职业院校开设大数据技术与应用专业的分析

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　　2016年，教育部根据《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，研究确定了13个2016年度增补专业，在电子信息大类中，增补大数据技术与应用专业（专业代码：610215）。该专业适用于高等职业学校（含高等专科学校、其他普通高等学校举办的专科层次的学历教育），于2017年开始实行。至此，处于风口浪尖上的“大数据”不再是一个热点问题，而是正式落地于高职院校，成为职业院校人才培养的一个专业。
　　然而，专业已有，开设却难。虽然大数据技术与应用专业的《目录》为职业院校的教育提供了更加明确的导向，作为高等院校及职业院校调整人才培养结构，实施新型人才培养机制的重要准则。但在职业院校专业开设过程中，仍旧遇到了诸多问题。
　　1 大数据技术与应用专业的现实情境
　　职业教育的终极目标是培养具有高素质的实用技能型人才，因此，在职业院校的人才培养模式、专业结构和课程设置上，一定是紧跟市场变化。目前江苏省共有高职高专院校90所（其中省属42所，市属25所，民办22所，中外合作办学1所），只有寥寥几所开设了大数据技术与应用专业，究其原因，笔者总结为以下3点。
　　1.1 师资队伍“组建难”
　　专业教师队伍建设需要时间，教师专业水平短期内提升有限。在对江苏省高职高专院校的走访调研中，笔者发现，大多数计算机专业教师对大数据的认识和了解都仅停留于表面，对于专业如何架构、应该开设哪些课程、课题体系如何搭建、相关的知识与技能怎样获得等这些问题，大多数教师表示需要花费大量的时间和精力去学习、提升。而对于有些学校，因为找不到大数据专业的课程体系来借鉴与参考，就随意搬照其他计算机专业的课程体系，有的甚至在原有的计算机应用技术专业上增加两门大数据类课程，直接导致课程衔接不合理、课时安排不科学、教师不会上、学生学不好等状况[1]。
　　1.2 教学环境“建设难”
　　一般情况下，大数据分析是云计算平台建立的重要支撑。现阶段在国内，即使是本科院校，大数据与云计算教学在很多方面存在极大的欠缺，大部分教学都是以掌握与了解基本概念为主[2]。大数据专业的教学需要相应的硬件设备作支撑，同时需要大数据系统平台，当然，还需要能够熟练构架和管理该平台的人才。目前，大多数高职院校都还不具备这样的条件，而这些条件，又是建设大数据专业方向，构建大数据人才培养体系必须具备的。
　　1.3 就业需求“后劲足”
　　虽然在大数据技术与应用专业人才培养过程中，面临两头难的困境，但在国家政策与就业市场强大的反哺效应作用下，学生和家长对本专业的需求持续旺盛。企业需要人才找不到，学生进入该领域的信心需要足。如何在现有条件下，努力贴近企业人才需求，调动师资水平提升的积极性，构建大数据专业实验实训环境，成为本专业发展必须解决的问题。
　　2 大数据专业人才培养的探索与尝试
　　作為高等职业技术院校，要从促进地区大数据产业发展为办学出发点，着力解决当地的人才短缺现象，以服务相关产业发展为目标。积极同相关企业进行对接，实现人才的有效培养，避免教育和社会脱节。2018年，硅湖职业技术学院（以下简称，硅湖）大数据技术与应用专业获批招生。
　　2.1 大数据专业设置的原则
　　2.1.1 专业定位
　　硅湖紧跟大数据时代技术发展趋势，根据大数据领域技术应用现状以及大数据相关行业企业发展对专业人才的需求，主动适应区域经济的发展，着眼未来、不断创新，发挥自身人才培养优势和区位优势。坚持科技引领，培养具有良好职业道德和职业生涯发展基础的人才，在各类IT企业或企事业单位的IT部门能从事大数据平台部署与运维、大数据存储与处理分析、信息系统建设与实施等岗位工作的人才，并且兼具德、智、体、美等全面发展的高素质技术技能型人才。
　　2.1.2 专业培养目标
　　大数据技术与应用专业培养德、智、体、美全面发展，掌握大数据采集、处理、分析、应用的知识与技术，具备大数据平台建设运维、大数据存储与分析应用、信息系统建设与维护能力以及大数据分析、处理、挖掘、可视化、大数据系统集成、管理维护等能力，能够承担信息管理、信息咨询服务、信息研究等工作的具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型人才。
　　2.1.3 专业面向
　　大数据技术与应用专业紧跟大数据时代技术发展趋势，根据大数据领域技术应用现状以及大数据相关行业、企业发展对专业人才的需求，主要面向IT企业、事业单位的IT部门等，从事数据采集、清洗、存储、大数据处理分析、应用开发和大数据平台运维等工作，主要就业岗位有以下两类。
　　初始岗位：企业数据/数据库平台管理工程师、大数据采集工程师、Python应用开发工程师、大数据平台运维工程师。
　　提升岗位：Hadoop应用开发工程师、分布式存储工程师、大数据应用开发中级工程师、数据预测（数据挖掘）分析师。
　　2.2 大数据专业人才培养方案制订的具体措施
　　2.2.1 校企合作，摸准专业方向
　　在建设一个专业，制定该专业人才培养方案之前，必须先了解这个专业人才的市场需求，特别是大数据这样的新型领域。作为高职院校，必须随时关注行业动态，了解目前企业对这一领域人才的需求情况，做到有的放矢，根据行业需求制定人才培养方案。因此，建立校企合作平台就显得至关重要了。
　　2017年，硅湖利用学院背靠苏州，面向上海的独特地理优势，以专业教授工作室为起点，联合企业，建立硅湖大数据专业校企合作人才培养平台。在开设课程、制定课程标准、确定教学方法和考核方式、明确教学核心内容等方面，听取企业意见。同时，建立课程体系定期调整相关制度，研学结合的师资队伍能力提升制度，学生实践性实习制度，切实解决大数据专业建设过程中遇到的瓶颈问题。
　　2.2.2 反复论证，设置课程体系 　　高职院校要开设大数据专业，首先考虑的就是该专业的课程体系。大数据专业既是一个新专业，也是一个发展速度很快的专业，该领域所使用技术的更新速度，并不比其他传统专业慢。大数据领域有详细的分工，其中涉及大数据的存储、采集、处理、分析等。而每一个领域都有广泛使用的平台和技术，并且这些技术已经经历了更迭。那么，考虑课程设置的时候就不得不明确目前市场上主流的技术是什么，主流的平台是什么，设置课程必须有一定前瞻性。
　　硅湖大数据专业的课程体系，经历多次教育专家、行业专家、企业专家的论证，最终定位在“差异化培养应用型人才”上，作为高职院校，不与本科院校拼理论，定位于实际应用能力更强的人才培养上。避免同质化竞争，同时，增加实践性、操作类课程比重，以应用为目的，以知识点为抓手，打破教材限制，重新构建课程体系。
　　2.2.3 研学结合，提升师资能力
　　大数据专业师资方面的匮乏，是摆在全国高职院校面前的一个问题。硅湖在2017年规划开设大数据专业之初，就开始在计算机学院挑选骨干教师，利用校企合作平台，在寒暑假期间派驻教师下企业。以企业案例作为教学内容，让教师们熟悉企业工作流程，了解企业业务流向，采用“师傅带徒弟”的形式，为每位教师分配了企业教师、企业中的骨干员工，快速熟识大数据相关在企业中的应用方式和策略。
　　学院在政策、资金等方面给予大力支持。制定灵活的政策，建立奖励制度，给予充足的企业实践经费和课程建设经费，鼓励教师参与相关专业的课题研究，尤其鼓励教师在研学期间与企业之间的横向课题研究。充分调动教师参与研学，提升自我的积极性，也为大数据专业开设提供了大量的师资储备力量。
　　3 结语
　　总之，大数据时代已成为现代社会的发展趋势，职业院校开设大数据技术与应用专业符合社会发展对人才的需求。所以，应该进一步完善大数据技术与应用专业的构建体系，强化课程体系、实训体系和教学资源的整合建设，优化这一领域的师资队伍建设，并努力强化职业院校的办学能力，进而推动社会经济和科学技术的快速发展。
　　摘 要：目前，大数据已经成为当今世界经济增长和科技发展的战略重点之一。2016年，教育部发文确定增补大数据技术与应用专业，作为人才培养第一线的职业院校，如何为国家大数据人才的培养贡献自己的力量，成为众多职业院校的思考重心。文章以硅湖职业技术学院为例，分析说明民办高职院校开设大数据技术与应用专业遇到的问题，并分享其在大数据人才培养中的探索与尝试。
　　关键词：大数据技术与应用专业;高职院校;人才培养模式
　　[参考文献]
　　[1]贺萌.高职院校大数据技術与应用专业人才培养的探索[J].工程价值，2017（19）：11-13.
　　[2]张淳.大数据时代下高职计算机专业教育的探索[J].信息通信，2015（12）：263-264.
　　Analysis of the large-scale data technology and application in the vocational colleges： taking Silicon Lake College as an example
　　Jin Wei
　　（Silicon Lake College， Kunshan 215300， China）
　　Abstract：At present， big data has become one of the strategic priorities of world economic growth and scientific and technological development. In 2016， the Ministry of Education issued an article to supplement big data’s technology and application speciality. as the front-line vocational college of talent training， how to contribute its own strength to the cultivation of big data talents in the country has become the focus of thinking of many vocational colleges. Taking Silicon Lake College as an example， this paper analyzes and explains the problems encountered in setting up big data’s technical and application major in private higher vocational colleges， and shares the exploration and attempt of our college in big data’s talent training.
　　Key words：big data major in technology and application; higher vocational colleges; talent training model
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