校企产教融合模式下的大数据专业人才培养策略分析

文/孙伟

随着社会主义市场经济体制的逐渐完善，教育改革进一步深入，同时也为高校专业改革提供了契机。因此，高校对大数据专业人才的培养也应与时俱进，从而为数字经济和数字产业的可持续发展提供动力支持。为提升大数据专业人才培养效果，校企产教融合模式被广泛应用。该模式突破了传统培养方式的限制，更重视校企合作以及产教融合，在大数据专业人才培养目标上也更为明确，具有一定的研究价值。

随着教育改革的不断深入，大数据专业化改革被提上日程，同时也为提升大数据专业人才培养质量奠定了重要基础。现阶段，大数据专业人才培养不能仅停留在理论教学阶段，而应结合实践不断优化培养模式，并向着产教融合的方向转变。在培养大数据专业人才过程中，高校必须明确本专业人才培养目标，制订科学完善的人才培养方案，并深刻践行校企产教融合模式，为经济社会的可持续发展培养新生力量。

一、校企产教融合模式概述

校企产教融合模式中的“产”主要指产业，“教”主要指教育，“融合”就是相互融入与合作。校企产教融合模式强调产业与教育的结合，该模式对教育改革和产业发展均具有重要作用。[1]在该模式下，大数据专业的学生在学校完成专业理论知识的学习后，就可以深入企业开展实践，将所学知识应用在实际工作中，从而提升自身理论与实践相结合的能力和水平。可以说，高校在大数据专业人才培养上选择校企产教融合模式的主要目的是培养专业水平更高、综合素质更强的人才。站在企业角度来看，具备较强理论基础与解决实际问题能力的大数据专业人才才是它们真正需要的。因此，校企产教融合培养模式对高校以及企业来说，均是实现双赢的最佳选择。而校企产教融合模式的具体实施离不开学校与企业的相互合作，二者需要在学科共建、教育培训、专利合作、课题申报、教材编写等多个方面携手并进，以全面提高大数据专业人才的培养效果。

二、高校大数据专业人才培养现存问题

当前，高校在大数据专业人才培养方面主要存在产教融合分工不明确、课程评价体系不科学以及培养方案相对滞后等问题，这些问题也是直接阻碍大数据专业人才培养成效的关键因素。

（一）产教融合分工不明确

大数据专业人才培养是高校人才培养工作的重要组成部分，高校在培养本专业人才时必须注重方式方法，同时结合校企产教融合模式来开展相关工作。但就现状来看，尽管多数高校采用了产教融合的培养模式，但并未真正发挥出该培养模式的优势，且普遍存在分工不明的问题。加之大数据专业仍属于高校新近开设的专业，在专业教学与产教融合培养模式的磨合过程中难免会出现各种矛盾。此外，企业与学校在践行产教融合模式过程中如果存在分工不明确的问题，就有可能导致二者的合作不紧密、主体责任和权利划分不清晰，进而在后续合作过程中引发一系列问题。

（二）课程评价体系不科学

作为高校新兴专业之一，大数据专业人才培养的设置必须更用心、更科学。现阶段，课程评价体系不科学的问题依然存在。而一个专业课程的教学是否合格，教学培养目标是否实现均需要依靠课程评价体系来评判。如果高校对课程评价体系缺乏应有重视，同时现行课程评价体系较为单一，就会导致专业教师、合作企业对专业学生的学习情况不够了解，进而过度关注学生考试成绩而忽略其他评价因素。长此以往，学生的自信心将受到打击，这并不利于学生的成长。当前，仍有不少高校将考试成绩作为课程评价体系的重要标准；同时，不少专业教师也将考试成绩看作评价学生学习成果的重要依据[2]；在此前提下，企业只能通过高校的课程评价模式来了解和评判学生的学习情况，进而挑选应聘学生。

（三）培养方案相对滞后

大数据人才培养不仅是高校专业培养的重要工作，同时也是促进我国数字经济发展的关键助力。但现阶段，仍有部分高校在开展大数据专业人才培养工作时，存在培养方案相对滞后的问题。尽管其积极引入产教融合培养模式，但由于培养方案与市场需求的匹配度不高，同时企业也没有深入参与高校人才培养方案的制订，导致部分培养目标落后于市场需求，严重影响人才培养质量。[3]同时，部分教师的人才培养理念仍较为传统、教学理念欠缺新意、教学模式单一，这些都不利于高校制订科学的培养方案。

三、校企产教融合模式下大数据专业人才培养策略

（一）优化课程体系

在校企产教融合模式下，大数据专业人才的培养需要高校和企业共同合作，协同开设更加科学的课程体系。为此，高校在设置课程体系时必须从多个角度进行综合分析，既要从高校的办学经验中汲取成功经验，也要顺应企业发展以及社会进步的实际需求。此外，考虑到大数据领域发展较快，专业课程设置必须与时俱进，如设立课程模块、分类开展模块教学、积极培养学生存储收集及分析数据的能力等。[4]同时，课程设置还应加强知识点之间的联系，串联各类专业知识。教师也应循序渐进地开展教学，并帮助学生建立全面的知识体系。另外，企业也可以结合自身实际与时代发展需求，为高校课程设置提供合理建议，以充分发挥校企产教融合模式的优势作用。

（二）加强教师团队建设

在校企产教融合模式下，大数据专业人才的培养还需要高校不断加强教师团队建设。教师是大数据专业人才培养的主要践行者和推动者，因此，高校只有不断加强教师团队建设，加深专业教师对大数据技术的掌握程度，才能为学生提供更好的教学体验，切实解答学生疑惑。在此过程中，合作企业也应积极参与。一方面，高校需要指派教师深入企业观摩学习，以掌握企业运作流程，并将其与教学实践相结合；另一方面，企业也应派遣技术骨干、管理干部等加入高校的教师团队，以便将岗位技能、管理知识等直接传授给学生，进一步丰富学生的知识面与阅历。

（三）制订人才培养方案

高校应与企业携手制订大数据专业人才培养方案，以提高专业人才培养方案的可行性。在通常情况下，越是全面、科学的人才培养方案越能为专业学生的学习提供有力引导。同时，企业为高校提供可行建议，高校为企业的未来发展输送专业人才，二者属于相辅相成的合作关系。[5]因此，企业与高校应不断强化顶层设计，共同研讨专业人才培养方案，并针对课程设计、教学设计、课程评价等明确策略和主体责任，从而更好地分工协作，共同为大数据专业人才的培养贡献力量。

（四）营造良好的培养环境

校企产教融合模式对培养环境提出了更高要求，稳定的教学环境是学生全身心投入课程学习的重要前提。为此，高校与企业可合力搭建实训基地，确保学生能够在实训基地中得到更好的学习和锻炼，同时帮助学生养成独立思考与解决问题的能力。在此期间，企业应积极与高校进行沟通，共同商讨实训基地的建设地点、涵盖对象以及实训项目等内容，从而真正将课程学习与实训相结合，提高学生理论与实践相结合的能力。同时，高校也应有针对性地制定实训目标，并完善实训评价体系，以便在检验学生实训成效的同时，培养学生的创新能力，让学生学以致用。

四、结语

当前，校企产教融合模式已经成为高校大数据专业人才培养的重要方向。从根本上看，该模式突破了传统人才培养模式的限制，摒弃了过于单一的人才评价标准。其提倡高校与企业合作，共同商讨制订人才培养方案，在注重学生理论知识学习的同时，丝毫不放松对学生实践能力、创新能力的培养。现阶段，校企产教融合模式的应用主要体现在课程体系设置、教师团队建设、人才培养方案以及教学环境营造等方面，未来，高校与企业可从这几个方面着手，不断培养高质量的大数据专业人才。