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摘要：现如今，国内市场对技能型人才的需求量逐渐扩大，各大院校需要适应市场变化，构建新的教育培养模式。为解决技能型人才的培养问题，学校需要以开设专业的现状为切入点，运用计算机大数据，探索人才培育方向。本文根据大数据在人才培养方面的影响内容，提出优化培养模型的举措，包括设置立体化的资源库及开启一课双师模式等。

关键词：计算机大数据;技能型人才;资源库

中图分类号：TP391           文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）30-0202-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

大数据是立足于现代信息科技，实现的庞大且繁杂数据集合，借此推进的教育革新，应用云平台达到掌握动态学情及教育效果的目的，促使各项资源都朝着智能化的方向发展。互联网科技的成熟及应用普及，增加了教育平台的总量，随之产生诸多教学模式，对国内教育事业发展奠定坚实的基石。

1 计算机大数据对人才培养的影响

在计算机大数据的逐步成长中，对于人才培养的影响力愈发突出。一方面，促进各类院校加快信息化构建。大数据以及移动终端的发展、人工智能等多项现代科技的诞生与实践，教育事业为跟上现代发展的步伐，各大院校纷纷在计算机软硬件方面的增加投入与应用，为推进建设更符合市场需求的技能型人才打好基础。另外，已经有部分院校实现智能化的建设程度。另一方面，有效推进现代化教育的发展。基于大数据背景，海量的数字化教育资源蜂拥而至，对于原本的教育模式及学习方式等均带来翻天覆地的变化，推行混合式培养模式，促使学生更加主动地探索。同时，大量的教育平台与数据库等逐渐增多，提高了资源的共享程度，扩大了学习空间，为培养技能型的人才创造了条件。

计算机大数据为各类院校带来正面的教育模式调整，但同时也有部分问题需要改善。例如，数字化资源较为零散，在庞大的网络资源出现后，和原本的教育资源存在各自独立的情况。又如，教育资源的使用程度有限，实践中可能因为对计算机大数据缺少认知，较多的教育院校建立资源库后，未能明确构建的根本意图，造成利用率不理想。

在培养技能型人才中，充分运用大数据，比较符合当代市场的运转方向。通过合理运用大数据，可以增强学生独立剖析及处理问题的能力，并提升自学的水平，优化此类人才教育的质量。基于大数据，展开一系列的教育模式调整，并主动对接前沿的科技产业，致力于培养出高素养的人才，并将此归纳到教育革新的主要项目。

2 基于计算机大数据培养技能型人才的方向探索

2.1 构建立体化资源库

在移动网络及计算机大数据持续成熟优化的进程中，利用大数据采集数据及资源是未来整体的发展方向。各类院校推进教育革新是提升技能型人才综合教育的有力支撑。设立多方向覆盖的资源服务平台，应当是改善教育模式的基础，更是教育培养和专业构建的基石，并为数字化教育予以稳定全面的教育平台。各类教育院校机构需围绕学习，构建开放度高、覆盖面广以及多层次立体化的资源库，对此需做到以下四点：首先，采取工学结合的方式，调整课程体系。多层次资源库应满足教育活动的特点，融合各类院校的教育方向，并将各专业从业领域及市场需要定为教育总体动力，围绕培养技能型人才，依托于市场主体的资源，结合行业标准及岗位需要，把校园教育和行业生产活动有效对接，继而调整课程设置及教育的标准。其次，需保证资源库内容全覆盖。运用计算机大数据，建立系统化的完整在线教育资料，涉及数字化教案、题目库、实例库以及微课等，帮助开展线上线下的联合教学。再次，形成立体化资源库。利用系统设计，增加教育内容的总体容量，保障技术的先进性，以适应差异化学生对应的学习需要[1]。最后，持续性补充并更新教育资源。借助计算机大数据，对于教育资源库采取动态的检测，结合对受教育者学习曲线的规律探究，確保教育资源和市场需要保持同步的更新速度，并不断完善现有的教育资源，深化资源的全面共建共享，以提升数字化资源的应用效果。

2.2 尝试一课双师模式

各教育院校需深化校企合作的进程，打造一课双师的人才培养模式，建立职业化的双师协调教育队伍，梳理并发挥出学校任职教师与市场主体派遣导师的实际优势，以保障培养团队的全面性。两方面的教育人员中，任职教师需完成常规考试的理论内容教育，而企业派遣的导师需完成实操项目的教育，继而提升受教育者的专业技能水平，建立课堂教育和认证培训的有效结合方式，推动认证教育的有效进行，由此提升教育的质量。

构建创意性的课证融合体系，把认证教育均深入到常规教育中，各院校利用和当地企业建立合作关系，丰富培训课程的形式，同时也针对学校任职教师展开专业化的培训，以增强教师的技能教育能力。此外，需鼓励学生考取与专业有关的资格证书，若学生可以获得从业资格认证或有关的技能证书，需利用学分或期末成绩加分、相应课程免修等方式，对学生加以激励。而各类职业课程应建立课程结合的培养模式，保障所有学生均能获得相关证书，并持有学习的余力，继续考取更高级别的证书。借此，为技能型人才的今后发展乃是创业就业能力，都能起到帮助作用。

2.3 推行个性化的模式

个性化的培养模式是基于受教育者学习期间产生的庞大数据，通过大数据分析，梳理出每位学生的学习状态波动规律，由此展开学情分析，结合其实际的学习状态以及学习行为反馈信息，分析其的学习方式和今后的发展方向，由此给每位学生提供定制化的教育资源和学情反馈资料，为其制定更适宜的学习方案，促进其的全方位发展。个性化培养为现代化教育的主流方向，需适应当代技能型人才教育的需要，推进个性化教学中，各大院校应当调整教学观及思维模式，进一步加深学生的主体化程度，调整学习形式，使受教育者在挑选数字化资源期间，可以基于个人的兴趣及需要，获得更加适合自身的课程。

在教学期间，需利用计算机大数据，构建学情数据库，并不间断地进行数据分析，针对每位学生的学情加以预测。而教师借此能及时改变教育方式，提高培养的灵活度[2]。从而有利于实现：首先是开展分层教学，利用采集学习行为及评估数据，具体设计在线微课学习总量及一段时间内的频率、各科作业的上交情况、阶段性测试成绩等，利用数据分析，教师能随时掌握学情，以逐渐摸索出学习规律，结合其实际需要与偏好等，达到因材施教的效果;其次，优化教育内容，借助实时的信息分析与挖掘，掌握学生的兴趣所在、倾向的学习方式等，由此改变教学方案，以补充教育的内容，给学生带来更加优质的教育服务;再次，有利于正确调整教学方式，在分析学情的同时，教师也能使用大数据分析，了解自身的教学情况，得出课堂教育的成效，健全教育方式及技巧，维护个性化培养的建设需要;最后，有助于优化考评机制，以往的单一考试形式，会对学生的技能水平考察有较大的片面性，而运用大数据分析，可扩大对受教育者的考评范围，可综合运用混合式的分析模式，实现多角度考评分析，以加强受教育者的自主性。构建学情数据可以为教师创建深入了解学情的机会，同时，师生也能对自身的情况有更准确了解，继而自觉改变教育及学习形式，调整下一阶段的整体发展方案。总体而言，利用计算机大数据，可以推动个性化教育与学习，利于增强受教育者的创新思维及水平，帮助每位学生顺应大数据趋势，拥有更为全面的技能优势，并树立终身学习的观念。

2.4 增强思政教育渗透

在社会经济总体推进发展中，市场需求的变化初始各大院校在技能型人才培养方面有更高的追求。在当代的信息科技产业中，各行业岗位的任职条件变化，使得对各毕业生的综合素养与专业技能有新的标准。在如今的社会形势中，需要每位毕业生具备职业技能与理论知识，同时还注重人才的职业素养。而为让学生在进入社会后，可以有更好发展，增强思政教育是必要的，全面推进理想信念及正确的价值观培养，实现将此类教育深度渗透到所有专业课程中。在推进专业教育期间，学校需强调对受教育者知识面的扩展，尽可能提高其对专业内容的理解水平以及逻辑性、处理实践问题等多方面的能力，让学生可以更高效地吸收新的知识內容，继而达到专业技能与职业素养的完美契合。围绕大数据的有效应用，为学校今后的课程设置赋予新的角度。

基于计算机大数据，推进职业课程设置，落实思政教育革新。一方面，需将思政内容和职业知识进行充分结合。课程设计人员需融合学校具体技能型人才培育模式及方向，借助大数据，全面深度梳理有关职业教育中的经典案例，由此再度发掘隐藏的思政教育资源。在课程内容的设计方面，专业课的教师应和思政教师有效交流，以在专业课程中提炼思政内容及元素。从而专业教师结合课程教育具体状况，确定思政教育和专业教学内容的对接点。同时在教学期间，同步开展在线及线下的教育渠道，实现全面融合。另一方面，学校应增强专业课教师在思政教育方面的认识度。在提升教师团队质量期间，需强调对其职业能力及思想观念上的调整，改变教师只强调专业课程的理念，适当融入思政方面的培育内容，同样开展多为维度的教育方式，尽可能强化对教师政治素养与职业道德的养成，继而增强其创新教育的水平，确实把思政教育渗透到专业培养中。通过在技能型人才的培养过程中，融入思政资源，能从侧面提升学生对于学习的认真度，自觉开展学习活动，发挥其主观能动性，对技能教育有极大的帮助作用[3]。

3 结束语

大数据使得原本的教育理念及模式得以积极改变，扩大教育资源，增进教育手段，扩展学生接收新知的途径，有助于优化教育效果，提升人才教育的质量。实践教学中，保障专业知识理解效率的同时，深化技能教育，以为社会培养出更多的高素质技能型人才。

参考文献：

[1] 王新文，闫绍惠.大数据背景下高职院校技术技能人才培养质量提升策略研究[J].河北软件职业技术学院学报，2020，22（3）：24-27.

[2] 黄朝波.大数据产业技术技能型人才培养对策研究——以福州职业技术学院为例[J].职业技术教育，2020，41（26）：28-31.

[3] 魏萌.大数据应用行业技能型人才需求及人才培养现状探析[J].科技资讯，2020，18（17）：18，20.

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