基于工作岗位的高职大数据技术专业课程建设探索

魏光杏，孙 利

(滁州职业技术学院，安徽 滁州 239000)

0 引言

近年来，物联网、电子商务、移动互联网等互联网行业的发展突飞猛进，行业应用系统的规模也迅速扩大，行业应用所产生的数据呈指数级速度增长，促使社会飞速进入了大数据时代。而大数据技术是从各种各样类型的数百TB甚至数百PB规模的数据中，快速获得有使用价值信息的技术，传统的计算技术和信息系统无法对海量数据进行处理。因此，大数据应用技术人才必将成为人才市场的热点。如何确立科学的课程体系，以培养社会需求的大数据应用型人才，是众多学者探索与实践的目标。

1 高职院校大数据技术与应用专业课程建设现状

1.1 人才培养方案中的课程不太符合实际

大数据技术与应用专业属于计算机大类的一个专业，该专业涉及的知识不是纯计算机知识，而是多学科知识的综合。知识点包含了数学、统计学及某些专业等相关知识，各高校制定大数据技术与应用专业的人才培养方案时要考虑到自身的实际特点，发挥传统专业的优势，制定出可实施的、有特色的人才培养方案。然而，目前大多数高校大数据技术与应用专业的人才培养方案都是把别人的拿来实施，里面的好多课程或实验由于多方面原因，难以实施下去。如何根据自己师资、学生及实训室等实际情况下来确定专业的课程体系，高职院校还需要很长一段时间去探索和研究[1]。

1.2 课程师资力量薄弱

大数据技术与应用专业是新开设的专业，师资基本上都是本校计算机相关专业的专业教师，这些专业教师的知识体系偏向于原来专业方向，跟新专业的知识体系偏差很大，而且大多数教师不主动去学习大数据应用专业方面的相关新知识，难以深入理解和掌握，也不了解大数据应用技术专业的未来发展趋势，特别是专业实战的经验。在今后的专业课教学中很难将新的专业知识融入课堂教学，教学效果偏差[2]。

1.3 专业课程实训环境不完备

高校专业发展离不开专业实训室的建设，由于大数据技术与应用专业是新开设专业，很多课程都是新内容，对实训环境要求非常高，要求搭建分布式平台，要对海量数据进行处理等，学校投资很大。很多高职院校使用以前计算机实训室的设备来进行实训，这些计算机实训室的设备本身就偏老旧，难以深入完成大数据技术与应用专业课程的数据处理要求，这样难以为学生提供真实的实训环境，严重影响实践课的教学质量，难以提高学生的动手能力。

2 高职院校大数据技术与应用专业建设探索

2.1 构建“能力为本、项目引导、岗位选修”课程体系

这一课程体系内涵为：以企业的岗位需求为起点，校企共建岗位课程模块，课程内容对接岗位人才需求；以职业能力培养为目标，培养人才的职业通用能力、行业基本能力以及岗位专项能力；以项目为载体，按照项目实施的工作流程，将完成工作任务所需的知识、技能、职业素养整合序化为学习内容，实现职业能力的培养；开展专业群共建，共享专业岗位课程模块，体现学生学习的自主性，实现人才的分类差异化培养；以胜任岗位工作为归宿，通过企业模拟项目实训、顶岗实习检验人才培养的质量。首先在确定专业课程体系期间，先进行专业课程体系进行调研与论证，邀请行业专家、领域专家组建专业建设委员会，对专业课程体系进行调研与论证。其次要设计职业能力培养途径，到相关企业、行业进行专业需求调查和毕业生能力需求调查，对毕业生进行跟踪调查，了解学生被忽视的能力素质，设计职业能力培养途径。再次认真研究，仔细全面地设计专业课程体系。在明确指导思想与基本原则基础上，编制具体课程，确定具体教学方法。在实施专业课程体系的具体教学实践中，采用项目引导、理实一体的教学方法。学生在学习过程中通过“学中做”“做中学”，增强了实践动手能力与解决问题的能力。最后分析人才培养质量评价要素。对每个专业课程的能力模块，建立以“实际工作表现”为依据的考评体系。采用以实际工作表现观察、工作成果展现、技能和知识书面考试相结合等办法，对岗位技能的掌握情况进行考核，改革传统的考核评价模式[3]。

2.2 建设专业课程的教学资源

建设核心课程的资源库，是提高本专业人才培养的质量的基础，也带动了专业课教学的改革。采取独立开发核心课程与校企合作共建核心课程相结合的措施，使课程建设达到人才培养方案中的目标。将典型的工作任务融入课程内容，使学生获得的知识和技能真正满足专业岗位的要求，将企业的工作流程和教学活动相结合，以便学生们熟悉真正的工作环境和工作流程，并不断积累实践工作经验，改革传统的以教师为中心的教学模式，建立以行动为导向的课程教学模式。根据工作过程和工作任务设计教学方法，要充分利用现代教学方法，全面培养学生的各个方面的行动能力，促进学生的人格发展和社交能力。根据企业的生产要求和就业标准，建立以行动为导向的学习活动评价标准。改变传统的考核方法，增加工作过程考核，在工作过程中考核学生的职业行动能力。充分发挥优质核心课程的示范作用，带动其他课程逐步建设成工学结合的优质课程。另外要进行开放性资源共享课程建设，该课程作为课堂教学与实践的一种延伸，对学生的技能训练方式进行拓展，学生技能训练的强度和灵活性也得到了提高。还要建设好教学项目案例库工作，项目案例库要从企业实际中选取或从教师参与的横向课题中选取，遴选合适的项目转换为教学项目，开发一系列用于模拟实际生产过程的项目案例，建设项目开发设计案例库。

2.3 构建专业课程师资团队

加强师资队伍建设是专业建设成败的关键。坚持内部挖潜与外部引进相结合，注重教师队伍整体素质的提高和队伍结构的优化，打造一支“双师”型教师团队。教学团队以专业带头人为引领，专兼职教师以及企业高级技术人才相结合。首先构建专家团队。组建由专业带头人、企业技术骨干等组成的专业建设委员会，指导专业改革与专业建设，引进与培养相结合，形成高水平专业带头人及其团队。其次构建教学团队，由骨干教师、兼职教师组成具备“双师”型教学团队。采用国内学习、到合作企业挂职等途径，承接各类大数据应用技术开发课题，参加职业教育理论与实践培训、参与课程教育教学改革实践，获取职业技能证书等方法提升教师教育教学水平及应用能力水平。建立稳定的校企合作机制，实现企业与学校人才互访、校企资源共享，学院教师定期轮换到企业开发项目，合作企业定期指派技术专家深入教学一线开展教学。除此之外，要构建管理团队。该管理团队由学生管理人员、教学管理人员和企业指导人员构成，对学生的学习、职业规范以及教师的教学等方面进行管理。

2.4 校企共建课程实训室

开展校企深度合作，共建专业实训室。专业实训室作为岗位模块课程活动的教学载体，用于对接企业实际岗位，教学内容由校企双方共同确定，其原则是将企业岗位的职业技能要求转换为教学内容，将企业真实项目转换为教学项目承载教学内容，将企业工作流程转换为教学组织过程，将企业岗位考核标准转换为教学考核评价办法。实训室硬件建设参考企业实际工作环境，同样由校企双方共同建设，由企业主导设计实训室教学环境及硬件配备，学生在实训室里学习过程等同于在企业实际工作现场，实现人才培养与实际岗位的对接。在实训室教学资源建设中，要按照企业岗位的职业技能要求转换为教学内容，将企业工作流程转换为教学组织过程，将企业真实项目转换为教学项目承载教学内容，将企业岗位考核标准转换为教学考核评价办法的原则分别建设配套的项目库、教学案例、教材、考核评价办法等完备的教学资源。

3 结语

大数据技术与应用专业成立时间不长，大多数高职院校对此专业的人才培养方案、课程建设、师资建设、实训室建设等问题仍处于摸索阶段。专业建设要经过市场广泛调研，结合高校自身的实际情况来制定专业的人才培养方案、确定实训室平台，做好课程资源包建设、师资团队建设等工作，达到大数据应用与技术专业高素质技术技能人才的培养目标。