產教融合背景下高職大數據技術專業課程體系構建研究

中圖分類號：G424 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.20.024

Research on the Construction of Curriculum System for Big Data Technology Major in Higher Vocational Education under the Background of Industry Education Integration

SHEN Lixian， TANG Huihan， XIE Qiang （Guizhou Vocational College of Agriculture， Guiyang， Guizhou ）

AbstractDriven by a new round of technological revolution and industrial transformation，big data technology has become animportant engineforpromotingsocialandeconomic development.Theconstructionof the big datatechnology major curriculum system in vocational collges also needs to closely connect with industry needs，achieving adeep integrationof talent cultivation and industrial development.The article analyzes the problems existing in the current curriculum system of big data technology major in higher vocational education， mainly including lagging course content，incompletepractical teachingsystem，insufficientdegreeof \"dual teacher\"intheteaching staff，and low industry participation.Inresponse to these issues， the article explores the constructionstrategyofthe curiculumsystem forbig data technology majors invocationalcolleges under the backgroundof industry education integration， inorder to provide some reference for vocational colleges to cultivate big data talents that meet industry needs.

Keywordsindustry-education integration; higher vocational education; big data technology major; curriculum system

隨著新一代信息技術的快速發展，大數據產業已成為驅動數字經濟發展的重要引擎。工信部發布的《“十四五”大數據產業發展規劃》顯示，2025年我國大數據人才缺口將達230萬人。國務院辦公廳發布的《關于深化產教融合的若干意見》以及教育部制定的《職業教育提質培優行動計劃（2020一2023年）》，都明確要求職業院校應構建對接產業需求的課程體系。然而，當前高職院校大數據技術專業的課程體系仍然存在諸多問題，如行業技術迭代速度與課程更新周期存在時間差，教學內容滯后于企業真實項目需求；校企合作多停留在頂崗實習層面，缺乏建立“人才共育、過程共管\"的課程開發機制。因此，本文從產教融合的角度出發，詳細探討高職大數據技術專業課程體系的建構策略，以期為高職院校培養符合行業需求的大數據人才提供一些參考。

1高職大數據技術專業課程體系構建的機遇

1.1國家不斷釋放政策紅利，推動產教深度融合

近年來，國家層面對職業教育的戰略定位持續升級，為高職大數據技術專業課程改革創造了制度保障與發展空間。國務院頒布的《國家職業教育改革實施方案》明確提出“推動校企全面加強深度合作”，教育部等六部門聯合印發的《職業教育提質培優行動計劃（2020一2023年）》更是將“深化職業教育產教融合、校企合作\"列為重點任務。特別是2022年新修訂的《中華人民共和國職業教育法》首次以法律形式明確企業辦學主體地位，為高職院校與企業共建課程體系提供了法理支撐。在政策驅動下，截至2023年，全國已培育524家產教融合型企業，其中大數據領域企業占比達 23% 。這些企業深度參與課程標準制定、實訓項目開發等環節。例如，華為、阿里云等龍頭企業與高職院校聯合開發的大數據平臺運維、數據可視化等課程模塊，有效解決了傳統教材滯后于行業實踐的痛點。政策紅利的持續釋放，使得高職大數據技術專業課程體系改革能夠突破校企壁壘，將行業技術標準、崗位能力模型直接轉化為教學標準，形成“產業需求一課程設計一人才培養\"的閉環系統。

1.2產業數字化發展催生新型人才需求

當前，我國數字經濟規模已突破50萬億元，占GDP比重超 40% ，產業數字化轉型已進入全面滲透期。人社部發布的《新職業大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》顯示，2025年我國大數據人才缺口將達到230萬，其中高層次的數據采集、清洗、分析等崗位需求占比達 65% 。以智能制造、智慧金融為代表的重點領域，對具備“大數據 ⁺ 行業”復合能力的技術技能人才的需求激增。例如，制造業智能化改造催生了工業大數據分析師崗位，要求從業者既掌握Hadoop生態體系技術，又熟悉生產流程優化方法；金融科技發展則要求人才具備用戶畫像構建與風控模型調試的雙重能力。這種崗位能力要求的交叉性、場景化為高職大數據技術專業課程體系改革提供了明確的方向。產業需求的結構性變化會倒逼高職大數據技術專業課程體系從單一技術傳授向“技術 + 場景”融合轉型，為優化課程教學內容提供了現實依據。

2高職大數據技術專業課程體系存在的問題

2.1課程體系與產業需求脫節，實踐性不足

在產教融合背景下，高職院校的大數據技術專業課程體系理應緊密對接產業發展需求，培養符合企業用人標準的技術人才。然而，當前部分高職院校在課程體系設計上仍存在較為明顯的滯后性，難以精準匹配行業的發展趨勢。首先，部分高職院校的課程仍偏重理論教學，實踐性較弱，學生在校期間難以形成符合企業需求的實際操作能力。其次，大數據行業技術更新迭代快，如人工智能、云計算、區塊鏈等新技術層出不窮，而課程更新往往滯后于行業發展，導致畢業生的技能與企業實際崗位要求不匹配。此外，部分院校雖已與企業建立合作關系，但合作深度不足，仍以傳統的校企合作模式為主，學生難以真正參與企業級數據項目，缺乏真實業務場景的實訓機會。這種“學用脫節\"的現象使得高職院校培養的人才在進入職場后仍需較長時間來適應，降低了人才培養與行業需求的適配度。

2.2校企合作深度不夠，人才培養模式單一

產教融合的核心在于推動校企深度合作，使企業真正參與高職院校人才培養的全過程。然而，當前高職院校的大數據技術專業在校企合作方面仍存在較多問題，主要表現為合作模式單一、企業參與度不高以及實踐教學平臺建設不足等。首先，部分高職院校與企業的合作僅停留在短期的“訂單班\"或頂崗實習層面，企業的深度介入程度較低，未能真正實現協同育人。其次，部分企業更多是作為用人單位，而非人才培養的直接參與者，導致課程開發、教學內容設計等環節仍主要由學校主導，缺乏企業真實需求的指導。此外，由于部分院校在資金、技術和師資方面的限制，較難搭建真實的大數據應用環境，企業也缺乏動力為高校提供資源支持，學生實訓環境與企業實際工作場景存在較大差距。

2.3師資隊伍實踐經驗不足，難以勝任高水平教學

大數據技術專業課程的教學對教師的專業素養和實踐能力要求較高，教師不僅需要具備扎實的理論基礎，還應掌握行業最新技術，并能指導學生完成實際工程項目。然而，當前部分高職院校在師資隊伍建設方面仍存在諸多短板，制約了課程體系的優化與實施。首先，由于高職院校對大數據技術人才的吸引力相對較低，大數據技術專業的教師主要由計算機相關專業轉崗而來，雖具備一定的教學能力，但缺乏大數據項目的實際開發經驗。其次，部分院校雖鼓勵教師參與企業實踐，但受限于工作壓力、考核標準和企業的接納程度，教師深入企業學習和實踐的機會較少，導致其掌握的行業前沿技術有限。此外，部分院校的大數據課程仍采用傳統的教學方法，以PPT講授和案例分析為主，而忽視了基于真實業務場景的實踐教學，導致學生難以形成面向實際應用的綜合能力。

2.4課程考核體系單一，難以全面評價學生能力

當前，高職院校的大數據技術專業在課程考核體系上仍以傳統的筆試、作業和課程報告為主，過于注重對知識點的掌握，而對學生的實踐能力、團隊協作能力和創新能力評價不足。這種考核方式導致學生更關注理論知識的學習而忽視了實踐能力的培養，難以適應企業對復合型人才的需求。首先，由于缺乏科學的實踐考核標準，部分院校雖然開設了項自實踐課程，但考核方式仍以書面報告或課堂展示為主，難以真實反映學生的動手能力。其次，在產教融合背景下，企業更傾向于評價學生的綜合能力，包括數據分析能力、編程能力、工程實踐能力等，而傳統的考核體系難以全面衡量這些方面。

3產教融合背景下高職大數據技術專業課程體系構建策略

3.1構建“項目驅動”型課程體系，促進理論與實踐融合

在傳統的教學模式下，大數據技術專業的課程主要依賴于理論知識的傳授，缺乏與實際工作場景的緊密結合。為了推動產教融合，學校應從“項自驅動”的理念出發，對大數據技術專業課程體系進行重組，將更多實際項目引入課堂，增強課程的實踐性和應用性。首先，學校應和大數據行業的企業進行深度合作，獲取真實的企業項目或模擬真實項目，設計針對性強的課程模塊。課程內容不僅包括數據分析、數據庫管理、機器學習等基礎知識，還要涵蓋數據清洗、數據可視化和行業特定業務問題的解決等項目內容。其次，在每個學期安排實際項目實踐，學生不僅在課堂上學習理論知識，還要在企業提供的真實項目中進行操作，解決具體問題。在這一過程中，教師和企業導師共同指導，確保學生在實踐中鞏固所學的知識，并培養其實際操作能力。

3.2構建“校企共育\"模式，提升“雙師型\"教師隊伍建設力度

為了實現產教融合，高職院校必須依托企業資源培養大數據技術專業課程的“雙師型\"教師，確保教師不僅要具備理論教學的能力，還需要具備一定的行業實踐經驗，能夠將企業需求和前沿技術融入教學內容。首先，學校應積極引進具有企業背景的專業人才參與教學，建立校企雙向培養機制。這些企業專家可以通過講座、案例分析、項目實踐等形式直接參與教學，幫助學生了解大數據行業的最新發展動態和實際需求。其次，學校應定期組織在職教師參與企業實習，特別是在大數據技術快速發展的行業中，教師必須不斷跟進最新的技術進展。通過這種“邊學邊教”的方式，教師不僅能夠更新自己的專業知識，還能在實踐中體會企業對人才的實際需求，從而更好地將這些經驗和知識傳授給學生。最后，學校應搭建校企聯合實驗室，邀請企業技術人員與教師共同研發教學資源，尤其是與行業應用緊密相關的項目和課程內容。這種緊密合作的模式，不僅提高了教師的實踐能力，還能促使學校和企業共同探索符合市場需求的人才培養方案。

3.3優化課程內容，融入前沿技術和行業標準

隨著大數據技術的快速發展，高職大數據技術專業課程內容的更新速度也亟須跟進，尤其是在人工智能、機器學習、深度學習等前沿領域。首先，教師應注重將前沿技術和行業標準納入大數據技術專業課程教學內容。例如，課程中不僅要包含傳統的數據處理和分析技巧，還要新增機器學習算法、云計算平臺使用、數據隱私保護等技術模塊。同時，結合大數據行業的標準化要求，將數據治理、數據質量管理、數據安全等內容融入課程，確保學生不僅掌握最新技術，還能理解并遵循行業的技術標準。其次，課程內容設計要兼顧學科交叉性，結合人工智能、區塊鏈等領域的技術，培養學生跨學科的綜合應用能力。最后，課程體系要做到既滿足企業的技術需求，又能提升學生的創新意識和技術前瞻性，做到知識結構的靈活性與技術內容的實用性相結合。

3.4構建動態的“校企共建\"實踐平臺，提升學生的實際操作能力

實踐平臺是產教融合的核心載體，如何構建一個能夠真正反映行業需求、提升學生操作能力的實踐平臺，是當前課程體系建設的關鍵。首先，學校應與企業聯合建設大數據實驗室或技術平臺，這些平臺不僅可提供設備或技術支持，還可提供真實的數據資源和實際問題情境，使學生能夠在實驗平臺中模擬解決真實世界中的數據問題，從而提升其實際操作能力。其次，平臺應提供動態反饋機制，定期根據企業需求和技術變化進行調整，確保實踐內容與行業發展保持一致。再次，企業應定期派遣技術人員或項目經理參與平臺的建設與運營，推動平臺建設和課程內容的持續優化。最后，學校根據企業的反饋不斷調整實踐內容與形式，增強學生的就業競爭力。

4結語

綜上所述，產教融合背景下高職大數據技術專業的課程體系改革，是適應行業發展、提升人才培養質量的必然選擇。因此，高職院校應以深化產教融合、提高人才培養與市場需求的銜接為宗旨，通過構建項目驅動型課程體系、構建“校企共育”模式、優化課程內容和構建動態的“校企共建\"實踐平臺等策略，優化大數據技術專業課程體系，不斷提高大數據技術專業人才培養質量。

參考文獻

[1]黃冰.產證賽融通的高職大數據技術專業課程體系構建的研究與實踐[J].科技風，2023（10）：83-85.

[2]高海英.“崗課賽證\"融通的高職院校大數據技術專業課程體系改革實踐[J].陜西教育（高教），2025（2）：76-78.

[3]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.

[4]湯東，喻衣鑫.高職院校大數據技術專業課程教學改革與實踐初探——以重慶H校為例[J].山西青年，2022（22）：21-23.