基于大數據的高職院校專業建設平臺研究

【摘" 要】 文章主要探討了基于大數據的高職院校專業建設平臺。首先，分析了大數據技術的基本概念；接著通過對現有高職院校專業建設現狀的調研和分析，發現了一些存在的問題和挑戰；然后提出了基于大數據的高職院校專業建設平臺的構建方案，包括數據采集、存儲和處理等關鍵技術；最后，通過實證研究和案例分析，驗證了該平臺在提升高職院校專業建設水平和質量方面的有效性和可行性。文章的研究成果為高職院校專業建設提供了新的思路和方法，對于推動高職教育的發展具有重要的指導意義。

【關鍵詞】 大數據技術；高職院校；專業建設平臺；數據分析；數據采集

隨著信息時代的到來，大數據技術的快速發展和應用給各行各業帶來了巨大的變革和機遇。在高職院校教育領域，專業建設是關乎學生發展和就業的重要環節。然而，傳統的專業建設模式面臨著信息獲取不足、數據分析能力不強等問題，難以滿足日益增長的教育需求和市場變化。因此，基于大數據技術的高職院校專業建設平臺的研究和構建顯得尤為迫切和重要。本研究旨在通過對大數據技術在高職院校專業建設中的應用進行深入研究，探討如何利用大數據技術提升專業建設的效率和質量。

一、大數據技術的基本概念

大數據技術是指用于處理、存儲、分析和應用海量、復雜、高維度數據的一系列技術和方法。隨著互聯網、物聯網、社交媒體等信息技術的快速發展，大量的數據被不斷產生和積累，這些數據包含著豐富的信息和潛在的價值。然而，傳統的數據處理和分析方法已經無法滿足對大數據的處理需求，因此大數據技術的出現成為解決這一問題的關鍵。大數據技術的特點主要體現在以下幾個方面：第一，大數據具有“3V”特性，即數據的體量（Volume）大、數據的速度（Velocity）快、數據的多樣性（Variety）高。這意味著大數據不僅僅是數據量的增加，還包括數據的多樣性和數據的實時性。第二，大數據技術強調數據的價值（Value），即通過對數據的深度分析和挖掘，從中發現有用的信息和知識，為決策和創新提供支持，大數據技術還注重數據的可視化和交互性，通過可視化工具和交互界面，使數據更加直觀和易于理解。第三，大數據技術強調數據的隱私和安全保護，確保數據在處理和傳輸過程中的安全性和隱私性。

二、高職院校專業建設存在的問題和挑戰

（一）傳統模式的局限性

傳統的高職院校專業建設模式存在一些局限性，難以適應日益變化的教育需求和市場變化。傳統模式的專業設置相對固化，缺乏靈活性和創新性，這使一些專業無法及時調整和適應新興行業和技術的發展，導致學生畢業后面臨著就業困難的局面。傳統模式下，專業建設主要依靠教師和學校內部的經驗和意見，缺乏對外界需求和行業動態的深入了解，這導致專業設置和教學內容與實際需求之間存在一定的脫節，無法真正滿足學生和社會的需求。因此，需要探索新的高職院校專業建設模式，加強與行業的緊密合作，充分借助大數據技術，提升專業建設的靈活性和適應性，以培養更符合社會需求的高素質人才。

（二）信息獲取不足

信息獲取不足是高職院校在專業建設中面臨的一個重要問題，學校通常依靠學生調查和行業報告等方式來獲取相關信息，但這些信息往往存在一定的局限性。學生調查可能受到個體主觀因素的影響，無法全面反映整體需求，而行業報告往往存在滯后性，無法及時獲取最新的行業發展動態。學生調查雖然能夠了解學生對專業需求的基本情況，但由于個體差異和主觀傾向，其結果可能不夠客觀準確。學生的興趣和偏好可能受到個人經歷、家庭背景等因素的影響，無法全面反映整體的專業需求。而行業報告雖然提供了一定的行業發展信息，但由于收集、整理和發布的周期較長，往往無法及時獲取最新的行業動態和用人需求。

（三）數據分析能力不強

盡管高職院校積累了大量的數據，但傳統模式下，學校缺乏對這些數據進行深入分析的能力。數據分析需要掌握統計和數據挖掘技術，需要對數據進行有效的整理和處理。然而，許多學校的教師和管理人員缺乏相關技術和知識，無法充分利用這些數據來支持專業建設。這限制了學校在專業建設中的決策能力和創新能力，無法做出更科學、準確地決策。數據分析能力的不足意味著學校無法充分利用數據來了解學生的需求和行業的發展趨勢。例如學校可能無法準確分析學生的選課情況，無法了解學生對不同專業的興趣和需求，這可能導致學校在專業設置上出現盲目性，無法滿足學生的實際需求。此外，學校也可能無法及時獲取和分析行業的用人需求，無法了解到不同專業的就業前景和市場需求，導致學校在專業設置和調整上的滯后性，無法及時調整專業方向，從而無法使學生更好地適應就業市場。

三、基于大數據的高職院校專業建設平臺的構建方案

（一）數據采集和存儲

在構建基于大數據的高職院校專業建設平臺時，數據的采集和存儲是其中非常關鍵的一環。數據采集是獲取各種相關數據的過程，而數據存儲則是將這些數據安全地保存起來，以備后續分析和應用。

數據采集需要考慮從不同的來源獲取數據，與院校建立合作機制，從而來獲取學生選課情況、就業數據、專業需求等相關信息，這些數據對于分析學生興趣、調整專業設置以及提供就業指導都非常有價值。網絡爬蟲技術也可以用于從互聯網上收集行業發展趨勢、就業市場需求等數據。此外，結合問卷調查、面試記錄等方式，也可以收集師生的意見和反饋，進一步豐富數據來源。

采集到的數據需要經過清洗、整理和標準化處理。數據清洗是指通過去除重復數據、處理缺失值、糾正錯誤等操作，以確保數據的準確性和一致性。數據整理是將采集到的數據進行結構化處理，使其符合平臺的數據模型和標準。數據標準化是將不同來源的數據進行統一的格式和單位轉換，以便于后續的數據分析和應用。

數據存儲方面，要選擇合適的存儲方案來滿足大數據量的存儲需求。分布式存儲系統是常見的選擇，例如Hadoop和HBase等。這些系統可以將數據分散存儲在多個節點上，提高存儲容量和性能，并且具備容錯和可擴展性的特點。另外，云存儲服務也是一種靈活的選擇，如Amazon S3和Google Cloud Storage等。云存儲可以根據需求靈活擴展存儲容量，并提供數據備份和恢復的功能。在數據管理方面，要建立完善的數據訪問權限控制機制，以確保數據的安全性和隱私保護。通過合理的權限設置，只有授權人員可以訪問和操作數據，保護敏感信息的安全。同時數據備份和災難恢復策略也需要考慮，以防止數據丟失或損壞。

（二）數據處理和分析

在構建基于大數據的高職院校專業建設平臺時，數據處理和分析尤其重要。數據預處理是數據分析的前提和基礎，在數據采集階段，可能會存在數據中的噪聲、重復值和缺失值等問題。因此需要進行數據清洗，數據清洗包括去除重復數據、填補缺失值、處理異常值等。通過數據清洗可以確保數據的準確性和完整性，通過數據預處理，可以提高后續數據分析的質量和可靠性。要選擇合適的數據分析方法和算法，聚類分析是一種常用的數據分析方法。聚類分析可以將數據分為不同的群組，發現其中的相似性和差異性，對于高職院校專業建設平臺，聚類分析可以幫助學校了解學生的興趣和傾向，從而更好地進行專業設置和調整，關聯規則挖掘可以發現不同數據項之間的關聯關系，例如學生選課數據中的課程關聯，通過關聯規則挖掘，學校可以了解學生的選課偏好和學科交叉需求，為專業設置提供參考。

決策樹是一種常用的分類和預測算法，可以根據已知數據建立決策模型，用于輔助決策和預測，通過決策樹分析就業市場數據，學校可以把握行業發展趨勢，調整專業設置，提高學生的就業競爭力。數據處理和分析技術的應用需要結合具體的高職院校專業建設需求和數據特點，可以利用數據挖掘工具和編程語言，如Python、R等，進行數據處理和分析。此外，還可以借助可視化工具，如Tableau、Power BI等，將數據分析結果以圖表的形式展示，便于決策者理解和應用。

（三）平臺功能和架構設計

基于大數據的高職院校專業建設平臺的功能設計應綜合考慮教師、學生和就業市場的需求。平臺應提供個性化的學生輔導和指導功能，以滿足學生在學業發展方面的個性化需求，分析學生的選課記錄、成績表現和興趣愛好等數據，為學生提供個性化的課程推薦和學業規劃建議，這樣的功能可以幫助學生更好地選擇適合自己的課程，提高學習效果和成績。

平臺應提供專業設置和調整的決策支持功能，以幫助院校決策者做出科學的專業設置和調整決策。通過對大數據的分析，揭示學生對不同專業的興趣和傾向，以及就業市場對不同專業的需求情況，基于這些數據，提供科學的專業設置建議，幫助院校決策者優化專業結構，提高教育質量和就業率。

平臺還應提供就業市場的數據分析和預測功能，以幫助學生了解就業趨勢，提前做好職業規劃。收集和分析就業市場的相關數據，如行業發展趨勢、薪資水平、就業崗位需求等，為學生提供準確的就業信息和建議，學生可以根據這些數據，選擇適合自己的專業和職業方向，提高就業競爭力。

在架構設計方面，平臺應采用分布式架構，以支持大規模數據的處理和分析。大數據的處理需要強大的計算和存儲能力，而分布式架構可以將數據和計算任務分散到多個節點上進行并行處理，提高系統的性能和可擴展性。此外，平臺的架構還應具備良好的靈活性和可擴展性，以便后續功能的擴展和升級。

四、實證研究和案例分析

（一）平臺應用案例介紹

為了驗證基于大數據的高職院校專業建設平臺的有效性和可行性，選擇了某高職院校的計算機科學與技術專業作為案例進行應用。該專業中應用平臺的構建，旨在提高專業建設的質量和效率，提升學生的學習體驗和就業競爭力。在平臺的數據采集和存儲方面，整合了學生的學習成績、選課記錄、實習就業情況等相關數據，并與行業就業需求和市場趨勢進行對比分析，這樣的數據采集和存儲機制為專業建設提供了全面而準確的信息基礎。在數據處理和分析方面，利用大數據技術對學生的學習數據進行深度挖掘和分析。對學生的學習軌跡、知識點掌握情況等進行分析，及時發現學生的學習問題和薄弱環節，并提供個性化的學習輔導和支持。同時，對就業市場需求分析，及時調整專業設置和課程設置，以滿足行業的需求和趨勢。

（二）效果評估和驗證

為了評估平臺的效果和驗證其在提升專業建設水平和質量方面的作用，進行了一系列的評估和驗證工作。首先，對學生的學習成績和就業情況進行了對比分析。通過與傳統專業建設模式相比較，發現在應用了基于大數據的專業建設平臺后，學生的平均學習成績有了明顯的提升，就業率也有了顯著的提高，表明平臺的個性化輔導和就業指導對學生的學習和就業起到了積極的促進作用。其次，進行了學生滿意度調查。通過對學生的反饋和意見收集，得知學生對平臺提供的個性化輔導和就業指導非常滿意，認為這些服務對他們的學習和職業發展有著積極的影響，進一步驗證了平臺的有效性和可行性。最后，對企業合作進行了專業建設效果的評估。通過與企業的合作實踐項目，發現基于大數據的專業建設平臺能夠更好地滿足企業的需求，提供具備實踐能力和創新思維的畢業生，從而增強了專業建設的實踐性和適應性。

五、結語

綜上所述，通過對基于大數據的高職院校專業建設平臺的研究和實證分析，發現該平臺在提升專業建設水平和質量方面具有顯著的效果和潛力。通過數據采集、存儲和處理等關鍵技術的應用，該平臺能夠提供個性化的學習輔導和就業指導，滿足學生的學習需求和行業的就業需求。該平臺能夠顯著提升學生的學習成績和就業競爭力，為高職院校專業建設提供了新的思路和方法。然而，也要意識到該平臺的應用仍面臨一些挑戰和限制，需要進一步完善和優化。未來的研究可以進一步探索如何整合其他先進技術，如人工智能和云計算，以進一步提升平臺的功能和效果。

參考文獻：

［1］ 劉松靄. 基于私有云和大數據技術的實訓平臺的建設與應用［J］. 科技經濟市場，2021（04）：3-4.

［2］ 陳麗麗. 大數據實訓平臺在高校專業教學中的建設和應用［J］. 電腦知識與技術：學術版，2020，16（28）：4-5.

［3］ 余燕萍，趙圣魯. 高職大數據技術與應用Hadoop課程建設研究［J］. 數碼世界，2020（01）：189-186.