| 标题 | 基于校企合作的高职大数据人才培养模式研究 |
| 范文 | 张丽景 周立民 摘要：大数据时代，市场对人才需求的不断增加，对高职院校来说既是机遇也是挑战。人才培养是系统工程，需要我们在实践中不断摸索、总结、提升。校企合作共同建设高职大数据专业人才培养模式，是对市场资源的合理整合和充分利用。该文对高职大数据技术与应用专业的人才培养模式进行了分析和探讨，对各高职院校该专业的建设有一定的借鉴作用。 关键词：大数据；人才培养；校企合作 中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）27-0118-02 Research on the Training Mode of Higher Vocational University Data Talents Based on Cooperation between Schools and Enterprises ZHANG Li-jing， ZHOU Li-min （Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology， Lanzhou 730060， China） Abstract： In the era of big data， the increasing demand of the market for talents is both an opportunity and a challenge for higher vocational colleges. Talent training is a systematic project， which requires us to constantly explore， summarize and improve in practice. It is a reasonable integration and full utilization of market resources to jointly build the training mode of data majors in higher vocational colleges. This paper analyzes and discusses the training mode of data technology and applied specialty in higher vocational colleges， and has a certain reference role for the construction of this major in higher vocational colleges. Key words： big data； talent development； school enterprise cooperation 1 背景 数据是国家基础性战略资源，是21世纪的“钻石矿”。党中央、国务院高度重视大数据在经济社会发展中的作用，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，全面推进大数据发展，加快建设数据强国。为加快实施国家大数据战略，推动大数据产业健康快速发展，工信部编制并正式印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》。大数据成为塑造竞争力的战略制高点之一，竞争日趋激烈。在此大背景下，全面提升我国大数据的资源掌控能力、技术支撑能力和价值挖掘能力迫在眉睫[1]。 2 大數据人才市场现状 我国大数据发展最大的优势是庞大的市场，最大的劣势是缺乏人才。国内权威招聘网站前程无忧、智联招聘等对大数据人才的需求统计数据显示，目前全国大数据人才主要分布在一线和沿海城市，在未来的3-5年，中国约有180万大数据人才缺口。 我国大数据产业发展面临的瓶颈中，高端综合性人才短缺的问题日益突出，主要包括以下几个方面： 1） 我国大数据从出现到广泛应用时间较短，从业者经验不足，对大数据的认知和分析思维相对滞后； 2） 人才发展速度无法追赶正在高速发展的大数据市场，人才缺口日益增大； 3） 我国大数据专业教育仍处于起步阶段，人才培育模式有待优化。 3 高职大数据专业人才培养现状 3.1 专业建设处于起步阶段 2016年，教育部在普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法中，在电子信息大类中增补了大数据技术与应用专业，并于2017年正式实行。2018年1月18日，教育部公布“大数据技术与应用”专业备案和审批结果，208所职业院校获批“大数据技术与应用”专业。同时还有更多的高职院校也在积极申报该专业，各大高校对大数据人才的培养都处于探索阶段。 3.2 专业建设面临的现实问题 目前高职院校培养大数据人才面临“四大难题”，分别是：1、缺乏对大数据行业全面、深刻的认识；2、缺少能适应大数据专业教学的双师型教师；3、学生学到的知识如何进行实践；4、如何设置大数据相关核心课程。但是，各大IT企业对大数据的认知、了解和使用已经比较成熟，市场上已经涌现出一批科学完整的大数据教学和实训资源。所以，校企合作共建大数据专业是目前高职院校办好专业的一条可行之路。 4 校企合作共建大数据人才培养模式 4.1 人才培养定位 依据高等职业教育人才培养的指导思想，高职大数据技术与应用专业的人才培养目标是培养具有较强的软件开发和数据库应用能力，掌握大数据的基本理论、方法和技能，熟悉大数据技术框架和生态系统，能进行云平台部署和运维，大数据系统搭建和运维，能进行数据的获取、分析、存储、计算等操作，具备处理实际数据的能力，可利用大数据的方法解决具体行业应用问题的高素质、高技能人才[2]。 4.2 培养模式探索 根据高职生源特点和就业岗位性质，打造融合“实践能力培养、创新创业教育、社会责任教育”的三位一体人才培养模式，人才培养规格融合“知识、能力、素养”教育，人才培养内容融合学生“专业知识、岗位能力、素质拓展”为一体，人才培养途径融合“课堂教学、 实验实训、顶岗实习”三个培养平台为一体。 4.3 市场岗位分析 通过对国内各招聘网站发布的大数据岗位进行汇总分析，从专业技能角度分类，目前大数据行业的主要职业体系如图1所示。 依据高职院校生源基础和人才培养定位，结合大数据相关产品市场服务等各个方面，筛选出适合高职学生的职位类型。岗位分为核心岗位和延伸岗位两种，主要岗位有大数据平台运维工程师、软件研发工程师和可视化分析工程师；延伸岗位有平台架构工程师、仓库构建工程师和产品的售前/售后服务等。其中核心岗位的主要职责和技能要求如表1所示。 4.4 根据岗位要求确定课程 通过分析大数据典型工作岗位的工程师核心技术能力要求，基于培养目标反向设计专业课程体系，同时综合考虑技能取证、技能大赛和素质教育等因素。高职大数据技术与应用专业的核心课程体系整体设计如图2： 4.5 加强师资队伍建设 优秀的师资队伍是专业建设成功的重要保障。高职院校教师应充分利用省培、国培和暑期实践锻炼机会，同时利用网络资源开展自学，以最快的速度掌握大数据的核心知识和技能。同时，鼓励高校教师考取大数据方面的技能证书，带领学生参加大数据相关的职业技能大赛，以赛促教，以赛促学，不断进步，不断提高。 4.6 加强实训室建设 实训环境是高职教学顺利开展的重要組成部分。目前高职院校可充分借助相关企业力量，校企合作共建大数据专业实训室，搭建大数据实训平台，引进实训案例和数据源，在保证教学顺利开展的同时，也是教师进行科研、生产及相关应用服务的重要平台。 5 结束语 大数据时代，市场对人才需求的不断增加，对高职院校来说既是机遇也是挑战。人才培养是系统工程，需要我们在实践中不断摸索、总结、提升。校企合作共同建设高职大数据专业人才培养模式，是对市场资源的合理整合和充分利用[3]。该文对高职大数据技术与应用专业的人才培养模式进行了分析和探讨，对各高职院校该专业的建设有一定的借鉴作用。 参考文献： [1] 大数据产业发展规划（2016-2020年）[Z]. [2] 陶硕， 刘俞. 基于高职院校大数据技术应用专业人才培养方案研究[J].河南科技学院学报， 2017（12）：50-53. [3] 叶健华， 高海涛. 高职大数据专业人才培养方案的探索与实践[J]. 温州职业技术学院学报， 2017， 17（4）：3-31. [通联编辑：谢媛媛] |
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