大数据技术专业复合型人才培养的途径研究

大数据技术专业复合型人才培养的途径研究

张芳芳

辽宁经济职业技术学院数字信息学院   110122

摘要：随着辽宁省全面发展数字经济，推进数字产业化的步伐加快，大数据技术专业人才需求旺盛。高校培养大数据产业的人才责无旁贷，但高职院校开设大数据技术专业起步较晚，目前在人才培养上还处于探索阶段。因此，文章详细讨论了高职院校大数据技术专业的人才培养途径，即产教融合、学科融合、赛证融合三融合模式以及强化师资队伍建设方法，继而培养符合市场需求的复合型大数据技术人才。

关键词：大数据；三融合；复合型；人才培养

1. 引言

《辽宁省国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中指出，全力打造数字辽宁助力产业转型升级，加快辽宁“数字蝶变”。在这一过程中，必将需要掌握大数据技术的优秀人才。中国信息通信研究院发布了《数字经济就业影响研究报告》，数据显示，2020年我国数字化人才缺口接近1100万，且伴随全行业的数字化推进，人才需求缺口在未来仍将持续放大。对于大数据人才紧缺的情况，高校承担着人才培养的义不容辞的责任。为进一步培养适合地区经济发展的大数据技术专业复合型人才，本文综合分析并提出了人才培养的多种途径。

2.现状分析

2.1据全国高校人工智能与大数据创新联盟统计，2016年全国64所高职高专院校备案“大数据技术与应用”专业，到2022年有930所高职高专院校备案“大数据技术”专业。该专业毕业的学生比例较少，绝大多数仍处于在校就读阶段。大数据技术专业作为新专业的申报院校急速增长，专业建设尚处于摸索阶段[1]。

2.2全国高校人工智能与大数据创新联盟对开设大数据技术专业的高职院校的教学总体实力分为A、B、C、D、E、F六大类。通过比较127所A类高职院校的专业培养目标得知，只有5所学校明确该专业的学生面向的具体行业和企业，其余院校均概述为掌握大数据相关技术，从事大数据相关的工作岗位，这与各地区域经济存在显著差异相悖，与国家产教融合的发展政策还有一定的距离[2]。

2.3据调查，辽宁高职院校大数据专业课程体系主要以技术为主，基础学科课程开设不足，大数据实践课程缺少平台，学生不能很好地将知识与企业、行业相结合，不能让学生得到多种学科的知识和行业技能，严重制约了学生的跨学科能力和创新能力提升。

3. 大数据专业的特征表现

3.1 服务性

《中国大数据人才培养体系（第一版）》将大数据人才定义为“具备多种交叉学科和商业技能的人，能够将数据和技术转化为企业的商业价值。”大数据的核心目标是数据驱动的智能化，是要解决具体问题，例如科学研究问题、商业决策问题、政府管理问题等，具有很强的服务性。

3.2 综合性

大数据技术该专业强调培养综合性的具有多学科交叉能力的大数据人才。具备大数据人才的全局观和大局观，既可以自顶向下的通过业务探索数据背后蕴含的商业价值，又可以自底向上的去实现数据获取、数据挖掘以及数据决策的全流程[3]。

4. 人才培养途径探究

4.1 构建三融合人才培养模式

4.1.1 产教融合

基于行业企业需求和职业发展导向培养人才，使大数据技术专业人才培养对行业发展需求更具针对性和匹配性。解决人才培养定位与社会人才需求脱轨的问题[4]。通过与企业深度合作，让学生深入接触并参与到企业实际项目，能够针对性地提升学生实践经验、提高技术应用能力、职业素质和创新能力。校企合作有多种模式：（1）订单式培养模式。由学校向企业输送人力资源，为企业提供到校招聘人才的渠道，减少学生适应企业的时间，入职后能够快速成长。（2）校企政联合培养。学校与地方主要经济产业的企业进行合作，政府为经济发展必然提供更多的资源，容易协调企业与高职院校之间的关系，为校企合作保驾护航，通过学校向企业输送人才，企业辅助院校人才培养方式激活区域经济，达到三者共赢局面[5]。（3）校企2+1合作模式。2年时间学生在学校学习，1年时间到企业顶岗实习，在企业通过完成项目达到提升技能和经验的作用。此外，也可以在学校建立工作室和实习实训基地、承接产学研项目、双导师制培养等模式。

4.1.2 学科融合

在进行课程体系设计时，应以大数据核心技术为框架，以培养地方应用型紧缺技术人才为方向，构建弹性课程体系。同时开设跨学科的基础课程如统计学、管理学和社会科学等。与校内外的相关专业共享课程、实训室和实习实训基地，以便学习跨学科课程、熟悉行业业务场景。面向所服务的行业，以岗位职业能力为导向设计实训项目。在完成项目时理解和运用跨学科的知识，并提高知识的运用能力。充分利用企业的师资力量及时调整“大数据+”行业发展需求，调整跨学科课程侧重比例。

4.1.3 赛证融合

全国职业院校技能大赛“大数据技术与应用”赛项是高职院校“大数据技术”专业的最高职业标准和行业岗位参照。大赛赛题选取企业真实的典型大数据业务分析应用场景，考察学生大数据平台部署、数据采集与处理、数据分析和可视化等多种技能。围绕技能大赛的各项要求设置课程体系，能够使学生的技术能力与行业岗位需求紧密契合。“互联网+大数据+行业”的创新创业教育具有重大战略意义，具有很强的实践性和应用性，需要高校通过各种渠道，利用一切可以利用的资源，积极为大学生搭建创新创业实践平台

[6]。鼓励学生参加创新创业大赛并提供相应的平台不仅可以使学生熟练掌握大数据行业中具有代表性的岗位任务、提高技术应用能力，更重要的是激发和提升学生的创造力、学习力与协同力等软性能力。以1+X职业等级认证证书为抓手，将职业标准规定的知识和能力转化到核心专业课教学内容中，与技能大赛要求相融合构建完整的课程体系。

4.2 强化师资队伍建设

在大数据技术人才培养模式中，教师的能力直接影响学生的水平。可以考虑从以下几个方面强化师资队伍。（1）建立由行业企业专家参与的师资队伍，为专业发展把控方向。（2）为专业教师提供良好的学习条件，例如提供教师培训进修机会、开展教师之间学术交流和资源共享活动、支持教师到企业参与实际项目等。（3）根据专业培养目标所服务的行业，吸纳跨学科的专业教师加入课程团队，与企业导师共同通过线上和线下的方式传道受业解惑。

5. 结语

综上所述，通过产教融合、学科融合、赛证融合三融合的培养模式，能够有针对性的从企业的需求和专业发展来优化人才培养，提高人才就业对口率。设置符合学生技术能力有效衔接的专业课程和完成企业项目所必须的交叉学科课程，指导学生参加技能大赛和创新创业大赛、考取1+X等级认证证书，学生不再停留在大数据技术这一学科范畴内，而是综合运用跨学科的知识解决实际问题，从而提高学生的专业技能及跨学科能力。提高教师的实践经验，强化师资力量。本研究提出的人才培养路径，能够增强数据技术应用型人才的社会型特色、能够更好地服务辽宁地区经济建设和发展，能够对高职院校大数据技术专业的发展完善有一定的参考借鉴意义。

参考文献

[1] 高校人工智能与大数据创新联盟. 2023 全国927所高职高专院校大数据技术专业教育教学综合实力一览表[EB/OL]. [2023-06-20]. https://www.163.com/dy/article/I7MJEUBC0532N2UB.html.

[2] 高咏梅, 新工科背景下我国高职院校大数据技术与应用专业人才培养研究[J].实验技术与管理,2021(4):264-270.

[3] 邹东生,中国大数据人才培养体系标准[EB/OL].中国商业联合会数据分析专业委员会. 2017.11.18. https://max.book118.com/html/2019/1218/6030041011002133.shtm

[4] 武建鑫,重塑自身以塑造未来：人工智能时代的“MIT 方案”[J]. 比较教育研究，2020(2): 24-31.

[5] 王莹,大数据技术专业人才培养中的校企合作模式实践研究[J].黑龙江科学，2022,13(03):50-51.

[6] 张步忠，王一宾，刘奎. 地方高校“大数据”应用型人才培养研究：以安庆师范大学为例[J]. 洛阳师范学院学报，2019,38(11): 74–78.

张芳芳（1979.03）、女、汉族、黑龙江省绥化市、讲师、硕士、计算机应用技术。辽宁经济职业技术学院数字信息学院、110122

课题名称：服务数字辽宁大数据技术人才培养途径的研究

课题来源：辽宁省教育科学规划课题

课题编号：JG21EB155