产教融合视域下大数据技术专业人才培养机制研究

邱晓荣　段莉华　史荧中

关键词：高职院校；大数据技术；人才培养；产教融合

中图分类号： G642 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）03-0143-03

大数据作为支撑我国经济社会快速发展的新兴朝阳产业，在“十三五”时期快速起步，产业规模年均复合增长率超过30%，2020年已超1万亿元。预计到2025年，产业规模将突破3万亿元。

近年来，职业教育迎来了大发展、大繁荣，产教融合已成为我国高等职业教育的基本办学模式，已经进入了提质培优、增值赋能的新时代。但长期以来，产教融合实施过程中的不实、不深、不细，仍是职业教育普遍存在的难点和痛点，“企冷校热”现象比较普遍[1]。

新修订的《职业教育法》已于2022年5月1日正式施行，其中以“产教融合”一词取代了原法中的“产教结合”。新法中以4处“必须”、9处“鼓励”和23处“应当”进一步明确多项举措，旨在鼓励和推动广大企业深度有效参与职业教育[2]。

新修订的《职业教育法》对产教融合的新高度、新要求、新目标，对职业院校專业建设具有重要的推动和促进作用，同时也对专业建设、人才培养、课程建设等工作带来了一些新的挑战。如何推进产教的有机深度融合，如何深化专业人才培养机制研究，是各高职院校当前面临和需解决的重要问题[3]。

1 国家相关政策

近年来，一系列国家职业教育政策的发布对职业教育改革做出了最新部署，对于落实立德树人，完善职业教育和培训体系，深化产教融合有着非常重大的意义。

2019年1月，国务院发布的《国家职业教育改革实施方案》，明确提出要深化复合型技术技能人才培养培训模式改革，在职业院校启动“1+X证书”试点工作。自2019年4月起，教育部先后公布了四批447个职业技能等级证书作为试点。此后，国家多部委还相继发布了《职业教育提质培优行动计划》《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》，为推动产教融合新形势下教育教学改革，促进新形势下高素质专业人才培养，都具有十分重要的意义和作用。

与此同时，数字经济已成为农业经济和工业经济之后主要的经济形态，国家自2014年开始，大力推动数字经济发展的快速健康发展。特别是2022年1月国务院发布了我国数字经济领域首部国家级规划《“十四五”数字经济发展规划》，对人工智能大数据专业的发展来说是重大利好，也提出了更高的要求。如何推动高职院校大数据技术专业提质培优，培育企业实际岗位需求的高水平大数据专业人才，是我们需要深入思考的问题。

2 人才培养现状

专业是职业教育提质培优和高质量发展的基石，也是新职教法落地落实的基点。作为无锡职业技术学院物联网应用技术高水平建设专业群的核心专业，自2020年起，大数据技术专业相关教师与X证书培训评价组织“新华三技术有限公司”进行紧密合作，逐步开展以“大数据平台运维”职业技能等级证书为载体的“1”和“X”有机衔接的制度研究、标准制定以及具体实施，推进本专业紧缺复合型高素质技术技能人才培养。

经过一年多的实践与探索，本专业在“大数据平台运维”职业技能等级证书试点工作上取得了一定的显著成果和良好的社会反响，但仍存在一定的不足之处。为此，大数据专业拟以产教融合为主线，完善“校企双主体协同，德技融合、专创融合，多通道发展”的“双主体两融合多通道”大数据技术专业人才培养模式。以“1+X”证书制度试点为抓手，着力培养紧缺复合型技术技能人才。

3 专业建设规划

3.1 培养目标

本专业基于无锡及长三角大数据产业发展高地，面向软件和信息技术服务、互联网和相关服务行业的大数据工程技术、数据分析处理工程技术、信息系统运行维护工程技术领域，五育并举，培养践行社会主义核心价值观，具有良好的文化素养、专业知识、职业道德和创新意识，能够从事大数据采集与处理、分析与可视化、实施与运维、项目咨询与产品运营等工作的高素质技术技能人才。

3.2 就业岗位

学生毕业后的主要就业岗位如下：

（1） 数据采集工程师：能够从各种数据源中采集数据、包括互联网数据库、各种数据文件等，要求掌握Python、Java、Sqoop、爬虫技术等。未来向大数据DBA、技术经理等岗位迁移。

（2） 数据清洗工程师：能够对脏数据进行清洗、数据转码、数据转换、数据格式处理等，要求掌握Ha?doop、ETL技术等。未来向大数据DBA产品经理等岗位迁移。

（3） 大数据研发工程师：能够对海量数据计算分析与数据整合，要求掌握Hadoop、Spark技术等。未来向高级研发工程师、技术经理等岗位迁移。

（4） 大数据可视化工程师：能够以图形化的形式，对海量数据进行图形化的分析，要求掌握Web技术、Java 语言、Echarts、D3 等。未来向BI 经理等岗位迁移。

（5） 大数据系统运维工程师：能够搭建以及维护大数据系统环境，要求掌握Linux、Python、Hadoop等。未来向大数据运维经理等岗位迁移。

3.3 建设目标

依托无锡职业技术学院新华三大数据学院，优化与X证书“大数据平台运维”相关的专业课程、师资力量、培训教材、实训基地等方面的内容，深化教育方式改革，统筹教学组织实施，创新紧缺复合型高素质技术技能人才培养途径。

在建设过程中，要遵循职业教育和技术技能人才成长规律，深化“双主体两融合多通道”人才培养模式改革，创新实践“C-C-I”系统化人才培养体系，整体设计三型技术技能人才培养路径[4]。

3.4 建设规划

专业基于无锡及长三角区域大数据产业发展的区位优势，借助于政府、行业、企业的支持优势，基于“产教融合、校企合作”的教育理念，面向人工智能时代的变革，相关建设规划如下：

（1） 聚焦“大数据采集”“大数据清洗与分析”“大数据可视化”和“大数据平台运维”四大核心技术。

（2） 通过行业实际应用、自主知识产权的积累，建设一支具有较高应用技术研发、服务的教师队伍。

（3） 搭建集教学、实践、实训和创新等多功能于一体的大数据技术校企实践环境。

（4） 搭建创新型卓越应用型人才培养生态系统。

3.5 建设方法

（1） 标准对应：积极与职业教育培训评价组织“新华三技术有限公司”开展深度合作，依托无锡职业技术学院新华三大数据学院，参与“大数据平台运维”职业技能等级标准制定和实施，使该职业技能等级标准与教育部制定的大数据技术专业教学标准和专业实训教学条件建设标准相互对应。

（2） 内容融合：深入研究“大数据平台运维”职业技能等级标准的培训内容，进一步修订无锡职业技术学院大数据技术专业人才培养方案，使X证书培训内容有机融入专业人才培养方案，促进高素质复合型技术技能人才培養模式的深化改革。

（3） 教学统筹：优化与“大数据平台运维”职业技能等级标准相关的专业课程、师资力量、培训教材、实验实训等方面的内容。通过把职业技能等级证书培训内容融入学校专业课程，促进教师改变教学方式，提高学生学以致用的能力，把理论与实践结合起来，提高学习效率，提高学生的就业能力。

（4） 成果互换：统筹安排学历教育专业课程考试与职业技能考核，探索基于国家“学分银行”，将学历证书与职业技能等级证书成果的互通互换。

4 专业建设举措

4.1 与产业同步发展，进行教育教学改革和课程体系优化

（1） 在制造业面向“中国制造2025”背景下，瞄准大数据应用，积累技术及成功应用的案例，形成较为完善的自主知识产权，将其应用于教学过程中建立反哺教育的良性循环。

（2） 深入剖析校企融合发展的要素，与企业合作共投、共建、共管创建双主体学院，实现资源整合共享、校企专业共建、技术服务与创新创业孵化等功能。

（3） 建立“项目化、模块化”的动态课程体系，引入企业典型项目作为载体，逐层精细拆解成子项目和微项目，建立以典型项目贯通的专业核心课程体系及项目化课程，形成核心专业模块。

（4） 依据产教融合共同制定的人才培养目标和专业建设特色，明确新形势下大数据技术与应用专业毕业要求，合理地将专业毕业要求分解为若干具体指标点，确定支撑毕业要求的课程体系，实施定量评价，构成从上到下，内嵌循环的达成度评价体系。

4.2 形成层次化、角色多样化、校企混编的特色师资团队

（1） 统筹安排教师交流培训、企业挂职锻炼、访学深造等计划，制定鼓励教师自我成长的激励机制。加大引进师资的力度，建立三高教师的师资队伍，完善教师团队结构、学院结构和生师比例。

（2） 专业带头人具备一线工作经历，能够紧跟技术发展动向，适应企业和市场变化，对最新技术和细分业务领域精通，成为行业内的“工匠型”人才。

（3） 吸引更多的企业优秀人才参与高职院校人才培养工作，指导学生实验实训、毕业设计、企业实践，开设行业趋势、新技术、企业文化等方面的讲座。

4.3 搭建创新型卓越应用型人才培养生态系统，持续培养高素质技术技能型人才

（1） 课程思政，培养学生正确的社会主义核心价值观和工匠精神。

（2） 鼓励学生参加“1+X”证书考试和企业高级别认证，要求毕业前95%以上获得中级职业技能证书，30%以上学生能获得高级别认证证书。

（3） 形成创新俱乐部、导师制课程、技能竞赛三个梯度的渐进式创新创业人才培养，争创全国职业院校技能大赛一等奖。

4.4 大力推进技术技能积累，全面提升人才培养质量

（1） 搭建集教学、培训、产品研发、技术创新和创业孵化等多功能于一体的校内外实践环境，教师带领学生开展创新项目研究，主动面向行业企业开展技术服务、成果转化，指导学生撰写论文、申请专利、软著等。

（2） 利用多个科技创新团队掌握与行业企业同步或领先的核心技术，帮助企业开展技术研究项目。申请专利和软件著作权，争取年服务企业达20家，横向课题合同金额每年达100万元以上。

（3） 在教师主编的各类教材中，纳入技术应用研究案例，注重引入新技术、新工艺、新方法。

4.5 瞄准国际标准，协同育人跨上新台阶

（1） 选择国外院校，实现结对行动，开展多层面的学术研究等活动。派出骨干教师进行境外长期或短期培训。在国家“一带一路”倡议的指导下，积极推进招收外国留学生工作。

（2） 全面提升优化专业标准，实现与国际标准的对接。开发满足中外院校标准的专业课程体系，实现基于人才联合培养的专业课程对接和学分互认，为开展学生互访交流打下基础。

（3） 研究专业核心课程教学内容与国际认证内容的对接问题，学生学完相关课程后参加各种国际通用职业资格证书的考证，获得行业认可度较高的证书。

5 结束语

产教融合视域下，高职院校大数据技术专业人才培养离不开政府、高校、企业多方主体的相互协作[5]。其关键在于以政府的政策法规为保障，以高职院校的人才培养为基础，以行业企业的各类资源为补充，为人才链和产业链的深度融合、区域经济的长期可持续发展提供可靠的保证。