马萌　刘艳　曹清清　刘芳

摘 要 培养出满足市场需求的大数据专业人才是高职大数据技术与应用专业的首要目标，本文通过调研与分析给出了当前大数据岗位要求的核心技能，并基于自组织理论给出基于给出提升大数据专业岗位核心技能的策略。

关键词 大数据 岗位核心技能 自组织

中图分类号：G712                              文献标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2020.05.023

Abstract Training big data professionals to meet the market demand is the primary goal of big data technology and Application Major in higher vocational education. This paper gives the core skills required by the current big data posts through research and analysis， and gives the strategies based on the self-organization theory to improve the core skills of big data professional posts.

Keywords big data; core skills; self-organization

0 引言

《促进大数据发展行动纲要》中指出鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。大数据相关人才的短缺是制约我国大数据产业发展的重要因素，为了适应社会发展趋势以及岗位需求，国内高校纷纷开设大数据技术与应用专业，教育部公布的专业备案和审批结果显示，到2019年1月截止，共有446所高职院校获批开设大数据技术与应用专业。了解大数据行业发展趋势，把握企业和社会对大数据岗位及大数据人才的需求有助于高职院校更好的培养出符合大数据行业需求的大数据分析、处理与应用的实用型技术技能人才，本文就如何提升高职大数据专业学生岗位核心技能进行研究。

1 高职大数据技术与应用专业岗位核心技能需求及教学实施中出现的问题

1.1 高职大数据技术与应用专业岗位核心技能需求

作为新兴专业，大数据技术与应用专业人才的培养应该遵循“以行业需求、岗位要求为导向”的原则，培养出高度契合大数据行业要求的高质量人才。为了深入了解大数据企业、岗位及人才的相关情况，通过编写网络爬虫代码对前程无忧、猎聘网等招聘网站大数据岗位的相关信息进行抓取，抓取的数据集涉及到全国大数据领域的各类岗位招聘信息，共计10741条。接下来对采集的数据进行清洗和过滤，最终的有效数据有4427条。然后再对有效数据进行处理和分析，发现计算机软硬件、网络、电信大数据、卫星传输等企业占了招聘需求的43.6%，涉及搭建、运维、架构、采集、开发、分析、处理、可视化、测试、客服等多种岗位，根据对大数据工作流程作者将大数据岗位职责分成平台搭建与运维、数据采集与加工、数据分析与挖掘、数据可视化这四类，具体描述如下：

（1）平台搭建与运维。主要任务是大数据平台的搭建、优化、监控、管理和技術支持，涉及的知识技能包括Linux、Hadoop、系统维护、计算机网络、自动化部署工具（Ansible、Docker）。

（2）数据采集与加工。主要任务是采集数据，对结构化数据和非结构化数据进行清洗和加工，涉及的知识技能包括爬虫技术、网页基础、python、数据库技术（MySQL、MongoDB、Redis）、spark、Scala、MapReduce、Hive、Excel。

（3）数据分析与挖掘。主要任务是根据业务需求对数据进行分析，挖掘出有用的价值，为领导提供决策和建议，学历一般要求本科。涉及的知识技能包括python、数据建模、数据挖掘、数据库、分布式处理、机器学习等。

（4）数据可视化。主要任务是数据可视化和项目开发，涉及的知识技能包括Web开发框架（包括python和Java两条线）、前端框架（React、Vue）、Javascript、可视化工具（node.js、echarts、Tableau、powerBI）工具。

1.2 高职大数据技术与应用专业教学实施中出现的问题

（1）学生仍然处于被动学习状态。现有的教学都是遵循“以学习者为中心”的原则，大部分教学模式都采取课前布置学习任务，课中解决问题内化知识，课后巩固加强的翻转课堂，并设计大量教学活动让学生参与。但是相对于本科学生而言，高职的学生过于依赖教师，需要遵循老师发布的教学流程及任务来学习，学习行为也仅仅局限于课堂和不得不在课前完成的任务上，求知欲望不够强烈，主观学习和创新意识不强。

（2）课程与课程之间交叉过少。现有的课程与课程之间还是相对独立的，学生的学习基本还处在浅层的知识学习上，针对实际问题不能和已学的课程知识进行有效衔接，理论和企业实践严重脱节，解决专业问题的能力较差，综合能力不强，岗位核心技能很难得到提升。

2 高职大数据技术与应用专业岗位核心技能提升策略

我院的大数据技术与应用人才培养的目标分为两个部分，一是要着重培养学生的综合素养，包括团队合作、责任感、学习能力等;二是着重培养学生的岗位核心技能，能够熟练掌握java和python编程技术以及数据分析和可视化技术。结合近年来我院在全国职业院校技能大赛和湖南省职业院校技能竞赛所取得的优异成绩和先进经验，选取竞赛获奖学生群体为实验对象，他们首先具有一定的知识储备，其次具有一定的自主学习能力，认知能力水平相对普通学生强一些。本文以建构主义学习理论和自组织学习理论为理论基础，从以下两个方面来提升学生的岗位核心技能：

（1）基于自组织理论设计学习资源。随着信息化教学的推进，碎片化、颗粒化的资源海量涌现，在现有大数据技术与应用教学资源库中构建一个大数据技术与应用专业岗位核心技能案例资源子平台，该平台提供的案例由行业专家、企业技术人员和校内教师共同制定，这些案例基本囊括了大数据岗位应该具备的基础理论知识和核心技能，并将其设计成具有启发性和挑战性与参与性的项目，给出参考资料和学习途径，让学习者课后思考和研究，引导学习者主动学习，最终达到通过自组织学习来提升岗位核心技能的目的。此外，资源平台还需每年和企业进行对接，并具有一定的前瞻性，不断更新内容，让学生能够了解大数据专业岗位核心技能的前沿需求。

（2）基于自组织理论激发学生的学习动机。在课堂实施的过程中引入企业实际生产案例，将其分解为一个个具体的灵活性较高的任务发布，为了完成任务，学生主动选择适合自身的学习目标、内容和学习工具，激发学生由被动学习转变为主动学习;学生根据需求和学习能力自主形成兴趣小组，根据自身知识结构和小组成员相互讨论与交流，发生思维火花的碰撞，发挥各自的有点，激发求知欲与好奇心，以及主动学习探究的积极性;有了学习的动力，再以大数据技术与应用专业岗位核心技能案例资源平台中的案例和课程资源为参考，通过各种途径自行搜索与筛选有用的学习资源，掌握相关知识和技能，重组和完善自身的知识体系，对学习计划和进度不断调整，从而达到更高层次的平衡态。

3 实施效果

以大三大数据专业（方向）参与技能竞赛的10位学生和30位普通学生为实验对象，通过发布考核任务的形式让竞赛学生进行自组织学习，并在暑假送他们去企业进行实习与强化，普通学生则根据上课进程学习。通过一个半学期的学习对比发现竞赛学生基本上已经掌握了大数据岗位核心技能，他们通过在实践中实现自我组织、自主实践和团队学习，并在学习的过程中不断探索继续更深层次的学习，构建完整的知识体系，形成自组织学习的良性循环;普通学生则在学习时长、学习兴趣、团队合作能力、岗位核心技能提升程度和自主学习能力等方面都相对较弱，如表1所示。

4 结语

本文首先通过爬虫技术分析出了当前大数据岗位要求学生应具备的岗位知识技能，然后分析了当前高职大数据专业学生在提升岗位核心技能的过程中出现的问题，并提出基于自组织理论设计学习资源和基于自组织理论激发学生的学习动机两种思路来提升学生的岗位核心技能。本文所针对的研究只实施在拔尖学生身上，下一步将继续推广到大数据专业的所有学生。

本论文的研究来源于湖南广播电视大学一般课题研究成果：“基于自组织理论的高职大数据专业学生岗位核心技能提升策略研究” 课题批准号：XDK2019-C-24

参考文献

[1] 孙慧，刘春霞，孙传远.开放大学《运营管理》课程学习资源的设计——基于自组织理论的视角[J].职教论坛，2015（15）：47-52.

[2] 饒绪黎，赵佳旭，陈志德.基于互联网数据的大数据人才需求调研及培养思考[J].工业技术与职业教育，2019（2）.