基于校企地三方合作的大数据人才培养模式研究
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作者:林丽丹 李娜
摘要：大数据作为数字经济的关键技术之一，发展迅速，人才需求量大，高职院校竞相申报并开设大数据技术与应用专业。该专业为新增专业，没有成熟的人才培养模式借鉴，如何制定具有可实施性的人才培养模式是高职院校开设该专业时首要解决的问题。针对该问题，结合该专业自身特点、高职院校的客观条件及市场对大数据人才需要具备能力的要求，该文将提出一种基于学校、企业及地方产业三方合作的大数据技术与应用专业人才培养模式。
关键词：大数据技术与应用;人才培养模式;高职院校;校企地三方合作
中图分类号：TP319 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）08-0123-02
1 背景
随着信息化、互联网技术的快速发展，大数据进入了发展的快车道，并且被公认为国家基础性战略资源，深刻地影响着全球的社会经济，乃至政治文化的发展进程。大数据的应用领域已由互联网、金融逐步扩展到医疗、教育、交通、政务、传媒、电商、安防等行业。中国信息通信研究院发布的《大数据白皮书（2018）》显示，2017年，我国大数据产业规模达4700亿元，同比增长30.6%，大数据与实体经济融合提速。大数据技术迅猛发展的另一面是大数据人才荒问题，清华大学经管学院2017年11月发布的《中国经济的数字化转型：人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年将达到200万。在此形式下，高职院校相继开设大数据技术与应用专业，至2019年，全国共有446所高职高专院校成功登记备案大数据技术与应用专业。高职院校开设大数据技术与应用专业首要解决的问题就是制定人才培养模式，本文将以企业对高职大数据毕业生必备技能需求为导向，探究基于校企地三方合作的高职院校大数据专业人才培养模式[5]。
2 高职院校大数据技术与应用专业开设现状分析
大数据技术领域知识体系复杂并且不断更新，作为新兴领域，大数据专业建设及培养模式与传统计算机专业不同。高职院校在师资队伍、软硬件条件、课程体系、教学资源等方面均存在亟待解决的问题。
2.1 师资实力弱
高职院校几乎没有与大数据专业匹配的教师，师资队伍基本由计算机相关专业教师组成。而大数据作为新兴专业，知识体系庞大，大多数教师对大数据知识体系缺少整体把握，相关理论知识掌握不充分，且没有大数据项目的实践经验，对大数据行业动态关注不够，无法有效应对大数据技术与应用专业课程教学。因此，提高大数据专业师资的专业技能是当前高职院校急需解决的问题。
2.2 软硬件条件不匹配
大数据要依托于云计算平台进行数据的存储、处理及分析，目前从我国高职院校计算机相关专业的软、硬件教学设施来看，大部分高职院校的教学设施不满足大数据处理平台搭建、大数据实际项目的运行，导致学生的实践教学环节不能按规划进行，只能学习一些相关理论知识。学习大数据技术与应用专业相关课程需要满足大数据处理平台搭建的软、硬件资源，因此如何在现有教学设施的基础上建立满足大数据技术与应用专业实践教学及学生实训要求的实训室是当前各高职院校面临的问题。
2.3 教学资源匮乏
大数据技术与应用专业近三年才开设，专业建设上尚无成熟的模式可借鉴，仍处于探索阶段，且没有形成体系化的教学资源。另外，培养符合大数据产业要求的技能型人才需设置大数据项目实践课程，而高职院校存在着大数据实训项目中真实数据源及实际应用场景不足，实训项目脱离实际应用场景等问题。
2.4 缺乏科学系统的课程体系
大数据技术涉及多学科及多种计算机技术的交叉，需要复合型专业技术人才的支撑，大数据技术架构复杂且不断更新，产业市场不断升级变化。高职院校缺少对大数据相关产业发展现状及市场对大数据人才必备技能的要求进行深入调研，大数据技术与应用专业课程体系的合理性、系统性需进一步改善。
2.5 學生基础差
当前大部分高职院校生源有普高、单招、对口升学，学生数学、英语基础差，学习能力相对较弱，且没有自律能力，甚至对学习不感兴趣，对于一些有难度的专业核心课程很难理解[8]。而大数据技术中部分知识，如大数据分析，需要统计学、人工智能、机器学习等算法，这些知识对高职院校学生难度比较大。
2.6 缺少实习机会
大数据专业岗位在一、二线城市较多，但竞争压力大，在三、四线城市缺乏，实习机会不多。目前，大部分高职院校学生大三开始进入实习阶段，实习是高职院校学生非常重要的阶段，将所学知识应用于实际工作中，并在实习中巩固提高专业技能，完成与企业人才需求的匹配。为大三学生提供大数据专业对口的实习机会也是当前高职院校面临问题之一。
3 基于校企地三方合作的人才培养模式
大数据人才培养应面向地方大数据相关产业，面向行业需求，坚持以就业为导向，以培养双师型教师为保障，以完善实训实践平台和科研创新平台为条件，将大数据专业建成高水平特色专业。本文以漯河职业技术学院为例，提出基于学校、企业及地方产业三方合作的大数据人才培养模式如图1所示，首先根据市场对大数据人才的岗位设定、相应岗位所需技能要素及大数据领域主流技术架构形成大数据知识体系，同时结合高职学生能力因素，制定培养人才标准、课程体系及培养方案;其次，针对大数据专业师资力量薄弱、软硬件教学设施不达标、教学资源匮乏等问题，建立校企合作机制。通过与企业的深度合作，完成大数据软硬件平台的搭建及教学资源的获取，师资培训。然后，针对大数据项目脱离实际应用场景及缺少实习机会等问题，学校与漯河大数据运营有限公司及漯河市大数据中心合作，提供具备实际应用场景的大数据项目及真实数据集，同时提供实习机会，让学生学习的技能与企业需求无缝对接。最后，通过校聘云平台收集大数据专业学生实习、就业情况、工作情况等数据，进行数据分析，根据分析结果进一步优化大数据人才培养标准、培养方案、课程体系、实训项目等，形成一个动态调整逐步优化的人才培养模式。 3.1 学校与企业深度合作
企业对新技术的敏感度、研究深度及对行业动态的把握情况远高于学校，此外企业有丰富的行业工程实战经验和真实案例，高职院校应积极与企业建立深度合作，在合作共赢的基础上与企业合作进行专业共建。一方面学校与企业共建大数据软硬件平台及教学资源，为学生学习及实训实践提供必备条件，另一面企业中资深大数据工程师结合实际项目分阶段地对教师进行系统培训，提高大数据专业师资队伍的整体实力。
3.2 课程体系设置
科学合理设置课程体系[10]需以市场对大数据人才技能需求为基础，通过对大数据人才岗位及技能需求、大数据领域主流技术调研分析，形成大数据知识结构图如图2所示。结合高职学生学习能力特点，目标培养岗位主要为：数据采集/网络爬虫工程师、大数据ETL工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析助理、大数据运维工程师。根据以上设置课程体系，开设的专业课程有：计算机网络、Java程序设计、Python语言基础、MySQL数据库应用、大数据导论、网页开发技术、Hadoop大数据基础、大数据预处理技术、NoSQL数据库应用、Spark大数据编程技术、Python网络数据爬虫、数据挖掘基础等。通过以上课程的学习，掌握从事大数据平台运维、大数据采集、存储、分析等工作所必需的专业知识，同时具备大数据思维及通过大数据思维解决实际问题的能力。
3.3 学校与地方大数据产业合作
结合本地经济特色和特色产业，围绕地方大数据产业的发展需求培养实用型、创新型人才。以漯河职业学院为例，学校与漯河市大数据运营有限公司，漯河市大数据研究中心合作，充分利用地方大数据产业资源，为学生提供实习岗位及实际项目案例。
4 结论
大数据技术与应用专业是高职院校新增专业，人才培养模式尚未成熟，处于探索完善阶段。本文提出的基于校企地三方合作的人才培养模式，结合地方大数据产业发展优势，以大数据人才培养与企业人才需求匹配为导向，根据大数据人才岗位技能需求、大数据领域主流技术及学生特点，并根据学生的实习、工作情况进行动态调整，最终形成一个具备可实施性的动态人才培养模式。
参考文献：
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【通联编辑：朱宝贵】
收稿日期：2020-01-15
作者简介：林丽丹（1989-），女，河南漯河人，助教，硕士，主要研究方向为计算机应用、大数据、图像处理等。
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