基于產學合作的大數據技術人才培養模式研究

楊金花 都娟 毛開梅

摘要：目前，各國都在搶占數據資源和商機，把大數據技術的發展定為國家發展戰略。面對市場對大數據技術人才的大量需求，高職院校陸續開設大數據技術新專業。人們在實踐中探索專業人才培養模式。走校企合作、共同育人之路是建設優質高職大數據技術人才的培養模式，是對市場資源的合理整合和充分利用。

關鍵詞：產學合作;大數據技術;“教學做”一體化;現代學徒制;人才培養方案

中圖分類號：G434? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）23-0158-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Research on the Training Mode of Big Data Technology Talents Based on Industry-University Cooperation

YANG Jin-hua， DU Juan， MAO Kai-mei

（Xi'an Railway Vocational Technical College， Xi'an 710014， China）

Abstract： At present， all countries are seizing data resources and business opportunities， and making the development of big data technology a national development strategy. Faced with the huge demand of the market for large data technology talents， higher vocational colleges have set up new major of big data technology one after another. People are exploring the training mode of professional talents in practice. Taking the way of school-enterprise cooperation and joint education is to build a training mode of high-quality data technology talents in Higher Vocational colleges. It is also a reasonable integration and full utilization of market resources.

Key words：Industry-University Cooperation; Big Data Technology; "Teaching， Learning and Doing"Integrated; Modern Apprenticeship ; Talent Training Program

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，以及行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。由于大數據處理需求的迫切性和重要性，近年來，大數據技術已經在全球學術界、工業界和各國政府得到高度關注和重視，全球掀起了一個大數據技術研究與應用熱潮【1】。

美國將大數據上升為事關國家核心競爭力的國家戰略，認為大數據發展計劃是繼“信息高速公路計劃”之后在信息科學領域的又一重大舉措，政府投資2億多美元啟動這一計劃;英國投資1.89億英鎊，計劃加強數據采集和分析的能力，盡快促使英國在“數據革命”中占得先機;澳大利亞大數據技術應用方面也相繼投入1.45億美元，希望能在大數據分析的運用、提高辦事效率、與其他政策和技術協同以及為公共服務領域帶來變革等方面領先全球。各國在大數據應用建設上投入資金見圖1所示。

2015年9月5日，國務院出臺《促進大數據產業行動綱要》，提出要全面推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國，這標志著大數據產業已上升為戰略高度。2015年11月3日發布的《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》，明確提出實施國家大數據戰略，未來的十年將是一個“大數據”引領的智慧科技的時代。

2016年我國大數據市場產品和服務業務收入突破1萬億元，年均復合增長率保持30%左右。大數據行業的高速發展造成大數據專業人才嚴重匱乏。目前，全國的大數據人才只有46萬人，未來3～5年內大數據人才的缺口將高達150萬人之多，大數據行業將面臨全球性的人才荒【2，3，4】。

為了給企事業輸送大批量的大數據技術類人才，2016年，教育部先后設置本科“數據科學與大數據技術”專業和高職“大數據技術與應用”專業。2017年首次有54所高職院校獲批，隨后陸續有143所高職院校申報并獲批了“大數據技術與應用”新專業【3，4】。近年高職大數據技術專業申報情況見圖2。目前，基于產學合作的高職院校大數據技術人才培養方案是人們正在研究的重要課題之一。

1 產學合作是培養優質大數據技術人才的必然之路

學校的教師可以自學理論，但是理論最終都要落地在應用中，尤其是高職的教育，培養的是高級技能型人才。大數據人才培養的核心問題是處理“大數據”能力培養【5，6】。大數據技術應用的實際案例中會涉及“大數據”，學校沒有實際數據資源，無法完成教學任務。其次，對處理雜亂無章的非結構化大數據的框架技術、挖掘算法、可視化語言運營的實驗室構建，高昂的投資成本與經濟效益之間的矛盾等，單憑高校的某一專業無法解決。

企業是使用大數據技術的直接者，掌握著各種類型的數據資料，而且他們最明白自己需要的人才應具有的能力。院校是培養人才的搖籃，擁有師資、學生和教學方法，兩者合作才能培養出高質量的大數據技術人才。為了使院校能找到適應自己的企業合作者，每年教育部都會舉行兩次“產學合作、共同育人”的校企對接會。在會上專家解讀國家《大數據產業發展規劃（2016年-2020年）》（以下簡稱《規劃》）;介紹大數據產業發展現狀，推薦阿里巴巴、騰訊等大型企業，介紹企業對大數據技術人才需求情況;介紹國外大數據技術產業發展狀況，國外院校在大數據技術人才培養方面的做法;介紹大數據技術的學習資源;分享已經合作的校企在教學、大賽、科研方面所取得的成果。這樣的活動，搭建了校企之間認識的平臺，院校教師通過參加會議，可以拉近企業與院校的距離，讓兩者之間相互認識、深入了解。西安鐵路職業技術學院（簡稱西鐵職院）的教師兩次參加教育部的對接會，借會議休息間隙，對已經進行產學合作學校進行調研。

2018年阿里巴巴絲路總部在西安正式揭牌，不久的將來會在西安成立金融西部中心、阿里云西部數據中心、新零售研發中心等八大板塊，助推“一帶一路”經濟建設、智慧城市建設等。這些發展形勢，大量需要信息化人才，這給位于西安的高職院校帶來了好消息，給大數據技術應用型人才帶來了更多的就業機會。在西安市政府、西安市教育局的牽線、搭橋下，西鐵職院與阿里云、慧科教育集團三方在“大數據技術與應用”專業達成了合作協議。

2 校企雙方共同開發人才培養方案

校企合作，首先要完成共同開發合適的人才培養方案。雙方在專業的定位上要達成共識。要考慮到當地的經濟發展，學生就業的崗位，職業院校辦學的宗旨等問題，開發出有自己特色的人才培養方案。由院校教師、合作企業方、行業三方組成教學委員會，進行市場調研，召開專家研討會，明確專業培養人才應具備素質和職業能力。

高職大數據技術人才，應具有的素質包括思想、政法素質、文化素質和職業素質，其如下所示：

（1）思想政治素質：熱愛社會主義祖國，能夠準確理解和把握社會主義核心價值觀的深刻內涵和實踐要求，具有正確的世界觀、人生觀、價值觀;

（2）文化素質：具備獨立學習能力;獲取新知識和技能的能力;善于總結與應用實踐經驗的能力;職業生涯規劃能力和決策能力。具有嚴謹、細心、認真、負責的工作態度;具備大數據技術與應用專業應具有的網絡安全意識和敏銳;具備大數據技術與應用專業應有的專業知識與技能;

（3）職業素質：遵紀守法，愛崗敬業，有良好的社會公德;具備溝通能力及團隊協作精神;具備分析問題、解決問題的能力;勇于創新、敬業樂業的工作作風和分析問題、解決問題的能力，并具有一定的勞動組織能力。具有強烈的事業心、責任感，具有忠于職守、公正廉潔、主動創新、團結協作和吃苦耐勞的高尚職業道德;具有社會責任心和較強的社會交往能力。

校企合作之后，雙方共同開發一套課程體系。以西鐵職院為例，采用的是2+1的人才培養模式，進學校后學習二年，第三年在企業崗位上完成學習，同時完成畢業設計。課程總學時為2962，每項分配如表1所示：

3 深層次的校企融合

產學合作，不能停留在表面上的合作，要做到深度的合作。企業不僅是給學校提供數據資源，而是要參與學院的教學和育人工作。企業要完成合作專業一定學時的專業技術課。以西鐵職院為例，在校內上的專業課總學時是1272，企業方完成專業課768學時，企業完成專業課學時占總學時的60.4%。最后一學年，學生被分配到企業的相關崗位進行頂崗實習。

另外，企業要給合作的專業派一名企業班主任，企業班主任參與學院的招生宣傳工作和學生管理工作。學生進校后，企業班主任按月制定運營計劃，開展大咖課堂，把企業的技術高手請進學校給師生進行新技術講座，帶領學生參觀知名企業。學生一進校就感覺到企業就在身邊，對自己未來就業不在感覺到虛無縹緲。企業每周都給班級安排有活動，學生在校期間生活很充實。每學期還有2周創新創業課，引導學生認識在創業成功的名人，學會捕捉商機，學會創新，樹立創業意識。企業參與了專業的互聯網+、陜西省人工智能和大數據技術兩項大賽的學生輔導工作。2018年開始計劃招生50人，錄取50人，開學報到50人，計劃完成100%，報到率100%。2019年專業的招生計劃為100人。

4 專業定位和專業特色

西鐵職院大數據技術專業定位：培養從事大數據處理與大數據技術應用的高級技能人才。經過專家調研和教學委員會討論，同時結合西鐵職院所處的西安經濟發展形勢，和專業招生的生源學習能力情況，確定大數據專業畢業生所從事的崗位如下：

4.1系統運維工程師

主要從事部署大數據平臺，監控大數據平臺、測試大數據系統以及管控網絡安全【3】。該崗位要求具備綜合運用服務器、交換機、存儲、虛擬化、云計算技術、大數據技術基礎知識，能夠快速、高效地完成大數據平臺環境等搭建和部署能力，保證大數據系統能夠長期穩定的支撐企業大數據業務的工作任務。

4.2數據預處理工程師

主要從事數據的預處理工作，實現數據的清洗，完成對數據抽取、整理、傳輸、加載、校驗等技術手段，保證高效地為大數據分析提供高質量的數據資源【5，6】。該崗位要求具備數理分析基礎知識，了解概率、統計常用方法，熟練對數據進行預處理工具。

4.3大數據應用開發工程師

主要從事軟件應用開發工作。該崗位要求具備對大數據進行分析處理能力，了解軟件開發流程，能獨立按照業務需求完成大數據應用開發，同時具備文檔編寫、大數據系統測試等方面的能力【7】。

4.4數據可視化工程師

主要從事大數據可視化設計與開發。該崗位要求具備熟練操作數據可視化報表技術、商業智能報表工具，熟悉常用web開發框架以及程序開發語言，能夠進行可視化應用的設計、開發與展示，直觀的為客戶呈現大數據的價值。

4.5大數據售后/技術支持工程師

主要從事售后服務及技術支持工作。該崗位要求熟悉大數據平臺的搭建和維護，能夠閱讀和理解平臺日志文件，能夠快速分析和定位故障點，對大數據平臺完成故障排查，能夠獨立采用措施，保障大數據平臺穩定運行。

通過對大數據技術人才的職業能力分析，西鐵職院構建了大數據技術人才職業能力，見表2所示。

大數據專業人才培養方案要體現特色，西鐵職院招收的是三年制參加過高考學生。合作雙方認為職業素質和職業能力的培養應放在職業崗位上培養，因此，課程體系確定為2年學校學習，1年企業實習，被稱為2+1人才培養方案。另外，特色還在于每學期都安排有兩周的創新創業課，以實踐周的形式開展教學工作，由企業老師完成。開設的課程如下表3所示。

大數據專業人才培養方案，要堅持有側重方面原則。每所高職院校大數據專業培養方案因實際情況不同而有所不同【8，9】。

高職大數據技術專業的課程體系還在探索中，沒有成熟的方案可以參照。專業課程體系建設的任務非常艱巨，需要對畢業生在企業的發展進行跟蹤調研，需要不斷完善。隨著教學活動的開展，發現如果有些課程開設的先后順序有問題，或者開設的課程不妥，可以進行一些調整。校內教師在大數據技術方面的成長，教師可以參加社會上各種專業培訓，同時也可以跟著在校班級隨堂聽課。教學團隊要根據每位教師的專業特長分配相應的工作任務。

5教學改革實施

為培養從事大數據工作的高素質技能型人才，學院倡導“以賽促教，以賽促學”。專業教研室開展了有關大賽項目的課外活動小組，動員學生參加，利用業余時間輔導學生專業技能。這個專業的學生比其他專業學生的學習積極性很高。學院引導學生不要只為競賽，而是逐漸把參賽常態化。大數據技能競賽涉及了數據，只有企業有數據資源。所以有校企合作的院校才有可能參加競賽。學院充分利用校企合作的有利條件，獲得第一手數據資源。同時還可以讓合作企業解決競賽中的技術難題，實現借力發功。在人才培養方面，實施“教、學、做”一體化的人才培養模式【10，11，12】;通過“教室與實訓室合一”、“教師與師傅合一”“學生與徒弟合一”的技能培訓模式;企業提供教學資源、教學平臺把大數據企業的工作情景真實地展現在實訓室中，讓學生在校內體會到大數據企業從數據抓取與清洗、數據處理與計算、數據分析與挖掘、數據可視化展現等過程的工作情景【13，14】;引進現代學徒制，學生在學校學生一段時間，之后又回到企業實習;讓學生在企業實習1年時間，實現教學過程與崗位工作任務零距離對接，從而最終實現人才培養目標。

6 結束語

目前，我國大數據產業正處于高速發展期，旺盛的市場需求以及各級政府的助力，進一步推動了大數據技術的應用及創新，培養應用型大數據人才之路任重道遠。專業建設是一個系統工程，從調查所面向的職業崗位開始，再分析典型工作任務，得出完成工作任務所需要的職業能力以及所需的知識、技能，確定培養目標和規格，再確定學習領域開設的課程，完成人才培養方案的制訂。前面對“大數據技術與應用”專業進行了人才培養目標定位研究，為后期的專業建設奠定了基礎，專業的建設在實踐中不斷探索和改進。

參考文獻：

[1]傅偉，涂剛.高職院校大數據專業人才的培養模式的構建[J].職教通訊，2017，32（20）：18-20.

[2]葉健華，高海濤.高職大數據專業人才培養方案的探索與實踐[J].溫州職業技術學院學報，2017，17（4）：31-35.

[3]肖大薇，姜立秋，李彤.應用型大數據人才培養目標及實現路徑探究[J].黑龍江教育，2018（8）：74-75.

[4]劉貴容，秦春蓉，林毅.以需求為導向的大數據人才定制化培養模式與策略研究[J].中國教育信息化，2018（12）：78-80.

[5]吳勇.“大數據技術與應用”專業人才培養目標定位研究[J].電腦知識與技術，2016，33（12）：154-155.

[6]陳麗麗.高職院校大數據技能人才的培養探析[J].遼寧高職學報，2018，20（5）：18-20.

[7]李翔宇，李瑞興.高職院校大數據應用人才培養模式探究[J].蘭州教育學院學院，2017，33（12）：18-20.

[8]李新友，李戈.高職院校大數據人才培養問題研究[J].河北旅游職業學院學院，2017，22（1）：88-90.

[9]程江珂，王勝男.應用型本科院校大數據專業建設模式探索[J].科技視界，2018（20）：88-90.

[10]黃晉.關于大數據人才培養的思考與探索[J].教育教學論壇，2014，45（4）：201-203.

[11]陳欣，周龍福，曹耀欽.探索應用型本科數據科學與大數據技術專業人才培養方案的構建[J].現代工業經濟和信息化，2017，155（23）：40-42.

[12]羅秀娟.基于大數據的人才培養模式探究[J].科技信息，2017，45（8）：201-203.

[13]夏大文，張自力.DT時代大數據人才培養模式探究[J].西南師范大學學報（自然科學版），2016，41（9）：191-195.

[14]徐志英，李新友.現代學徒制在大數據技術與應用專業人才培養中的應用[J].吉林工程技術師范學院學報，2018，34（1）：27-29.

【通聯編輯：王力】