大数据背景下中职计算机数据分析技能培养模式探索

大数据背景下中职计算机数据分析技能培养模式探索

晁欢

（徐州机电技师学院   江苏省徐州市   221131）

摘要：在大数据背景下，中职计算机数据分析技能的培养模式需要更加注重实践能力和实际应用。学校可以通过开设相关专业课程、组织实践项目等方式，增强学生对数据分析技能的掌握和应用能力，提高他们的竞争力。本文通过梳理当前中职计算机数据分析技能培养模式存在的问题，提出了相应的完善策略，旨在探讨如何更好地培养中职计算机学生的数据分析能力，适应大数据背景下的人才需求。

关键词：大数据；中职计算机教育；数据分析技能；培养模式；完善策略

随着大数据技术的不断发展和应用，数据分析已经成为各行各业的重要技能。而中职计算机教育作为培养技术人才的重要途径，如何有效地培养学生的数据分析能力，成为当前亟待解决的问题。

1.大数据背景下中职计算机数据分析技能培养模式

中职计算机数据分析技能培养模式的完善具有重要意义。一方面，完善中职计算机数据分析技能培养模式可以帮助中职生更全面地了解数据分析的实际应用，提高他们的数据科学素养和技能水平，从而使他们更容易进入相关职业领域和取得更好的职业发展[1]。另一方面，完善中职计算机数据分析技能培养模式可以帮助企业和组织更好地满足数据驱动的需求。随着数据产生的日益增加，企业和组织需要能够快速、准确地收集、处理和分析大量的数据，从而提高决策的准确性和效率[2]。但是，许多企业和组织往往难以找到具备数据分析技能的高素质人才。如果中职生能在学校里接受到实际的数据分析技能培训，那么他们将成为一支具备数据分析能力的优秀人才储备，为企业和组织提供更多的选择和可能性。此外，完善中职计算机数据分析技能培养模式还可以促进我国大数据教育事业的发展[3]。当前，我国大数据产业发展迅速，但是我国的大数据人才缺口非常大。因此，促进中职计算机数据分析技能培养模式的完善，可以提高我国大数据人才的培养质量和数量，从而更好地支撑我国的数据产业发展。

2.大数据背景下中职计算机数据分析技能培养模式存在的问题

2.1课程设置单一

传统的计算机数据分析培养模式往往只注重理论知识的传授，课程设置主要以基础理论知识为主，缺乏实际应用和实操技能的培养。这种单一的课程设置导致了学生在实际应用中缺乏经验和技能，无法很好地适应大数据时代的需求。另外，课程设置单一也会限制学生的学习兴趣和潜力的发挥。只强调理论知识的学习，忽视了实际案例分析和项目实践的培养，无法激发学生对数据分析的兴趣和热情，影响了学生的学习积极性和主动性。此外，课程设置单一还会导致学生无法掌握实际应用中所需的技能和工具。大数据时代对数据分析人才有更高的要求，需要学生掌握各种数据分析工具和技术，能够快速地处理和分析海量数据。而传统的课程设置往往无法覆盖这些实际应用所需的技能和工具，使学生在就业市场上竞争力不足。

2.2实践环节不足

实践环节不足主要表现在以下几个方面：一是缺乏真实数据项目实践，在课程设置中，往往只注重理论知识的传授，而忽视了学生在实际项目中的实践经验。缺乏真实数据项目实践会导致学生无法将理论知识应用到实际工作中，从而无法培养出真正具备数据分析技能的人才。二是实践环节过于简单和单一，在一些学校中，实践环节往往只是一些简单的案例分析或者模拟实验，缺乏挑战性和创新性。这样的实践环节无法激发学生的学习兴趣和动力，也无法培养学生解决实际问题的能力。三是缺乏与企业合作的实践机会，很多学校没有与企业合作的实践机会，学生缺乏与真实业务场景接触的机会。与企业合作的实践项目可以让学生更好地理解企业需求，锻炼解决问题的能力，提高实际工作能力。

2.3学生缺乏实际操作经验

由于中职教育中普遍存在理论教育较多，实践操作较少的问题，导致学生在学习数据分析技能时缺乏实际动手操作的机会。虽然理论知识对于数据分析非常重要，但实际操作能力同样至关重要，只有通过实际操作才能让学生真正掌握数据分析的技能和方法。由于缺乏实际操作经验，学生在面对实际问题时往往无法灵活运用所学知识进行解决，无法有效地应用数据分析技能解决实际问题。实际操作经验的缺乏也会影响学生对数据分析工具的使用和理解，无法熟练运用各种数据分析工具进行数据处理和分析。

3.大数据背景下中职计算机数据分析技能培养模式完善策略

3.1加强实践课程设置

为了更好地培养中职学生的数据分析能力，应该加强实践课程的设置。首先，应该重新审视实践课程的安排，确保学生在学习过程中真正能够掌握数据分析技能。建议可以增加数据挖掘和机器学习的实践课程，在这些课程中，学生除了要学习相应的理论知识和算法，还应该亲自动手实践，掌握具体的数据分析方法。其次，需要建立完善的实践课程评估体系，及时发现学生在实践中出现的问题，帮助他们掌握数据分析技能。可以采用小组学习或者对自己的数据分析报告进行自我评价的方式，让学生将自己的学习成果展示出来。

3.2引入行业实践项目

与行业企业合作，定制实习项目。这些项目应紧密结合当下数据分析市场需求，设计具有真实性和挑战性的实习任务，让学生在实习过程中掌握数据分析的实际操作技能。结合具体的实战案例，进行教学。案例分析应涵盖数据分析的各个环节，包括数据采集、处理、存储、分析和可视化等。通过案例分析，学生不仅能够学习到数据分析的理论知识，还能提高解决问题的能力。组织定期的实操演练，让学生在实际操作中学习。包括数据处理、数据挖掘、预测分析等，通过模拟实际工作环境，帮助学生积累实践经验。

3.3鼓励学生参与数据分析比赛

数据分析比赛是一个非常有效的学习和实践平台，能够帮助学生将课堂所学知识应用到实际问题中，提升他们的数据分析能力和解决问题的能力。参与数据分析比赛可以帮助学生更加深入地理解数据分析的原理和方法。通过实际的数据集和问题，学生可以将理论知识应用到实际情境中，从而加深对数据分析技能的掌握和理解。在比赛中，学生需要分析问题、提出解决方案，并进行实际操作，这能够锻炼他们的逻辑思维能力和创造力，培养他们独立解决问题的能力。

4.结束语

在大数据时代，中职计算机教育需要不断完善数据分析技能培养模式，以适应市场需求和技术发展。目前中职计算机数据分析技能培养存在着课程设置单一、实践环节不足等问题。学生缺乏实际操作经验，导致他们在真实工作中遇到困难。因此，需要对培养模式进行进一步的调整和改进。为了提高中职计算机学生的数据分析能力，学校可以加强实践课程设置，引入行业实践项目，鼓励学生参与数据分析比赛等方式，提高学生的数据分析技能水平和实践能力。通过加强实践教学、开展实践项目等方式，促进学生数据分析能力的提升，为其未来就业和发展打下良好基础。

参考文献

[1]李国智.大数据背景下中职计算机应用基础迁移教学内容分析[J].文教资料,2022,(11):160-163.

[2]周淑君.中职计算机应用专业学生成绩分析中数据仓库和数据挖掘的应用[D].西华师范大学,2020.

[3]曾贞.Hadoop+GPU大数据平台架构可行性分析——应用于上海市中职计算机类课程资源[J].现代信息科技,2020,4(01):66-68.