数据治理背景下地方高校人才培养研究

杨强

摘要：近几年，高校大力建设数据平台新基建，积累了大量数据资源，提升数据质量是高校实现高质量发展的必然选择。文章介绍了高校大数据治理平台新基建，利用大数据治理全生命周期生态体系模型，依托产教融合、信息化与教学融合、创新创业融合等，利用开放的大数据治理平台，给出了地方高校人才培养的基本思路，以学校资源建设为基础，以规章制度为保障，既有地方高校人才培养特色又可以推广“五协同、五融合、五对接”，提升学校知名度与人才竞争力。

关键词：大数据；数据治理；人才培养；教育评价

中图分类号：G642文献标志码： A

0前言

《教育信息化2.0行动计划》提出，努力使得教育治理水平转变、人才培养模式转变、信息技术素养转变。数据治理是高校信息化发展的新模式，增强数据进行分析、数据挖掘，提升数据之间的联系，使大数据在各项工作中发挥更大作用。通过数据治理加强数据的管控，保证数据的质量，充分地挖掘数据的价值［1］。

2019年，教育部等6部门印发《国家产教融合建设试点实施方案》，需要校企深度合作建设产教融合试点，推进创新应用发展，推动育人、人才链培养与教育发展。

1高校数据治理体系新基建情况

做好高校的数据治理是一个繁琐、长期循环的历程［2］。数据治理新基建的建设与人才的培养是相辅相成的。

利用大数据平台对高校正在使用的结构化、半结构化、非结构化数据进行采集存储积累学校数据资产，基于“抽取-转换-共享-反馈-处理”的数据治理模式与“需求-沟通-配置-整合-分析”数据服务模式［3］，数据安全有保障、数据同步时效完整、数据质量可提升，构建数据治理新模式与创新驱动新服务相结合的全生命周期生态服务治理系统，组建数据治理四层次模型，如图1所示。

1.1数据创新应用层

以服务应用总线为基础，利用各类面向服务架构，搭建智慧应用超市，将数据资源与应用端实行深度解耦合［3］，共享正确完整的数据资产，促使专业人员或三方公司在此基础上开发服务高校运行、决策的微服务应用。

1.2业务服务层

建设全校的共享服务平台，利用已建设的微服务功能模块，对采集数据资产进行整合封装，对学校已有的服务流程进行优化、重建。利用服务应用总线架构，开发面向服务的架构应用接口，实现数据高效流转，以服务为目标再造应用服务流程，对已解耦合平台系统深层次融合，组建高校智慧化接口微服务。

1.3实体数据层

运用分布式存储和计算的手段，应用互联网+、大数据平台，对学校各种系统的元数据进行信息采集、治理、存储，使用服务应用总线的各种功能微服务，按照各项规范要求，数据转换得到在互联网+、大数据平台中的各种业务数据资产，包含了数据全局库、主题库、历史库、数据集市库、其他指标库。

1.4基础设施层

互联网+、大数据平台与智慧校园完美融合，是未来的大数据IT发展趋势，涵盖了虚拟化资源、物理计算机资源以及其他的实体计算机资源。平台既能适配基于面向服务IT底层架构，也能满足以物理机为基础的物理最底层构造。

根据学校自身实际公布使用的数据标准，应用互联网+、大数据平台智能化的数据采集、治理、分析、整合工具，通过业务应用创新提高数据治理功效，提升数据同步能力，业务应用服务从“被动化”向“主动化”蜕变，资产管理从“孤岛态”到“服务态”的转换，师生流程管理从“简单化”向“多元化”转变，创新研究从“粗略化”向“精准化”发展。设计组建高校资产共享同步功能体系，实现跨部门的业务数据资产的整合和共享，将互联网+、大数据平台集市仓库中符合学校共享制度的十万条以下的数据以API接口形式发布，授权给第三方需要数据的业务信息平台或其他开发者使用；引入流重构和可编辑的分析工具，以信息标准管理平台治理好的数据资产为基石，为第三方数据开发者提供数据资产服务。

建立健全数据治理制度与体系、组织架构运作与管理的联合保障体系，围绕“采集存储数据→治理转化数据→同步共享数据→分析挖掘数据”的全生命周期治理流程开展，经数据集成工具、数据湖、信息标准库、元数据库、数据质量平台、数据资产平台、数据质量平台、数据安全监控的协同作用，为高校学生提供能力实践的平台，同时使高校数据价值最大化。

2高校人才培养的主要问题

2.1专业教育内容空心化问题

传统教学教育多注重学生学业的培养，忽视学生精神历练和能力价值塑造，在推进课程思政、专业思政、学科思政过程中，面临信息化意识缺失、动手能力不足、学校实践资源短缺和学生团队协同乏力等问题［4］。

2.2双创教育与专业教育“两张皮”问题

创新创业教育课程缺乏系统性，课程单调，教学模式简单，校外校内实训与孵化软件平台系统搭建不足。存在创新意图、思维和技能教育融入专业教育体系不够，专业素养、能力和实践创新融入双创教育过程不够等问题［5］。

2.3教学方法改革“三不够”问题

专业实践、课程教学之间严重脱节，没有可统计的评价体系指标，工程出现的问题难以解决，难以在实践中培养学生解决复杂工程问题的能力。存在领先教育理念引导不够、教学实验软件平台系统支撑不够和信息化意识培训、专业技术支持不到位问题。

2.4产教融合“五脱节”问题

在工程能力培养过程中交融性不足，吸引力不强，技术竞争性弱，社会影响力小。校企双主体各自为政，机制不顺，存在与产业需求、岗位能力、技术团队、生产过程、职业标准脱节问题。

3高校人才培养的主要思路

3.1教师专业队伍建设

强化教师专业发展中心能力，为教师专业发展提供服务。教师教学“五个一”，即立一个高尚的师德形象、有一项高层次教学成果、写一份有软件思维特色的教案、上一堂理实一体的教改课、参加一次企业项目实战。校企“双向培养”：学院对企业教师进行执教能力培训，企业安排专任教师进项目组任实职。以老带新、教学沙龙等实施青年教师培养、邀请权威专家指导、教学名师引领、企业家带队等。

3.2基层教学组织建设

建立“院、系、教学团队、课程组、实验中心”五位一体的基层教学组织，形成了以课程为纽带、以课堂为中心、以共享为原则、以“金课”为抓手的“五级联动”运行机制。

3.3构建“五协同、五融合、五对接”人才培养模式

围绕工程教育、创新实践、个性成长的新工科人才培养规律，协同企业、院所、高校等专家参与专业综合改革，共建共享教学资源。依托首批“国家智慧城市”试点、部省市共建的大数据产业园，建立产教深度融合机制，与企业共建产教融合基地、协同创新中心和“新工科实验班”等，如图2所示。

利用思政协同、团队协同、平台协同、实践协同、评价协同的五协同，能够提升学生思想能力与动手实践能力，突出课程重构、价值塑造、个性发展、全面成才，实现团队协助、教学育人、环境育人、实验育人和质量评价的融合。

理论教学与实践教学融合、实践操作与平台建设融合、信息化教育与教学改革融合，校园文化与企业文化融合、教学实践与产业发展融合的五融合，提升教师与学生的学习能力与目标规划能力，构建地方高校特色与个性化相结合新工科人才培养方案，突出科教结合、校企联合、以赛促学、以学促思、思创结合。

实施培养方向与岗位职责对接，课程内容与职业指标对接，教师团队与工程队伍对接，教育教学与职业教育对接，教学评价与行业规范对接的五对接，构建校内软件工厂，建设“模拟企业化环境、参考职业化教育、培训专业化知识、建立时效性评价”育人环境，增强工程学生了解社会的需求与自身修养提高的方法。

3.4建立“三级三层三线” 教学质量保障组织架构

充分利用大数据治理平台新基建的优势，利用软件的分级分层管理模式，建立三级（校、院、系）、三层（学院理事会、教学指导委员会、教授委员会）、三线（教学行政、教学督导、教学信息员）的组织架构。

3.5实施“八位一体”教学过程监控方案

严格执行《教学工作规程》《过程考核与评价办法》《生涯指导实施办法》等制度，围绕课堂教学、学习过程、教学管理、专业建设、课程建设、教材质量、试卷质量、毕业设计8个类别48个观测点，利用大数据治理平台对学生上网行为、一卡通使用消费、安保系统监控行为等进行数据挖掘，对学生在学校的生活、学习、娱乐过程中的表现进行分析、指导和评价。

3.6建立规范的教学质量评价与反馈机制

制订《教学环节质量标准与评价机制》，通过学生评价、同行互评、专家测评、毕业生跟踪反馈、社会评价、培养目标达成度评价等，全方位反馈教学质量问题。

4构建信息化与教育改革深度融合培养人才措施

4.1坚持多方协同育人，创新人才培养模式

使用学校现有大数据治理平台，健全横向为校企、校校、校地、校所，纵向为组织、平台、师资、机制的“四横四纵”协同育人机制，与地方政府、业内龙头企业、科研院所等共建双创孵化基地和产业学院等平台对接。

4.2建设一流师资队伍，增强人才专业发展动能

以大数据为基石，“高端、青年、团队、国际化”标准，推进师资队伍建设“五大计划”；进一步落实课程思政和专业思政，持续提升新工科人才培养的改革成效。培养、引进国内外有影响的学科带头人、教学名师，打造名师教学团队，申报国家级、省级课程思政示范课。

4.3加强教学资源建设，完善人才创新创业体系

加强“产学教科创”五位一体的协同创新大数据治理平台建设，使用大数据治理平台自主研发智能化教育教学评价系统，实现教学质量保障和育人评价体系的信息化、智能化，培养了学生的动手能力，专业教育与职业教育有着良好的联系。依托省级大学生创业示范基地，进一步强化创新创业教育与创新创业实践两大平台建设。

4.4拓宽国际合作办学路径，推进人才国际化进程

整合境内外优质教育资源，拓展交流渠道，加大学生交流访学力度，定期聘请国内外权威专家、企业家等来校讲学。进一步推进国际办学合作与国际工程教育认证。

4.5加强质量监控与评价体系建设，保证人才培养质量

完善专业教学质量评估办法，明确影响教育质量形成的关键因素，构建新工科专业建设评价标准制度，利用大数据治理平台建设完善质量监控与评价系统建模，利用大数据与互联网+技术收集数据。结合试点专业自身特点和教学改革现状、校教学质量管理体系和PDCA质量环的基本原理，如图3所示，对质量监控体系进行调整，持续改进教学质量监控机制。

以立德树人为根本，构建课程指引、实践锻炼、环境陶冶、自我塑造四位一体素质训练育人体系。一是课程结合，强化精神磨炼；二是实验融合，锤炼学生素质；三是环境陶冶，提升责任素养；四是自我塑造，个性培养，解决专业教育“空心化”问题。

以创新能力提升为核心，构建“专创结合”创新能力育人体系。一是将双创教程、方案和实验排入专业育人过程，培养目标融入双创教程，选取好的案例进入课堂，专业实验加入双创活动；二是将专业技术和实验创新相结合，技术创新出成果，实验创新出成绩，解决双创教育“两张皮”问题。

以“大数据”“互联网+”思维为指导，以云教学平台、大数据治理平台为支撑，构建“网教融合”教学方法创新体系。系统的教学、真实的案例、丰富的资源、严格的考核。以项目为驱动的云实验，以任务为驱动的实战化网络云实训，以兴趣为驱动的开源软件社区“群智化”学习方式等，解决教学改革“三不够”问题。

以产业需求为导向，创新产教“五对接”体系、校企共建方式、现代学院标准，搭建“产教融合”培养体系。一是对接企业需求，构建适应企业急需的专业；二是对接企业岗位能力要求，构建按需调整的课程体系；三是对接企业优秀团队，实行校企双导师制；四是校企合作深度融合，共建学院、共建专业、共建团队、共建资源相结合的办学模式，使教育教学与职业教育共同发展；五是建立教学评价与行业规范，包括校企合作背景下的学院管理体制和目标绩效考核制。主动寻找学校与企业的利益共赢点，形成可持续发展的合作动力机制，解决产教“五脱节”问题。

5结语

文章结合大数据治理新阶段地方高校人才培养的能力和素质要求，运用现代教学理念，从人才育人的方法、大纲、准则、保障措施和校内文化与企业文化对接等多方位、多角度、多元化，分析地方高校与企业数据治理方面的新基建建设情况以及在人才培养体系构建和实施教育改革方面将会面临的问题，对于地方高校按人才培养理念推进工程教育改革具有参考价值与指导意义。

参考文献

［1］蔡翠红.王远志.全球数据治理：挑战与应对［J］.国际问题研究，2020（6）：38-56.

［2］杨强，张辉.等保背景下高校内部数据治理的问题现状与数据安全提升探讨［J］.长江信息通信，2022（2）：161-164.

［3］杨强.高校内部数据治理的现状分析及实践［J］.现代信息科技.2023（12）：120-123，127.

［4］朱燕菲.王运来.吕林海.一项针对“空心”大学生缘何“空心化”的质性研究［J］.黑龙江高教研究，2018（10）：132-138.

［5］李敭.融入“双创教育”理念的专业教学创新与实践探究［J］.中国职业技术教育，2020（2）：79-83.

（编辑何琳）

Research on talent cultivation in local universities under the background of data governance

Yang  Qiang

（Yancheng Teachers University， Yancheng 224005，China）

Abstract：  In recent years，universities have vigorously constructed new infrastructure for data platforms，accumulating a large amount of data resources. Improving data quality is an inevitable choice for universities to achieve high-quality development. The article introduces the new infrastructure of university big data governance platform，utilizing the full lifecycle ecosystem model of big data governance，relying on the integration of industry and education，informatization and teaching，innovation and entrepreneurship，and utilizing an open big data governance platform，it provides the basic ideas for talent cultivation in local universities. Based on the construction of school resources and guaranteed by rules and regulations，it not only has the characteristics of talent cultivation in local universities，but also promotes five collaborations，five integrations，and five connections，enhancing the schools reputation and talent competitiveness.

Key words： big data; data governance; talent cultivation; educational evaluation

基金项目：盐城市社科基金项目；项目编号：24skB283。中国高校产学研创新基金；项目编号：2020ITA02010。

作者简介：杨强（1984—），男，工程师，硕士；研究方向：通信与信息系统，通信网络，网络安全。