大数据应用型人才培养新路径探究

2022-05-27于堃

计算机时代 2022年5期

摘要：近几年，国内大数据行业出现了人才短缺的局面。如何在有限的周期内培养出满足企业需求且社会认可度高的应用型大数据人才，成为摆在国内高校面前的一道难题。本文通过探索深度构建校企命运共同体的方式，将企业、高校和政府部门的优势有机整合起来，从大数据人才培养基地建设，到人才培养模式改革、高水平实训基地打造等方面，推进产教融合落地，从而使人才供给与产业需求更加紧密的对接。

关键词：大数据; 应用型人才; 产教融合; 校企命运共同体

中图分类号：C961 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2022）05-111-04

Research on the new path of cultivating big data application-oriented talents

Yu Kun

Abstract： In recent years， there has been a shortage of talents in the big data industry in China. How to cultivate application-oriented big data talents who meet the needs of enterprises and have high social recognition in a limited time has become a difficult problem in front of universities in China. By exploring ways to build a community with a shared future for schools and enterprises， the advantages of enterprises， universities and government are organically integrated. The integration of industry and education has been promoted in the construction of big data talent training bases， the reform of talent training models， and the construction of high-level training bases. Talent supply and industry demand are more closely connected.

Key words： big data; application-oriented talents; integration between industry and education; community with shared future for schools and enterprises

引言

当今，全球新一代信息产业正在加速变革，大数据日益成为国家战略性的基础资源。大数据产业的迅速发展深刻改变着人类社会，它给数字经济发展所带来的驱动力，是难以估量的。大数据产业面临难得的发展机遇。

在国家政策、新冠肺炎疫情和国内外市场等多重因素的影响下，我国的大数据产业发展已经真正迈入快车道。下一轮的發展，如大数据技术的应用，急需大量应用型人才进行创新与突破。就业市场对大数据相关专业的人才需求量非常大，不管是政府部门，还是企事业单位，对大数据技术应用型人才的需求都非常迫切，求贤若渴。大数据相关专业毕业生供不应求，大数据人才短缺严重[1]。

面对巨大的人才缺口，越来越多的国内高校顺应社会发展趋势和市场需求，成立了大数据学院或数据研究院，开设数据科学与大数据技术、大数据技术与应用等相关专业和方向[2]。此类专业致力于培养能够运用大数据思维、模型和工具解决实际问题的高素质应用型人才，在一定程度上缓解了大数据人才供给不足的局面，就业指数也在所有理工科专业中名列前茅，反映了其较高的社会认可度。

值得注意的是，各高校在积极开设大数据相关专业的同时，也面临着一些严峻挑战，主要体现在培养目标定位、人才培养体系构建、课程设置、教学资源建设、师资队伍建设等方面[3-4]。由于大数据专业人才培养工作起步时间短，还处在摸索期，因此专业的产业融入度并不高。

对于专业建设而言，培养大数据应用型和技能型人才，重点要使学生掌握大数据系统的基本概念、数据采集与预处理能力、数据挖掘与大数据分析能力、大数据系统搭建运维能力、大数据可视化应用能力和大数据应用的设计与开发能力，并以“大数据处理”、“大数据系统运维”和“大数据应用开发”三个层面为主，这三个层面是大数据产业发展过程中人才需求最高的。

从专业群发展角度来看，大数据应用技术相关专业的建设，也能够成为带动其他专业发展的“排头兵”。例如，软件技术专业利用大数据拓展人工智能相关研究和实践;网络技术专业利用大数据推进云计算技术的教学实践;电子商务专业需要大数据技术分析客户和商品信息，指导商家精准定位和跟踪。

因此，抢抓机遇，探索和研究高校如何精准培养能够真正融入产业的应用型、技能型大数据人才，推动大数据产业持续健康发展，对提升政府治理能力、优化民生公共服务、促进经济转型和创新发展有着重大意义。

1 国内大数据人才培养现状

中国的大数据人才，特别是在系统研发与数据分析等方面的人才非常短缺;大数据人才的分布区域很不均衡，人才的学历层次也参差不齐;另外还存在着大数据人才的预期薪资与市场发展不相符等问题。

大数据人才具有非常广阔的就业市场，社会需求旺盛。他们的工作岗位遍及生物、医学、经济、政务、金融和教育等各个领域。只要有数据的地方，他们都可以施展才华。目前，中国大数据方面的人才主要集中在阿里巴巴、百度、京东等电子商务企业和腾讯等网络媒体大数据公司中。然而，现阶段高校培养的大数据人才，不管是在质量上还是在规模上，都很难达到这些企业的要求，人才培养成为了困扰整个大数据行业发展的“痛点”。

国内应用型大数据人才的培养工作，主要存在以下问题。

⑴ 高校在开设大数据相关专业时，在师资队伍储备和人才培养模式上面临着诸多严峻的挑战，主要体现在专业培养目标定位模糊、人才培养体系构建与实施困难、课程设置不合理、教学资源建设盲目、师资队伍欠缺与教学团队建设滞后等问题上。由于大数据专业的人才培养工作才起步不久，还处在摸索期，因此专业的产业融入度不高，与企业的岗位需求对接也不紧密。

⑵ 大数据相关专业的产教融合目前还停留在纸面上，产教融合没有落实到实处，校企合作机制有待进一步深化。目前，大数据相关专业的产教融合体系尚不完善：一方面，此类专业的课程体系较为庞大，课程数量多、跨度大并且难度高，对软硬件实习实训条件要求较高，而企业由于面临激烈的市场竞争，惜时如金，对花费大量时间、财力、人力和物力参与学生培养工作的积极性不高;另一方面，大数据相关专业的学生和教师参与社会技术服务、主动对接企业的能力和热情均有待提升，特别是该领域的教师，在教学、科研和企业实践服务之间需要找到一个平衡点，统筹兼顾，合理安排自己的时间。

2 基于校企命运共同体的应用型大数据人才培养新路径

为适应国内大数据产业发展的新趋势和实际岗位需求，应该以大数据技术与应用相关专业为龙头，整合软件技术、人工智能应用技术等信息技术各专业的教学资源，探索基于校企命运共同体的应用型大数据人才培养的新模式和新路径，整体提升国内大数据专业群的办学水平。

2.1 大数据人才培养体制机制建设

2.1.1 加快推进大数据人才培养基地的建设

为增强国内大数据及信息技术专业人才的培养和使用力度，应该加快大数据人才培养基地的建设进度。依托基地这一专业平台不断深化各高校与企业之间的交流互通合作，通过组织开展学生实习实训、订单式人才培养、就业直通车等活动，切实提高各高校大数据领域学生的技术实操能力和就业质量，为大数据产业发展提供人才支撑。

2.1.2 建立大数据专业群建设专家委员会

从政府、高校、科研院所和高新技术企业中，按照一定比例聘请大数据行业专业人士共同组成大数据专业群建设专家委员会，落实其工作职责;同时邀请国外知名专家担任顾问委员，为大数据人才培养建言献策，贡献才智。所有委员分工明确，从招生安排、人才培养方案制定、课程设置，到学生岗位培训、顶岗实习和就业，均有专人负责，各司其职，有效发挥对专业群建设的指导作用。

2.1.3 完善产教融合、协同育人机制，深度构建校企命运共同体

拓展校企合作领域，寻找利益结合点，明确校企双方的责任义务。校企共建大数据产业园和研发中心，面向不同的社会领域开展技术攻关、项目开发等服务，促进大数据企业技术技能积累，促进企业生产实际教学案例转化[5];校企共建大数据培训中心，负责组织实施技术培训、文化传播、社区教育等工作;成立由行业企业专家组成的技能大师工作室，开展教学研究、文化建设、实训指导、技艺传承和创业孵化等工作。

深化校企协同育人。深化高校与大数据领军型企业的合作，通过外语能力強化、就业方向综合测试、项目组就业强化训练、企业顶岗实习等环节，推进产学合作、协同育人，创新高校人才培养机制。面向大数据行业企业，培养国际化、复合型的大数据专业人才。

鼓励高校教师参与校企合作项目。高校可通过改革绩效工资制度，调动校内人员参与校企合作的积极性。参与校企合作的人员可依法依规获得专利、劳务等方面的报酬，具体分配方案由校企双方协商制定。

通过经济手段调动企业参与校企合作的积极性。建立产教融合型企业认证制度，对进入目录的产教融合型企业给予“金融+财政+土地+信用”组合式激励，并按规定落实相关税收政策。试点企业举办大数据教育培训，符合条件的，可按其投资额一定比例抵免该企业当年应缴教育费附加和地方教育附加。

厚植企业承担高等教育责任的社会环境，推动高校和行业企业形成命运共同体。与国外大数据行业巨头相比，我国真正意义上的本土大数据企业起步较晚，发展历史较短，其参与高等教育的社会责任感和意识也需要较长的培育过程。

2.2 高校大数据专业群人才培养模式改革

2.2.1 坚持知行合一、工学结合

要坚持知行合一、工学结合，探索创新高等教育人才培养模式，发挥校企双元在高等教育人才培养中的重要作用[6]。可借鉴德国“双元制”模式，总结现代学徒制和企业新型学徒制试点经验，校企双方共同研究制定人才培养方案，及时将新技术、新工艺、新规范纳入教学标准和教学内容，强化学生实习实训。

传统的校企合作，企业在人才培养过程中发挥的作用并不明显。因此，今后要引导企业深度参与高等教育人才培养工作，将企业的人力资源需求融入人才培养的每个环节。

⑴ 根据劳动力市场需求调整专业设置。建立健全专业设置定期评估机制，高校所在地政府应引导本区域高校优化专业设置，每三至五年修订一次专业目录，学校依据目录灵活自主设置、调整或者取消某些招生专业。

⑵ 校企联合开发并定期更新教材与信息化教学资源。遴选认定一批在线精品课程和精品资源共享课程，建设一批校企“双元”合作开发的国家规划教材，倡导使用新型活页式、工作手册式教材并配套开发信息化教学资源。每三至五年修订一次专业教材，教材内容根据信息技术的发展——特别是大数据产业的升级情况，及时动态更新。

⑶ 将企业最新技术融入教育教学[7]。适应“互联网+”的发展需求，运用现代信息技术改进教学方法和教学手段，推动网络学习空间建设和大规模应用。

2.2.2 创新实施“课岗融合”的专业群人才培养模式

根据专业群人才培养定位，以服务国内大数据产业发展为宗旨，以提升学生职业核心能力为根本，按照工学结合、产教融合的基本思路，创新“课岗融合”的专业群人才培养新模式，深入推进校企合作。通过分析大数据产业相关岗位的典型工作任务，细化知识、能力、素质目标，围绕职业岗位能力要求，将岗位典型工作任务提炼、加工成适宜教学的项目，通过开展项目教学，实现课程教学与工作岗位能力培养相融合。

2.3 打造高水平大数据专业群实训基地，深化区域产教融合力度

产教融合是提高我国高等教育现代化水平的关键点，也是确保大数据技术技能人才培养质量的根本所在[8]。对高校而言，产教融合的需求在于加强区域统筹，促进各自院校的专业结构与大数据产业结构相匹配，建立区域大数据产业的需求清单和院校专业的供给清单，推进区域内各学历层次的专业水平与产业水平对接。

因此，为深化区域高等教育产教融合的力度，应该组建功能更为多元的高水平实训基地。加大政策引导力度，充分调动各方面深化高等教育改革创新的积极性，带动各级政府、企业和高校，建设一批资源共享，集实践教学、社会培训、企业生产和技术服务为一体的高水平大数据实训基地。

实训基地在功能上应该有侧重点，其主要功能必须是服务高校教学和企业生产。面对国内大数据工程师人才短缺的局面，应统筹多种资源，建设若干具有辐射引领作用的高水平专业化的大数据产教融合实训基地，推动开放共享，辐射到区域内高校和企业，最终提升专业建设和校企协同育人的水平。

在完成主要功能的基础上，实训基地也应该发挥其社会服务功能。积极吸引企业和社会力量参与，指导各高校探索创新实训基地运营的模式，提高实训基地的规划和管理水平，为社会人员获得职业技能等级证书和企业提升人力资源水平提供有力的支撑。

3 结论

大数据产业的发展平台广阔，需要有大量不同维度的人才来支撑。通过探索企业、高校和政府部门三方优势互补的人才培养新路径，深化产教融合，深度构建校企命运共同体，能够有效解决目前国内大数据应用型人才储备严重不足的问题。这不仅能提高大数据相关专业毕业生的对口就业率，更能大幅度提升他们的核心竞争力。本领过硬的优质毕业生能够帮助大数据企业做大做强，反过来，大数据企业也更愿意招收这一领域的优秀毕业生，这是一个良性互动的过程，应该成为常态。

参考文献（References）：

[1] 秦智聃，吴旻，陈章跃.大数据人才培养的时代需求、现实

困境及路径探索[J].现代教育科学，2021（1）：8-15，20

[2] 梁敏.地方高校数据科学与大数据技术专业人才培养模式

设计——以山西财经大学为例[J].文化产业，2021，17：73-74

[3] 刘建刚，赵军产，万前红，等.新时代背景下数据科学与大数据

专业人才培养的若干思考[J].计算机时代，2021（2）：86-89

[4] 欧阳林艳，黄风华.新工科背景下数据科学与大数据技术

专业应用型人才培养的思考与改革[J].信息系统工程，2020（12）：163-164

[5] 齐艳茹.基于校企合作的数据科学与大数据技术专业人才

培养模式构建研究——以吉林工程技术师范学院为例[J].吉林工程技术师范学院学报，2020，36（10）：18-20

[6] 高永梅，李新輝.新工科背景下我国高职院校大数据技术与