校企產教融合模式下的大數據專業人才培養策略分析

文/孫偉

隨著社會主義市場經濟體制的逐漸完善，教育改革進一步深入，同時也為高校專業改革提供了契機。因此，高校對大數據專業人才的培養也應與時俱進，從而為數字經濟和數字產業的可持續發展提供動力支持。為提升大數據專業人才培養效果，校企產教融合模式被廣泛應用。該模式突破了傳統培養方式的限制，更重視校企合作以及產教融合，在大數據專業人才培養目標上也更為明確，具有一定的研究價值。

隨著教育改革的不斷深入，大數據專業化改革被提上日程，同時也為提升大數據專業人才培養質量奠定了重要基礎。現階段，大數據專業人才培養不能僅停留在理論教學階段，而應結合實踐不斷優化培養模式，并向著產教融合的方向轉變。在培養大數據專業人才過程中，高校必須明確本專業人才培養目標，制訂科學完善的人才培養方案，并深刻踐行校企產教融合模式，為經濟社會的可持續發展培養新生力量。

一、校企產教融合模式概述

校企產教融合模式中的“產”主要指產業，“教”主要指教育，“融合”就是相互融入與合作。校企產教融合模式強調產業與教育的結合，該模式對教育改革和產業發展均具有重要作用。[1]在該模式下，大數據專業的學生在學校完成專業理論知識的學習后，就可以深入企業開展實踐，將所學知識應用在實際工作中，從而提升自身理論與實踐相結合的能力和水平。可以說，高校在大數據專業人才培養上選擇校企產教融合模式的主要目的是培養專業水平更高、綜合素質更強的人才。站在企業角度來看，具備較強理論基礎與解決實際問題能力的大數據專業人才才是它們真正需要的。因此，校企產教融合培養模式對高校以及企業來說，均是實現雙贏的最佳選擇。而校企產教融合模式的具體實施離不開學校與企業的相互合作，二者需要在學科共建、教育培訓、專利合作、課題申報、教材編寫等多個方面攜手并進，以全面提高大數據專業人才的培養效果。

二、高校大數據專業人才培養現存問題

當前，高校在大數據專業人才培養方面主要存在產教融合分工不明確、課程評價體系不科學以及培養方案相對滯后等問題，這些問題也是直接阻礙大數據專業人才培養成效的關鍵因素。

（一）產教融合分工不明確

大數據專業人才培養是高校人才培養工作的重要組成部分，高校在培養本專業人才時必須注重方式方法，同時結合校企產教融合模式來開展相關工作。但就現狀來看，盡管多數高校采用了產教融合的培養模式，但并未真正發揮出該培養模式的優勢，且普遍存在分工不明的問題。加之大數據專業仍屬于高校新近開設的專業，在專業教學與產教融合培養模式的磨合過程中難免會出現各種矛盾。此外，企業與學校在踐行產教融合模式過程中如果存在分工不明確的問題，就有可能導致二者的合作不緊密、主體責任和權利劃分不清晰，進而在后續合作過程中引發一系列問題。

（二）課程評價體系不科學

作為高校新興專業之一，大數據專業人才培養的設置必須更用心、更科學。現階段，課程評價體系不科學的問題依然存在。而一個專業課程的教學是否合格，教學培養目標是否實現均需要依靠課程評價體系來評判。如果高校對課程評價體系缺乏應有重視，同時現行課程評價體系較為單一，就會導致專業教師、合作企業對專業學生的學習情況不夠了解，進而過度關注學生考試成績而忽略其他評價因素。長此以往，學生的自信心將受到打擊，這并不利于學生的成長。當前，仍有不少高校將考試成績作為課程評價體系的重要標準；同時，不少專業教師也將考試成績看作評價學生學習成果的重要依據[2]；在此前提下，企業只能通過高校的課程評價模式來了解和評判學生的學習情況，進而挑選應聘學生。

（三）培養方案相對滯后

大數據人才培養不僅是高校專業培養的重要工作，同時也是促進我國數字經濟發展的關鍵助力。但現階段，仍有部分高校在開展大數據專業人才培養工作時，存在培養方案相對滯后的問題。盡管其積極引入產教融合培養模式，但由于培養方案與市場需求的匹配度不高，同時企業也沒有深入參與高校人才培養方案的制訂，導致部分培養目標落后于市場需求，嚴重影響人才培養質量。[3]同時，部分教師的人才培養理念仍較為傳統、教學理念欠缺新意、教學模式單一，這些都不利于高校制訂科學的培養方案。

三、校企產教融合模式下大數據專業人才培養策略

（一）優化課程體系

在校企產教融合模式下，大數據專業人才的培養需要高校和企業共同合作，協同開設更加科學的課程體系。為此，高校在設置課程體系時必須從多個角度進行綜合分析，既要從高校的辦學經驗中汲取成功經驗，也要順應企業發展以及社會進步的實際需求。此外，考慮到大數據領域發展較快，專業課程設置必須與時俱進，如設立課程模塊、分類開展模塊教學、積極培養學生存儲收集及分析數據的能力等。[4]同時，課程設置還應加強知識點之間的聯系，串聯各類專業知識。教師也應循序漸進地開展教學，并幫助學生建立全面的知識體系。另外，企業也可以結合自身實際與時代發展需求，為高校課程設置提供合理建議，以充分發揮校企產教融合模式的優勢作用。

（二）加強教師團隊建設

在校企產教融合模式下，大數據專業人才的培養還需要高校不斷加強教師團隊建設。教師是大數據專業人才培養的主要踐行者和推動者，因此，高校只有不斷加強教師團隊建設，加深專業教師對大數據技術的掌握程度，才能為學生提供更好的教學體驗，切實解答學生疑惑。在此過程中，合作企業也應積極參與。一方面，高校需要指派教師深入企業觀摩學習，以掌握企業運作流程，并將其與教學實踐相結合；另一方面，企業也應派遣技術骨干、管理干部等加入高校的教師團隊，以便將崗位技能、管理知識等直接傳授給學生，進一步豐富學生的知識面與閱歷。

（三）制訂人才培養方案

高校應與企業攜手制訂大數據專業人才培養方案，以提高專業人才培養方案的可行性。在通常情況下，越是全面、科學的人才培養方案越能為專業學生的學習提供有力引導。同時，企業為高校提供可行建議，高校為企業的未來發展輸送專業人才，二者屬于相輔相成的合作關系。[5]因此，企業與高校應不斷強化頂層設計，共同研討專業人才培養方案，并針對課程設計、教學設計、課程評價等明確策略和主體責任，從而更好地分工協作，共同為大數據專業人才的培養貢獻力量。

（四）營造良好的培養環境

校企產教融合模式對培養環境提出了更高要求，穩定的教學環境是學生全身心投入課程學習的重要前提。為此，高校與企業可合力搭建實訓基地，確保學生能夠在實訓基地中得到更好的學習和鍛煉，同時幫助學生養成獨立思考與解決問題的能力。在此期間，企業應積極與高校進行溝通，共同商討實訓基地的建設地點、涵蓋對象以及實訓項目等內容，從而真正將課程學習與實訓相結合，提高學生理論與實踐相結合的能力。同時，高校也應有針對性地制定實訓目標，并完善實訓評價體系，以便在檢驗學生實訓成效的同時，培養學生的創新能力，讓學生學以致用。

四、結語

當前，校企產教融合模式已經成為高校大數據專業人才培養的重要方向。從根本上看，該模式突破了傳統人才培養模式的限制，摒棄了過于單一的人才評價標準。其提倡高校與企業合作，共同商討制訂人才培養方案，在注重學生理論知識學習的同時，絲毫不放松對學生實踐能力、創新能力的培養。現階段，校企產教融合模式的應用主要體現在課程體系設置、教師團隊建設、人才培養方案以及教學環境營造等方面，未來，高校與企業可從這幾個方面著手，不斷培養高質量的大數據專業人才。