校企合作背景下大數據專業實驗室建設探索

摘要：本文通過分析當前大數據人才的需求和培養現狀，規劃大數據實驗室的建設目標和內容，旨在提供一個契合實際的大數據環境，讓學生能夠在實踐中學習和掌握大數據的采集、存儲、處理、分析和應用等技能，同時培養學生的創新思維和團隊協作精神。為實現目標，需要校企合作共同制定實驗室建設方案，涵蓋硬件設備、軟件平臺、課程體系、師資力量和管理制度等。新華三（H3C）為大數據實驗室的建設提供強有力的支持，通過校企雙方共同參與管理，確保實訓平臺的建設既能滿足教學需求，又能與產業界的發展趨勢保持同步。

關鍵詞：校企合作；大數據實驗室

引言

作為一種強大的信息處理和分析工具，大數據技術在企業管理、科研探索、社會治理等領域都有著廣泛而深遠的影響。在此背景下，大數據實驗室的建設顯得尤為重要，而校企合作可以為大數據實驗室的建設提供有力支持。學校利用企業資源提升教學實用性，給學生提供實習機會，企業則獲取技術人才與科研支持。新華三（H3C）作為一家專業從事數字化技術開發和應用的企業，與高校合作不僅能助力學生提高專業能力，還能為企業帶來科研資源和技術創新方面的支持，從而增強其在市場上的競爭力，并推動校企雙方共同發展。這對大數據專業實驗室建設的探索，對于推動大數據技術的發展和應用均具有重要意義，同時也將為相關領域的發展帶來新的推動力。

1. 大數據實訓室建設背景

1.1 大數據產業空間高速增長

自2014年3月“大數據”一詞出現在2014年政府工作報告中以來，其戰略地位顯著提升，成為國家發展的重要驅動力。國家不僅建立了國家大數據綜合試驗區，還持續完善相關政策與標準體系，以全方位促進大數據產業的蓬勃發展。這一戰略導向直接推動了產業規模的迅速擴張，預計到2025年，中國大數據產業的規模將突破3萬億元大關，年均復合增長率穩定在25%左右[1]，這充分展現了其作為支撐經濟社會發展的優勢產業的強勁潛力。

與此同時，技術創新成為大數據產業持續壯大的核心引擎。在數據存儲與計算領域，通過深度優化實現了效率與質量的雙重提升，這些技術突破為大數據的廣泛應用和產業的深化發展奠定了堅實基礎。“十四五”規劃[2]的發布，更是為大數據等新興數字產業的培育壯大明確了方向，提出了新的發展要求，進一步激發了產業的活力與潛力。

隨著政策環境的持續優化、人才資源的不斷匯聚、資金支持的持續增強，大數據產業面臨著巨大的發展潛力和廣闊的發展前景。

1.2 大數據人才緊缺

隨著數字化轉型浪潮的深入，大數據已成為推動各行各業發展的核心驅動力，從而引發了對大數據人才的巨大需求，并且需求量呈現出逐年遞增的趨勢[3]。然而，大數據人才的分布卻呈現出明顯的不均衡態勢。互聯網和金融領域作為大數據應用的先鋒，吸引了大量人才聚集，相比之下，制造業等傳統行業在大數據人才方面則顯得尤為匱乏[4]，這在一定程度上制約了這些行業的轉型升級進程。

此外，城市間的差異也進一步加劇了大數據人才緊缺的問題。北京、上海、深圳、杭州等一線城市，憑借其強大的經濟實力和領先的科技環境，吸引了眾多大數據人才的涌入。然而，即便在這些人才相對集中的城市，隨著人工智能、大數據等新興領域的迅猛發展，對專業大數據人才的需求依然供不應求，形成了更為激烈的競爭態勢。

1.3 高職大數據專業實訓教學中存在的問題

現階段，高職大數據專業的實訓教學中存在一些問題，主要包括理論與實踐相脫離、教學資源匱乏、教學方法單一、實訓內容與實際工作需求不符、校企合作不夠深入等。

在高職院校的課程教學中，教師可能會過于注重理論教學，而忽視或淡化實訓教學，或者因缺少實踐環境[5]，導致理論教學和實訓教學比例失衡，影響學生實際操作能力的培養。此外，傳統的教學模式和內容可能無法激發學生的學習興趣和創新能力，因此，需要更多的互動式和項目導向的教學方式來提高教學效果。沒有比較系統的實驗體系和實驗項目，會在很大程度上影響大數據專業畢業生的質量，并造成高校對大數據人才的培養與企業對人才專業技能需求的脫節[6]。

最后，企業是大數據應用的重要場所，如果與企業之間的合作不夠緊密，可能會導致學生缺乏實際工作經驗的機會，而加強校企深度合作，校企共建實踐教學體系[7]，為學生提供更多的實際項目參與機會，可以幫助他們更好地適應職場需求。

2. 高職校企合作大數據實驗室建設目標

建設大數據專業實驗室是響應大數據技術人才培養的需求，旨在滿足專業教學的要求[8]和科研需求[9]。高職校企合作大數據實驗室的建設目標主要集中在培養應用型人才、促進產教融合、提升學生實踐能力、加強科研與創新能力、服務地方經濟發展等方面。

首先，目標是要結合企業需求，培養具備實際操作能力和一定理論知識的高素質技術技能人才，使學生掌握大數據的關鍵技術，并注重培養學生的數據處理能力和數據決策能力。同時，關注學生的創新精神和團隊合作能力，使其能夠適應快速變化的信息時代和市場需求。

其次，通過與企業的緊密合作，使大數據實驗室成為產教融合的重要平臺，有助于更新教學內容和教學方法，使人才培養更貼近實際需求。同時，校企合作也有助于資源共享，通過與企業互動合作，可建立雙師型師資培養機制，提升師資整體的科研和實踐水平。通過構建真實的大數據實驗環境，提供豐富的實踐教學資源和實訓項目，使學生在模擬的現實環境中學習和實踐，增強其解決實際問題的能力[10]。

再次，大數據實驗室還可以作為產教融合服務的基地，與H3C或其他企業共同開展實訓基地建設、聯合開發課程、共同實施教學項目等活動。這些活動不僅有助于提升實驗室的教學和科研水平，還能加強學校與企業的聯系和合作，為學生提供更多的實踐機會和就業渠道。

最后，大數據實驗室還應致力于為政府、企業等提供數據分析和決策支持服務，有助于提升學校的社會服務能力，同時也為學生提供實際應用機會，使學生能夠更好地理解大數據技術在社會經濟發展中的重要作用，從而服務地方經濟發展。

3. 大數據專業實驗室總體設計

3.1 高職大數據專業人才培養目標

高職院校大數據技術專業的人才培養目標，是培養掌握計算機科學、大數據技術、數據分析和數據可視化的基本理論、基本知識和基本技能，具備一定的數據思維和數據敏感度，能夠從事大數據采集、存儲、管理、分析和應用等方面工作的高素質技術技能人才。

學生應掌握大數據技術的基礎理論，包括數據挖掘、機器學習、數據存儲等相關領域知識；具備從事大數據相關工作的實際操作能力，包括數據的采集、清洗、存儲、查詢、分析和可視化等。同時，應結合行業應用，開闊學生產業視野，將大數據知識體系與行業企業需求深度融合，鍛煉學生的崗位適應能力[11]。

3.2 高職大數據課程體系與核心實訓內容

高職院校與H3C等行業企業共同開發課程，課程體系應緊密圍繞大數據行業的實際需求，確保學生畢業后能夠滿足企業的用人標準。注重理論知識的傳授與實踐技能的培養，通過與H3C等企業進行校企合作、項目實訓等方式，提升學生的實戰能力。每門課程應提供實驗指導手冊、在線視頻、資源包、實驗示例代碼等，讓學生學以致用。學生不僅學習大數據技術的基本理論，還學習大數據平臺架構的技術實現及其在行業內的典型應用。通過在線學習、實訓應用、綜合分析等多層次的實驗操作，為大數據專業教學提供完整的實驗教學體系，快速提升實操技能，最終培養高素質應用型復合人才，課程體系如圖1所示。

基礎課程讓學生了解大數據概況，了解大數據產品和技術的特性、實現原理和應用方向。

核心課程使學生能夠了解并初步掌握當前流行的大數據主流技術，熟悉這些技術的特點及其應用場景，具備一定的大數據系統架構設計能力，并能夠獨立開展基本的大數據應用開發。

實訓則通過實訓平臺實際案例，讓學生不僅學習大數據技術的基本理論，還學習大數據平臺架構的技術實現，及其在行業內的典型應用等，從而熟練掌握大數據技術，并能夠將其應用于實際項目中，有效提升數據處理與分析能力，為職業發展奠定堅實基礎。

3.3 依托H3C構建的高職大數據實驗室架構

針對高職院校大數據技術專業教學管理、項目實踐、科研服務等應用場景，大數據實驗室應提供穩定、可靠、高效的軟硬一體化教學科研環境，完善的課程體系，多樣化的教學手段和豐富的實踐8863fa353bdd2cdf8d2c7e7120a3bbc9676796c391a79fae9bdb9d26fcf3e328案例等。其中，實踐案例包括提供行業典型項目及相關數據資源，項目涉及互聯網、運營商、電子商務等多個領域，每個項目案例都配備項目指導手冊、講解視頻、行業數據及項目代碼等。

大數據實驗室采用Docker技術，實現硬件資源集中調度和管理，以大數據Hadoop及其生態組件為核心構建軟件系統，支持更多的大數據高級特性，保證實驗室的高性能與穩定可靠運行。

基于H3C大數據技術與解決方案構建的實驗室架構，涵蓋以下關鍵組成部分。

（1）硬件基礎設施。通過高性能計算集群，提供高性能計算能力，支持大規模數據處理和分析任務，使用H3C存儲解決方案，確保數據的可靠存儲和快速訪問，網絡設備包括交換機、路由器等，保障數據傳輸和訪問的高速率和安全性，并有防火墻、入侵檢測系統等安全保護設施。

（2）軟件平臺與工具。采用H3C穩定高效的操作系統，以及兼容的數據庫系統，引入先進的大數據處理框架，如Hadoop和Spark等，為支持數據分析和可視化的需求，實驗室還將配備一系列數據分析工具，用于數據挖掘和結果的可視化展示。這些工具將幫助師生高效地處理和理解大數據集，促進科研創新和教學質量的提升。

（3）課程體系與教學資源。緊密結合大數據技術的發展趨勢，圍繞大數據分析、數據挖掘、平臺運維等內容設置專業課程，并引入大數據行業企業真實應用案例作為教學資源，豐富課程內容，幫助學生更好地了解大數據技術的實際應用價值，通過實際操作提升動手能力，更好地將理論知識應用于實踐中。

（4）實驗室管理。采用專門的實驗室管理系統來實現實驗任務的分配、資源的有效管理、用戶權限的控制等功能。此外，該系統還具備實驗進度跟蹤等輔助功能，以提高實驗室的整體管理效率。

（5）創新與研究。鼓勵師生充分利用實驗室資源開展科研項目，以推動技術創新和發展。同時，致力于促進研究成果向實際應用的轉化，提升研究的社會價值和影響力。此外，密切與行業對接，根據行業發展的最新需求不斷更新實驗設施和教學內容，確保課程的實用性和前瞻性，使學生能夠獲得最前沿的知識和技術。

（6）企業導師參與。在實驗室的教學和科研活動中，邀請H3C的企業導師參與。這些導師具有豐富的行業經驗和專業知識，能夠為學生提供實踐指導和職業規劃建議。他們的參與不僅有助于提升學生的實踐能力，還能增強學生的職業競爭力。

結語

通過大數據技術專業與H3C公司的深度合作，共建大數據實驗室，高職院校實現了教育資源與產業資源的有效整合。H3C的技術支持和資源投入，顯著提升了實驗室的建設水平和運行效率，為學生提供了先進的實踐平臺，還促進了大數據技術的研發與應用。同時，雙方共同開發課程體系，使教育更貼近市場需求，有效培養了學生的大數據應用能力，促進了教育與產業的深度融合。這種合作模式不僅推動了大數據技術的進步，還為學校和企業帶來了雙贏的效果，為未來的校企合作提供了有益的借鑒和啟示。

參考文獻：

[1]工業和信息化部.工業和信息化部關于印發“十四五”大數據產業發展規劃的通知（工信部規〔2021〕179號）[A/OL].（2021-11-30）[2024-09-11].https：//www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2021/art_c4a16fae377f47519036b26b474123cb.html.

[2]新華網.（兩會受權發布）“十四五”規劃和2035遠景目標的發展環境、指導方針和主要目標[EB/OL].（2021-03-05）[2024-09-11].http：//www.xinhuanet.com/politics/2021lh/2021-03/05/c_1127172897.htm.

[3]何金鳳，馬天宏，杜明珠.工程認證背景下的大數據創新實驗室建設[J].軟件導刊，2022，21（7）：12-15.

[4]張鐵紅，李淑文，宋薇.高職院校大數據技術專業人才培養探索[J].公關世界，2024（16）：61-63.

[5]金曉英.基于大數據的創新人才實訓實驗室建設研究[J].集成電路應用，2021，38（3）：186-188.

[6]吳湘寧，彭建怡，羅勛鶴，等.高校大數據實驗室及實驗體系的規劃與建設[J].計算機系統應用，2020，29（11）：47-56.

[7]張宇.基于大數據技術的實驗室建設與管理探索[J].電腦知識與技術，2021， 17（31）：44-46.

[8]劉清華.高職院校大數據技術專業實驗室建設與研究[J].網絡安全和信息化，2024（1）：108-111.

[9]劉國松，萬平，李先利，等.軍隊院校物聯網工程專業大數據實驗室建設方案研究[J].物聯網技術，2021，11（6）：112-114.

[10]周少珂，任立鋒，李晨.高職院校大數據技術創新實驗室建設與研究[J].教育教學論壇，2020（12）：384-386.

[11]金永霞，許濤.產教融合模式下“大數據技術”課程實踐教學探索[J].工業和信息化教育，2024（7）：60-65.

作者簡介：劉清華，碩士研究生，副教授，289562766@qq.com，研究方向：大數據技術應用。

基金項目：浙江省2022年度高校國內訪問工程師校企合作項目——大數據實驗室建設研究（編號：FG2022273）。