校企合作模式在数据科学与大数据技术专业应用型人才培养中的应用研究

【摘要】随着互联网的发展，当前，越来越多的高校增设大数据专业。大数据专业是一门应用型的专业，并且在互联网时代，大数据技术的发展更新换代非常快。因此，大数据专业所制定的人才培养模式也应当是基于实践应用型的教学模式之上。校企合作模式一向是应用型人才培养模式的重要方式，在大数据专业中，高校与相关企业的合作不仅能够充实高校大数据专业的课程体系建设，同时也搭建一个理论教学与实践教学相结合的良好平台，让教师与学生都能够从中受益，得到大数据技术在企业与社会中应用发展的最新知识与实践技能。本文将探讨校企合作模式在数据科学与大数据技术专业应用型人才培养中的应用以及积极意义。

【关键词】校企合作；大数据；应用型人才

【中图分类号】G632.3 【文献标识码】A

基金项目：本论文系吉林省教育科学“十三五”规划2018年度一般规划课题“基于校企合作的数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究”（课题批准号为GH180611）的成果之一。

数据科学与大数据技术专业虽然是高校的一门新兴学科，但是，事实上数据科学与大数据技术专业所设计的学科内容在很多高校都已经有成熟的专业设置。因为该专业是一门综合性的学科，涉及到丰富的跨学科专业知识内容，其中包含计算机专业、数学专业、统计学、信息技术专业、網络技术专业等。而所谓的数据科学与大数据技术专业就是建立在这些学科专业知识的基础上对数据进行搜集整理，并且从海量的数据中通过统计分析方法，从行业的角度进行分析整理获取有价值的信息。[1]当前，在国家“十三五”规划纲要的明确指导下，大数据技术发展迅速。同时，市场对于大数据技术人才的需求也越来越大。高校在建立数据科学与大数据专业的同时，不仅仅需要从学科专业课程上与市场对人才的需求接轨，同时也需要运用多样化的人才培养模式来提升该专业人才技能。校企合作模式是当前高校进行应用型人才培养模式的主要方式，也是运作较为成熟的一种模式。在数据科学和大数据技术专业的人才培养模式中，应当结合该专业的学科特点，有计划、有步骤地应用校企合作模式进行应用型的人才培养。

一、数据科学与大数据技术专业应用型人才的技能需求

当前，数据科学与大数据技术专业的人才需求主要来自于电子商务公司、金融公司、电信公司、网络公司等。随着大数据技术的不断成熟，大数据在各个行业中的应用也越来越为广泛。从各个行业所提供的大数据技术专业相关的岗位来看，基本上都是数据算法工程师、数据开发工程师、智能分析师等围绕着大数据的搜集、分析工作而来的。[2]从当前就业市场对数据科学与大数据技术专业的人才需求来看，对于该专业人才的主要技能分为三个方面。

首要知识技能是计算机专业知识。计算机专业知识是实现大数据分析与运算的基础，这其中包含计算机的硬件和软件知识。计算机软件知识中主要包含大数据技术相关的软件操作，如当前在市场中较为主流的操作软件Oracle、python、SPSS等。按照高校的学制设计，从低年级到高年级的学习由浅入深，从计算机基本软件的操作到大数据算法相关软件的操作技能。当然，根据校企合作中对方企业的具体需求，会相应地增加企业应用的软件，或者直接学习在企业中所应用到的软件。计算机硬件知识主要是计算机的配置功能等基本知识。在大数据技术领域，硬件配置的设计也是非常重要的一块内容。一方面，很多企业的大数据应用是比较新的，在过去的企业运营中从未有过，因此需要从零开始架构企业的大数据应用相关的软体与硬体，这就需要相关的技能人才能够根据企业所产生的数据体量以及对应的运算需求去配置计算机硬件设置。另一方面，企业对于大数据的应用也是在不断的变化之中，相关专业人员在面对这些变化的时候，要懂得进行评估，如何达成企业对于大数据信息录入与计算的需求。这些知识对于日后学生走向工作岗位之后对数据库的建立配置核实的硬件设施有非常重要的指导意义。其次是统计方面的知识。大数据技术从根本上来说是对于数据的统计与分析，离开统计学的基础知识，大数据就是无本之木，无源之水。事实上，大数据技术就是在信息技术下的统计学应用。因此，统计学方面的知识是大数据技术应用的根本。学生应当掌握基本的数学和统计学的基本原理以及数学模型的建立与数据算法设计等较为专业的深层次统计学知识。再次是行业的相关知识。无论是数据的统计还是分析，最终都需要为行业的决策与发展服务，因此，学生需要具备一定的综合素质以及基本常识，对数据分析的结果进行分析，从中摘出有价值的信息。[3]同时，行业的知识也是算法设计以及数据分析方式确定的重要依据。当然，行业的知识与经验需要一定的岗位实际工作时间来累积，但是我们也不能忽视在大学专业学习期间对于行业专业知识的学习，这主要体现在大学的学科设置中的基础知识课程，如大学语文、英语，高数等基础知识学科。这是学生提升综合素质的重要科目，在数据科学与大数据技术专业中尤其需要重视。这将是学生未来发展高度的重要基础。

二、校企合作模式在数据科学与大数据技术专业应用型人才培养模式中的应用

（一）应用型人才培养校企合作模式

在校企合作的模式下，数据科学与大数据技术专业的人才培养目标将会更加有针对性，同时，人才技能培养也会更加符合企业的需求。当前，应用型人才培养的校企合作模式主要有以下几种模式：

第一，根据师资队伍的构成状况进行单向学习或者双向合作的模式与企业展开合作。与企业的双向合作顾名思义是高校与企业进行双边的合作，双方共同进行科研合作，研发高级的课程。[4]一方面，为在专业课程的设置上提供更多应用型的知识技能，弥补传统教材教学内容的不足；另一方面，为高校学生提供进行试验、社会实践的平台。在部分合作项目中，双边的合作还指企业与高校之间的人才相互培养，即企业提供机会给高校的教师进行培训，了解大数据在企业中的实际运用状况，而高校同样提供机会与平台给企业与校方进行共同科研，进行定向的人才培养项目。在这样的合作方式中，无论是校方还是企业都能够从合作中得到自身所需要的人才，并且企业与校方双方的人力资源都得到了更好的机会进行学习与交流。与企业进行单向的合作就相对来说更加的单纯，即企业为高校的教师提供进入实际工作岗位进行实践与学习的机会，亲自了解技术的实际运用，之后再对学生进行教学，弥补高校教师在技术应用以及实践经验上的不足。在单向合作这种方式中，教师对于教学的掌控程度更高，能够更有针对性地设计教学方式以及实践方式，但是，这样的方式对于师资力量的弥补程度还是不够的，并且也会受到教师本身对于实践学习的理解和效果的制约，在教学效果上大打折扣。但是，单向合作的模式不会受到地理位置的限制，也不会受限于当地企业的资质，因而能够在很多高校中进行普遍的展开。尤其是对大数据这门新型产业来说，当前在很多经济欠发达地区，相关的企业并不多，受限于地理位置以及种种条件的限制，无法与企业展开深入的合作。在这种条件下，单向合作也是一种较为不错的校企合作模式。同时，值得一提的是，校企合作往往是从单向合作开始，一方面，高校需要对企业的资质进行深入的了解与评估，通过单向合作的方式能够得到比较深入的了解，有利于校方对于后续深入合作的评估。另一方面，校企合作中不论是高校还是企业都需要相互之间进行了解与磨合，才能发展出较为有效的合作模式，因此，从单向合作开始也是较为理想的。总之，这两种方式目前是高校进行校企合作的主流方式。

第二，按照企业的性质以及企业在校企合作中发挥的功能来看，校企合作的人才培养模式主要有以下几种：第一种是企业直接与高校的数据科学与大数据技术专业对接，根据企业的实际用人需求，双方共同设置课程教学内容，并且由企业提供有经验的师资力量在部分教学课程中亲自进行教学，在这样的合作项目中，企业与高校可以根据企业对人才技能的需求设置学制以及学制专业内容的学习。[5]在部分合作项目中，学生可能会在学制的第三年或者第四年进入企业进行学习，或者由企业提供师资进行定向的人才培养。第二种是高校主导的科研成果导向的校企合作模式。这种校企合作模式主要是以高校为主导，通过将高校的专业科研成果市场化，在市场化的过程当中与企业进行深入的合作。在这样的合作方式中，高校能够占据较为主导的地位，同时学生在这个过程当中也能够获取较为实际的大数据专业科研成果的实际应用方式以及将理论应用市场化的运作经验，能够获取较为高阶的技术应用能力。但是，在这样的校企合作模式中，企业对于高校教学的融入较少，并且效果受到实际科研成果的影响较大，无法得到保障。另外，在科研成果市场化的过程当中，学生参与的机会以及学习的机会都相对较少。因此，这种校企合作的模式一般都与其他的校企合作模式并行存在，或者在有科研条件的高校中应用较为广泛。

（二）应用型人才培养校企合作模式的课程体系构建

校企合作模式在人才培养模式中的应用主要是通过课程与学制的设置来体现的。根据我们在上文中所提到的企业对于数据科学与大数据技术专业的人才技能需求来看，当前，在数据科学与大数据技术专业中的课程架构中主要包含理论课程体系与实践课程体系两个部分，而这两个课程体系中所包含的内容也主要是按照人才技能需求分为计算机技术、统计学以及行业相关知识。[6]

在理论课程体系中，主要也是从三个方向进行教学内容的规划，即计算机技术、统计学以及行业的相关知识。在这些课程中，每一门课程都应当既包含理论教学，同时也有对應的实验课程等校内实践设计。其中，计算机基础知识、统计学这两门是基础课程。一般来说，大学院校中都有较为完善的计算机技术以及统计学专业的专业课程内容。因此，对于高校来说，这两门课程的教学应当是非常成熟的。所不同的地方在于，在大数据专业中，要注意这两门专业课程内容与大数据技术以及应用之间的关联性。这就需要教师在这些基础理论教学中能够更加具有针对性，或者对于这两门课程进行特殊的设计，尤其是在这两门课程体系的实践部分内容中。因此，在实践课程体系中，也应当包含着计算机技术、统计学以及行业相关知识这三个方面，所不同的是，实践部分的课程会更加侧重于这些理论知识在大数据技术行业中的应用介绍。同时，实践课程体系也会有一定的实践学时，加强学生对于专业基础知识的认识与应用技能。校企合作为学生提供的机会相对于传统的教学模式来说会更加丰富，实践的内容主要包含行业企业的参访、企业大数据相关岗位的在岗实践、企业与校方共同进行的科研项目，或者科研成果市场化等，这些根据校企合作的具体模式会有一定的区别，但是总的来说，实践课程体系是建立在提升学生岗位技能的基础上，对于学生的专业知识应用能力具有较强的提升效果。不仅如此，校企合作下的实践课程体系还包含一些工作中的基本技能培训，例如在工作中的待人接物、沟通技能等，能够帮助学生提前为走上工作岗位做好准备。在行业相关知识的介绍中，校企合作模式下能够充实这部分的内容，往往这部分的教学内容会与企业合作，由企业中有经验的人员进行教学，或者企业提供相关的参访、研讨或者实践机会，让学生能够深入了解行业的现况以及未来的发展前景，将大数据技术应用与具体的行业连接起来，并且具备技术应用的基本认识与基础能力。这也是学生未来走向工作岗位，逐渐提升技术应用能力的基础。因此，从课程体系的架构来看，校企合作模式能够充实丰富数据科学与大数据技术专业的学科内容，同时强化实践教学，提升学生的技能应用能力。

三、结论

综上所述，数据科学与大数据技术专业是一门应用型学科，该学科所涉及的专业知识较多，在各行业中的应用日益广泛，技术更新较快，因此，高校的学科建设中应当通过校企合作的模式加强对于专业教学知识的更新以及学生对技术应用能力的理解与提升。高校与企业选择校企合作的模式时应当结合高校自身的师资以及硬件设备，考察企业的实力，选择适合于自身的合作模式，开发理论与实践兼备的专业课程，为学生提供最佳的学习与实践平台，培养适合于大数据行业发展的应用型人才。

参考文献：

[1]刘仁云，李东平，赵志欣.大数据背景下校企合作应用型人才培养初探[J].长春大学学报，2020，30（6）：54-57.

[2]边静.新工科背景下地方高校大数据专业建设的探索研究[J].教育教学论坛，2020（25）：29-30.

[3]魏萌.大数据应用行业技能型人才需求及人才培养现状探析[J].科技资讯，2020，18（17）：18，20.

[4]赵芳，张忠心.“大数据”背景下计算机专业校企合作模式人才培养方案[J].电脑知识与技术，2020，16（15）：196-197.

[5]李建华，孙丽萍，宋娇.创新性健康大数据专业产教融合课程体系建设探索[J].教育教学论坛，2020（19）：349-350.

[6]蔡永华，曹雪峰，房健，傅冬颖，胡新月.校企合作模式下高校大数据专业集群建设研究与实践——基于河北民族师范学院的研究[J].知识经济，2020（15）：169-170，174.

作者简介：齐艳茹（1973-），女，吉林长春市人，吉林工程技术师范学院应用理学院教师，研究方向：大数据技术及应用。