校企合作背景下大数据专业实验室建设探索

摘要：本文通过分析当前大数据人才的需求和培养现状，规划大数据实验室的建设目标和内容，旨在提供一个契合实际的大数据环境，让学生能够在实践中学习和掌握大数据的采集、存储、处理、分析和应用等技能，同时培养学生的创新思维和团队协作精神。为实现目标，需要校企合作共同制定实验室建设方案，涵盖硬件设备、软件平台、课程体系、师资力量和管理制度等。新华三（H3C）为大数据实验室的建设提供强有力的支持，通过校企双方共同参与管理，确保实训平台的建设既能满足教学需求，又能与产业界的发展趋势保持同步。

关键词：校企合作；大数据实验室

引言

作为一种强大的信息处理和分析工具，大数据技术在企业管理、科研探索、社会治理等领域都有着广泛而深远的影响。在此背景下，大数据实验室的建设显得尤为重要，而校企合作可以为大数据实验室的建设提供有力支持。学校利用企业资源提升教学实用性，给学生提供实习机会，企业则获取技术人才与科研支持。新华三（H3C）作为一家专业从事数字化技术开发和应用的企业，与高校合作不仅能助力学生提高专业能力，还能为企业带来科研资源和技术创新方面的支持，从而增强其在市场上的竞争力，并推动校企双方共同发展。这对大数据专业实验室建设的探索，对于推动大数据技术的发展和应用均具有重要意义，同时也将为相关领域的发展带来新的推动力。

1. 大数据实训室建设背景

1.1 大数据产业空间高速增长

自2014年3月“大数据”一词出现在2014年政府工作报告中以来，其战略地位显著提升，成为国家发展的重要驱动力。国家不仅建立了国家大数据综合试验区，还持续完善相关政策与标准体系，以全方位促进大数据产业的蓬勃发展。这一战略导向直接推动了产业规模的迅速扩张，预计到2025年，中国大数据产业的规模将突破3万亿元大关，年均复合增长率稳定在25%左右[1]，这充分展现了其作为支撑经济社会发展的优势产业的强劲潜力。

与此同时，技术创新成为大数据产业持续壮大的核心引擎。在数据存储与计算领域，通过深度优化实现了效率与质量的双重提升，这些技术突破为大数据的广泛应用和产业的深化发展奠定了坚实基础。“十四五”规划[2]的发布，更是为大数据等新兴数字产业的培育壮大明确了方向，提出了新的发展要求，进一步激发了产业的活力与潜力。

随着政策环境的持续优化、人才资源的不断汇聚、资金支持的持续增强，大数据产业面临着巨大的发展潜力和广阔的发展前景。

1.2 大数据人才紧缺

随着数字化转型浪潮的深入，大数据已成为推动各行各业发展的核心驱动力，从而引发了对大数据人才的巨大需求，并且需求量呈现出逐年递增的趋势[3]。然而，大数据人才的分布却呈现出明显的不均衡态势。互联网和金融领域作为大数据应用的先锋，吸引了大量人才聚集，相比之下，制造业等传统行业在大数据人才方面则显得尤为匮乏[4]，这在一定程度上制约了这些行业的转型升级进程。

此外，城市间的差异也进一步加剧了大数据人才紧缺的问题。北京、上海、深圳、杭州等一线城市，凭借其强大的经济实力和领先的科技环境，吸引了众多大数据人才的涌入。然而，即便在这些人才相对集中的城市，随着人工智能、大数据等新兴领域的迅猛发展，对专业大数据人才的需求依然供不应求，形成了更为激烈的竞争态势。

1.3 高职大数据专业实训教学中存在的问题

现阶段，高职大数据专业的实训教学中存在一些问题，主要包括理论与实践相脱离、教学资源匮乏、教学方法单一、实训内容与实际工作需求不符、校企合作不够深入等。

在高职院校的课程教学中，教师可能会过于注重理论教学，而忽视或淡化实训教学，或者因缺少实践环境[5]，导致理论教学和实训教学比例失衡，影响学生实际操作能力的培养。此外，传统的教学模式和内容可能无法激发学生的学习兴趣和创新能力，因此，需要更多的互动式和项目导向的教学方式来提高教学效果。没有比较系统的实验体系和实验项目，会在很大程度上影响大数据专业毕业生的质量，并造成高校对大数据人才的培养与企业对人才专业技能需求的脱节[6]。

最后，企业是大数据应用的重要场所，如果与企业之间的合作不够紧密，可能会导致学生缺乏实际工作经验的机会，而加强校企深度合作，校企共建实践教学体系[7]，为学生提供更多的实际项目参与机会，可以帮助他们更好地适应职场需求。

2. 高职校企合作大数据实验室建设目标

建设大数据专业实验室是响应大数据技术人才培养的需求，旨在满足专业教学的要求[8]和科研需求[9]。高职校企合作大数据实验室的建设目标主要集中在培养应用型人才、促进产教融合、提升学生实践能力、加强科研与创新能力、服务地方经济发展等方面。

首先，目标是要结合企业需求，培养具备实际操作能力和一定理论知识的高素质技术技能人才，使学生掌握大数据的关键技术，并注重培养学生的数据处理能力和数据决策能力。同时，关注学生的创新精神和团队合作能力，使其能够适应快速变化的信息时代和市场需求。

其次，通过与企业的紧密合作，使大数据实验室成为产教融合的重要平台，有助于更新教学内容和教学方法，使人才培养更贴近实际需求。同时，校企合作也有助于资源共享，通过与企业互动合作，可建立双师型师资培养机制，提升师资整体的科研和实践水平。通过构建真实的大数据实验环境，提供丰富的实践教学资源和实训项目，使学生在模拟的现实环境中学习和实践，增强其解决实际问题的能力[10]。

再次，大数据实验室还可以作为产教融合服务的基地，与H3C或其他企业共同开展实训基地建设、联合开发课程、共同实施教学项目等活动。这些活动不仅有助于提升实验室的教学和科研水平，还能加强学校与企业的联系和合作，为学生提供更多的实践机会和就业渠道。

最后，大数据实验室还应致力于为政府、企业等提供数据分析和决策支持服务，有助于提升学校的社会服务能力，同时也为学生提供实际应用机会，使学生能够更好地理解大数据技术在社会经济发展中的重要作用，从而服务地方经济发展。

3. 大数据专业实验室总体设计

3.1 高职大数据专业人才培养目标

高职院校大数据技术专业的人才培养目标，是培养掌握计算机科学、大数据技术、数据分析和数据可视化的基本理论、基本知识和基本技能，具备一定的数据思维和数据敏感度，能够从事大数据采集、存储、管理、分析和应用等方面工作的高素质技术技能人才。

学生应掌握大数据技术的基础理论，包括数据挖掘、机器学习、数据存储等相关领域知识；具备从事大数据相关工作的实际操作能力，包括数据的采集、清洗、存储、查询、分析和可视化等。同时，应结合行业应用，开阔学生产业视野，将大数据知识体系与行业企业需求深度融合，锻炼学生的岗位适应能力[11]。

3.2 高职大数据课程体系与核心实训内容

高职院校与H3C等行业企业共同开发课程，课程体系应紧密围绕大数据行业的实际需求，确保学生毕业后能够满足企业的用人标准。注重理论知识的传授与实践技能的培养，通过与H3C等企业进行校企合作、项目实训等方式，提升学生的实战能力。每门课程应提供实验指导手册、在线视频、资源包、实验示例代码等，让学生学以致用。学生不仅学习大数据技术的基本理论，还学习大数据平台架构的技术实现及其在行业内的典型应用。通过在线学习、实训应用、综合分析等多层次的实验操作，为大数据专业教学提供完整的实验教学体系，快速提升实操技能，最终培养高素质应用型复合人才，课程体系如图1所示。

基础课程让学生了解大数据概况，了解大数据产品和技术的特性、实现原理和应用方向。

核心课程使学生能够了解并初步掌握当前流行的大数据主流技术，熟悉这些技术的特点及其应用场景，具备一定的大数据系统架构设计能力，并能够独立开展基本的大数据应用开发。

实训则通过实训平台实际案例，让学生不仅学习大数据技术的基本理论，还学习大数据平台架构的技术实现，及其在行业内的典型应用等，从而熟练掌握大数据技术，并能够将其应用于实际项目中，有效提升数据处理与分析能力，为职业发展奠定坚实基础。

3.3 依托H3C构建的高职大数据实验室架构

针对高职院校大数据技术专业教学管理、项目实践、科研服务等应用场景，大数据实验室应提供稳定、可靠、高效的软硬一体化教学科研环境，完善的课程体系，多样化的教学手段和丰富的实践8863fa353bdd2cdf8d2c7e7120a3bbc9676796c391a79fae9bdb9d26fcf3e328案例等。其中，实践案例包括提供行业典型项目及相关数据资源，项目涉及互联网、运营商、电子商务等多个领域，每个项目案例都配备项目指导手册、讲解视频、行业数据及项目代码等。

大数据实验室采用Docker技术，实现硬件资源集中调度和管理，以大数据Hadoop及其生态组件为核心构建软件系统，支持更多的大数据高级特性，保证实验室的高性能与稳定可靠运行。

基于H3C大数据技术与解决方案构建的实验室架构，涵盖以下关键组成部分。

（1）硬件基础设施。通过高性能计算集群，提供高性能计算能力，支持大规模数据处理和分析任务，使用H3C存储解决方案，确保数据的可靠存储和快速访问，网络设备包括交换机、路由器等，保障数据传输和访问的高速率和安全性，并有防火墙、入侵检测系统等安全保护设施。

（2）软件平台与工具。采用H3C稳定高效的操作系统，以及兼容的数据库系统，引入先进的大数据处理框架，如Hadoop和Spark等，为支持数据分析和可视化的需求，实验室还将配备一系列数据分析工具，用于数据挖掘和结果的可视化展示。这些工具将帮助师生高效地处理和理解大数据集，促进科研创新和教学质量的提升。

（3）课程体系与教学资源。紧密结合大数据技术的发展趋势，围绕大数据分析、数据挖掘、平台运维等内容设置专业课程，并引入大数据行业企业真实应用案例作为教学资源，丰富课程内容，帮助学生更好地了解大数据技术的实际应用价值，通过实际操作提升动手能力，更好地将理论知识应用于实践中。

（4）实验室管理。采用专门的实验室管理系统来实现实验任务的分配、资源的有效管理、用户权限的控制等功能。此外，该系统还具备实验进度跟踪等辅助功能，以提高实验室的整体管理效率。

（5）创新与研究。鼓励师生充分利用实验室资源开展科研项目，以推动技术创新和发展。同时，致力于促进研究成果向实际应用的转化，提升研究的社会价值和影响力。此外，密切与行业对接，根据行业发展的最新需求不断更新实验设施和教学内容，确保课程的实用性和前瞻性，使学生能够获得最前沿的知识和技术。

（6）企业导师参与。在实验室的教学和科研活动中，邀请H3C的企业导师参与。这些导师具有丰富的行业经验和专业知识，能够为学生提供实践指导和职业规划建议。他们的参与不仅有助于提升学生的实践能力，还能增强学生的职业竞争力。

结语

通过大数据技术专业与H3C公司的深度合作，共建大数据实验室，高职院校实现了教育资源与产业资源的有效整合。H3C的技术支持和资源投入，显著提升了实验室的建设水平和运行效率，为学生提供了先进的实践平台，还促进了大数据技术的研发与应用。同时，双方共同开发课程体系，使教育更贴近市场需求，有效培养了学生的大数据应用能力，促进了教育与产业的深度融合。这种合作模式不仅推动了大数据技术的进步，还为学校和企业带来了双赢的效果，为未来的校企合作提供了有益的借鉴和启示。

参考文献：

[1]工业和信息化部.工业和信息化部关于印发“十四五”大数据产业发展规划的通知（工信部规〔2021〕179号）[A/OL].（2021-11-30）[2024-09-11].https：//www.miit.gov.cn/zwgk/zcwj/wjfb/tz/art/2021/art_c4a16fae377f47519036b26b474123cb.html.

[2]新华网.（两会受权发布）“十四五”规划和2035远景目标的发展环境、指导方针和主要目标[EB/OL].（2021-03-05）[2024-09-11].http：//www.xinhuanet.com/politics/2021lh/2021-03/05/c_1127172897.htm.

[3]何金凤，马天宏，杜明珠.工程认证背景下的大数据创新实验室建设[J].软件导刊，2022，21（7）：12-15.

[4]张铁红，李淑文，宋薇.高职院校大数据技术专业人才培养探索[J].公关世界，2024（16）：61-63.

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[8]刘清华.高职院校大数据技术专业实验室建设与研究[J].网络安全和信息化，2024（1）：108-111.

[9]刘国松，万平，李先利，等.军队院校物联网工程专业大数据实验室建设方案研究[J].物联网技术，2021，11（6）：112-114.

[10]周少珂，任立锋，李晨.高职院校大数据技术创新实验室建设与研究[J].教育教学论坛，2020（12）：384-386.

[11]金永霞，许涛.产教融合模式下“大数据技术”课程实践教学探索[J].工业和信息化教育，2024（7）：60-65.

作者简介：刘清华，硕士研究生，副教授，289562766@qq.com，研究方向：大数据技术应用。

基金项目：浙江省2022年度高校国内访问工程师校企合作项目——大数据实验室建设研究（编号：FG2022273）。