基于职业院校技能大赛的大数据技术专业改革实践与探索
2022-05-10闫彩霞
□刘 颖 杨 婷 闫彩霞
职业技能大赛可以全面培养大学生综合素质,提高大学生专业技能水平,国内高职院校有职业技能大赛引领高职专业教学改革[1~2]、职业技能大赛对课程教学改革的支持[3]、职业技能大赛对实训教学改革的支持[4]、职业技能大赛对创新教育的支持[5]等多方面的研究。改革实践研究表明,职业技能大赛与教学相融合的模式可以提升学生综合能力和教师实践能力,推动实验室建设和教学改革实施,促进工学结合。本文主要以“商务数据分析与应用”高职技能大赛为依托,研究赛项规程和各种资源,从而促进大数据技术专业教学改革。分析赛项规程,融入人才培养方案、课程标准、课程思政建设等方面,实现赛项成果推广应用。
一、专业课程改革总体思路
按照人才培养方案改革、课程改革、课程思政改革、创新创业教育改革的思路,深入挖掘赛项资源,在专业中落地。
(一)技能大赛规程在人才培养方案中落地。数据分析是近几年来应用范围不断扩大的朝阳产业技术,信息管理、数据处理、智能制造、电子商务、金融财务、物联网、电子政务等专业领域都大量融入与渗透有关数据分析与应用内涵,引发复合型技术技能型人才培养的新需求。
赛项聚焦数据分析核心技术,考查学生使用合适数据分析方法和工具进行数据分析的核心技能点。对应的职业岗位及岗位群包括数据中心运维管理、数据采集处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化、售前售后、技术支持等应用型岗位。
大数据技术专业培养大数据分析、大数据平台运维、数据可视化等岗位的人才,与赛项对应的职业岗位相匹配,因此需要研究如何把赛项规程融入到大数据技术专业的人才培养方案中。在知识目标、技能目标、素养目标中体现大赛要求,在课程体系、实践课程中融入大赛规程。
(二)技能大赛规程与1+X证书要求融合,在课程中落地。赛项按照真实数据分析项目设置,围绕数据分析相关岗位实际工作过程进行设计,覆盖训练数据采集、数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化等标准工作过程,赛项内容涵盖企业数据分析相关工作岗位的主要岗位技能。体现以数据分析为核心的大数据技术的应用。
1+X“大数据分析与应用职业技能等级”证书要求学生具备大数据分析、数据挖掘、大数据运营等工作领域的基本能力。能完成数据清洗、加工、同步、集成、开发,数据可视化,制作数据分析报表,根据实际业务输出大数据分析解决方案;更进一步能独立完成数据提取,构建用户数据模型,挖掘用户属性及用户喜好等需求,为个性化产品推荐提供支持,能构建产品、运营及活跃用户行为评估体系,通过数据分析对产品、运营、市场提出建议并推动实施;能进行市场调研,对用户行为进行分析,通过海量数据的挖掘和分析,形成报告。赛项要求与1+X证书要求是一致的,大数据技术专业为满足数据分析岗位要求,开设了《Python数据分析》《数据可视化》《大数据分析与应用》等三门课程,培养的岗位技能与赛项规程、1+X证书要求一致,因此需要研究如何把赛项规程和1+X证书要求相融合,融入到三门课程中,从课程目标、课程资源、授课方式、课程内容等方面改造专业课。
(三)技能大赛规程在课程思政建设中落地。赛项采用国际主流先进技术,符合数据分析行业相关技术标准和工作规范,直接与市场同步,与产业前沿技术水平的对接。因此赛项规程具有标准性、规范性、前沿性等特点。把赛项要求的规范操作能力、综合分析能力、团队协作能力等职业素养融入到专业课程中,完善专业课的课程思政建设,培养学生良好的职业素养。
(四)技能大赛规程在创新创业教育中落地。赛项选取真实的业务分析应用场景,培养学生发现问题解决问题的能力,能利用大数据技术进行分析、决策。创新创业教育融入专业课的思路也是从数据挖掘、数据清洗等环节获取项目的基础数据,从数据分析、数据可视化等环节完成数据分析,在数据分析基础上进行创业方向的选择、细分市场的选择,帮助学生完成商业计划书。因此赛项数据资源、数据分析的方法都可以融入到双创教学中,在专业课、创新创业教育课中加以应用,培养学生双创能力。
二、专业课程改革措施
(一)完善人才培养方案。赛项规程如表1所示。
表1 “商务数据分析与应用”赛项规程简述
赛项规程融入人才培养方案,从培养规格、课程体系、实践环节等方面入手,完善人才培养方案。赛项结合数据分析行业相关岗位实际工作过程、数据分析在行业的应用,总结出比赛规程,选取有代表性和可操作性的技能知识作为赛项方案,将专业知识与操作技能结合在一起,兼顾知识、技能和市场需求。通过分析赛项规程,提炼出知识、能力、素养目标,丰富实践环节,完善人才培养方案。
(二)完善专业课程建设。为满足数据分析岗位要求及1+x“大数据分析与应用职业技能等级”证书要求,开设了《Python数据分析》《数据可视化》《大数据分析与应用》三门课程。赛项促进课程建设包含以下两方面研究内容。
1.案例资源库建设。课程将建立数据资源库,汇聚各类数据平台的数据资源,赛项采用真实的案例数据,所用数据集也将作为资源库的一部分。
2.课程标准建设。分析赛项要求、1+X证书要求、岗位要求,提炼出三门课程的课程目标。赛项围绕数据分析相关岗位实际工作过程设计比赛内容和比赛流程,设计电商平台用户数据清洗与可视化分析的流程。对数据清洗预处理,再导入数据分析与应用实训平台的数据分析可视化平台,进而分析用户的基本特征、消费特征、行为特征等情况,最后对电商平台营销扩展等运营决策给出建议。对此设计了商业数据分析设计、数据清洗、数据分析、制作可视化仪表盘、撰写数据分析报告等任务环节,每个任务包含若干子任务。上述设计符合行业规范、岗位工作流程,也是1+X证书考核内容。在专业课程标准中,参考赛项要求,划分工作项目、设计工作任务、丰富训练内容。通过课程学习,实现人人可比赛,人人能考证的良好学习氛围。
(三)促进课程思政建设。专业课的课程思政建设明确了课程思政建设目标,职业素养的培养是课程思政建设的一项内容。职业素养是指遵守职业内在的规范和要求,在职业过程中表现出来的。它包含职业技能、职业道德和职业意识等方面的综合品质。当前,职业教育强调培养知行合一、德技并修的高技能人才。这就要求我们要在培养学生的坚定理想信念、厚植爱国主义情怀、加强品德修养、增长知识见识、培养奋斗精神、增强综合素质上下功夫,使学生既具有较高的技术技能水平、又具备良好的职业素养。赛项规程要求学生操作规范性、专业性、协作性、能力综合性,要求较高的职业素养。需要进一步研究分析赛项对职业素养的要求,在三门专业课的课程思政建设中挖掘职业素养思政案例,设定思政目标。在任务中融入职业素养思政元素,完成课程思政建设。通过挖掘赛项思政要求,融入课程思政建设,培养学生踏实严谨、耐心专注、吃苦耐劳等优秀品质,具有大数据分析相关职业技能、职业道德、职业意识,具有“精益求精,追求卓越”的工匠精神,心系社会并有时代担当的职业情怀。
(四)促进创新创业教育建设。创新创业教育建设需要改进专业核心课程,将创新创业意识融入其中,以实际案例为依据,培养学生发现问题解决问题的能力。赛项规程也包含创新创业能力的培养。从数据挖掘、数据清洗、数据分析、数据可视化、商业决策等环节培养双创能力。因此需要研究如何将大数据分析流程融入到创新创业教育中,将创新的教学理念和教育方式嵌入到创新创业教育课程建设中。
通过将赛项任务和流程融入创新创业教育建设,科学合理地规划创新创业教育课程,使双创教育采用正确的方法,培养学生发现问题、定位客户群、制定计划、制定营销策略的多重能力。赛项案例也能丰富专业的双创案例库。
三、结语
赛项成果推广是职业院校技能大赛的一项要求。充分挖掘赛项规程和比赛内容,从人才培养方案、大数据分析方向课程改革、课程思政建设多方面挖掘赛项成果,真正做到推广应用。赛项内容体现了前沿技术与产业应用的融合,引导高职院校紧跟技术的发展和新型产业对人才的需求,及时调整和改革专业人才培养方案。对赛项规程和比赛内容进行分析,使得课程设置及教学计划的实施有了参考依据。在课程模块的设计上可以参照赛项规程和比赛内容,以新技术发展趋势和产业岗位对人才的需求为依据,划分任务,设计教学内容。赛项规程和比赛内容是创新创业的前端环节。以此比赛为契机,将专业知识整合并有效利用,服务于创新创业项目。