基于OBE成果导向的大数据专业人才培养模式研究

作者:未知

  摘要:在高校的专业教学过程当中,现如今新增了一项大数据技术以及应用的专业,这个专业增设的主要的目的是迎合现在大数据时代对于人才的需求。为大数据时代培养一批相关的创新型的人才,在进行相关的专业教学的时候,主要通过成果导向的教育理念来进行人才的培养,在本文中,主要针对OBE成果导向的大数据专业人才的培养模式进行一定的探讨。
  关键词:成果导向培养;大数据技术;人才培养模式
  中图分类号:G424      文献标识码:A
  文章编号:1009-3044(2021)09-0151-02
  开放科学(资源服务)标识码(OSID):
  伴随着社会经济的不断进步与发展,有一部分企业在进行企业管理的过程当中,需要大数据作为运作的数据信息,可以说大数据现在已经成为各行各业一个不能够缺少的部分,大数据能够有效地提升企业内部的工作效率,并且也可以促进企业的发展。针对这样的现象,我国提出了大数据专业的相关应用,除此之外还增强了这方面的教学。主要目的就是为了能够更好地跟上时代的发展,进一步的提升对于相关技术的掌握,培养一些创新型的人才。在本篇文章当中,主要研究的是基于成果导向培养大数据技术方面的创新型人才,以此作为探讨的主要内容,希望能够为大数据专业人才培养提供一些参考。
  1成果导向教育理念
  成果导向这一概念最早是由美国提出的,其主要的教育内涵就是通过教学目标的设计,提供能力导向教育,目标导向教育跟需求导向教育。虽然说成果导向理念最早是从美国提出的,但是经过不断的发展,该理念现在已经在美国,加拿大,英国等这些国家得到了非常广泛的传播跟使用,也成为这些国家在完成教育改革的过程当中主要使用的一种思想理念。成果导向理念发展的基础是要以学生为基础,然后再加上教师的领导教育,让学生在学习的过程当中能够完成创新能力的培养,从而提高学生学习的主动能力,这样有利于为社会的发展提供更多的后备型人才。
  1.1成果导向的教育理念
  成果导向教育主要包括五个核心的内容,第一个内容就是目标问题,教师应该在教学的过程当中思考本堂课所教学的具体目标究竟是什么,学生在学习的过程当中所学习的东西不能是漫无天际的,必须有一个具体的内容,这是教师需要思考的。第二点就是当前我国社会发展的就业需求,要保障学生在学习的过程当中不仅仅局限于理论知识,而是在学习的时候掌握一些关于就业的相关的技能。第三个是如何进行教学,也就是说采取怎样的教学方法,学生在学习的过程当中,教师需要寻找一些能够让学生接受的,可以提高学生的学习兴趣的教学办法。第四点是评价机制是否完善,评价学生的学习成果,表现出改革创新的具体的教学模式,保证学生在学习的过程当中能够体会到学习的乐趣,这五个核心的问题现在已经成为成果导向教育当中非常重要的内容。
  1.2成果导向的人才培养方案的设计流程
  随着时代的不断发展,成果导向教育现在已经非常符合社会发展对于人才培养的需求了,在人才培养方案设计方面,成果导向的人才培养主要针对的是社会企业以及教育发展所需要的人才,主要以行业的发展跟职业要求作为主要的培养点。在培养学生的时候,主要从学校的定位以及学生的发展目标,包括家长的期望点作为出发,然后进行方案的设计,并且根据这些培养方案的设计来制定出具体的每一学科的教学目标,针对教学效果来说,一个完整的学科的课程能够有效地提升学生的基础能力。因此,我们必须要把课程体系的建设跟学生的学习能力结合到一起,教师需要根据每一个学生的个体差异性,在学校教学的过程当中需要强调个性化的教学,坚持整个教学模式是以学生为主体的。
  2大数据人才的需求现状
  一个新行业之所以能够出现,必然是因为社会对这方面有需求,而一个新行业的出现,则会表现为工作职位的方方面面的更新。大数据的出现除了带给我们更多的生活便利以外,同时也带来了一批新的就业岗位,比方说关于大数据的分析师,或者是一些数据管理的专家等等,具有丰富的数据分析能力的人才现在已经成为時代发展当中非常稀缺的一种资源。随着科学技术的不断发展,相信在未来这种数据驱动型的工作一定会呈现爆发式的增长。
  跟大数据的相关的职位一般需要的都是那种复合型的人才,这种复合型的人才需要了解数学,统计学,数据分析以及相关的机器学习等多方面的知识。大数据建设的过程当中,基本上每一个环节都需要依靠专业的工作人员才能够完成,所以说我们必须要去培养以及造就一支能够完全地掌握大数据技术,并且懂得管理的大数据专业队伍。
  麦肯锡是全球顶尖的管理咨询公司,该公司早就在2018年的时候就出具了一个非常详细的分析报告。随着时代的不断发展,大数据或者是有关数据方面的一些工作的岗位的需求会激增。大数据科学家的岗位的缺口大约会在14万-19万之间,而那些懂得如何利用大数据做相关的分析以及经理岗位的缺口则将达到150万左右,也就是说关于大数据方面的人才缺口能够达到将近150万。人才的不断的缺口是导致大数据没有办法更好地发展的一个主要的原因。
  正是由于科学技术的不断发展,所以说在未来大数据行业将会迎来非常多的人才缺口,高端型的人才将会成为未来人才市场当中非常炙手可热的。具体的所需人才既包括了大数据的开发工程师,数据的分析师以及数据后台的工程师等等多个方向,所以说现如今企业应该努力地去培养,或者是说挖掘一些大数据方面专业的人才。
  国家经济正处于一个飞速发展的阶段当中,企业跟院校都需要分享发展的成果,院校的人才培养的主要的目的其实就是为了企业输送大批高质量的人才,企业需要跟院校共同合作来培养一些精通于大数据专业方面的人才,这样才能够真正地满足每一个企业内部的岗业需求,人才和企业需要共同成长。
  在大数据以及相关的专业的建设过程当中,需要一大批的大数据专业方面的龙头企业建立实训基地,完成课程的开发,实现学校培养人才,跟企业应用人才的无缝对接。校企联合有利于满足企业的具体的生产需求,而且有利于降低生产的成本,能够实现最大程度上的企业跟院校的双赢发展,可以为院校的发展提供更加有效的动力。   3大数据创新型人才的培养体系
  3.1大数据技术与应用专业的构建理念
  大数据技术专业方面的人才的培养的构建主要是基于成果导向教育理念来进行的。在进行人才的培养的时候,主要以企业的需求作为人才培养的出发点,充分地进行企业以及相关行业的调研,了解现在的具体的市场行情,明确企业需要的真正的人才标准,从而可以确定好大数据专业方面的人才的主要的培养目标,然后分析出行业内部所需要的每一位学生具备的专业的能力跟素质,对学生进行要求。分析大数据行业当中比较典型的一些工作任务,确定大数据专业的人才需要具备的能力结构,依据这样的能力结构,确定学生的学习成果内容。最终由学习内容确定好整体的课程体系,最终制定好上课的教学大纲,根据课程的教学大纲跟学生的实际的学习情况,对学生展开有针对性的教学,最后再由教师对所设计好的教学进行评价。
  3.2大数据应用专业课程的体系
  相关的高校所建设的大数据相关专业的课程体系主要包括文化理论课,专业基础课,专业方向课以及岗位职业课和实践性教学课等等。具体的课程内容的拟定主要是通过大数据的研究方向以及所在专业的学习成果,包括每一个阶段的研究成果来进一步地完善。
  3.3高校对于大数据人才的培养
  高校是对大数据人才进行培养的一个中坚力量,北京大学,对外经济贸易大学以及中南大学在2016年时首次成功地获批了数据科学与大数据技术专业。在2018年之后获取了该专业的院校猛增到了248所,可以说,日后将会有更多的高校陆续的开展大数据专业。现如今北京大学已经有多个院系开展了这个专业,以数学科学学院为例,数据科学跟大数据专业的学生在学习的过程当中,将陆续的学习到数学分析,高等代数等这些基础课,还会把学习的数据结构跟算法进行结合。通过学习,学生可以更好地运用数据分析,机器学习以及分布式处理这些技术,能够从大数据当中提取对于生产实现有意义的一些信息。并且把这些有意义的信息通过可视化的技术变成通俗易懂的形式传递给决策者,能够创造出更加新的数据运用服务。
  3.4社会机构对于培养大数据人才的助力
  与此同时,一些具有经验的培训机构以及科研院所也加入到了大数据人才培养的行列当中,这大大地缓解了社会对于大数据人才的缺口,各个企业以及科研院所和高校也形成了一个非常良好的互补。社会力量在培养大数据人才的时候,更多的会将注意力放在实战性上面。社会性的机构培养大数据人才大多数从真实的场景出发的。主要会培养大数据人才,运用一些在实际工作过程当中比较常使用的工具软件,并且充分地考虑这些软件的受重视程度,力求使用更加真实的案例,提供一个更加完整的培养方案。
  3.5大数据专业人才的培养方案
  1)培养目标。大数据涉及许多学科,比方说数学、统计学科以及计算机学科等等,属于一种复合型的交叉学科,所以说在培养人才的过程当中,必须要具备专业的知识,又需要具备大数据方面的知识,该人才必须要是一个复合型的人才。
  2)培养人才的多学科交叉融合能力。大数据专业其本身就在于处理各种各样的来自各行各业的一些数据,所以说大数据其自身的特点就在于为相关的行业提供服务,因此大数据专业的人才必须具备数学学科以及计算机学科相应的学科基础,并且还能够进行知识的利用,也就是说在一定领域下可以使用这些知识来完成大数据技术的应用,以及对数据进行处理跟分析。因此,这就要求从业人员必须要有多学科交叉融合的能力,包括通识表达能力,以及计算机的技能和数学基础能力,以及行业的相关的素养等等。
  3)计算机思维跟数学思维。大数据专业人才需要使用相关的技术对所有的数据进行分析以及探讨,因此工作人员必须要运用相关的数学思维,在计算机的技术的支撑下对数据完成理论分析。所以说,每一个从业人员都必须要具备相关的问题分析的能力以及数据分析的能力,只有具备相关的建模以及求解分析的能力,才能够对这些比较复杂的问题进行分析以及解决。
  4)工程实践能力。大数据专业是一门与行业紧密结合的专业,无论是大数据的系统的开发还是维护,都需要大数据的相关的工作人员具备一定的问题解决能力,而问题解决能力只有通过工作人员不断地去在实际操作当中进行培养才能够得到。所以说,高校在开展大数据专业的时候,一定要注意培养人才不仅仅只是知識方面的培养,还需要将知识和实际动手能力进行一个有机的结合,这样才能够真正地加强大数据人才的工程实践能力。
  5)多元化人才培养方式。大数据专业是近些年来新兴的一个专业,有许多高校都存在着师资力量不足的情况,而大数据又是一门应用型的专业,所以说国务院也明确地提出了必须要创新人才培养的模式,建立多层次的人才培养系统,可以采取跨校联合培养这样的方式,使用这样的方法更好地去培养大数据综合型人才,高校在培养的过程当中,也可以引入一些校外的企业或者是行业资源,实现人才的多元化培养,缩短人才培养跟企业的工作之间的距离。
  4 结束语
  为了能够更好地适应时代的发展,高校不断地提高了对于大数据专业方面应用的关注度。并且也在不断地深化建立相关的专业型人才培养体系,这主要是为了适应现代社会对于人才的需求,明确好教学的目标,这种培养的办法也有效地提升了学生的实践能力和创新能力。大数据技术课程体系,也会伴随着时代的发展以及企业用人的不断地变化而产生一定的局部的调整,这样可以进一步的提升学生未来的就业能力。
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  【通联编辑:张薇】
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