浅谈基于大数据下的未来高校专业教育

作者简介：贾如春，毕业于四川大学硕士，新视觉MOOC微课程联盟创始人，现任四川信息职业学院信息工程系教师，主要研究方向为高校网络、软件开发安全、信息安全等专业建设，负责数据安全存储，电子商务平台等项目开发工作。

摘要：通过高校与企业的多年合作，从基于高职高专校企合作中数据分析：高校专业课程（包含计算基础知识、多媒体、数据库、linux操作系统、网络工程、动漫影视等专业）高职高专的教学体系与现在信息化时代的企业人才需求存在很大的差距。从教程的角度，信息化建设的技术前沿与专业教育课程相差甚远。而进一步建立数据模型，未来高校专业教育的形式跟课程探讨与深入有大空间，逐步缩短社会所需所求人才与高职高专院校培养中人才的距离是未来高校专业教育的目标。

关键词：大数据;高校;专业;企业;教育;岗位

中图分类号：TP392文献标志码：A文章编号：2095-9214（2015）03-0180-01

一、引言

未来高校专业教育，是否适合信息化建设所需？其专业教学体系课程与社会人才需求之间是否相差甚远？现在高校教育课程体系中所学课程与社会企业所需人才的差异：

但是随着信息化时代的需求，基于大数据分析，教学年龄逐增，教学技能停留，已经完全不能适应整个社会的需求。IT行业突飞猛进的更新，教师已与企业脱离。学习并掌握技术前沿，以项目驱动方式实践教学，宏观的把控毕业意味着失业的问题。跟进社会需求，以“对比”、“提升”、“反复”为基础，才能适用于未来专业的教育与培养。通过项目，任务驱动等方式，在学生实行过程中遇到问题时，自我寻求答案。通过“对比”记忆更有效的解决学习生活中所存在的问题。综上也是目前所存在的问题之一，学不能致用的局限性。针对于高校与企业所需我们做了一个详细比对：

二、未来专业教育

专业教育是一套系统化的学习过程，学院培养大量的理论知识，却不知道企业中所需要的人才在高校的课程体系中不存在。以至于造就了很多大学生毕业意味着失业。而未来专业教育并非是个理论不确定的话题，随着信息化建设，我们各大学院都在逐步探究这个问题，怎么才让高校毕业生更好的能被社会所认可，所接受。未来专业教育的改变，通过作用于大量的感知变化到认知过程。

从性格思维习惯上来讲。高职高专的学生可以分为以下三类：

第一类：内向性格、善于思考的学生

第二类：外向性格、善于交流的学生

第三类：性格中性、惯性思维的学生

什么是性格内向、善于思考的学生呢？就是所谓的安静思维学生，一般喜欢独处，安静的环境下思考问题，具有独特的思维模式。以及多阶的思维基础，遇到问题之后不及时处理，进而遗留很多问题，最终所有问题积累起来造成一时无法承受的压力，导致很多大学生出现心理问题，走向极限。例如：大学生叛逆自杀事件屡见不止！

外向性格、善于交流惯向于好动的学生，反应比较快，乐于交往。很少习惯于独立平静的一个人思考问题。遇事总会第一时间求助，很难自己独立思考解决问题。长期这种很容易造成他们产生依赖心理的思维模式。遇事第一个求助别人，产生懒惰思想，也乐于寻求刺激。

性格中性、两者兼有的学生既能面对问题，一个人独立思考，在某种环境中能依靠自己的方式解决问题，又能在团体活动中寻找到支撑点，通过不同方式学习解决问题。

而对于未来专业教育，我们可以通过大数据模型分析，制定专业的教育方案。进一步的追踪到他们每一个人的心理，在必要的时候专业教育可以下意识的为他们创造模拟环境。对于内向型，首先强化他特有的思维模式，达到一定程度，从内向向外向转变，逐步向兼有型的学生培养。

三、未来高职高专专业教育

1.深度思维，因材施教

根据大数据分析，我们对不同企业项目或者不同的方式方法来引发学生不间断的思考，把认识过程、意志过程相结合，深度解析，充分保证学生专业学以致用。

2.生理心理相结合有效协调让教育高效

对于企业需求的大数据分析，进一步确定所选择的专业学科，从自身职业规划中做一个定位。学生任何生理变化都会对引起心理变化，心理的变化也同样造成一定的影响，所以从本质上培养。

3.引导多面思维，深入专业，针对就业，自我调节。

利用大数据分解专业课程体系，把整个兴趣过程进行分析分解，从兴趣到认知过程做对比分析，从而使整个认知的过程中变的更加高效。分解高職高专课程体系，确定教学方式方法，从实际操作过程中，设置知识结构，知识点，不断接近科目所对应的企业市场岗位。将企业方案引入课堂教学，参与项目管理，项目实施，在课堂中模拟企业标准化，设计、规划、实施、竣工、验收等。将产业跟学业结合，利用工学交替的方式，互相补充完善。提前感受企业专业就业的环境，积累学习过程的工作经验，以能力方式在企业中独挡一面。做到高校是企业的第一站，在高校不仅学习的是一种技能，而是一种自我学习和解决问题、处理问题的能力。

四、总结

未来专业教育的形成是必然的，针对于一个具体课程分解长期实践的过程。结合大数据，深层次综合学生的理解、情感和意志的过程模型。创造属于未来的专业课程，走向更接近社会需求人才是未来高校专业教育的象牙塔。

（作者单位：四川信息职业技术学院信息工程系）