大数据技术专业人才培养中的校企合作模式实践研究

2022-02-18王莹

黑龙江科学 2022年3期

王莹

(吉林职业技术学院，吉林龙井 133400)

1 大数据技术专业人才培养校企合作模式研究价值

(1)校企合作模式可以为职业院校招生拓宽渠道，成为职业院校教学质量提升的重要原动力，有效提升院校和企业双方的知名度，促进双方文化的有效融合，相互进行学习和沟通，提高资源利用率，达到校企双赢的效果；(2)校企合作模式可以强化学生吃苦耐劳的精神，对学生正确人生观、世界观、价值观的培养和树立大有裨益，强化学生的社交能力及个人心理素质，为学生技能水平的提升带来积极影响；(3)校企合作模式会成为院校课程改革的重要契机，能够在人才招聘方面强化专业素质较高教师的引入，使其了解市场人才需求的风向，能够对学生的学习和生产给予专业的指导意见，提升学生的市场适应水平，同时积累教师的教学经验和生产经验；(4)校企合作模式可以有效减少企业人才培训成本的投入，学生到企业实习或工作之前就能积累一些经验，加速了学校和企业的对接速度，强化了人才的流动性，对企业经济效益的提升有较大利好影响。

2 大数据技术专业人才培养校企合作模式面临的困境

2.1 区域发展未能有效趋于平衡

开设大数据技术专业的院校正随着国家对大数据技术发展的重视而逐渐增多，这种情况在经济发展较为发达的省份体现较为明显，这也体现了大数据技术的发展和区域经济发展的相关性。

2.2 市场对大数据人才需求度较大，但学生技术水平尚未达到要求

资料显示，2016年市场对大数据人才的需求为46万。目前，我国相关专业学生的数量不足，人才培养水平有待提高，一些学生学习基础较弱，学习能力不强，没有养成良好的学习习惯，再加上大数据技术的相关教材知识较难，技术性较强，学生学习困难较大。

2.3 实训教学条件不够完善

就教学资源设施而言，一些职业院校在大数据、云计算专业方面的实训教学条件不够完善，实践教学还是以让学生掌握理论知识为主。大数据专业课程离不开各类性能较强的后台系统及硬件设备，但由于学生无法充分实践，导致理论和实践无法有效融会贯通，专业素质短时间内得不到有效提升。

3 大数据技术专业人才培养校企合作模式的发展方向

大数据技术专业应重视培养高技能水平人才，除了理论知识水平较高，还要保证具有较强的操作技能，与企业的用人需求高度相符。

3.1 订单式培养

该培养模式需要企业和学校保持沟通，达成较为明确的共识，在签署定向培养合同之后，由学校向企业输送人力资源，为企业提供到校招聘人才的渠道，保证目标的一致性，联合制订培养方案。在订单式培养模式下，学生可以在短时间内提升自身实践能力，减少适应企业的时间，入职之后能快速成长。

3.2 校企地三方联合培养

借助地方政府的协调作用和学校与企业结合的区域经济特色提高校企合作的针对性。学校可结合企业人才需求对人才教学计划和培养方案进行针对性制订，当地政府也会基于自身发展战略为校企合作倾注更多的资源，这样做的好处显而易见，可以有效调动高校与企业的资源，互惠互利，加强深度合作；更容易协调企业与高校之间的关系，通过政策倾斜的方式为合作保驾护航，通过学校向企业输送人才，企业辅助院校人才培养的方式激活区域经济，达到三者共赢的局面。

3.3 校企“2+1”合作

“2”指的是学生在校完成两年学习，“1”指的是在学校的最后一年到企业顶岗实习，将企业变成学生实训的重要基地，通过完成任务和项目的方式加强训练的集中性。

4 大数据技术专业人才培养校企合作模式的实践路径

4.1 企业融入院校教学实践

可以进行一定程度的教学置换，通过介绍大数据技术市场状况、大数据技术的应用软件及项目价值等内容使学生建立对大数据技术的正确认识。在入学教育过程中，主要安排各类讲座，后期则基于教学内容和项目要求对教学实践内容进行灵活安排。如果条件允许，可以将实训课的教师换成企业工程师，带领学生做不同项目，建立学生对该行业运作情况的认识。对企业而言，练为战，不为看，企业应重视项目的真实性，使学生真正体验项目，以项目教学为重要手段，令学生的实践水平有效提升。企业应为院校学生预留一些岗位，将实习的学生视为企业的人力资源储备。

4.2 重视大数据技术的核心地位

(1)应重视现有专业的整合，在大数据专业中强调人工智能方向；(2)致力于专业群课程体系的建立，针对专业群的不同教学需求开展基础、拓展等不同等级的课程；(3)加强与大数据相关企业的合作，使企业可以入校驻点，强化产教融合的程度；(4)基于校企合作开展任务教学，针对不同学生的学习能力设置不同的任务和项目，将不同年级的学生安排到不同的校企合作岗位中，改变传统教学管理模式，为校企合作提供更多便利；(5)在制度上，若学生和教师的企业项目参与度有所提高，可以分别在学分和工作量上有所体现，积极提高师生的参与积极性。