大数据时代高职院校人才培养模式创新研究——以大数据技术与应用专业为例

文/广州华立科技职业学院 林伟烜 何志宏

一、现状分析

大数据技术与应用专业是教育部高职专业目录2016年增补的专业，目前高校大数据技术与应用专业课程体系主要包含职业素质课、专业基础课、专业课、专业限选课、岗位职业技能课、实践性教学环节、选修课等模块。大部分高校采用学生在校培养和实习期在岗培养相结合，通过产教融合，校企合作方式联合培养学生，但由于培养模式单一、教学方法落后、实验实训条件受限等原因，学生的专业学习过程、专业能力的培养缺乏仿真或实战模式的培养环节，以至于学生所学知识和技能无法实现与岗位的无缝对接，学生对于整个专业学习体系的认知不足，导致专业的拓展能力不强。

二、大数据技术与应用专业人才培养模式创新的策略研究

(一)科学设置课程体系

为了实现教育逻辑与产业逻辑的对接，优化人才培养方案，采用三平台六模块的课程体系架构，三平台即公共基础平台课、专业平台课、拓展实践平台课，六模块即公共必修课模块、核心素养模块、专业基础模块、专业技能模块、专业拓展模块、跟顶实习模块。

通过成果导向教育理念，如图1所示，以及基于工作过程对职业能力分析的方法，了解大数据技术岗位所需技能，对相关企业所需要的素质和能力进行分析调查，充分了解当今企业对人才的要求是什么，岗位需求是什么，在充分进行企业、行业调研的基础之上，明确企业需要的人才标准，从而确定大数据技术与应用专业的人才培养目标，为学生今后的就业提供明确的方向与道路。其次，针对学生的个人能力，对相关企业所需要的素质和能力进行分析调查，从而有针对性地培养学生的相关素质与能力。最后，教师要创新教学方法，通过调查分析大数据行业中的典型工作任务，确定大数据技术人才所需要的能力结构，根据能力结构确定其学习成果，再根据学习成果细分成阶段学习成果，在进行课程设计时，采用模块化课程结构，从而建立一个系统的课程体系。

图1 成果导向教育

图2 大数据技术与应用专业课程体系

根据市场需求和相应职业标准构建大数据技术与应用专业课程体系。如图2所示，以企业要求的职业能力、职业素质为依据，将综合职业能力分解，有针对性地设置课程。与传统的“三段式”课程模式设计相比，这种模式在人才培养目标、能力结构与教学组织实施过程间建立起了更直接、更清晰的对应关系，体现了大数据应用型人才的职业特征。

(二)校企联合培养，产教深度融合

高职院校由于受制于办学经费的影响，在实验室建设方面跟不上技术发展节奏，高职院校与企业合作能够弥补实验设备短缺的不足。通过校企深度融合，与大数据企业紧密合作，与企业对接专业设置，采用校企联合、工学交替的办学模式，充分发挥校企双方各自的优势，最大限度地保证院校办学特色及专业课程设置，并植入相应前沿科技及特色人才岗位需求的企业课程，通过系统的多层级课程，采用理论与实践相结合的教学方式，逐步构建学生扎实的专业基础知识体系。在学生每一个专业知识能力阶段，开设典型企业应用型项目课程。结合社会人才需求，校企合作，工学融合，利用现有专业群资源优势，以案例任务驱动、虚拟项目、真实项目按年级渐进式推进，以职业能力为主线，以企业真实项目为载体，将课程与项目紧密结合，给学生带来更多的学习与实践的机会。校企共建课程，培养熟练的技术岗位人才，全面提升大数据技术人才培养质量，提高学生就业的核心竞争力和对口率。

根据高职生源特点和就业岗位性质，打造融合“实践能力培养、创新创业教育、社会责任教育”的三位一体人才培养模式，人才培养规格融合“知识、能力、素养”教育，人才培养内容融合“专业知识、岗位能力、素质拓展”为一体，人才培养途径融合“课堂教学、实验实训、顶岗实习”三个培养平台为一体。采取“工学结合一体化”教学模式，以校企合作办学为前提条件，以企业岗位需求为基础，以工作项目为导向，以学生为主体，实现在工作中学习，在学习中工作，培养学生的职业能力和职业素养。“工学结合”将学校和企业紧密结合，充分发挥校企在“工学结合”中的优势，让学生与企业真正实现“零距离”对接。产学结合，引进公司的实际项目案例，为学生提供实际大数据处理环境。同时，实现学生到员工的角色转变，让学生真正体会和掌握企业的工作方法，提前完成职业人的转变。

(三)依托校内、校外双育人环境，推进专业培养和素质教育协同发展

围绕学生个性发展规律、高职教育规律、市场供求规律，不断改进人才培养方案和探索人才培养的实施路径，依托校内、校外两个育人环境，推进专业培养和素质教育协同发展，形成“双环境、三段式、六步骤、六递进”的专业培养和“双环境、三平台、六方面、六核心”素质教育的双“2366”人才培养模式，培养满足学生终身发展需要和面向生产、建设、管理、服务第一线的高素质、高技能应用型人才。

图3 基于专业培养和素质教育的双“2366”人才培养模式

图4 内培外引，校企联合

如图3所示，“三段式”即将整个人才培养期划分为：以“授、验、导”带学、以“训、赛、证”促学和以“轮、顶、设”实践三个阶段，达到“练与教、做与学、导与做”的三合一。以“授、验、导”带学阶段，主要在学校实施，辅以新生入学后的企业参观学习，对专业基础和公共基础课程采用验证性、应用性实验方式，在实验中熟悉基本技能，掌握基础性知识，实现“练中教、教中练”合一。以“训、赛、证”促学阶段，主要在学校实施，专业必修或选修课程采用实用性、综合性项目载体，以专兼教师为主，在教学模拟生产性实训中，促进专业知识和技能提高，实现“做中学，学中教”合一。以“轮、顶、设”实践阶段，主要在企业实施，以生产性任务为载体，以企业兼职教师为主导，在企业的轮岗实习、顶岗实习(含毕业设计)中，强化岗位胜任能力、职业就业能力、综合应用能力培养，实现“做中导、导中做”合一。“六步骤”即依据三年学制中的六个学期为实施节点，以实践教学组织实施为主线，细分为参观体验、基础训练、专项实训、综合训练、轮岗见习、顶岗实习(含毕业设计)六个步骤。“六递进”即按照学生认知规律，对应“六步骤”实践操作过程，将职业能力培养设计成由低到高的递进层次，形成集认知能力、基本技能、专项技能、综合技能、国家职业资格初级或中级技能、国家职业资格中级或高级技能于一体的目标培养体系。

(四)内培外引提升师资水平

高职院校开设大数据技术与应用专业必须要有一支高水平的师资队伍。大数据技术与应用是复合型专业，要求教师既懂理论，又会实践，还需要概率论、统计学、算法设计等方面的知识。目前，大部分高职院校师资水平都不具备开设大数据技术与应用专业的条件，为了适应专业建设的需要，必须实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习是一种增强师资队伍实力比较快捷的方式。同时，通过引进企业工程师作为学校兼职教师，充实教师队伍。如图4所示。

三、结束语

大数据是我国的战略性新兴产业，由于大数据专业是一门多学科交叉的应用技术学科，大数据相关专业的人才培养也逐渐趋向于全面化和立体化。在新的形势下，高职院校应不断研究和创新专业人才培养模式，重构教学体系，深化产教融合，对接岗位需求，优化教学内容，形成与大数据行业需求相适应的培养模式和课程体系，培养兼具工程实践能力与技术创新能力的跨界复合型大数据人才，从而更好地服务于国家发展战略行动、区域创新体系建设与经济社会发展。