基于崗位核心能力培養的課程體系構建

摘要：隨著大數據技術的飛速發展，社會對大數據技術人才的需求日益增長，大數據相關人才短缺成為制約我國大數據產業發展的關鍵因素。文章以大數據技術專業基礎課程模塊為例，探討了高職院校大數據技術專業如何構建基于崗位核心能力培養的課程體系，通過研究不同職業崗位的核心技能需求，提出構建對策和原則，分層次分模塊對課程體系進行設計，在課程體系中融入“崗課賽證”內容，以提升學生的實踐能力和綜合素質，滿足大數據行業的社會需求。

關鍵詞：崗位核心能力；大數據技術；構建對策；分層次分模塊；專業課程體系

中圖分類號：TP305中圖分類號 文獻標志碼：文獻標志碼A

0 引言

隨著大數據技術的飛速發展，各行各業對大數據技術人才的需求越來越旺盛。大數據技術的應用范圍也正在不斷拓展，從互聯網、金融、醫療等領域逐步滲透到智能制造、智慧城市、農業等領域［1］。行業對大數據技術人才的要求不僅在于掌握技術本身，更在于能夠將這些技術應用到實際工作中，解決實際問題。我國大數據領域雖然起步較晚，但在政府提出建設“數字中國”的大背景下，全國正在打造和完善大數據產業鏈生態系統，這種趨勢對大數據技術專業的人才需求急劇增加，但在高職教育中，尤其是在專業課程體系的構建方面，大數據技術的應用還相對缺乏。為滿足市場需求，在制定課程體系時，要緊跟國際和國內的發展趨勢，注重培養符合時代發展需要的高素質技術技能人才，因此，構建與大數據崗位核心能力相匹配的專業課程體系，重在培養符合市場需求的高素質大數據技術人才［2］。

本研究分析當前大數據技術專業課程體系存在的困境，提出基于崗位核心能力培養的課程體系構建思路，以適應產業發展趨勢、優化專業課程結構、提高人才培養質量。

1 基于崗位核心能力培養的大數據技術專業課程體系構建困境分析

通過走訪企業和高校獲知，目前高職院校大數據技術專業的課程體系構建主要存在以下一些問題。

1.1 課程設置不合理

目前該專業的課程體系與社會需求差異較大，缺乏跨學科的知識整合。在實際的大數據企業中，技術主要是為了實際應用，因此，如果在校所學課程與社會實際應用脫節，所培養學生將無法滿足社會需要［3］。

1.2 崗位核心能力培養目標與就業定位不清晰

大數據技術專業有著極強的實踐導向性，該專業人才的培養需求往往隨著市場與企業的用人需求變化而變化。但部分高校教育工作者尚未清晰認識到大數據技術專業教育的特殊性，沒有確立清晰的崗位核心能力培養目標與就業定位，無法滿足市場與企業的實際用人需求。

1.3 崗位核心能力需求的快速變化

隨著大數據技術的快速發展，企業對大數據技術的人才需求也在不斷變化，主要呈現對應用型人才、大數據分析型人才以及“技術+行業特征”的復合型人才等特點，崗位核心能力的需求愈發精細化，高職院校的大數據技術專業課程體系還不夠成熟，培養的畢業生難以滿足企業用人需求，而這也是學校大數據技術課程體系建構所面臨的困境［2］。

1.4 校企合作不足，缺乏合作深度和廣度

在與企業的合作領域上僅限于參觀學習，缺乏企業的深度合作，使得課程體系難以與崗位核心能力相匹配，影響了學生的職業發展和就業競爭力。

2 大數據技術職業崗位核心能力分析

為更好地了解大數據技術專業的崗位分類及需求，學院開展了對大數據企業、兄弟院校的走訪和調研。從國內各大招聘網站上通過Python獲取大數據企業的招聘崗位和招聘需求數據，分析企業對大數據技術人才的需求狀況和崗位設置情況，通過綜合分析，將大數據技術崗位劃分為不同類別，主要包括大數據開發工程師、數據分析師、大數據運維工程師等，針對不同崗位，明確大數據企業崗位所需的職業核心能力要求，梳理每個職業崗位的典型工作任務，將完成這些工作任務需要的崗位能力要求、知識要求和工作過程核心要素納入課程目標設置，以職業能力形成為主線，進行大數據就業崗位—典型工作任務—崗位核心技能—知識能力一體化的設計，實現課程體系構建與企業需求相結合，技能實訓與職業崗位要求相結合。崗位核心技能分析如表1所示。

通過表1分析，大數據崗位的核心能力主要包括數據采集、數據清洗、數據分析、數據挖掘、數據可視化等基本技能，大數據平臺運維能力、編程與算法能力，也包括團隊協作、問題解決、持續學習等職業素養。這些能力不僅要求學生掌握理論知識，更須要具備實際操作能力和應變能力。因此，明確崗位核心能力，圍繞這些能力進行課程體系的構建，對于培養符合行業需求的高素質大數據技術專業人才具有重要意義。

3 大數據技術專業課程體系構建的對策

3.1 分析大數據技術專業的行業需求

對大數據技術領域的崗位需求進行深入調研和分析，找專業人士訪談，走訪多家使用大數據人才的用人單位，查詢各大招聘網站上大數據人才招聘信息，了解行業對專業人才需求的趨勢和變化，了解不同崗位的職責和能力要求。

3.2 職業崗位核心能力分析

基于崗位需求分析結果，確定核心能力要求。包括技術方面的知識和技能，如數據分析、數據挖掘等；軟件技能方面的要求，如技術能力、創新能力、溝通能力，團隊合作能力等。

3.3 確定對應的培養目標和規格

結合學校的優勢行業與當地區域經濟的特點，設計科學合理的專業建設路徑和專業定位，注重校企合作，工學結合。大數據專業的定位是培養具有大數據分析、處理、應用和創新能力的高素質數智人才。

熟悉大數據相關的前沿技術、應用領域和發展趨勢，能夠運用大數據相關的方法和工具，解決實際問題，提供有效的決策支持，具備良好的職業道德和社會責任感。

3.4 分析崗位典型工作任務及所需職業素質和職業能力

調查分析大數據企業工作任務、對應崗位、工作流程，確定完成相應的工作任務所需的知識要求、能力要求和素質要求，構建大數據專業能力體系，包括編程與軟件開發能力、大數據平臺管理能力、大數據應用能力、大數據綜合應用能力，分別對應著專業基礎課模塊、專業核心課模塊、專業實訓課、專業拓展選修課模塊。

3.5 開發并整合豐富的課程資源

豐富課件、視頻、微課等數字化資源，課程資源覆蓋大數據專業的各個領域。開發資源注重與實踐緊密結合，設計出一系列實用性的項目案例。

3.6 融入職業資格證和技能大賽標準

構建的大數據專業能力體系分別對應著大數據專業課程的4個模塊，對接職業標準和職業資格認證，融入大數據技術職業技能大賽，以企業需要為依據、以職業能力形成為主線，按照崗位能力要求形成規律，構建課程體系。

4 大數據技術專業模塊化課程體系構建

4.1 劃分課程模塊

基于行業企業調研結果和學生學情分析，確定大數據技術專業模塊化課程的目標，根據目標設計模塊化課程內容，根據大數據技術專業的崗位需求，將課程內容劃分為基本素質模塊、專業基礎模塊、專業核心模塊、專業拓展實踐模塊4個模塊，確定各模塊之間的邏輯關系，便于學生按照知識和技能由淺顯易懂到深入復雜、由理論到實踐的變化過程進行學習。每個模塊都聚焦于特定的技能領域和對應能力的培養。還要注意課程的實用性和前沿性，按照“知識＋能力＋ 崗位”的人才培養目標，確定大數據技術專業“崗課賽證融通”的模塊化課程體系。模塊化課程體系如表2所示。

4.2 課程體系中融入“崗課賽證”內容

崗位需求融入課程：對接國家專業教學標準，優化人才培養方案，緊扣大數據技術專業崗位要求，主要包括編程能力、數據分析能力、問題解決能力、溝通協作能力。將崗位能力融入課程體系，在專業課模塊中增加與崗位相關的案例分析，確保學生掌握崗位所需的專業技能。

技能競賽促進教學：隨著學校大數據技術專業的招生，逐步構建“校、省”兩級職業技能競賽體系，通過比賽提升學生技能、促進教師教學水平，將大賽項目融入實訓項目，將大賽評價標準融入實訓項目的技能評價標準，將比賽資源和題目進行碎片化、案例化處理后融入對應的專業課程［4］。

職業資格證書與課程對接：在后續的專業建設和課程建設中，融入大數據應用開發“1+X”認證，將證書的要求融入課程體系，進一步提升大數據技術專業的辦學水平。

4.3 實施與持續改進

重構完課程體系，在實際應用的過程中，要根據學生的學習情況和反饋、大數據行業的發展變化及技術更新等因素，對所建立的課程體系定期地進行評估和調整，確保培養出的學生能始終符合社會和行業的需求。

5 課程體系構建案例

5.1 以專業基礎課模塊為例分析課程體系構建過程

本文以昆明工業職業技術學院大數據技術專業的專業基礎課程體系構建為例進行分析。

5.1.1 明確培養目標

作為一所高職類型的工科院校，確立的人才培養目標是：培養全面發展、德才兼備，掌握本專業知識和技術技能，能夠從事面向大數據、軟件與信息技術服務相關產業的大數據平臺部署與運維、大數據應用開發、大數據分析、處理和可視化等工作的高素質高技能人才［4］。

5.1.2 設計相應的培養方案

培養方案的設計要緊密結合行業需求，讓企業導師參與，與學生進行交流，注重培養學生的實踐能力和工程素養。

5.1.3 課程體系建設與各模塊課程設置

本文以專業基礎課程模塊的構建為例說明各模塊設置過程。專業基礎模塊重點培養學生的軟件設計與開發能力，主要開設程序設計類的課程，比如Java、Python、數據庫等課程，在學習軟件編程課程的過程中，大數據技術平臺搭建的基礎課程Linux，為后續專業核心課 Hadoop平臺搭建提供基礎。同時開設了一門“大數據前沿技術講座”課程，用以關注大數據領域新質生產力的發展趨勢。對這些基礎課程的學習通過項目導向、案例驅動等方法，鼓勵學生積極參與案例實踐，從數據采集、處理、分析到可視化展現的整個流程中獲得實戰經驗。同時，邀請行業專家舉辦講座和指導，使學生緊跟行業動態，了解最新的技術和應用，確保教學內容與時俱進，滿足不斷變化的市場需求。

5.2 以大數據技術專業基礎課程Python為例，“崗課賽證”融通

5.2.1 崗位需求

了解大數據技術專業的實際崗位需求，通過到大數據行業參觀、學習和調研，與大數據從業人員進行技術交流，明確Python課程內容在大數據行業的崗位需求。

5.2.2 課程內容與1+X職業資格證書對接

課程設置與大數據技術專業相關證書認證的要求相銜接，例如大數據應用開發（Python）職業技能等級證書，將證書要求的知識點、技能點融入Python編程的具體教學，使學生在學習課程的同時，也完成了等級認證培訓。

5.2.3 鼓勵學生參加職業技能競賽

鼓勵學生多參加大數據技術專業相關的各種比賽，將比賽的內容融入Python課程的教學，在課程中設置與競賽相關的訓練項目，賽課結合。如大數據技術與應用（Python）競賽，通過比賽激發學生的學習興趣和動力，提升學生專業認同感和解決實際問題的能力，提升學生的競爭意識、團隊協作能力、創新能力等專業素養。

5.2.4 實施與評估

制定詳細的教學計劃，包括教學進度、教學資源、教學策略等，建立多元的評價體系，通過學生自評互評、教師評價和企業導師評價等方式，對課程的教學質量進行全面評估，根據評估結果，及時調整或優化課程內容和教學策略，確保崗課賽證的有效融入。

通過實踐檢驗，昆明工業職業技術學院大數據技術專業在學生成績、學科競賽、教學反饋等方面取得了良好的效果。實踐表明，該課程體系是一個合理實用的課程體系，考慮到了學校層次、學生學情、技能證書與競賽等不同因素的影響。

6 結語

綜上所述，本研究圍繞大數據技術專業課程體系的構建與研究，從職業崗位核心能力的角度進行了調研和探討，分析了當前課程體系存在的困境和問題，構建了“崗課賽證”融合的大數據技術專業課程體系。結合本校的育人實情，靈活挑選合適的教學資源與崗位實訓活動，系統化提高學生的崗位核心能力，以促進云南省同類學校大數據技術專業課程體系建構的進一步完善。

參考文獻

［1］劉清華.適應崗位需求的高職大數據專業課程體系構建研究［J］.南通職業大學學報， 2020（4）：32-35.

［2］潘梅勇，孔麗云，農磊.大數據技術在應用學科人才培育中的作用.［J］.電子技術，2021（9）：242-243.

［3］董朝賢，翁高飛.“崗課賽證創”多維度融通課程體系改革探索［J］.濟源職業技術學院學報，2023（3）：38-43.

［4］牟晉娟，巍磊，奚彩燕.“崗課賽證”背景下大數據技術專業人才培養對策研究［J］.產業與科技論壇，2023（17）：201-203.

［5］王碩，周敬巍，盧聰穎，等.基于大數據環境下的人才培養模式分析系統設計［J］.現代電子技術， 2022（4）：68-42.

［6］劉禹彤.“崗課賽證”融通下高職大數據與會計專業課程體系構建探討［J］.會計師，2023（19）：103-106.

（編輯 王雪芬編輯）

Construction of a curriculum system based on the cultivation of core competencies

for job positions： taking the big data technology major at Kunming Industrial Vocational and Technical College as an example

LYU Fenghua， ZHAO Shuquan

（Kunming Industrial Vocational and Technical College， Kunming 650302， China）

Abstract： ""With the rapid development of big data technology， the demand for big data technology talents in society is increasing day by day， and the shortage of big data related talents has become a key factor restricting the development of China’s big data industry. This article taking the basic course module of big data technology major in our school as an example， explores how the big data technology major in vocational colleges can build a curriculum system based on the cultivation of core competencies for different job positions. By studying the core skill requirements of different vocational positions， construction strategies are proposed， and the curriculum system is designed in a hierarchical and modular manner. The teaching mode of “job course competition certificate” is also explored to enhance students’ practical abilities and comprehensive qualities， and meet the social needs of the big data industry.

Key words： core competencies of the position; big data technology; constructing countermeasures; hierarchical and modular division; professional curriculum system