需要重新學習，取得合格成績后才可獲取畢業資格。

結語

為適應時代發展潮流，要完善人才培養體系，做好人才的培養工作，這不僅需要高職院校和企業的共同努力，還需要社會機構和政府的幫助，以最終建成完善的大數據技術專業人才培養體系，健全人才培養模式。此外，在未來還要構建全面的人才引進、人才培養機制，并做好人才儲備工作，全面提升人才培養質量。

本文系1.黑龍江省教育科學規劃重點課題《混合式教學模式下高職計算機基礎課程思政元素挖掘路徑研究》（項目編號：ZJB1423151）；2.黑龍江省高等職業教育教學改革研究課題《高職院校數字化立體課堂教學模式應用研究》（項目編號：SJGZY2022036 ）的研究成果。

參考文獻：

[1]禤鮮.基于產教融合的高職院校大數據技術專業人才培養探討[J].廣西教育，2022，（06）：60-63.

[2]王瑩.高職院校大數據技術與應用專業人才培養策略[J].電腦知識與技術，2021，（14）：74-75.

[3]高愛梅.高職院校大數據技術與應用專業人才培養模式的探析[J].計算機產品與流通，2019，（12）：205.

[4]楊海迎，宋凱，李冬.高職院校大數據技術與應用專業人才培養策略[J].科技資訊，2019，（15）：249-250.

[5]賈萬祥，徐紅兵.高職院校大數據技術與應用專業人才培養模式的研究[J].電腦知識與技術，2019，（10）：102-103.

（責任編輯：豆瑞超）