“五共契约体”下校企合作大数据人才之培养*

2021-05-20李兴远

武汉理工大学学报（社会科学版） 2021年2期

李兴远

(浙江纺织服装职业技术学院信息媒体学院，浙江宁波 315211)

2017年12月，《国务院办公厅关于深化产教融合的若干意见》(国办发〔2017〕95号)中提出：“深化产教融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接，是当前推进人力资源供给侧结构性改革的迫切要求，对新形势下全面提高教育质量、扩大就业创业、推进经济转型升级、培育经济发展新动能具有重要意义。”2019年3月，教育部、财政部发布《关于实施中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见》中提出“提升校企合作水平”是双高校建设的重要内容之一，促进学校与行业领先企业在人才培养、技术创新、社会服务、就业创业、文化传承等方面深度合作，形成校企命运共同体[1]，这赋予了新时代高校校企合作的新内涵。目前，我国大数据的应用正逐步从互联网、金融领域扩展到教育、政务、交通物流、医疗健康等各个领域，必将深刻影响中国未来社会和经济的发展进程[2]。大数据的爆发使得大数据人才成为市场中最急缺的人才[3]。因此，有效地利用校企合作进行大数据人才产教融合的培养形式，是新时期我国社会发展对职业人才培养提升的新路径，是产业转型升级、知识创新、技术创新的新导向。本研究提出“五共契约体”校企合作大数据人才培养模式，进行“使命共识、职责共商、资源共建、师资共用、成果共享”的校企深度合作，为培养高素质、高技能型大数据人才提供了新的思考。

一、“五共契约体”校企合作特性分析

(一) 组织演化

从本质上来说，高校和企业是独立的社会组织形式。无论政府组织、社会组织还是企业组织,只有与环境相适应才能生存和发展。组织的演化要求协调和共进,即共同演化。“通过分属不同领域的两个参与者——大学与产业的相互作用所产生的协同效应来提高大学与产业的各自潜能过程”[4]。高校是典型的资源依赖型组织，所需要的各种资源需要从外部获得，企业则是为大学输送资源的外部提供者之一的社会组织[5]。早在1988年，海纳特(Hennart)就提出商业组织合作联盟按照合作技能或资源的不同,分为规模型战略联盟(Scale Alliances)和链式战略联盟(Link Alliances)。链式战略联盟的伙伴将异质资源或技能进行互补链接式组合,弥补双方的短板。“五共契约体”校企合作育人体现的是一种链式的战略联盟，即高校和企业在资源配置上存在很强的互补性，企业能为高校提供教学实践场所，高校能为企业储备高素质的后备人才，双方的科研成果可以为高校教学所用，同时为企业转换成经济价值。

(二) 资源理论

资源依赖理论认为，组织是一个开放的系统，组织的生存发展需要资源的支持，没有一个组织可以自身持有生存和发展的全部资源，不可能完全实现自我供给下的生存和发展[6]。在组织的外部环境中，存在着大量关系着组织生存发展的稀缺资源，因此组织在某种程度上都会依赖于外部的环境，即没有一个组织能够完全脱离环境而独立生存。组织为了生存发展，会从外部环境中引进、吸收、转换、使用各种资源，例如人力资源、财力资源、技术资源和物资投入等，形成组织间相互依赖的资源关系网络。组织在与环境的交换中，资源的稀缺性和重要性决定了组织对环境的依赖程度[7]。企业拥有资金、场地、捐赠、专项人力资源和社会资源等，但是需要高素质的人力资本、生产成本的优化、新技术研发创新以及社会声誉的提高等，尤其是企业需要创新，需要获得可持续发展的资源。高校拥有的人力资源、原创性的知识和技术、生产性实训基地、设备设施、行业内品牌声誉等，需要企业在人力、资金、创新方面的支持，组织间的资源会进行交换、共建、共生、共享。校企合作关系的建立是参与合作的利益主体之间及其与外部环境基于资源而进行的选择、配置和利用[8]。因此，在资源依赖理论视角下，培养大数据人才的高校与企业建立合作关系的前提是双方能够提供互补资源。双方对合作伙伴所提供资源的需求程度是关系建立的基础，合作双方对共生资源的依赖程度是关系维系的核心要素。

(三) 共生理论

共生是一种生物现象,也是一种社会现象，现在也常作为一种社会科学研究的方法。1879年德国真菌学家德巴里最早提出“共生”概念，后由布克纳的“内共生”、科瑞勒的“寄生以及互惠共生、同住现象”观点得到扩展与丰富。我国学者将共生引入社会科学研究领域，运用于经济学、社会学以及教育学的现实问题中。从一般意义上讲,共生是指共生单元之间在一定共生环境中按某种共生关系形成的关系。近年来，共生理论逐渐应用于教育领域的校企合作研究，将校企看作共生系统，产教融合共同作用于人才培养。根据共生的概念,共生具有共生单元、共生关系和共生环境的三要素。在三要素中,共生单元是指构成共生体或形成共生系统的基础部分；共生关系是指构成共生体的共生单元之间相互作用或结合的方式、过程、路径和强度的关键部分；共生环境是指共生单元之间发生共生关系所需具备的外部条件和环境。“五共契约体”校企合作实际上是由共生单元、共生模式和共生环境构筑的命运共同体。高校和企业作为两种不同性质的社会组织，虽有着不同的使命和价值诉求，但校企双方因校企合作共同进行产学研而聚集在一起，相互依赖、相互促进与协同提升。“五共契约体”校企合作模式借鉴生物学共生理论，建立满足不同利益群体需求的合作机制，这将有利地促进校企合作的深度开展，极大地增强职业教育的吸引力。

二、高校大数据人才培养的困境

中国大数据事业前景广阔，以云计算、大数据、人工智能为代表的新一代IT技术风起云涌，企业对大数据高端人才的需求与日俱增。另一方面，部分大数据事业面临着数据研究质量不高、数据流通不畅，在实际数据分析过程中仍然存在着技术问题等困难，尤其是大数据方面的应用性人才问题一直比较突出。在大数据人才培养过程中，诸如师资力量不足、缺乏系统教材、在校培养与业界脱节等问题已经成为横亘在大数据人才培育上的大山，如何培养与企业需求契合的大数据人才，如何避免在人才培养过程中高投入、低产出已经成为当下亟待解决的问题。这其中的主要原因是仍然没有很好地解决校企合作中“高校热、企业冷”的局面，没有很好地调动企业参与高校人才培养的积极性，缺乏搭建校企双方互惠共赢的平台。

(一) 高校大数据人才培养的校企合作目标不够一致

传统的校企合作，是企业和高校的自发行为，合作期限比较短，规范性不足，是依靠人情的“看面子”工程。传统校企合作中，高校和学生受益明显，可以获得最前沿的技术、最真实的环境、最真切的操作。企业是市场经济的主体，其主要目标是不断追求经济利益，在校企合作中如果得到的利益是相对稳定的人力资源来源的话是具备很强吸引力的。而随着人才就业的自主性不断增强，企业想通过校企合作直接招聘到优秀的生源已是日益困难。传统的校企合作模式日渐难以维系如今的高校大数据人才培养的实际工作。因此，如何从校企双方的长期利益考虑，根据双方的行业优势、区域优势、技术优势，在“互惠互利、双向受益”的基础上，建立长期、稳定的校企合作关系，需要建立共同的校企合作目标是核心关键问题。

(二) 高校大数据人才培养的校企合作职责不够一致

高校愿景是深度挖掘和利用校企合作的企业资源，将“企业联盟型”校企联盟、“人才中介型”校企联盟和“传统型”校企联盟等不同类型的校企合作整合成“多元式”人才培养基地，形成合力服务于应用型人才的实践能力培养。如今，各级部门都非常看重校企合作，但是校企合作的职责不明确，企业应该干什么，高校应该干什么，相互之间如何更好地合作，仍缺乏有效的监督，相关课程开发、师资建设、合作教学、基地建设等浮于表面，校企合作仅仅依靠“良心”工作是难以维持的。虽然在校企合作中一旦发现问题，就纠正问题，改进问题，但是由于没有校企合作一致的职责范围，外加大数据行业技术突飞猛进，想改进的问题与产业需求之间的距离又会拉大，因而始终就处在不断地改进与完善中。

(三) 高校大数据人才培养的校企合作资源不够丰富

教学资源一般指的是为顺利有效开展教学活动而提供的素材，一般包括教学过程中所用到的教材、案例、视频、图片、课件等，从教学条件上来说，具体包括教师资源、教具素材、基础设施等。从广义上来说，教学过程中被教学者利用的一切要素，都可以称作教学资源。企业有丰富的教学资源，例如最先进的技术、最先进的设备、最仿真的环境、最一线的师资等，均可以被高校教学所利用。但对企业来说，高校所拥有的人力资源是他们所需要的，但是随着人才流动的不断加速，这个资源也逐渐失去了吸引力。根据高校大数据人才培养情况来看，往往高校并未深入挖掘企业的资源，也并未提供良好的发挥企业资源的机会，双方校企合作在资源挖掘方面是存在很大发挥空间的。

(四) 高校大数据人才培养的校企合作师资不够共通

高水平师资是大数据人才培养的首要制约因素，面对大数据、云计算等新一代IT技术，校企合作师资共用成为重要且关键的问题。但是，现状是企业导师日常繁忙，如果不是亲临一线教学课堂，肯定无暇过问学生的课业状况，易成为挂名导师。校内导师由于整日忙于教学工作，无暇下到企业一线，而科技却日新月异，易会导致其在教学中缺乏与时俱进的技术。没有优秀的老师，先进的技术，自然无法培养优秀的学生。高校大数据人才培养必须进行深度校企合作，双方师资共通，高校教师下企业，企业高工进高校，才能解决人才培养的水平问题，才能把人才质量提升到社会直接可用的程度。在师资共通方面应该出台相应的政策，一方面积极高薪引进企业人才，一方面提高高校教师下企业的待遇，以培育学生成才为导向，进行师资人才评价和考核。

(五) 高校大数据人才培养的校企合作成果共享不足

高校大数据人才培养的“五共契约体”校企合作是建立在高校与企业双方自愿基础上的合作，以“双赢”为基点，优势互补，相互合作。“双赢”即双方对成果的共享，成果共享是校企合作的内动力。从调研情况来看，校企双方有良好的共享理念，但仍然很难充分发挥各自所拥有的不同技术知识和研发优势，在创建联合实验室、交流中心等研发平台方面，在整合企业高校的科技文献、仪器设备、研发数据、人才资源等方面，在实现资源的整合和创新、技术知识的共享和扩散就现出了明显的不足。高校的成果需要落地转化为人才培养，企业的成果需要转变为经济动力，双方的成果共享不足，就会导致内动力不足。因此，必须建立一种长效机制，通过双方建立“成果共享”机制，使合作程序化、规范化和制度化。

三、构建“五共契约体”校企合作新模式

校企互惠共存、可持续发展的长效合作机制是提高高职院校教育教学质量，为生产、建设、服务和管理第一线培养高素质技能型专门人才的重要保证[9]。面对新经济背景下的大数据人才新需求与专业建设的新挑战，高校应有创新的思路与举措，应该联合生产企业共同进行深度融合，形成“使命共识、职责共商、资源共建、师资共享、成果共享”的“五共契约体”校企合作。“五共契约体”校企合作要始终坚持“优势互补、互利互惠、共谋发展”的原则，这是将校企双方的利益捆在一起，并通过优势互补而达到共同发展的需要。“五共契约体”校企合作十分注重企业与高校联合双向功能的发挥，一方面要有利于高校的教学、科研，另一方面又要有利于企业的生产经营，使之成为双赢的校企合作联合利益机制，充分挖掘合作创新潜力，推动校企合作联合体的发展。该模式如图1所示。

图1 基于校企合作“五共契约体”融合的信管专业大数据人才培养实施路径

(一) 顶层设计，使命共识

使命共识指的是构建校企合作所需要达到的共同目标。共同目标需要双方具有共同发展愿景，这对凝聚治理合力、协调治理方向、平衡主体利益和吸纳发展资源以及缔结共同发展的“契约联合体”，具有很强的引领性。高校大数据教育与企业合作深度融合的方式培养社会所需的大数据人才是学校教育的延伸。高校和企业均是核心利益相关者，但高校是校企合作的“主办方”与“推动者”。高校大数据专业应在校企合作的共同治理中发挥主导作用，明确校企合作发展定位，设计校企合作发展的规划，分解校企合作发展的目标，成立利益相关者多方主体组成的战略规划委员会，凝聚对目标的认同感，发挥参与决策的积极性[10]。

由于大数据产业链的环节比较具体，涉及到数据采集、数据整理、数据存储、数据安全、数据分析和数据应用等，不同的岗位需要不同的知识结构，高校的人才培养应结合大数据的不同培养方向指定具体的计划。大数据领域的技术岗位主要集中在大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维四个岗位上，硕士研究生主要从事大数据平台开发岗位，本科生主要从事大数据应用开发岗位，高职专科生大部分从事大数据运维岗位。因此，大数据专业的校企合作顶层设计应始终围绕着培养应社会所需、与市场接轨的一线数据应用和处理人才来展开。

(二) 共谋共担，职责共商

职责共商指的是校企双方在共同进行人才培养、资源共建、师资共用、成果共享时共同商讨职责、明确职责、履行职责。没有规矩，不成方圆。职责本意是指一个岗位所需要去完成的工作内容以及应当承担的责任范围，大数据校企合作人才培养的职责是结合本地特色经济和特色产业，围绕本地优势产业和实体经济的需求培养复合型高技能人才。校企合作必须针对共性需求与问题的共商共研，重构培养计划、课程和实训实习项目。通过大数据企业或者相关行业的调查，确定大数据方向的学生所必须具备的实践技能，再通过行业专家的论证研究，选择一批符合标准的大数据实训实习项目，并接轨到相关的课程进行实际采用与实施，既使课程的内容符合了行业需求又丰富了实训项目。以社会需求为导向，通过与企业合作共建实习基地，完成建设方案，调动企业参与人才培养的积极性，开创校企共赢的局面。

首先，需要营造职业教育培养职业人才是高尚事业的氛围。企业应该强化为社会培养职业人才的责任意识，同时认真履行教育责任的意识，这将不断提升企业参与校企合作活动的质量。在校企合作过程中应建立符合双方的利益要求、制度要求和道德要求的职责。其次，围绕“五共”设计新型模式匹配的校企合作制度集，包括决策、管理、执行以及激励等制度。以校企双方共同采取人才培养方案编制、职业岗位定位、课程标准修订、教学内容调整、教学方式探讨等方式，充分发挥企业在专业设置、人才培养规格、课程建设等方面的咨询交流作用，以实现职业教育教学实施过程向岗位标准看齐的专业培养目标。高职院校应积极主动打通渠道，在互利互惠原则基础上与企业签订办学协议、共建实习基地协议。建立校企联盟专业建设委员会，与企业一起调整教学体系、课程内容，建立紧密对接产业链的专业体系和人才培养方案。然后，要在实践过程中完善校企合作体系，健全相关制度标准，加强企业培训师队伍建设，形成一套具有现代企业特色的人才培养体系。在制度建设过程中，要考核企业是否履行教育责任，要考核高校是否利益共享，才能确保企校合作培养大数据高素质技能型人才常态化。

(三) 核心资源，共建共创

资源共建指的是构建校企双方共同需要的资源。校企合作中的资源共建，既可以指声誉资源，也可以指具体的实际素材资源。大数据校企合作应集聚声誉资源配置，利用良好声誉资源，集聚区域内的发展优势，同时吸纳社会资源支持，包括政策资源、社会资源等。一方面，企业在大数据领域深耕多年，拥有丰富的成功实践经典案例和数据挖掘分析方法，可以直接作为高校的资源。另一方面，学校与企业共同进行人才培养方案的制定、课程规划与建设、课程资料库建设等，积极参与学校的课程资源可以形成校企合作资源库。在核心资源创建方面，以社会需求为导向，通过与企业合作完成建设方案，调动企业参与人才培养的积极性。校企双方共同参与教学内容与课程体系改革，双方共享相关成果，打造更多的精品课程，提升大数据人才培养的综合竞争力。

课程资源库包括课程标准、电子教材、课件、大数据理论教学视频、大数据操作实训视频、题库等多种形式。借助校企合作平台构建合作企业资源库，将企业成功的经典项目案例按课程要求拆分成若干教学模块，构成大数据实战学习资源。企业资源库一般包括合作企业的信息、技术标准规范、大数据相关技术文档以及行业动态、行业资格认证信息、社会培训材料等。以资源库为平台，结合课堂教学与在线学习，融合线上学习与线下训练，使师生实现实时互动交流，形成学习共同体。利用信息手段和大数据技术获取并记录学生的学习轨迹和行为习惯，分析学生的兴趣偏好，评估学生学习状态和能力，开发满足个性需求的课程体系，激励和培养学生的自主学习习惯。

(四) 优秀师资，共培共用

师资共用指的是校企双方师资相互打通，企业高级人才深入大数据课程，开展一线教学工作。企业高水平师资进入高校教学一线，与在校教师融合教学形成双导师制课业导师，完成传道、授业、解惑。高校教师应该下到一线大数据企业，积极参与获取、存储、管理、分析、决策等方面的大数据集合、开发。“双师型”教师的特殊职能在于教师能在“双”地点、跨“双”领域、讲“双”内容。优秀的大数据师资，不仅需具备专业、扎实、全面的理论知识，更需要实际的数据获取、数据管理、数据分析、数据应用等能力，这就需要高校教师与企业高工进行跨界合作，双方互培，双方共用，打造一支素质过硬的“双师型”教师队伍。

优秀的师资是教学质量的有效保证，双师的教师培养应与专业建设为一体，通过“专业+产业”教师队伍提高师资素质。在大数据专业方向中，建立校企员工互聘机制，设置产业教师特设岗位，将企业技术骨干“聘进来”，把实际工程项目引入课堂教学。同时，依托校企联盟平台，选拔优秀专业教师到企业锻炼，参与技术研发项目，提升专业教师创新实践能力。鼓励教师参加大数据行业水平或执业考试，更新专业教师知识结构。专业教师与产业教师可组成专项团队，共同申报研究项目和课题，学习和研究大数据的专业知识和技能。通过不断积累，将书本理论知识转换成企业实际所需的技术框架和实战技能，逐步提升“双师”素质。学校每年可选拔一批优秀教师定期参与企业举办的专业培训，获取大数据及人工智能领域的前沿知识,也可聘请企业有一定工作经验或者专业人员作为外聘讲师，不定期组织其来校授课、讲学，同时优秀教师可到企业进行挂职锻炼，参与真实项目的落地，获取项目实际经验。

(五) 合作成果，共享共赢

成果共享指的是校企双方通过相互合作产生的成果校企双方可以共同使用。成果共享是校企合作能够顺利实现的价值前提。没有共享，就没有持续的真正的合作。经济学研究发现“人们奋斗所争取的一切都与利益有关”，通过共创事业实现共赢，通过共赢基础达到利益共享，通过共享目标推进共创事业，这才是“校企合作”的真正含义。如今，调动企业积极参与人才培养与教学改革的积极性是校企合作的重要落脚点，建设成果与利益共享，从“共商共建共享”走向共赢，是解决产教融合建设难题的可行路径，开创校企共赢的局面。

大数据专业方向的校企合作是校企双方共建，达到合作的功能系列化、管理企业化、设备生产化、环境真实化、人员职业化等目标。学校首先要转变观念，从多赢的角度考虑校企合作，不能仅仅从“利学校”、“利学生”的角度出发，更要从“国家赢”、“企业赢”、“学生赢”、“学校赢”等多角度开展校企合作各项工作，而不是仅仅考虑学校赢，缺少了任何一赢，校企合作都很难长久。例如科研项目合作，校企双方可在相关领域进行项目的联合申报，专业领域联合研发，提升双方教师的科研能力和企业技术的专业水平，为学生的项目实践提供更多的机会。例如实习与就业，采取“学校优先推荐、企业优先选用”的原则组织相关学生进行实习和就业，为学生提供高效、高质量通道，为企业提供优秀的种子选手。企业会利用在行业及相关组织中的影响力，打造人才供需生态圈，为学生的就业保驾护航。