以就业能力为导向的应用型本科大数据技术专业人才培养模式研究

胡媛媛 韩彦龙 林海霞

摘 要：大数据时代的到来，意味着新一轮科技较量的开始，大数据人才的培养将直接决定这场“科技力量博弈”的格局。数据科学与大数据技术作为典型的新兴专业，在人才培养模式等方面还处于摸索阶段。本文以河北工程技术学院为例，剖析了数据科学与大数据技术专业人才培养模式的存在问题;并将就业能力理论与应用型本科人才培养相契合，多维度、多层面提出人才培养模式的优化策略与建议。

关键词：就业能力;应用型本科;大数据技术专业;人才培养模式

从2016年，教育部公布第一批设置“数据科学与大数据技术”专业的3所本科院校开始，到如今，我国已经有几百所院校开设了此专业[1]，我院也于2018年获批“数据科学与大数据技术”招生资格。作为新兴技术领域的新专业，根据各自优势和侧重点不同，每所院校的专业建设方案和人才培养模式也略有差别。

河北工程技术学院作为省内较早设置“数据科学与大数据技术”专业的院校，不断探索、发展数据科学与大数据技术（如下简称，大数据技术）人才培养模式。在应用型本科转型发展的背景下，如何结合大数据技术的专业特点，在新的视阈下，创新人才培养模式;在京津冀协同发展和雄安智慧城市的联动效应下，如何切合我省区域经济特点和人才需求，创新人才培养模式，是完善发展大数据技术专业人才培养的新方向。

一、研究背景及意义

目前，我国应用型本科院校正处在转型发展的关键阶段，各种人才培养路径的大胆尝试与创新不断涌现。近年来，国内众多的研究者从理论、实证等各方面对应用型人才培养模式做了很多的探索和研究。就业能力的研究源于国外，我国首次提出这一概念的学者是郑晓明，他认为就业能力是指大学生通过在学校对专业知识和综合素质的学习和培养，从而获取在现实社会生活中获取工作、胜任工作、实践抱负和理想的能力。随后，其他学者对就业能力的内涵进行了进一步的丰富。不可忽视的是在相关研究中依然存在着很多不足，尚有可深入研究、交叉契合之处。因此，将就业能力理论引入应用型人才培养，在就业能力的新视阈下，对应用型人才培养模式进行完善和优化，是应用型本科院校人才培养模式创新的新契机，既可以为我省应用型本科教育的理论研究起到积极推动作用，还可以为其他兄弟院校转型发展提供一个参考范本，具有一定的实践指导意义。

二、就业能力理论创新应用型本科人才培养模式的理论支撑

以就业能力理论、教育内外部关系理论为依据，辨析应用型人才培养与就业能力之间内在关系。在应用型人才培养模式的基点上，重新创新性分解就业能力的构成要素，即应该包括专业知识与技能、通识技能、道德品质、职业发展能力四个方面。基于就业能力理论的创新人才培养模式，应该能够充分考虑到学生在毕业后20年乃至更长时间的社会人才培养需要，应该能够充分考虑到学生作为个体的可持续发展的需要。同时，基于就业能力理论的培养也反映并体现了工程教育中课程思政的教学思想。

就业能力导向下应用型人才的素质特征，既应包括专业理论和实践能力的“硬技能”，也应涵括职业发展所需的“软技能”。故所，可将这些素质特征归纳如下：①扎实的专业理论体系。理论体系是技术的前提，是技术的承载;是个人持续发展、后续学习的重要基础。②全面的岗位实践能力。工程实践能力和岗位技能，是应用型人才区别于其他人才的一个重要特征，具体体现在对工程问题发现和解决的能力上[2]。③优秀的协同合作能力。工程问题不仅要求个人技术的优秀表现，更重要的是团队协作能力。④出色的沟通表达能力。善于将抽象的工程问题在客户和合作者之间清晰明了的表达，以更好地获得反馈和建议。⑤良好的职业道德修养。职业道德是事业成功的重要条件，是综合素养体现的重要方面。⑥出色的自学适应能力。技术的快速革新，促使个人必须具有新技术的快速学习和适应学习的能力。⑦强烈的创新创业意识。促使个人积极创业，培养应用型人才的敢闯、敢做的创新能力。

三、大数据技术专业人才培养模式存在问题分析

作为全国第三批、省内较早获批大数据技术专业的本科院校，在大数据技术专业建设上已取得了初步的成果。本文采用理论与实证相结合的方式，通过收集大数据技术专业人才培养方案，对教学一线教师、领域专家和相关企业开展调查问卷和访谈工作，在分析我校大数据技术专业人才培养工作现状的基础上，总结出亟待解决的问题。

（1）缺乏明晰的人才培养目标界定。应用型高校以培养应用型人才为第一要务，但是不可否认的是，人才培养目标存在着与专业实际情况脱节，以及与区域人才需求界定不清的问题，缺少将专业培养目标与产业需求、能力指标、课程设置、毕业要求进行有机关联的细化环节。

（2）专业学习“门槛高”，缺少完备的大数据课程体系。大数据技术是典型的多学科交叉专业，学科体系庞杂，涉及大数据采集、存储、处理、表示各个层面。如何系统归纳整理大数据技术，并且按照学院教学计划循序渐进地展开，是一个棘手的现实问题。

（3）教师队伍的建设有待提高和加强。目前，我院大数据技术专业师资队伍以计算机专业为主，师资队伍专业结构比较单一，对大数据专业知识储备和实践能力仍有待提升。

四、完善大数据技术专业人才培养模式的对策建议

针对现存问题，借鉴外省市大数据技术專业人才培养的成功经验以及课题组的构思，基于就业能力理论，多维度、多层面地提出切实可行的对策与建议。

（一）“四元一体”构建人才培养体系

学校、企业、政府和行业协会，既是创新应用型人才培养的主体，也是影响学生就业能力的重要因素，他们的有机联动将有助于“就业能力为核心”的人才培养模式的建立。应用型人才培养主要服务于地方经济，地方政府应该充分发挥积极的主导和引导作用，在更高的政策层面，赋能应用型人才培养。地方政府应积极联合区域内大数据领域优质企业、行业协会与高校共建大数据技术人才培养方案。以满足区域经济发展和人才需求为目的，四方共商人才培养目标，四方共定人才培养方式，四方共促人才培养质量，使大数据技术人才培养更具针对性、实操性，从而走出一条多方共赢，充分保证学生就业能力全面性、适用性的新路。

（二）结合区域经济人才需求，明确定位，合理制定人才培养目标，培养特色大数据技術人才

京津冀协同发展和雄安新区智慧城市的建设，影响和决定着我省人才需求的趋势，即主要集中在大数据、人工智能、物联网、5G网络为代表的高端智能技术型人才。高校人才培养目标只有把控好本区域人才需求的脉搏，人才的培养才能精准、高质。高校人才培养目标的准确定位，不仅关乎学校的人才培养质量，更会影响到区域经济的发展进程。高校只有主动融入区域经济发展，才能够更好地形成自身特色，更好地加强专业建设。把人才培养目标对准区域经济对大数据技术人才的需求，将专业培养目标分解成可执行的毕业要求和能力指标，在毕业要求、能力指标和课程设置之间建立清晰的关联关系，将产业需求细化到课程的培养标准，只有通过这样的环环相扣，才能产生持续改进人才培养、精准界定人才培养目标的良性闭环效应。从而，摸索出适合我省、我校特点的，精细化、针对化、实用化的大数据技术人才长效培养机制和生态培养体系。

（三）合理切割知识布局，有效构建课程体系

大数据技术专业知识体系非常庞大，而且所涉及的知识起点高、难度大。有效、系统的知识布局构建，既能保证专业课程内容不重复、不断层，又能降低大数据技术的学习门槛;既能让教师有纲可循，又能让学生学习脉络清晰，提升学习效果。以大数据分析全生命周期为载体，合理分割知识布局，重构出一套高效、完整的基于就业能力培养的理论实践课程体系，是大数据技术课程建设的重要内容。

（四）利用优质实验实训资源，助力专业发展

不可否认，由地方高校转型发展而来的应用型本科院校，较之于研究型大学，不论在研发实力、政府财政支持等方面都存在着一定的差距。完全依靠自身力量进行实验实训实验室建设，困难和阻力很大。所以，充分利用校企深度合作，采用直接引进或合作开发实践平台的方式，可以在一定程度上解决了人财力不足问题，同时也可保证了资源的质量和适用性，满足了大数据技术课程对实验环境的要求。

（五）校企合作共建教学师资团队

大数据技术是典型的交叉型综合学科，对师资力量要求较高。要在充分挖掘现有师资潜力，充分利用校企合作优势的基础上，共育师资队伍、共建教学资源。选派教师参加企业相关大数据专业培训，安排教师进入企业进行项目挂职锻炼，聘请企业专家入校讲学，以打造一支“双师双能”的教师队伍为目的，全面提升教学队伍的整体实力。

五、结语

大数据时代已经到来，大数据人才的培养已成为迫切需求。各所高校都在努力地推进大数据专业和相关课程的建设。大数据技术的人才培养是需要高校长期探索并不断改革的，只有这样，才可以找到既适合高校自身发展又服务区域经济的创新人才培养模式;只有这样，才可以真正提高学生的就业能力和社会服务能力，从而为社会培养更多高质、急需的大数据技术人才。

参考文献：

[1]教育部.教育部关于公布2015年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知[EB/OL].（2016-02-16）[2018-07-01].http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A08/moe_1034/s4930/201603/t20160304_231794.html.

[2]刘国买.应用型人才综合素质和创新能力培养的探讨[J].中国大学教育，2009（07）：73-76.

[3]姜宝华.新时期数据科学与大数据技术专业建设探索[J].计算机产品与流通，2020（07）：236.

[4]孙书韬，等.北美知名大学数据科学专业课程体系分析[J].中国教育信息化，2019（24）：48-50.

[5]林子雨.大数据技术原理与应用课程建设经验分享[J].大数据，2018（06）：29-37.

基金项目：2020年河北省人力资源社会保障研究课题一般项目《以就业能力为导向的应用型本科人才培养模式研究——以大数据技术专业为例》研究成果（编号：JRS-2020-1030）

作者简介：胡媛媛（1980—），女，汉族，河北石家庄人，硕士，讲师，研究方向：教学改革与人才培养、分布式计算、数据处理、人工智能。