基于校企协同育人模式的数据科学与大数据技术专业人才培养研究

张微微 杨静宜 吕晓华 韩琛晔

摘 要：随着大数据与智能技术的快速发展，各高校开设了数据科学与大数据技术专业，该专业的人才培养模式成了教育研究热点。本文分析了河北工程技术院校基于校企协同育人模式下的数据科学与大数据专业目前存在的教学现状，并给出了数据科学与大数据专业的专业人才培养目标、专业课程以及实践教学课程的设置情况。

关键词：数据科学与大数据技术;校企协同育人;人才培养方案;实践教学

1 概述

数据科学与大数据技术专业是“新工科”专业，该专业的人才培养目标要紧跟社会需求，高校的办学条件要紧跟专业人才培养目标。河北工程技术学院属于民办高校，该校于2018年开设数据科学与大数据技术专业（以下简称大数据专业），该专业具备基本的教学所需软硬件条件。学校为了提升办学水平，培养满足符合社会需求的大数据专业人才，急需提升教师教学水平和专业教学所需的软硬件条件。与此同时，企业需要大量的满足企业需求的大数据专业人才，需要大学生在毕业时就具备企业所需的大数据知识和实践能力，而学校教育在一定程度上对学生实践能力的培养较少，不能满足企业需求。校企协同育人模式恰好迎合了学校和企业的共同需求，能够从一定程度上解决大数据专业教学所需的师资、教学软硬件和专业实践等问题，校企协同育人模式也就成为了解决大数据专业建设的一条出路。

2 现状分析

基于校企合作的大数据专业人才培养过程，一定是要充分利用企业现有的师资条件和技术条件，将企业的大数据技术融入到大数据专业教学内容中。如果企业不提供师资与技术，那么，大数据专业建设的校企协同育人模式将失去意义。因此，企业投入师资和技术，是校企协同育人模式要解决的第一个问题，是一个根本问题，是一个非常重要的问题，是一个决定了校企协同育人模式下的大数据专业建设能否成功的问题！民办高校与企业往往从自身的利益出发，不能彻底解决资金投入、企业师资等问题，导致大数据专业在实际教学过程中出现企业师资不到位、教学内容无法贴近工程实际等现象。要解决这个现状，首先学校和企业双方要在校企合作之前，就要充分意识到校企合作的目的是培养符合社会需要的大数据人才，要本着对教育负责、对学生负责的态度建立合作。企业在对高校教学和管理规律不了解的情况下，需要听取学校意见，在学校的协助下，对大数据专业“企业班”教学计划进行合理的安排和调整。学校在选择专业建设合作企业之初，就要充分考察企业参与合作的目的，充分考虑企业参与教育合作的能力，这种能力不仅仅是企业的资金投入能力，还有企业对教育投入的师资能力。学校对于企业提出的诉求，特别是实验室建设、软件投入等问题上，在合理的范围内可以给予积极的配合和协调。校企双方，要在相互理解的基础上，积极推进大数据专业的专业建设。

在解决了上述根本问题之后，要面对的是企业师资如何对接学校师资，教学实践如何贴近实际所需等具体问题。解决这些问题，要以人才培养目标为依据，建立系统化的课程体系，要充分利用企业师资和学校师资的各自优势，建立合理有效的实践教学环节，要充分发挥企业实践教学基地的作用。一方面，大数据专业是一个全新的专业，高校在开展大数据专业建设时，缺少专业建设参考和依据;另一方面，企业没有培养大数据人才的教育经验，这两方面共同导致了大数据专业的校企合作存在各种困难。

3 人才培养方案

3.1 人才培养目标

大数据专业的实践教学要为人才培养目标服务，要紧贴大数据人才的岗位需求。因此，要首先制定合理的人才培养目标。校企协同育人模式下的数据科学与大数据技术人才培养目标为：

培养拥护党的基本路线，德智体美劳全面发展，适应京津冀地区经济社会发展需要的，具有数学与自然科学基础知识，系统掌握数据科学与大数据技术的基础理论、基本技术，具有较高的文化素养和职业素质，知识、能力和素质协调发展的，能够胜任大数据科研、开发与分析等工作的具有系统思维、工程实践、创新意识和团队合作能力的高等工程的应用型技术技能型人才。

预期五年以上的毕业生：

（1）有良好的职业精神、合作精神、创新创业精神和社会责任感;

（2）具有运行、维护、管理大数据系统的能力，并能够综合考虑经济、环境、法律、安全、健康、伦理等方面的影响因素;

（3）具有扎实的专业理论与实践能力，并有良好的人文素养、社会责任感和工程职业道德，能够从事数据采集与分析工作;

（4）具有较强创新能力，能够从事数据采集与分析系统的开发、测试工作;

（5）具有团队合作、沟通和项目管理能力，能够组织和协调团队成员进行系统设计和开发;

（6）具有较强的学习能力，能够通过终身学习渠道提升自我能力，适应职业发展。

3.2 人才培养规格

本专业毕业生应获得以下几方面的知识、能力和素质：

3.2.1知识结构

（1）自然科学知识：具有从事专业相关的项目工作所需的数学、物理等基础知识;

（2）学科基础知识：具有扎实的计算机基础知识、信息处理方法，统计分析，软件开发等相关学科的基本理论和基本知识;

（3）专业知识：熟悉大数据技术领域的基本理论和基本知识，熟练掌握相关数据库原理与应用、大数据技术框架、数据挖掘技术、数据可视化技术、大数据编程技术等专业知识;

3.2.2能力結构

（1）学习能力：能够熟练阅读英文的专业科技文献，具备运用英语进行沟通和交流的能力，而且具备运用计算机及信息网络辅助获取大数据行业相关技术的能力;

（2）分析和解决问题的能力：具有大数据行业领域一定的科学研究能力、大数据相关软件产品的应用、开发能力、大数据系统分析、设计、测试、部署以及维护和管理能力;