基于互联网技术的职业农民培训

2015-12-02汪志军高秀云

中国农业信息 2015年24期

高静，汪志军，高秀云

(中国热带农业科学院科技信息研究所，海南儋州571737)

1 在职业农民培训战略制订上的重要性

在以往对职业农民培训的视野上，以职业农民为中心的培训始终是外围的、形式的、粗放的，而不是核心的、本质的、细化的。需要一种转向，转到一种以 “数据”为中心的培训模式，才可能真正接近职业农民培训的本质，从整体上把握对职业农民培训战略制订的脉象。

1.1 大数据提供了培训资本的量化条件

大数据是许多数据的集合体。如果把职业农民培训数据加以整合，就有可能发现其关联性，预测农民对培训内容的需求，从而制订合适的策略。

另外，当培训资本数据化时，培训部门内部人均创造的培训价值比、培训讲师的授课率、每项培训成本与回报率等资本的量化可以做到纵向与历史比较以及横向与同行比较，从而清楚知道当前培训发展的过程与质量，为决策提供依据。

不仅如此，大数据还提供了了解每一个被培训农民将所得到的培训信息应用于农业生产的最终实施效果，不仅培训价值可以得到最大化呈现，许多隐性资源也可以展现出来。例如，依据对社会调查分析，每一个接受过培训的农民的关系网都有被开发的可能，那么，潜在的还需要接受培训的农民数会增加到10倍以上，从而为培训计划的制定提供更广阔的空间。

1.2 通过数据整合预测培训发展方向

以中国热带农业科学院科技研究信息所为例，对于信息所的职业农民培训而言，信息所建立数据库的核心不是为了数据的宏大规模，而是基于宏大数据进行有效的预测，重要的是如何充分利用大数据完成准确的预测，进而帮助信息所领导前瞻性地思考对职业农民进行培训的战略和应对措施。

从2008年初，中国热带农业科学院科技信息所就采用了互联网技术进行年度培训战略规划，充分结合海南儋州市经济农产品经济作物的分布及变化、农业生产的发展趋势、从事农业生产人员结构、信息所自身培训人才结构，确定了充分发挥院所的科技培训优势，先后在海南省儋州市、东方市所属乡镇进行粮食、橡胶、水果、蔬菜、淡养、畜牧等六大支柱产业的农科技术培训的发展战略。一方面，从信息所过去单一的对口专业领域的培训人才结构转型为综合性培训人才结构；另一方面，与市场化接轨，充分尊重农民学员的实际需求和学习规律，按照 “分段式、重实训、参与式”培育模式，选择在农民学员中知名度较高的蔬菜大棚、橡胶林、养猪场、农民合作社等为实训基地，提高农民学员的参与性、互动性和实践性。在这个案例中，是信息所将职业农民培训应用于互联网的雏形，虽然比较简单，但是，为今后培训方向提供了历史数据的变化趋势。

1.3 培训效果的测评

职业农民培训之所以为职业农民培训，并不仅仅是作为培训的物理空间，更重要的是作为农村经济增长的有力支撑。农业作为培训职业农民展开的行业基础，是职业农民求知精神与知识掌握的背景。在这样一个背景条件下，如何测评培训部门所传授的知识与农民对农业科技知识的需求是否相融合的问题，是培训所必须面对的问题。

例如，通过对培训前与培训后农民所掌握的先进农业生产知识统计数据分析，可以让培训部门分析出农民在接受培训前后的生产能力有何不同。因此，培训部门知道相应的培训内容以及接受培训农民的学习行为是主动学习，还是被动学习，是学以致用，还是学而无用，从而对培训整体效果进行测评，是有效培训，还是无效培训。

在此需要指出的是，并不是每个培训部门都是愿意投资大数据项目，并将数据和培训与发展措施相结合，从而提供通过观察数据来证明培训的真正价值的。将大数据完全整合到职业农民培训信息系统，应用于职业农民培训实践，还需要一段时间。

2 互联网对职业农民培训带来的挑战

对职业农民培训的关注有两种形式：一种是数字性的关注，既关注作为统计数据的如受训人员的年龄、文化结构、专业特长、兴趣取向以及当地政府为本地区职业农民培训所人均支付的费用等显性问题；一种是对培训效果的整体关注，既对通过培训所产生的社会效应和经济效益的宏观价值上的关注。实际上，对职业农民培训的关注不能停留在统计数字的层面，必须关注作为个体的职业农民，他们在农产品经济作物生产与农科技术培训之间真实的存在状态，关注实实在在的职业农民在农业经济作物方面的技术掌握层次以及农业经济作物所产生的经济效益从而对他们生活质量所带来的影响。基于对当代农民人文关怀上的切实关注，有必要对如何利用大数据所带来的技术革命，对职业农民培训中已经存在着的诸如信息不对等的问题，充分运用大数据所提供的多种参数，提升数据分析结果的准确性和效率；在对职业农民加以关注的同时，视野内调，查找并改进培训部门在运用互联网技术能力方面的不足，通过这些手段和措施的有效运作，以应对互联网技术的发展对职业农民培训所带来的挑战。

2.1 信息高度透明化所带来的挑战

首先必须基于一个这样的现实，大数据状况下，信息不对称的情况会明显减少。例如，就培训与被培训而言，在以往的培训部门与职业农民之间，受运用互联网技术的制约，基本上只有培训部门具有掌握培训信息的能力，而职业农民在信息来源方面因所呈现弱化，对于信息的掌握量很小，因此，也就影响到了职业农民对培训内容的理性选择，在接受培训中处于被动地位。随着大数据时代的到来，大数据所具有的海量数据提供的特征，使得各种信息的透明度不断提高，也对培训体系的管理水平提出了更高、更专业、更符合农民实际需要的要求，原来那些因为不透明而掩盖的培训内容取舍的问题、培训结果业绩评估的问题以及培训资源的分配等问题都会受到更大的挑战和质疑，这样一来，就促使培训部门所设计的培训方案要更加有 “据”有理，兼具科学性和公信力。

2.2 如何提升数据分析结果的准确性和效率

长期以来，在对职工农民培训的实际效果量化性统计和分析方面一直是困扰培训部门的一个难题。对于职业农民的培训来说，其根本目的就是通过有效的培训，解决农民在从事农业经济作物方面所遇到的农业科技技术难题，从而提高生产率和经济效益。但是，就目前来看，培训部门所能掌握的还只是局限于受训人员的整体结构，例如年龄、性别、文化程度以及所从事何种农业生产等一些静态的基本信息，而对于动态的信息缺乏数据。举例来说，像对橡胶林农业技术的培训，对于培训前农民对从事橡胶林生产的技术能力处于一个什么样的水平，通过培训提升了农民多少这方面的技术含量？如果不通过培训，橡胶林生产所产生的经济效益会不会受到影响等，这些都还没有达到以数据为参照，能够提供准确分析的层次，只能通过模糊匹配、相似度等其他方式来表述，使得培训效果的准确性的效率分析被打了折扣。如何应对数据分析上的挑战，就需要注意加强数据的积累与收集，在职业农民培训方面，只有当数据积累到一定程度，才能支撑一个培训模型的优化和演进

2.3 如何改进运用互联网技术能力方面的不足

虽然目前世界已经进入了互联网时代，但是在不同的地域、不同的文化层次群体甚至是不同的民俗习惯等方面对于互联网所提供的信息运用的差别是很显著的。以海面省儋州市所属乡镇来说，60岁以上的农民会操作电脑（智能手机）的几乎为零；50岁以上的农民会操作电脑（智能手机）也寥寥无几；而40岁以上的农民会操作电脑（智能手机）占到当地农民的30%以上，40岁以下（不包括少年儿童）会操作电脑（智能手机）的人数比例占到70%以上。但是，从实际情况来看，目前儋州市所属乡镇从事农业经济作物生产的平均年龄基本上在40～50岁之间，而这部分人恰巧是应用互联网上的 “弱势”群体，这就给互联网在职业农民培训方面带来了一定的难度，那么如何应对改进运用互联网技术能力方面的不足，笔者认为，首先从培训部门自己出发，以培训部门为基地，一是加强数据库的建立；二是提高对数据综合分析的能力；三是突破以往只是就农业培训而培训的思路，可以有针对性的适时举办几期电脑（智能手机）知识普及方面的培训，这样一来，既可以加强互联网运用实效，又可以惠及广大农民。

3 互联网技术在职业农民培训上的应用

3.1 用以减少对参加培训人员甄别上的失误

尽管都是农业科技知识的培训，但是每一个地区、每一个村落甚至是每一个人对于农业经济作物生产的兴趣和投入是不一样的。培训部门要利用历史数据为基础，通过数据模型定量分析不同地区、不同群体的的不同特点，全理搭配，制订相应的、个性化的培训计划，有计划、有步骤地改善、提升不同地区或者是从业人员的培训结构，以期与培养高技能的职业农民目标相匹配。通过精确划分不同的接受培训群体，从而使培训在组织实施过程中，更为简捷、准确的确定参培人员，从而保证接受培训的人员，是那些真正需要接受培训的群体，以此来提高培训的专业指向性，减少对参加培训人员甄别上的失误。

3.2 通过数据分析在培训内部建立起能力模型

如何在培训内部建立能力模型，是对培训部门能否有效运用大数据技术，提升培训实力的考验。在培训内部建立能力模型需要从以下几个方面着手进行：

（1）对培训部门所现有的人力资源进行基本素质评估，通过对现有人员的专业特长、考勤、请假记录、入职时间、培训次数、参培人数等方面的分析，建立起培训部门人力资源库，并在这个数据库下建立分类库，分为人员绩效、劳资、能力等这几个简单的维度。随后，使用Apriori计算法进行关联分析，找出频繁项集，以确定人员在不同培训中的有效安排及使用。

(2)在培训课程安排上参照被培训系统广为应用的ISD模型（Instructional System Design model），利用该模式所具有的需求分析、设计、开发、实施、效果评估5个因素，把所有涉及到的培训数据导入其中，按照农民需要—设计培训方案—开发培训项目—组织实施培训—对培训效果进行绩效评估的流程，完善培训内部培训模型的建立。在这个培训模型中，运用对培训效果的的整合观察，将上述5项基础活动与培训人员的职业生涯管理、信息所建设、知识管理系统和电子化管理系统建设有机地结合在一起构建而成并与之ISD模型共性相符合，具体见表1。