广东省高职院校高水平专业群建设路径优化探究

廖大强

(广东南华工商职业学院，广州 510507)

为落实《国家职业教育改革实施方案》和《广东省职业教育“扩容、提质、强服务”三年行动计划（2019-2021 年）》，2019 年广东省教育厅发布《关于组织开展广东省高职院校高水平专业群建设工作的通知》，提出要集中力量建设300 个左右省级高水平专业群。2020 年12 月正式确定“作物生产技术”等185 个专业群为第一批省级高水平专业群建设项目。在此背景下，高水平专业群正式登上广东高职教育发展的舞台。从现实来看，广东高职院校对建设高水平专业群的热情高涨，纷纷投入大量人力、物力和财力，但其毕竟是一项新事物，大家对其建设路径等认识尚不深刻。高水平专业群建设的关键点是围绕不同产业带发展趋势，构建特色鲜明、成效显著的专业群。

产业融合成为全球经济发展与现代产业建设的总体趋势，对一线工作者与管理者的基本素养要求也越来越高。将专业群建设作为核心能很好贴合产业资源需求成为高职院校的共同认知[1-2]。高水平专业群是一个富有现实意义的关键措施，对提升高职院校的新时代内涵、巩固高职教育类别特性具有极强的现实意义[3]。然而调研发现，广东很多高职院校对专业群内涵及价值认知较模糊，专业群建设仅简单地捆绑不同专业，依旧实行单专业建设的固有思路，忽略了专业群的多元化特性[4-5]，无法达到专业群建设期望发展目标。因此，为系统性优化高职院校高水平专业群建设路径，本文基于广东高职院校专业群数据建模分析，从完善专业群课程体系、创建优质师资队伍等方面剖析优化举措，以确保专业群建设在实际应用中的可靠性。

1 广东省高职院校高水平专业群数据建模分析

1.1 数据采集

构建数据模型前，要先采集广东省高职院校高水平专业群的过往数据。假设数据在学校计算机网络内被分成n个子信号实施分割传输，那么数据采集节点信号增益冲激值为：

接收到式（5）所示的传输信号后，实施λ等间隔取样，得到最终的调解信号：

可知，针对不同的节点k来说，式（6）必然呈现出正交关联，记作：

高水平专业群数据采集拥有很强的依赖历史数据特征，所以使用灰度-向量微分映射理念[6]，使用历史数据发掘高水平专业群数据的时变规律，完成数据采集目标。抽取式（6）、（7）计算获得的数据信号，明确时变灰度向量值大小：

对式（9）采取向量微分映射：

式（14）表示数据采集节点聚类初始化时的信号强度，仅需依照式（14）逐层完成信号接收，就能明确唯一种子节点，把种子节点当作区域范围中信号汇合的核心节点，快速完成区域划分，让数据采集效率更高。

计算机数据采集通常遵循自由空间传播模型[7]，也就是根据式（6）获得传输数据后，在节点发射信号强度实现固定功率，就能保证数据链路是平稳形态，这时的最低功率为：

其中，Dsend为发射节点信号增益，Rrev代表接收节点信号增益，λ为信号波长，R为发射节点最高覆盖面积，l是损耗元素。为保证高水平专业群数据采集质量，要将Pmin采取扩容，让信号传输强度实现预期要求。扩容后的Pmin为：

由于数据采集过程中的时变特征，若种子节点能量逐步减少，并和区域中其他传输节点能量大致相等，那么种子节点就不会进行替换。为了让种子节点完成超密度覆盖，更新种子节点过程中，一定要使用临界值控制手段[8]，倘若种子节点能量密度低于临界值，就挑选区域范围内能量最优的节点当作全新的种子节点。能量临界值的获取途径如下式所示：

其中，x代表种子节点分布函数，通常为高斯分布状态，r为传输周期，E0为种子节点原始能量，Es为剩余能量， mod ( )表示模函数。

若种子节点临界值减少至Door水平，节点利用广播通知区域内其他节点，然后挑选最优节点当作种子节点。种子节点更换完毕后，数据采集流程结束。

1.2 基于云计算的数据分析模型构建

完成数据采集后，利用云计算组建广东高职院校高水平专业群数据模型，全方位分析其现阶段发展水平。云计算是一种将网络作为桥梁，供应独有的虚拟化资源，此类虚拟化资源能实现弹性分配、便于拓展[9]。云用户能从资源共享池内快速得到自身需要的软、硬件资源。

当前广东省高职院校高水平专业群采用校园网实现教学资源利用，缺少统一标准与管理，不能实现全部兼容，导致其建设停滞不前。在云计算形式上组建数据模型，完成分布式共享，让各级领导与教师充分认知目前的专业群建设状态，能很好地处理专业群建设中各层级的相互关联[10]。详细的云计算部署情况如图1 所示。另外，混合云模式可应用在高职院校高水平专业群建设的云部署形式。高职院校在混合云模式下均为受益群体，不但是教学资源云实践者，也是专业群建设研发者。高职院校各学科能利用相同的资源储存空间，及时了解不同学科专业群的教学内容与实践工作。

图1 广东省高职院校高水平专业群云部署形式

云计算环境中，将高水平专业群建设的数据分析模型划分为四层（见图2）：（1）物理资源层为模型提供基本设施物理资源，如服务器、储存、云终端接口等。把广东高职院校各学科的物理资源链接至网络内，可以很好地处理数据模型中云平台物理层运行时必备的各种设备[11-12]。同时该层使用不同的虚拟化工具引入虚拟化技术，完成硬件虚拟化与应用虚拟化。虚拟化技术拥有资源共享、自主管理、处理平台问题等特点，保证物理资源层的安全性与可拓展性服务。（2）数据资源层担负高职院校各学科数据库的组建、运转与管理。资源库具备试题库、课外实践库等多个类型。同时该层要完成数据处理任务，把高水平专业群数据资源内相等类别的资源划分到同一资源库，完成高职院校各学科教学资源整合。（3）应用服务层使用软件即服务模式部署高水平专业群资源至每个应用板块，完成各类应用服务。此类板块包含教学板块、虚拟实践板块、资源搜索板块等，给用户提供良好的交互界面，方便操作，让高水平专业群实时动态清晰完整地呈现于用户面前[13]。（4）服务接口层提供丰富多样的接入端口访问模式，支持各类登录形式，实现不同场景中的高效率数据分析。

图2 基于云计算的数据分析模型架构

2 广东高职院校高水平专业群优化路径

通过数据模型分析可知，目前广东高职院校的传统专业与专业群已不能应对现代产业集群发展和对人才需求的变化，重新创造极富区域特色的高水平专业群势在必行。因此，为使广东高职院校在专业群建设中打破自身局限性，探寻新突破，提出以下优化路径。

2.1 探索高水平专业群建设新模态

首先要健全共同发展机制。组建校企协同育人机制，改进院校整体结构和规划方式，增强企业参与动力，动态调整专业群。着重关注新的信息科技产业，与现代商务服务业前端、大数据和高端产业形成良好的契合度。其次要构建产业学院管理模式与运行制度。实施责任制管理，校企互相了解关键任务与实践主体，采用创建企业工作室、创新基地等策略，迅速招纳与汇集各类优质资源，在行业发展目标、产业竞争力、产业决策与人才培养模式等方面精准规划，有效凸显校企在环境与资源配置中的优势，提升高职院校教学质量。

2.2 改进高水平专业群课程体系

一是有效对接岗位需求，保证工学结合、知行合一。根据企业实际生产情况，创新专业群项目化、任务化的人才培养形式，清晰人才培养定位，组建高质量专业群课程体系，给予教师分工明确的模块化教学形式[14]。同时按照“1+X”证书制度需求，建立岗位群典型任务板块，精进“平台+模块”的专业群课程结构，实现资源共享。二是开展国际范式商科专业认证，完善国家专业化教学准则，运用中外合作办学项目对接各类教学认证标准，研发和国际标准相关的专业课程体系。

2.3 组建优秀的双高教学队伍

实行“三教改革”，推动专业群教师“五个一”工程：主讲一门重要课程、指导一项创新项目、主持一项科研课题、对接一个企业、对接一个兼职教师。大力培养教师专业能力、创新能力及社会服务能力，并在产业链、岗位链共同需求下，构建一支素质优良、结构优化的双师型教学队伍。重视学生多样化特征，完成信息技术和课堂教学的完美契合，推进课堂教学形式改革。

2.4 增强高水平专业群实训基地建设

加强专业链对接企业链力度，整合并优化高水平专业群教学资源，有效融合广东省知名企业与特色中小企业，体现高水平实训基地优势，让技术与技能的积累发挥到极致。同时组建校企合作平台，将人才培养作为核心要素，在专业群中完成不同专业的顶岗实习、就业、课程研发、岗位培训等，并使之密切配合，呈现“精益求精”的工匠氛围。另外，将技能比赛、专利申请等代入学习评估体系，改变现有的专业群课程评估标准。

2.5 设立高水平专业群评价机制

建立行业组织、工作单位、高职院校、授课教师与学生共同参与的“五位一体”高水平专业群建设评价机制，改善教学质量准则、教学质量评估标准、教学质量保障机制与运行机制，建立开放性、动态化、持续性的教学质量监控与评估机制[15]。同时，设立高水平专业群人才培养质量年度报告项目，统计人才质量及就业情况。另外，动态管理高水平专业群日常工作，注重群与群之间的对接，逐步完善专业群建设的不足。

3 实验设计与分析

为探究以上优化路径效果，对广东省12 所高职院校进行了实地调研。研究样本中，既有一流高职建设院校、省级高水平专业群建设单位，也有非双高院校；学校的举办单位类型有省级政府、地市级政府、企业等不同类型；访谈院校的专业群分布范围较广泛，访谈对象主要为教务等部门从事专业群管理的工作人员，或从事专业群建设的相关教师，并对其进行了半结构式访谈（基本信息见表1）。综合本文所提的优化路径，将高水平专业群进行维度编码，结果如表2 所示。

表1 调研院校基本信息

表2 高水平专业群维度编码分析

高水平专业群建设过程结合广东省高职院校的实际办学目标和理念，并融合本文的优化路径，规划出期望建设结果。将使用本文优化路径后的高水平专业群建设目标与人才培养目标设置情况归纳为表3 和表4。

表3 广东省高职院校高水平专业群建成标志

由表1～表4 可知，本文优化路径能够全方位考虑高水平专业群建设情况，可有效提升高职院校教师的教学能力，增强学生创新服务意识，为学生今后的职业发展奠定扎实基础。为进一步验证本文优化路径的可靠性，对高水平专业群建设优化后的企业、学生就业满意度进行了实验调查。实验对象从工商企业管理、商务英语、工业设计、光信息科学与技术、装备制造、临床医学、文化艺术7 个专业中抽取100 人，满意度采取十分制，实验结果见图3。

表4 人才培养目标设置

由图3 可知，实施本文的优化路径策略后，企业与学生的满意度较高，仅有少部分个体的满意度为一般。这说明本文所提优化路径比较符合广东省高职院校的真实教学情况，适用性很强，能兼顾不同学科专业的发展，可为培养创新服务型人才发挥重要作用。

图3 高水平专业群优化路径满意度调查结果

4 结论

专业群建设已成为高职院校专业发展的必然趋势，在供给侧结构性改革的大背景下，区域产业经济结构调整将成为常态，所以高职专业群建设应以服务区域产业经济发展为目标。为有效解决广东高职院校高水平专业群建设发展中的弊端，本文提出了基于数据建模分析的广东省高职院校高水平专业群优化路径。所提方法利用云计算模式整合不同学科专业群发展现状，并针对具体问题设定不同的优化路径，维护了专业群建设科学性与实用性，可让高职学生有效提升自身技能，并获得更多的就业机会。