应用型本科高校大数据专业“双师型”教师队伍建设研究

2024-06-20张铃丽谢党恩于妍

中国教育技术装备 2024年10期

张铃丽谢党恩于妍

*项目来源：教育部产学合作协同育人项目“应用型本科高校大数据专业‘双师型教师队伍建设研究”（项目编号：220601828132445）；许昌学院教育教学改革研究与实践项目“基于大数据的网络学习行为分析及教学策略研究——以许昌学院为例”（项目编号：XCU2022-YB-41）。

作者简介：张铃丽，通信作者，副教授；谢党恩，高级实验师；于妍，副教授。

DOI：10.3969/j.issn.1671-489X.2024.10.005

摘要高质量“双师型”教师队伍是培养高素质应用型人

才的重要保障，也是应用型本科高校持续高质量发展的基础。以大数据专业为例，分析“双师型”教师队伍的作用，指出“双师型”教师队伍建设中存在的问题，提出相应的建设策略，包括加强师德师风建设、组建校企双元师资、构建分级分类培养模式及优化教师评价体系。

关键词应用型本科高校；大数据专业；“双师型”教师；校企合作

中图分类号：G645 文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2024）10-0005-04

0 引言

数据科学与大数据技术专业（简称大数据专业）是一个跨学科、领域交叉、与行业应用紧密结合的新工科专业。该专业致力于培养满足国家与社会发展需求，系统掌握大数据基础理论与技术，具备良好的创新能力与团队协作精神，拥有良好的综合素质、职业道德与社会责任感，能从事大数据科学研究等工作的高素质应用型人才。作为一个新兴专业，大数据专业具有多学科交叉的特点，对高校教师的教育教学提出了挑战[1]。

以培养高素质工程技术应用型人才为己任的应用型本科高校，提高办学水平、提高人才培养质量的前提是必须拥有一支教师资格、工程师资格兼具，教学能力、工程实践能力兼备的“双师型”的师资队伍[2]。应用型本科高校应积极推进大数据专业“双师型”教师队伍建设，提高教师队伍的实践教学能力，提升专业教师的“双师”素养，以更好地培养符合行业需求的高素质应用型人才。因此，加强“双师型”教学队伍培养，对于提高高校教育质量具有重要意义。

1 “双师型”教师队伍在大数据人才培养中的作用

大数据技术是一门多学科交叉融合的新兴学科，也是计算机科学与技术发展的一个重要分支。目前，大数据技术被广泛应用于各个领域，凸显了巨大的潜力与应用价值[3]。在“大智移云”时代背景下，信息技术随着科技发展在不断地更新突破，对相关教师的要求越来越高，大数据专业的教学面临改革与创新。

我国经济已经进入高质量发展的新阶段，经济结构的变化对应用型人才的要求越来越高。“双师型”教师队伍的质量直接影响着应用型人才培养的质量。大数据专业“双师型”教师队伍建设是培养符合社会需求的高素质应用型人才的保障，只有全面提高教学队伍的“双师”素质，才能更好地服务专业教学，培养出更多高素质的大数据人才。如何培养高素质的大数据人才，建设高素质的“双师型”教师队伍，是应用型本科高校面临的亟待解决的

问题。

2 大数据专业“双师型”教师队伍建设问题

分析

师资力量在人才培养中起着举足轻重的作用，在某种程度上决定着人才培养的质量和水平。良好的“双师型”教师队伍是大数据专业深入开展教学的重要前提，但目前多数应用型本科高校在“双师型”教师队伍建设中仍然存在一些问题。

2.1 “双师型”教师数量不足，难以满足育人需要

近年来，虽然“双师型”教师数量在不断增加，也培养了一部分高水平“双师型”教师，但“双师型”教师的数量仍然不能满足育人需求。高校引进了一批具有企业工作经验的人才，也把部分教师送到企业进行学习培训，但“双师型”教师的比例仍然不高。大数据专业大多数教师为博士或硕士应届毕业生直接进入地方本科院校任教，虽然具备较高的理论知识水平，但缺乏实际工程经验，也缺少工程实践“传、帮、带”的培训指导。在传统办学理念的影响下，“双师型”教师队伍建设未能引起足够重视，加之大数据专业招生规模在不断扩大，“双师型”教师短缺问题更加突出。

2.2 “双师型”教师队伍结构不合理，整体“双师”素质较低

在应用型本科高校中，教师队伍中专任教师比例过高，近年来又大量引进高学历人才，进一步降低了“双师型”教师的比例。应用型本科高校多由传统本科高校转型而来，由于传统办学理念的惯性，大量的专任教师并未完全转型，他们具有较高的理论水平，但实践动手能力较弱。大部分教师没有企业工作经历，加之教学科研任务繁重，无暇顾及企业实践，导致实践经验缺乏。来自企业的兼职教师具有较强的实际动手能力，但理论水平不高，这就造成教师队伍整体“双师”素质不高。

2.3 “双师型”教师专业发展培养体系不够完善

在教师个体层面，部分教师对“双师型”教师队伍建设的认识较为片面，甚至部分教师认为“双师型”教师队伍建设与己无关。校企合作是培养“双师型”教师队伍的一个主要途径，但校企合作也受到各种现实因素的制约。一方面，大多数教师忙于日常教学事务和科研工作，并没有真正地深入企业一线进行实践，也缺少培训和提升的机会；另一方面，很多情况下校企合作不能为企业直接带来利润，企业在“双师型”教师合作培养方面并不积极主动，也不愿意派遣员工进入高校指导。

2.4 “双师型”教师评价机制不够科学

与非“双师型”教师相比，“双师型”教师有更加扎实的理论知识和更强的实践教学能力，但大部分高校对“双师型”教师评价和非“双师型”教师评价并不加以明确区分，“双师型”教师评价以“德、能、勤、绩”为主。在教学成果评价中，实践教学成果占比较低，导致教师对提高实践教学能力的积极性不高。教师评价体系与专业发展契合度不够，评价体系中没有充分体现对大数据专业发展的支持，造成教师工作目标与学校的战略发展目标脱节。

现有的评价体系以正向激励为主，评价过程与细节没有反馈到个人，教师难以扬长避短，导致教师评价体系未能发挥应有的作用。

3 大数据专业“双师型”教师队伍建设对策

应用型本科高校应培养具有创新精神和实践能力的高素质应用型人才，而“双师型”教师队伍的建设是培养应用型人才的关键所在[4]。要建设高素质的“双师型”教师队伍，就需要全面提高教师的理论水平和实践能力。大数据专业是一个面向实际应用的专业，需要培养具有创新能力、创业精神和国际视野，能从事跨学科综合研究和较高层次技术开发的应用型人才，因此，专业教师队伍的建设应多措并举，全面提高教师的“双师”素养。

3.1 加强师德师风建设，提高教师思政育人能力

师德师风建设在教师队伍建设中起着方向性的作用，也是评价教师队伍素质的首要标准。根据学校的师德师风建设制度，大数据专业以党支部、教研室为依托，结合专业实际情况开展师德师风建设，构建师德师风教育、网络自主学习、思政实践学习与教育教学大赛相结合的教师思政育人能力培养体系，具体见表1。

定期开展师德师风教育，引导课程相关教师做“四有”好老师，做好学生的“引路人”；充分利用互联网学习资源如学习强国等，拓宽教师学习渠道，打破教师自我提升的时空限制；组织教师进行实践教育，如通过参观红色教育基地、开展思政大讨论等形式，实现理论学习与实践相结合，提高教师对思政教育的认知度；通过各种教育大赛，实现“以赛促教，以赛促学”，切实提升教师的思政育人能力。同时，加强对师德的督导和评估，通过课堂观察、教学评价和同行评议等方式，对师德师风进行评估和反馈，以帮助教师进行自我反思和提升。

3.2 深化校企合作，组建校企双元师资

随着大数据技术的发展，行业需求对专任教师提出更高的要求，教师不但要具备扎实的专业知识和实践技能，还要拥有较强的市场敏感度和洞察力。为了更好地促进专业发展，采取“走出去、引进来”相结合的方式，鼓励专业教师到企业挂职锻炼，了解大数据专业的相关新技术，提高实践教学能力。同时，引入大数据龙头企业有资深工程经历的工程师到校任教，建设专兼职结合的校企双元师资队伍。

大数据技术更新迭代较快，为了保障专业发展与社会需求相契合，引入大数据相关行业企业专家、学者等作为专家顾问，提升专业办学水平。组建大数据专家队伍，为大数据专业制定育人标准和培养方案提供行业支持，行业专家加入专业建设，能进一步提高大数据专业建设与专业发展需求的契

合度。

建立专兼职结合的“双师型”教师队伍，形成校企“互聘共育”教师机制。在企业内部设立教师实训基地，校内设立大师工作室，校企共享优质教师、企业专家，打通校企师资流动渠道，建立以人才为纽带的校企共同体。来自企业的兼职教师虽然具有较强的实践能力，但是缺乏教育教学经验，因此，在兼职教师走上教学岗位前，组织专业人员进行培训以更好地明确教学过程中的角色和责任。定期选派专业教师进入企业，沉浸式体验真实的工作岗位，提高专业教师的实践能力，使教师能够利用专业知识解决实际问题。

3.3 优化“双师型”教师培养体系，构建分级分层

培养模式

大数据专业相关教师年龄、学习经历及工作经验等不完全相同，为了更全面地促进教师专业发展，建立“双师型”教师分级分类培养模式，满足专业教师的个性化培养需求。

教师的成长过程可以分为三个阶段：青年教

师、骨干教师和专业带头人。根据不同阶段的教师需求，制定相应的培养模式，可以更好地促进教师成为高质量“双师型”教师。

新入职的青年教师一般具有扎实的学科知识，但往往比较缺乏教育教学经验。在学校青年教师培训的基础上，院系组织经验丰富的教师对青年教师进行“一对一”指导，帮助青年教师向“双师型”教师转变。在青年教师中定期开展教学比赛，帮助青年教师提高教学水平；分期分批安排青年教师到企业顶岗实践，不断提高其实践能力和创新能力。

骨干教师是大数据专业教师的中坚力量，拥有丰富的教学经验和专业知识，在专业建设方面起着重要作用。定期选派骨干教师到企业进行系统性实践，既可以为企业发展提供智力支持，又可以掌握大数据相关的最新技术，以更新专业知识和教育教学理念。积极选拔骨干教师到其他应用型高校访学，学习其他兄弟院校的先进经验。

专业带头人应具有扎实的理论知识和较强的实践动手能力，熟悉大数据专业的发展动态，了解社会对大数据专业人才的需求情况。为了更好地把握大数据行业的整体发展趋势，鼓励专业带头人在学校和企业“双向兼职”，形成一支以专业带头人为引领、骨干教师为核心的专兼职结合的“双师型”教师队伍。

3.4 优化“双师型”教师评价体系，促进教师持续

发展

科学的评价体系可以衡量教师队伍建设情况，也可以激励教师发展[5]。结合应用型本科高校办学定位和大数据专业特点，围绕职业素质、教育教学能力、服务社会能力和科研能力进行评价，形成以师德为首、以教育教学能力为核心，重视服务社会能力的“双师型”教师评价体系，具体见表2。

该指标体系包含四个一级指标和15个二级指标，多元的教师评价体系为“双师型”教师队伍建设提供了相对科学合理的评价体系和方向，有利于促进“双师型”教师和高校共同发展。随着大数据行业的发展和社会需求的变化，教师评价指标体系也需要不断地优化完善，使之更加符合“双师型”教师队伍建设的要求与大数据专业发展。

4 结束语

大数据技术的迅速发展和行业需求的变化对应用型高校人才培养提出更高的要求。“双师型”教师队伍建设是一项长期性、系统性工程，需要教师、高校和企业等多方共同努力。

本文结合应用型本科高校大数据专业“双师型”教师队伍建设现状，提出切实可行的“双师型”教师队伍建设对策。

首先，加强师德师风建设，提高教师思政育人能力；其次，深化校企合作，建立专兼职结合的教师队伍；再次，优化“双师型”教师培养体系，形成分级培养模式；最后，优化“双师型”教师评价体系，促进教师持续发展。

5 参考文献

[1] 崔嵬.专业认证背景下大数据专业机器学习课程群建设研究与实践[J].保定学院学报，2022，35（3）：109-114.