“分类培养、精准育人”引领下高职信息技术人才培养研究

[摘 要]当前，面对多元化生源结构及差异化学习诉求，传统的“同一专业标准化培养”已难以适应社会要求。本文针对信息技术产业需求，探索“大类招生、分类培养、精准育人”为核心的改革，为学生创设高质量就业、学历提升、创新创业等发展路径，配套模块化师资、优质实训空间、多元化课程体系、优质教学资源及差异化评价，有利于提升培养质量。

[关键词]人才培养；分类培养；精准育人

一、研究背景

近年来，作为独特的类型教育，我国高职教育进入了高质量、快速发展新阶段。一方面，高职招生从普通高考、自主招生、中高职一贯制、学徒制，扩展到退伍军人、下岗职工、新型农民工等类型，生源结构呈现出复杂性和多元化；在不同生源背景、不同发展需求、不同入学动机下，必然需要采取措施保证培养质量。另一方面，社会对信息技术人才的需求也呈现出多样化、层次化、差异化[1]。因而，高职院校作为技术人才供给侧重要组成力量，亦迫切需要开展培养模式改革，增强对接国家战略、服务产业发展的能力，承接更多公共培训服务职能[2]。

在多元生源背景下，傳统IT人才培养方式已难以满足学生多样化发展及社会多类型人才需求，“分类培养、精准育人”成为高职教育教学改革的重要举措。此外，当前社会进入大数据时代，大数据已经深入社会管理、经济发展方方面面。在高等教育领域，涌现了学生学习行为分析、综合能力评估、精准帮扶、学业预警等众多大数据相关应用，为人才培养提供了新的技术支撑。随着云计算、大数据、人工智能等新一代IT技术迅猛发展，IT类人才培养亦面临技术门类多、技术更新快、人才需求量大、就业对口率相对低等诸多问题。如何高效挖掘教育大数据、如何更好促进不同类型（层次）学习者发展成为重要研究课题。

针对当前学生学情、社会需求等重大变化，广东科学技术职业学院软件技术专业群持续推进、不断优化“大类招生、分类培养、精准育人”培养模式改革。2019年获批广东省大类招生试点，开展信息技术人才的分类培养研究与实践；在国家高水平专业群建设期间，学院取得丰硕成果，对高等职业院校IT人才的分类培养，具有一定的实践指导价值，内容包括：立足于当前生源多样性现状，根据“多元智能”教育理论，正视学生技能水平、能力素养等方面差异；践行“因材施教”之理念，以学生“多样化成长、多元化发展”为中心，设计高质量就业、创新创业、学历提升等多元路径；创新多元化课程体系，构建分类培养、精准育人模式，在校期间实施两次学生分流；发挥各类教师专长，打造模块化教学团队，助力学生多元成长；建设多种类型的校内外培养基地，进一步深化校企合作、产教融合；基于教育大数据，开发了人才培养大数据分析平台，为在校生推荐合适的成长路径、推送契合的教学资源、实施差异化考核。

二、设计多元路径，统筹专业群分类培养

“多元智能”理论研究表明：学生个体之间，在学习能力、逻辑思维、自制力等方面存在较大差异，而传统“一专业一路径”的标准化培养，难以践行“因材施教”，难以充分激发每个学生的学习潜质。正视学生个体差异，根据不同生源的特点和学生发展需求，将成长需求划分为不同类别，创设多样化发展路径：①对于多数学生，设计了以高质量就业为导向的“IT领域就业路径”；②对具有创新意识、创业意向的学生，提供了以“专创融合”为核心的“双创路径”，在校期间孵化创业团队，持续支持团队成长；③对有升学需求的学生，设计以高等数学、大学英语、程序设计基础等课程为基础的“升学路径”，提供学历提升平台，尽可能满足高职生“专插本”“专升本”等愿望。

根据学校所处的“粤港澳大湾区”人才需求及学生个性化发展的需要，精准设置就业路径：针对从事技术开发意愿强烈的学生，设计了“项目研发类”岗位；围绕IT技术提升，着重培养学生项目研发能力；对接IT技术产业群，与行业企业共建软件开发、移动应用开发、大数据开发、人工智能产品开发等项目班；针对有志于IT平台（设备）运维的学生，提供了通信网络、云计算平台、大数据平台、大型数据库等运维为主线的“运营维护类”岗位。各类就业路径均以任务为导向，重点培育动手实践能力、解决实际问题能力。

三、实施两次分流，创新异步教学组织形式

根据广东省教育厅批复的“大类招生”文件要求，按照计算机大类统一招生；在校培养期间，实施两次分流，创新异步式教学组织形式改革：①面对多源化的入校新生，统一分班，组成大一自然班，统一学习公共基础课程及专业群平台课程，掌握计算机类通用技能。②第三学期末，依据个人兴趣、发展期望及岗位需求等数据，分流组成大二岗位班，专攻不同的岗位技能。③第五学期末，依据学生个性发展与企业项目需要，开展“双向选择”，分流组成大三项目班，承担不同的企业项目角色，并完成相应任务[3]。

实施二次分流过程中，面临“学生与岗位”如何匹配的问题（该问题也是决定分类培养能否成功的重要方面）。传统的“学生与岗位”匹配，通常采用学生预先填写个人意愿，然后教师（或辅导员）统筹安排（参照学科成绩、综合绩点排名等）的方式；该方式“简单粗暴”，虽然保证了公平性，但存在诸多问题：①部分高职学生对自己的认知不足，没有（不能）深入分析自己的兴趣、爱好、技能；②存在“信息不对称”现象，仅凭“简单的岗位介绍”，学生不足以正确认识各岗位，所选岗位不能很好匹配自身发展需求；③存在明显的“羊群效应”，在岗位分流过程中，部分学生盲目追求“热门、高薪、好就业”岗位，没有考虑自己的适应能力。此外，如按照考试成绩分配岗位，人为地造成“岗位高低贵贱之分”，不利于学生、专业长期发展。

以上因素，可能导致所选岗位与“理想岗位”不符、“事后反悔”等情况的发生。为此，在“学生与岗位”匹配过程中，需要对其学习习惯、技术水平、性格爱好等因素开展综合分析。专业群联合教育大数据开发公司，共建了基于教育大数据分析的人才分类培养平台。该平台可采集全周期的教育大数据（涵盖新生入学前数据、在校培养过程数据，以及实习就业相关数据），囊括学籍信息、性格测评数据、学习成绩、课程考勤、综合素质等；平台亦内置“岗位推荐模型”，通过大数据分析，为每名学生的岗位选择提供参考建议。

四、构建多元课程体系，打造分类培养模式

依据目标培养岗位群，构建“通用基础+岗位核心+个性发展”的模块化课程体系；创新“点、线、面”三位一体的课程思政顶层设计，结合课程性质、学生学情与认知规律，设计多条课程思政主线，构建模块化、思政化相融合的专业群课程体系，实行群内课程模块互选、学分互认管理，创设多样化的发展路径。

在分类培养体系下，大一自然班学生，在学习IT领域通用的基础技能、知识过程中，加强自我认知、提升职业认知能力；同步学习公共基础课程，提升综合素养。针对大二岗位班学生，根据就业、升学、创业、竞赛等不同需求，设计高质量的5类课程包，包含：技术研发类（Java开发岗位课程包、Web前端岗位模块课程包、大数据应用开发岗位课程包、人工智能应用开发课程包）、IT运维类（网络管理岗位课程包、网络安全管理岗位课程包、云计算运维岗位课程包、数据库运维课程包）、设计与服务类（用户界面设计岗位课程包、商务智能岗位课程包、IT产品销售实施课程包））、创新创业类（IT新技术导论、人际关系、创新创业演练、沟通与技巧等）、升学类（高等数学、大学英语、程序设计基础、雅思等）。大三开设各类项目班、认证班、专项提升班，着眼学生专长与发展期望，助力个性化成长。通过实施模块化、多元化的课程教学，打造分类培养模式，大大激发了学生自主学习的内驱动力。

五、建立模塊化教学团队，发挥各类教师专长

当前，高职师资日趋多元化，为组建模块化教学团队提供了有利条件。开展“分类培养、精准育人”模式改革，需要激发各类教师的专业潜力与专长，需要整合、优化教师队伍，构建模块化、双师型的教师团队[4]。从企业引入“双师型”教师及企业兼职工程师，充分发挥行业经验，主抓专业核心课、项目实战类课的教学，引入企业真实的研发项目、实战资源及组织文化，开展项目化、任务驱动教学。校内高学历教师、高职称教师，主抓基础性、理论性课程的教学，为学生技术发展、学历提升奠定基础。有企业管理经验、创新创业经历的教师，组建“双创导师团”，联合企业孵化园区，培育创新创业型人才。

模块化团队要求打破专业界限，建立以课程模块为单位的新型组织模式。专业群组建15个课程教学团队（每个团队4～6人），团队负责人明确本团队的方向、目标与具体工作内容。课程团队聚焦1～2门课程，联合行业企业开展专项调研，根据培养目标，制订课程标准（教学标准），编写一本教材，开发一套教学资源，建设一门在线课程，指导一个学生团队（产品研发、技能大赛等），持续探索教育教学改革。

六、搭建丰富实践平台，服务人才分类培养

为适应新形势下教学需求，专业群分类建设多类型的教学空间，包括通用基础实训室、岗位核心技能实训基地、个性发展实践基地；开发实训基地智能化管理系统，建设智慧教室，智慧教学实训云平台等多样化教学环境，形成“云实一体”的智慧教学空间，满足多样化人才培养。

坚持实战导向，建设产教科融合实战基地；联合产业学院相关企业，共建集生产运营、实训实战、科研服务等于一体的数字创新工场、产业学院、工程中心等多类型项目实战基地，以适应学生职业能力与素养培养的需要。

七、实施分类化、过程化的教学评价

开发教育大数据分析平台，实现学习过程数据的自动采集、智能分析与预警；绘制学习能力画像，加大过程性评价比重；对不同层次、不同能力的学生，推送多样化教学资源，设计不同考核标准，实施个性化考核。针对多元生源结构，综合考虑不同类别学生的技术水平、学习习惯、学习能力等学情实施分类、分层评价，促使不同类型学生均可获得成功的体验，进而提升信心，激发学习内生动力。依托上述举措，构建分类考核评价体系：①针对大一学生，侧重过程性评价，由专任教师负责实施（结合教育大数据分析平台），重点考查基础知识与技能的掌握程度、思政增值程度；②针对大二岗位班学生，侧重课程结果评价，将平台测评、教师评价、小组评价相结合，考查技术技能与职业素养增值情况；③针对大三项目班学生，实施校企双元评价，侧重于结果评价（适度提升增值评价比重），考查职业能力成长情况、个人发展增值情况。

近年来，广东科学技术职业学院IT人才分类培养质量不断上升，学生多元成长成才成效显著。专业群学生对口就业率85.19%，初次就业平均月薪5400余元；培养全国青年岗位能手、中国大学生自强之星、就业创业典型人物等优秀毕业生；国家高水平专业群建设期间，学生多样化发展成效显著：①技能提升方面，学生为主力军研发软件产品385款，获得软件著作权、实用新型专利等知识产权297项，技能竞赛获奖国际级2项、国家级81项、省级332项；②技术认证方面，499名在校生获知名IT职业证书（33人获HCIE、OCM等行业顶级证书）；学生积极参加1+X认证，高级证书通过率达87.1%；③学历提升方面，一大批学生升入本科院校；2022年，升本率达32.3%；④创新创业方面，学生获全国青年职业技能大赛双创金奖，省级双创奖15项，孵化学生创业公司88家。

专业群立项中国特色高水平专业群，建成国家骨干专业2个、省品牌专业一类1个、二类2个；获全国教育系统先进集体等荣誉。团队创新能力、教学能力持续提升，软件技术专业群获国家级教学团队2个、省级教科研团队6个；获全国技术能手、国家思政教学名师、黄炎培职业教育杰出教师奖、省特支教学名师等19人；专业群建设国家级课程2门、省级11门，国家规划教材8部；专业教师参加教学能力比赛覆盖率83%，获奖国家级5项、省级17项；承担教改项目国家级2项、省级31项；开发新形态教材21部、在线实训课57门。获教育部协同创新中心等国家级平台3个，省级产业学院、创新平台、实训基地等11个。

结束语

广东科学技术职业学院软件技术专业群，针对当前生源多样化、学生发展需求多样化等学情，开展“大类招生、分类培养”，设计了多元发展路径，构建“课程+师资+实训空间+评价”的配套体系，践行了“人人能出彩、人人有出路”，契合国家职业教育高质量发展要求。随着大数据、人工智能等新一代IT技术的快速崛起，IT人才培养亦需要紧密对接行业需求、精准对接工作岗位与职业标准，做到动态调整、持续优化，这正是目前高职教育面临的重要课题。

参考文献

[1]张军，苑占江，郑述招.高职IT专业群“分类培养、精准育人”的创新与实践[J].职业技术，2022，21（7）：1-8.

[2]郑述招，张军.基于大数据分析的新工科人才分类培养研究与实践：以大数据技术与应用专业为例[J].科教导刊，2021（8）：57-60.

[3]姜建华，曾文权，龙立功，等.高水平专业群“大类招生、分类精准育人”的人才培养体系研究[J].职业技术教育，2020，41（29）：19-23.

[4]毕丽花，袁潇.高职扩招背景下社会生源招生的问题及对策研究[J].重庆电子工程职业学院学报，2023，32（3）：1-8.

作者简介：郑述招（1981— ），男，汉族，山东淄博人，广东科学技术职业学院计算机学院，副教授，硕士。

研究方向：数据分析、企业信息化。

基金项目：广东省2021年度教育科学规划课题（高等教育专项）“‘质量型扩招背景下基于教育大数据的高职IT人才分类精准培养研究”（课题编号：2021GXJK714）。

2021年广东省高职教育教学改革研究与实践项目“基于分组学习与小组评价的课堂教学共同体建构路径探索与实践”（项目编号：GDJG2021157）。