產證賽融通的高職大數據技術專業課程體系構建的研究與實踐

關鍵詞：大數據技術；高職院校；課程體系；產證賽

中圖分類號：G712；TP311.13-4

1背景

近年來大數據技術人才的需求越來越大，高職院校紛紛申請開設大數據技術專業，但由于發展的時間還比較短，不少學校目前的課程體系還存在著一些問題，主要有照搬高職計算機網絡和信管等專業的課程體系、從本科大數據專業的課程體系照搬而來的和專業課程存在明顯偏理論方向等，這就導致了課程體系與大數據人才培養方案及高職學生的特點不匹配，學生在學習的過程中目的性和積極性不高，課程體系不能很好地支撐起培養人才的目標。

目前對高職院校大數據技術專業的課程體系研究主要是從學生能力、專業方向、課程銜接度、課程屬性等幾個方向進行的，有學者提出按照學生能力培養要求對課程體系設計進行模塊化設計；也有研究者提出根據大數據專業的兩個方向——大數據運維管理方向、商務數據分析與應用方向對課程體系進行劃分和建設；有研究聚焦從避免重復課程、注重課程整體性等方面建設課程體系；也有研究按照課程屬性將課程劃分為基礎課、核心課、實訓課。然而這些課程體系建設的研究維度仍然比較單一，還是對現有課程進行劃分增刪，對于產教融合也比較淺顯，也沒有考慮到高職學生的特點。

本科院校的數據科學與大數據技術專業的課程體系既有應用型課程，也廣泛包含計算機科學、數學、統計學、人工智能等學科的基礎理論課程，對于高職院校的課程體系建設參考意義不大。

高職大數據專業的課程體系的建設問題的研究和探索仍在持續進行中，也取得了豐富的成果，但是這些課程體系的建設研究在培養具有實際項目技能和產業實際需要的人才方面仍存在不足。完善大數據技術專業課程體系，可以進一步從產教融合、“1+X”證書考試、學科競賽、專業實訓、引入企業培訓包等方向進行實踐和研究。本文聚焦“產證賽”融通的課程體系構建的研究和實踐，提出構建和完善高職院校大數據技術專業課程體系的可行性路徑，為培養大數據技術人才、推動社會數字經濟發展助力。

2課程體系框架

高職大數據技術專業的課程體系，必然要根據高等職業教育的特點來構建，即以培養技能型專門人才為根本任務；同時也要根據大數據技術這門計算機學科本身的專業特點來構建，即面向數據的采集處理、持久化、分析及可視化和運維等全流程的知識和技能的學習和運用；還可以參考借鑒國外職業教育的先進經驗，如“雙元制”教學體系，培養學生在基本職業能力和關鍵職業能力兩個層次的專業能力、方法能力和社會能力，從而實現企業和學校的深度融通。

在構建高職大數據技術專業的課程體系的過程中，做好“雙線并進、產教融通”，如圖1所示。

在“產”線上有兩個主要方面，第一是打通學生學期中下企業通道，讓學生在參與企業項目掌握實用技能、為企業創造價值的同時獲得相應專業課的學分，實現學分兌換制度化，形成良性循環；第二是與做好教師工作室孵化工作，參與企業項目，為學生提供更多實習崗位。同時可以有效地融通這兩部分，做到互助共贏。

在“校”線上，基于大數據相關的幾個“1+X”職業技能等級證書開發相關的課程包，同時針對大數據相關的職業院校技能競賽和大學生程序設計競賽等傳統計算機學科競賽開發課程包或培訓包。而證書和競賽之間，有相當一部分知識和技能是重疊的，可以打通相應的內容，做到共享共用。

在雙線融合上，以企業實際工作場景和工作內容為目標，讓學校的教育內容向其貼近，讓學生學以致用。同時，學校的教學內容需要有前沿性的知識、技能類課程，前沿性課程可以讓學生接觸到行業的新知識、新技能，有助于學生為企業技術的進一步發展做出貢獻。

3產教融通

對于高職大數據技術專業課程體系的構建，產教融通有著十分重要的作用，可以促進學校所學的課程運用到實際的生產、建設中。通過學生學期中下企業以及教師工作室兩種形式，實踐產教融通，實現課程體系的優化。

在傳統的職業教育課程體系中，學生的假期社會實踐一般由學生自行安排，通過調研發現大部分的實踐活動與專業的相關度不高；而三年制的同學們只有在第五個學期后半學期開始才有全職參與專業頂崗實習（畢業綜合實踐）的機會，這樣滯后的安排降低了專業實習所能帶來的通過實習增強學習的目的性，提高學習的積極性，提升找崗位的目的性和對崗位的適應性三個方面的“正反饋”效應，很難起到相應的作用。

在實踐中，從第三學期開始安排學生在學期中通過“全脫產”的方式投入企業實習中，是較為合理的安排。前兩個學期仍然要學習不少專業入門的基礎性課程，以及公共課程，從第三學期開始，專業課占據的比重提高，適合用企業的專業學習實踐來“代替”學校專業課的學習。

在期中下企業的實踐中，要注意以下方面：

（1）實習企業和崗位的選取，要結合學校、學生和企業的意愿，學校把控好實習企業和崗位的專業相關性，并與相關企業簽訂校企合作協議；學生可以在幾個企業和崗位中選擇自己感興趣的，當然企業也會根據學生的能力挑選適合的實習者，這是一個雙向選擇的過程。

（2）安排專業教師同時間段以“半脫產”的方式下企業，半脫產是指在周一到周五沒課的時段，教師到學生實習的企業駐點。這樣可以保證能夠及時關注到學生在企業的各種情況，提供指導和幫助，同時教師也能發揮自己的專業能力幫助企業解決技術問題。當然相關的老師在下企業的學期可以安排相對少的課程任務。

（3）由于學期中下企業的“全脫產”方式，學生周一到周五都在企業工作，無法完成一些課程和實訓，導致無法獲得相應的成績和學分。實踐中，將學生完成企業實習任務的考評成績為參考，給專業課程賦予相應的成績和學分。考評成績由企業導師和學校派駐的老師一起給出，與學校課程成績和學分對應的規則由專業教研室討論并報學院批準后制度化，從而達到可持續的目的。

對參與過學期中下企業的學生以及只在學校學習的學生做的調查顯示，參與過專業企業相關崗位實習的學生在學習目的性、積極性和頂崗實習的適應性方面有著顯著的提高，如圖2所示。

產教融合的另一個重要的模式是訂單班的組建。首先引入企業的導師進行針對性的培訓，以專業實訓課的形式進行為期一到兩周的學習，學校也指派部分專業教師參與，然后通過考核，選出成績優秀的學生組成訂單班，承接企業的部分項目和任務，同時也能讓學生在學校內就可以參與到企業的實際項目，實現產教雙贏。這種方式的優點是不需要“全脫產”到校外進行實習，與企業對接的過程除必須去企業完成，也可以在網上溝通完成，在實踐中學生的反響較好。參與訂單班并完成相應任務的學生也可以獲得相應的專業課課程成績和學分。

4產賽證融通

對于學校的大數據課程，要依托大數據實訓平臺，結合產賽證相關的知識和技能梳理出核心課程包，加上產賽證課程包和其他公共課程等，進而剪除重復課程，合理安排課程銜接，形成較為合理的大數據技術專業課程體系，如圖3所示。

大數據實訓平臺是課程體系必不可少的基礎設施架構。大數據相關的軟硬件都要基于該平臺，在實踐中每個學校可能會引進不同的大數據平臺，有的可能基于開源平臺開發自己的大數據平臺。平臺首先要有大數據相關的存儲、開發、計算等軟件包，同時要有自建課程和班級管理等功能。

在梳理專業核心課程的過程中，要考慮到大數據技術專業的特點，比如基本的程序設計入門課程，傳統都是采用本科的《C語言程序設計》，而由于大數據應用很多都可以使用Python，因而替換成《Python程序設計》是很自然的。而在大數據“1+X”職業技能等級證書考試和大數據技能競賽中，數據采集、存儲、分析和可視化都是必不可少的環節，那么相應的數據采集和可視化等課程也可以成為核心課程。在課程銜接上，同樣以大數據采集、預處理、存儲及管理、分析和可視化的流程為核心主線合理設計課程的先后順序。

在課程包的建設中，除了上一個章節中關于產教融合的兩種類型的實習型課程外，以“1+X”職業技能等級證書考試為引，針對其知識點和技能點，我們在大數據平臺上建設了《大數據采集與處理》和《大數據分析與處理》等課程，分別對應了浪潮集團的數據采集“1+X”證書和阿里巴巴大數據分析與應用“1+X”證書，在考試前通過相應課程的學習，提高了“1+X”證書考試的通過率。

針對大數據職業技能競賽和計算機類比賽的比賽內容和特點，將Hadoop、Spark等生態相關的課程提到重要位置，部分課程難度較高，則考慮設置為專業選修的方向課，如Spark相關的課程。程序設計語言類的課程，對所有競賽都有幫助，比如在大數據技能競賽及網絡安全中，就需要良好的程序設計功底，而程序設計競賽則毋庸多言，對這類一課帶多賽的課程，比如Python程序設計就可以設置為專業核心課程。

在做加法的同時，也通過一定的規則做減法。在課程體系中，偏理論的課程刪除或者替換為相近的實訓類課程，同樣，對部分源自本科計算機相關專業的較難的或者較偏理論的課程予以刪除。比如數據結構和離散數學，對于高職的學生確實有些“難以下咽”的感覺，因而從課程體系里刪除。然而要特別注意的是，這類課程其實是計算機學科體系的重要組成部分，刪除必然導致課程體系存在漏洞，因此在相關的一些課程中，仍然可以對其中的一些有用的知識點進行串聯講解，比如在程序設計類課程中結合部分數據結構的知識進行講解是較為合適的。

結語

在大數據課程體系建設過程中，產教雙線并行的框架下，企業部分的課程顯得尤為突出，通過有目的、有選擇的全日制模式、訂單班以及制度化的學分兌換，實現企業效益和課程學習雙贏。

依托大數據實訓平臺，通過校內教學實踐及產教融合的過程完善校內課程的設置；通過組織學生參加“1+X”證書考試以及學科競賽，開發和完善相關的培訓課程，進一步梳理核心課程，合理安排課程銜接，完善課程體系；通過進一步的教學實踐和調研，對現有專業課程進行優化和精簡，追求“質”和“精”。

通過“產證賽”融通的思路去構建課程體系的實踐，經過一年多的實踐和迭代，完善多維度的大數據技術專業課程體系，取得了不錯的效果，擺脫了傳統課程體系中存在的一些問題，讓學生們能夠更好地掌握企業所需的專業知識和技能。

作者簡介：黃冰（1983— ），男，浙江遂昌人，碩士研究生，講師，工程師，研究方向：大數據、軟件開發、軟件工程、機器學習、人工智能。