产教融合背景下金融科技人才职业素养培育研究

胡莉娜，程 刚，邢 菁

(1.忻州师范学院 会计系，山西 忻州 034000；2.西藏大学 工学院，拉萨 850013)

党的十九大将深化产教融合作为今后教育现代化发展的总基调。产教融合背景下金融科技专业职业教育改革的重点应逐渐转向人才职业素养的培育[1]。因此在产教融合不断深化推进过程中，需要厘清职业素养培育现状以及加强职业素养的基本思路和创新模式。鉴于此，本研究以金融科技专业人才为例，多维度系统加强金融科技专业人才职业素养培育，以期对推动中国教育实现高质量发展提供有益借鉴。

1 产教融合背景下人才职业素养国内外研究现状

关于学生职业素养培育的历史演进与发展可以追溯到20世纪40年代，此后众多学者展开对该问题的研究。陈千诰、蔡春江以川渝12所学院为研究对象，通过调查发现不同类型院校职业素养在培训内容、方式、效果等多方面存在显著差异，应通过制度体系、培育目标、实践体验、师资队伍等不同路径重视对职业素养的培育[2]。刘洪富、薛映欣认为职业素养是指学生应具备的综合职业素质，包括纪律意识、崇尚劳动、敬业守信、团队责任心、意志品质等精神的培养，现代用人单位越来越重视学生的思想导向、工作方法以及品行范式[3]。国内外学者围绕职业素养进行深入研究并形成丰富的研究成果，但结合金融科技专业人才特点进行分析的资料比较少。金融科技专业人才职业素养是完成符合时代需求的职业活动以及人才职业持续发展所需的关键知识、能力、态度和价值观等的集合，具体可从职业知识素养、职业能力素养、职业思想素养、职业精神素养和职业身心素养5个维度进行探讨。

2 产教融合背景下金融科技专业人才职业素养评价与分析

2.1 评价模型设计

金融科技专业人才职业素养评价过程受到多种相互关联的复杂因素影响，且存在部分不确定因素难以准确量化等问题。因此选取模糊层次分析(fuzzy analytical hierarchy process)和熵权法(entropy weight method)评价相结合的改进模糊综合评价模型确定指标权重。金融科技专业人才职业素养评价指标体系准则层对目标层的权重通过模糊层次分析法计算确定。在建立递阶结构层次模型基础上，通过两两比较因子大小的方式，构建优先关系矩阵和模糊一致矩阵，然后借助归一法最终确定各因素的排序向量。模糊层次分析法基于多属性决策，可以有效解决一般层次分析法在应用过程中可能出现的变量相对繁多、系统结构复杂、思维性不一致等问题。

基于云模型相关理论，借助期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)3个云的数字特征，云模型的综合评价结果相比其他方法更加直观、科学、合理，实现了模糊性与随机性有效结合。假设语言变量为T，则基云可以表示为T[T1(Ex1，En1，He1)，T2(Ex2，En2，He2)，…，Tn(Exn，Enn，Hen)]，将各个基云进行迭代N次以消除随机性影响，最后形成虚拟云T(Ex，En，He)。

2.2 评价结果分析

2.2.1 评价指标体系分析

金融科技专业人才职业素养评价指标体系框架构建主要基于以下情况考虑。①顺应经济社会发展趋势及其对本科职业教育的要求；②从产业变革形势下职业岗位特点出发，在帮助企业创造价值的同时实现金融科技专业人才职业素养的不断提升。借鉴已有学者研究成果，基于科学性、合理性、可操作性等构建要求基础上，结合金融科技专业人才的特殊性，构建指标体系过程中征询了相关领域专家学者的意见，形成了金融科技专业人才职业素养评价体系[4-6]，见表1。

表1 金融科技专业人才职业素养评价体系

上述指标体系中，金融科技专业人才职业素养评价系统(professional quality evaluation system)主要是基于职业知识素养(PQ1)、职业能力素养(PQ2)、职业思想素养(PQ3)、职业精神素养(PQ4)、职业身心素养(PQ5)等5个准则层进行构建，措施层共包括27个考核指标。金融科技专业人才职业素养评价指标分配权重是否合理会直接对云模型多准则群决策效果产生直接影响。本文设计了金融科技专业人才职业素养评价指标权重调查问卷，邀请23位知名教育专家对5个准则层指标的重要性进行排序。在整理问卷基础上，采用Saaty1-9标度法对不同因素进行比较，形成金融科技专业人才职业素养判断矩阵。不同因素的相对权重可由判断矩阵的特征向量求得，将通过一致性检验的19位学者专家对于金融科技专业人才职业素养同一评价指标的权重进行算术平均，最终形成学者专家集中判断的综合权重，即金融科技专业人才职业素养措施层的综合权重系数。结果显示，准则层职业知识素养(PQ1)、职业能力素养(PQ2)、职业思想素养(PQ3)、职业精神素养(PQ4)、职业身心素养(PQ5)的权重分别为0.209 58、0.326 19、0.117 47、0.183 95、0.162 81。

2.2.2 云模型结果分析

以本科职业院校金融科技专业为研究对象，通过对学生、教师、企业、社会4个主要载体进行QQ、微信、访谈等不同网络方式与实地调研相结合获取评价结果基础上，共回收得到427份问卷，其中有效问卷392份。每位被评价学生分别完成学生自评、教师评价、企业评价以及社会评价，问卷有效率为91.80%。量表探索性因素分析检验结果显示Kaiser Meyer Olkin值为0.803，近似卡方值为469.53，Bartlett球形检验概率小于0.05，通过了显著性检验。Cronbach’s α信度效度检验分析结果显示，分量表的信度值都高于0.8，整体信度值显示为0.817，因此可以认为信度较为理想。

获取的金融科技专业人才职业素养评价有效结果按照升序方式排列，全部评价结果视为一个分数论域U，并按照9～10、8～9、7～8、6～7、0～6分别属于优秀、良好、较好、及格、差进行划分。在云滴分布图中，参数Ex期望作为随机变量代表论域的中心位置，其数值高低会对等级排序结果产生重要影响作用。所有云滴是数值特征的一次具体实现，全部由期望值Ex的正态随机变量产生，由此形成的等级排序结果可信度较高。同时，熵En和超熵He也会对云滴分布图效果产生一定影响，En与云滴分布图的随机性、模糊性呈正相关关系。在Ex和En给定情况下，He的数值大小与云滴分布图的厚度和离散程度呈正相关关系。在此基础上，基于逆向云发生器算法对实际采集到的数据处理，计算得到云模型中的相关参数。云模型内包含三次正态分布规律，更加直观、科学地将定性模糊概念实现量化，从而抽取定量确定数值，形成评价结果分类云图，如图1所示。

图1 职业素养评价结果分类云图

根据研究结果显示，不同学生职业素养评价结果存在一定差别，但相差结果不是很大。职业素养评价结果大部分属于“较好”阶段，分属“优秀”和“差”两种类别的比例较少。因此，当前对金融科技专业人才职业素养培育取得了一定效果，但距离高质量培养目标还存在一定差距。根据调研结果显示，由于金融科技专业人才职业素养培育过程中存在“选择性”培育问题，所以各类职业素养的评价结果存在一定差异。职业知识素养的期望值高于职业能力素养的期望值，同时，职业精神素养的期望值相对比较低一些。在“优秀”类别评价单位里，学生的评价结果云期望值较高于其他各类评价结果的云期望值，因此职业素养表现优于其他同学。但是“优秀”类别评价单位里的云滴分布状态比较分散，云熵值较大，可以看出同一类别学生之间职业素养评价结果差异比较大。全部评价结果的云滴整体相对比较集中，云熵值相对较小，由此可以看出不同类别之间波动相对较小。5类评价结果的整体云图厚度不是很大，云滴均呈现较明显的正态分布关系，因此本文的职业素养评价的分类方法相对比较科学合理。

3 产教融合背景下金融科技专业人才职业素养培育思路

在准确把握教育现代化发展趋势上，以金融科技人才培养理念为指导开展职业教育，最终目的是培养符合时代需求的金融科技人才[7]。产教融合背景下，金融科技人才培养的关键在于加强职业素养培育。根据前文分析，金融科技人才职业素养培育，核心素养是本质，知识技能是基础，职业定位是导向[8]。因此，金融科技专业职业教育要坚持以行业和特定岗位为导向，以职业知识技能为基础，围绕职业核心素养，系统加强职业素养培育。金融科技专业建设应坚持通识教育与个性化培养相结合，精准施策全力推动突出特色、结构合理、科学可行的职业素养高质量培育体系，强化德技并修，落实立德树人，坚持知行合一，立足厚实融通，聚焦产业变革，主动担当作为，围绕育训结合，助力书证融通，培养一批高素质、现代化、高水平应用型人才，形成金融科技专业人才的核心竞争力[9]。

3.1 强化德技并修，落实立德树人

德技并修是加强职业素养培育的重要内涵，但部分院校在办学实践过程中出现了“技能化”专业教育倾向，重视技术技能水平培养，忽视人文素养培育。职业素养高质量培育体系构建要坚决避免这种倾向，优质的育人体系不仅要强化“德技并修”人才培养意识，将其融入金融科技人才教育教学全过程，健全“德技并修”人才协同机制，践行社会主义核心价值观教育[10]。因此，本科职业院校要打造德技并修的职业素养高质量培育体系，培育德才兼备的金融科技人才，从而全面提高人才培养质量。

3.2 坚持知行合一，立足厚实融通

知行合一源于明朝思想家王守仁，体现了认识论与方法论的辩证统一关系，也为金融科技人才职业素养培育指明了方向。作为现代教育的重要育人模式，知行合一通过以岗位职业能力需求为导向，增强学生实践操作能力，推动相关院校实现向应用型方向转变。在金融科技人才职业素养培育过程中全方位、多层次推进知行合一，不仅要加强技术技能等职业知识素养的培育，更要高度重视学以致用，培养更好更多能够担当民族复兴大任的能工巧匠人才。

3.3 聚焦产业变革，主动担当作为

聚焦产业变革是产教融合在教学环节的具体体现，将产业变革需求及时融入金融科技人才职业素养培育过程中，有利于实现职教链与产业链深度融合[11]。随着全球新一轮科技革命带来的产业变革浪潮，职业素养高质量教育要突出其在培育大国工匠人才方面的优势，聚焦中高端产业，主动担当作为，承担起着力为中高端产业培育更好更多适应产业变革需求高端人才的重要职责。职业素养高质培育体系构建过程中，通过统筹调整，优化布局，实现与中高端产业紧密对接，切实提升人才培育与产业变革需求的契合度，有效服务社会经济发展，充分发挥本科职业院校作为产业变革助推器的功能作用，加速经济社会转型进程。

3.4 围绕育训结合，助力书证融通

育训结合在职业院校实现学历教育与培训并举这一过程中起着不可或缺的基础性作用，是夯实学生职业发展能力的有效途径。在深刻把握新时代发展背景下，本科职业院校要认真贯彻育训结合的培养标准，调动培训及参训人员积极性，承接大规模、高质量行业企业培训，为实现书证融通提供有力支持。因此，职业素养高质量培育体系构建过程中要以育训结合为突破口，充分发挥教育资源优势，创新教学理念模式。相关院校通过试点稳步推进，健全校企“双元”育人协调培训机制，重点支持以教师、教材、教法为主体的“三教”改革，形成学校和企业互利合作的办学格局，提升金融科技人才职业素养培育能力。

4 产教融合背景下加强金融科技专业人才职业素养培育的路径

4.1 培养定位“明”素养，完善目标体系

产教融合背景下，本科职业教育应明确职业素养培育目标的深层次形态，实现从培养“技术人”向培养“完整人”的转变[12]。金融科技专业人才职业素养培育过程中要立足当下，面向未来，更加彰显如下特性：①创新性。新职业需要顺应时代发展的新型人才提供智力支持。面对新技术、新需求、新模式带来的挑战，金融科技专业人才需要富有创新精神并兼具创新能力。②层次性。本科职业教育在现代化培育体系中起着承上启下的重要纽带连接作用，因此培养层次上要坚持前后连贯、左右衔接，实现职业素养培育逐层提升。

4.2 “三教”主体“知”素养，完善内容体系

①加强专兼结合的教师队伍。教师队伍建设过程中重点聘用一线专家或具有工匠精神的资深从业人员担任专职或兼职教师，形成一支素质过硬、业务精湛、数量充足的新型高素质教师队伍。②创新构建新形态本土化教材。紧密围绕金融科技专业人才职业素养培育目标，将新理论、新技术、新方法融入金融科技专业课程，对传统教材内容进行创新构建或优化调整，形成反映新经济的高质量本土化教材内容。③改革培养模式创新教学方法。充分利用信息技术手段开展移动课堂、翻转课堂、案例式、场景式、项目式、online与offline结合方式等教学方法改革，进一步推动课堂革命，切实提高金融科技专业人才职业素养。

4.3 实习实训“积”素养，完善实践体系

产教融合背景下，金融科技专业人才实践教学体系构建过程中，要以现代企业经营运作方式为导向，突出金融科技性特征[13]。校企合作成立实践育人基地，根据特定工作任务分析提炼金融科技专业所需的职业素养特点，通过仿真平台设计典型实训课程，在增强学习体验的同时完成典型岗位工作任务。根据职业素养形成规律，实习实训过程中要遵循由浅入深、分阶段培养原则，使学生深入实践真实感受全面认知岗位工作内容。通过完善模块化、层次化的实践体系，在促进知识实现迁移过程中，可以有效地全面提升金融科技专业人才职业素养。

4.4 结果评价“检”素养，完善考评体系

在评价主体上，为适应多元化协同育人模式需要，高质量职业素养考评体系除了培育主体学校、老师、企业参与外，还需要充分发挥家长、社会组织等多元主体监督作用。在评价标准与要求上，传统结果评价往往是以书面考试为主，考评标准比较单一，难以及时发现培育中存在的问题。高质量职业素养考评体系的评价指标应该灵活多样，以更加全面地反映金融科技专业人才职业素养的真实情况，并据此进行评估和改进。在评价方法上，主观等级评价比较适用于对态度、意识、价值观方面的考核，因此需要采用定性和定量相结合方式进行考核。