基于大数据技术精准定位人才培养规格的研究与实践

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　　摘 要 由企业的人才需求来定位高校的人才培养规格，目前高校了解企业人才需求的主要途径是通过传统的市场调研获得数据，即对毕业学生和用人单位发放调查问卷。这样做有四个弊端，一是数据样本数量有限;二是受访者由于是本校毕业生或合作企业，在填问卷时具有一定的倾向性，最终影响调查结果的客观性;三是调查问卷设计本身存在局限性。四是信息技术产业发展很快，企业对人才的技能要求也在快速变化。本研究通过获取招聘网站的真实招聘信息，通过大数据技术与专业进行匹配分析。得出各专业人才应具有的专业能力、素质能力以及现有人才培养方案、课程标准与企业人才需求的匹配度，高校可根据分析结果调整人才培养方案与课程标准。
　　关键词 大数据 人才培养规格 职业能力 人才培养方案 课程标准
　　中图分类号：G718 文献标识码：A
　　1问题与困惑
　　人才培养规格是学校对所培养出的人才质量标准的规定，指受教育者应达到的综合素质，它是学校工作的立足点和重要依据。高等学校人才培养规格是高等学校各专业培养目标的细化，是学校对毕业生培养质量要求的规范，是学校制定教学计划和课程教学大纲，组织教学、检查和评估教育质量的依据，它解决了各专业人才培养的方向问题。各专业人才培养规格就是按照国家政策和人才市场导向制定符合各专业教育培养目标的综合素质要求，是对各专业人才培养的方向和所要达到的目标的概括性描述和经过规定年限的学习、各专业人才在知识、能力方面要达到的基本要求。那么，如何科学合理的定位人才培养规格？
　　2研究问题
　　互联网思维的核心观点是“用户至上、体验为王”，从这个角度出发，高职教育作为培养应用型人才的职业教育，教学内容需要紧跟招聘企业快速变化的人才需求，由企业的人才需求来定位我们的人才培养规格，才能培养出企业和行业需要的人才。那么如何才能了解到用人企业最真实的人才需求呢？以前高职院校对企业人才需求的分析主要是通过传统的市场调研获得数据，即对毕业学生和用人单位发放调查问卷。这样做有四个弊端，一是数据样本数量有限;二是受访者由于是本校毕业生或合作企业，在填问卷内容时，常常会有一定的倾向性，最终影响调查结果的客观性;三是调查问卷设计本身存在局限性。四是通过互联网三大定律的摩尔定律可以看出来，信息技术产业具有自身的特殊性，技术发展很快，导致用人企业对人才的技能要求也在快速变化。传统的了解企业人才需求的方式不能适应信息技术行业。最终导致“大学生在校学的东西工作中用不上，找不到合适的工作”与“企业高薪招不到合适人才”的现实矛盾日趋激烈。
　　3解决问题
　　3.1平台设计思路
　　在云物大智相关技术全面发展的大背景下，最早提出互联网思维概念的百度李彦宏指出“AI是一种什么样的思维？是一种全部数据化、全部用人工智能的方法实时的反映出来，并且根据这些数据进行调整的方式。”所以我们认为，应该把互联网思维和大数据技术相结合，用AI思维指导工作，帮助我们更科学的定位各专业的人才培养规格。通过近1年多的时间，我们建立了“职业能力分析大数据服务平台”主动采集互联网上招聘信息并进行数据清洗和分析，获取最真实的企业对人才的需求，然后对海量数据进行建模和分析。
　　目前，该平台每天采集招聘信息超过100万条，然后通过大数据技术对数据清洗和预处理后，建立模型对数据进行统计和分析，形成针对各行业的就业形势大数据分析报告，在报告中可以详细的看到本专业的职位发布趋势、职位地域分布、薪资分析、专业能力点、素质能力点、专业能力点匹配、职位学历占比，最终达到指导学院进行相关教学改革，辅助相关管理决策的目的。具体专业分析内容示例参见附件一。
　　另一方面，对于在校学生，可以通过微信小程序，随时随地的查看符合自已专业和兴趣点的招聘信息，以及自已所学专业的技能要求，薪资待遇等情况，加深自已对专业和行业的认识，让学习的主动性，目标性和针对性更强。
　　4经验总结与后续改进思路
　　为更好的为学校的人才培养工作服务，我们认为应该坚定不移的使用互联网思维和大数据技术相结合的方式，进一步优化的提升平台现有的功能，实现如下改进目标：
　　（1）对意向学生（中学、高中毕业生，在职人员等）實现职业生涯规划;（2）对新生推荐适合专业、在校毕业生推荐适合岗位;（3）经过对社会企业的招聘岗位需求和学校培养方案的交叉计算，分析出学校人才培养方案中最热的知识面、技能点，从而辅助教师教学和课程改革;（4）对毕业生的从业情况进行追踪分析，通过毕业生的从业反馈来对教学、学习、培养方案、课程等进行改革辅助;（5）对所有分析结果数据进行可视化设计，便于直观、形象地了解分析结果的抽象数据;（6）融合最新的人工智能化应用，使得计算分析具备自主学习特点，随着运行时间的增加，自我完善。
　　计算分析产生的业务数据可汇聚到大数据服务平台，为平台提供更准确、更具针对性的教学数据。
　　作者简介：周士凯，（1982.3-），男，汉，重庆人，硕士，重庆广播电视大学，副教授，研究方向：大数据、移动应用开发。
　　参考文献
　　[1] 杨森，樊东燕.面向职业岗位需求的工科创新人才培养研究与实践[J].计算机教育，2018（07）.
　　[2] 张健.高职本科应用型人才规格定位初探[J].职教论坛，2018（04）.
　　[3] 李建军.大数据环境下会计信息管理专业的人才培养规格探索[J].中小企业管理与科技（上旬刊），2016（04）.
　　[4] 刘先花.大数据时代高职教育人才培养质量评价模式的思考[J].电子商务，2018（12）.
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