胡 勇
(重庆电力高等专科学校，重庆 400053)
自党的十八大以来，我国提出了实施国家大数据战略的重大决策。2015年8月国家发布了《促进大数据发展行动纲要》，2016年国务院发布了《“十三五”规划纲要》，将大数据提升到国家战略高度，提出：“建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。”大数据专业建设在各高校如火如荼地开展，设立大数据专业的学校数量快速增长，截至2020年12月，全国已有500多所高职院校设立大数据技术与应用专业，其中重庆有30多所。
大数据作为一个新技术和新兴产业，阿里巴巴、腾讯、联想等头部企业都相继涉入，行业发展迅速。但大数据作为一个新工科专业，2017年才进入高职国家专业目录，教学生态环境还不成熟，教学资源和师资都相对匮乏。各个高职院校的专业建设也处于摸索阶段，有待于从事大数据专业教学工作的广大教师在实践中不断积累经验，共同推动该专业的发展。
1.1 专业人才培养特色不够突出
高职大数据技术与应用专业(以下简称“大数据专业”)是为各个行业培养大数据服务人才，不同行业的专业人才培养既有通用性，也有其特殊性。目前很多高校制定的人才培养方案及课程体系大同小异，同质化比较严重，有些学校由于师资缺乏，在大数据专业的教学上照搬软件技术专业的课程体系，这势必对大数据专业的发展造成不利影响。高职院校大数据专业应该突出行业背景和自己的专业特色。专业建设只有着力某个行业的大数据人才培养，同时兼顾商业、金融、电子商务等方面的应用，才能更好地为社会服务。
1.2 校企合作模式比较单一
目前国内高职大数据专业建设与人才培养领域还不成熟，比如教育教学生态尚不完善，缺乏系统化和规范化的标准化教材，缺乏系统性的课程体系和内容，师资力量不足，教学实验资源匮乏等。目前一些从事大数据研究和应用的企业，在技术、人才资源等方面领先一步，在这种情况下，很多高职院校与企业深度合作，专业共建。共建内容涵盖实训室建设、师资培养、课程建设、职业资格认证、学生竞赛、招生就业等方面，但合作形式比较单一，合作效果也是良莠不齐，其仅是为了解决教学中的师资和教学资源不足的问题。
1.3 人才培养岗位能力需求不够清晰
随着信息技术的发展和互联网的快速普及，全球数据呈现暴发式增长，中国大数据产业市场在未来仍将保持较快增长。专门的调研数据显示，2025年中国大数据人才缺口将达到200万。
从以上数据可知，在未来的数年内，大数据人才需求量很大。但从我国目前的情况分析，大数据应用生态环境尚未形成，绝大多数数据企业，特别是中小企业，并未实质性涉及大数据应用业务，高职大数据人才需求量和就业岗位尚不清晰，这部分人才的职业能力与企业需求是否适应也不够清楚，这些都是当前高职大数据人才培养存在的问题。
人才培养目标是专业建设的基础，大数据专业作为新兴信息技术类专业，面向全新的产业，使用全新的技术，且相比其他传统专业技术更新发展的速度更快，所涵盖的内容和技术点也比较多，让高职学生全面掌握是不现实的。通过校企联合对职业标准、职业岗位和课程标准的分析论证，围绕地方产业发展和人才培养实际需求，针对面向的职业岗位群和能力需求，主要培养高职学生技术性要求不是太高的一些实践应用能力。因此高职学生的培养目标是：培养具有大数据环境运维管理、数据采集、数据清洗、数据管理、数据分析和数据可视化能力的高素质技术技能人才。重庆电力高等专科学校(以下简称“电专”)有深厚的历史积淀和行业优势，可以依托电力公司及相关资源，开展突出行业特色的大数据人才培养，把电力大数据及相关案例贯穿于专业课程教学中。电专培养目标是：培养以大数据技术应用能力为基础，以电力大数据应用为特色，具有大数据环境运维管理、数据采集、数据清洗、数据储存管理、数据可视化分析能力的高素质技术技能人才。
目前一些从事大数据研究和应用的企业，在技术、人才资源等方面领先一步，学校与这类企业在实训室建设、课程建设、专业教学、师资培训等方面开展校企深度合作、专业共建，能保障人才培养质量。
同时，学校专业建设还可依托行业背景和资源，突出专业特色。电专原属国家电网，是行业办学典范，有深厚的历史积淀和行业优势，大数据专业的建设主要以大数据应用技术为基础，以电力大数据应用为特色，突出电力行业特点和专业特色，满足电力大数据的行业及区域需求，解决电力行业对大数据人才的迫切需要。2015年1月，《国家电网公司大数据应用指导意见》发布，明确到2023年，全面建成国家电网公司两级统一移动应用支撑平台，为公司各单位信息内外网移动应用提供大数据开发、大数据运行和大数据管理云服务。因此，电专大数据专业的人才培养以电力大数据应用为特色，发展前景广阔。虽然专业建设突出电力大数据特色，但在人才培养过程中并不局限于电力大数据应用，还要兼顾商业、金融、电子商务等其他行业的应用。
电专大数据专业通过学校与电力公司、大数据企业开展三方校企合作，实现人才培养、业务资源与技术资源相互融合，学校以人才培养为目标，电力公司以电力大数据业务为优势，企业以教学和技术资源为支撑，共同探索三方校企合作的人才培养模式，如图1所示。
图1 基于三方校企合作的大数据技术与应用专业人才培养模式
4.1 校企深度合作，形成专业建设长效合作机制
电专与重庆某大数据企业深度合作，并签署长期合作协议，结合电力大数据专业特色，共同建设大数据专业。合作企业参与了实训室建设、人才培养方案制订、师资培养、课程建设与课程教学、职业资格认证、学生竞赛等方面工作，校企共同构建专业共建运行机制及相关管理制度，双方优势互补，实现真正的校企深度合作。
4.1.1 校企合作建设大数据实训室
目前，基于校企双方共同参与制订实训室建设方案，建成了以培养学生数据采集、数据治理、大数据平台管理与运行、数据维护、数据分析可视化能力为主，同时能够满足大数据专业所有核心课程的一体化教学和实验实训需要，集教学、技能竞赛、职业资格认证、社会服务、科学研究、培训为一体的大数据应用与分析实训室。
4.1.2 构建面向产业的课程体系
校企双向嵌入，双方共同制订与完善课程体系，形成课程体系合作制订与动态化调整管理机制。电专借助合作企业方的业务和技术资源，随时了解专业技术市场动态化发展状况，将专业前沿技术和行业需求技能及时更新补充到课程设置中，使课程体系调整紧跟产业转型升级发展方向和知识技术更新换代步伐，实现专业设置与产业需求无缝对接，课程内容与职业标准无缝对接，从而增强职业教育人才培养的适应性与针对性。
根据对相关企业单位和学校的走访，并查阅人才市场需求数据，电专调研了解到企业对于大数据技术人才的需求状况，再通过校企之间的专题研讨，形成本专业所对应的核心岗位及核心职业能力，见表1。
表1 大数据技术与应用专业岗位群及职业能力
为了能更好地在课程体系中对应核心岗位且突出核心职业能力，将课程分为公共基础课程、专业基础课程、专业核心课程、专业拓展课程、集中实训课程(包括专业综合实训)、顶岗实习六大课程模块。专业课程包括Linux操作系统、Hadoop大数据技术、Hive数据仓库、数据采集与治理、python程序设计、网页设计、web前端开发、数据分析与可视化(Tableau)、ECharts数据可视化、Java程序设计、电力系统概论、电气设备基础等课程。
在与专业密切相关的专业核心课程中，课程案例来自企业真实项目，数据源采用电力系统脱敏数据。部分实训课程采用“双导师制”，即企业讲师与校内教师共同制订授课计划、共同编制课程资源、共同参加课堂教学。这种方式既能充分发挥校内教师课堂教学的优势，又能充分利用企业技术人员的一线开发技术资源。
4.1.3 校企合作开发专业教学资源
校企合作建成了包含课程标准、课件、实验实训项目、试题库、案例资源、大数据源等在内的大数据专业教学资源和教学实验管理平台，如图2与图3所示。
企业还参与了专业核心课程的教学工作和师资培训。
4.2 依托电力行业，成立“服务基地”，突出电力大数据应用特色
电专有深厚的历史积淀和行业优势，依托电力公司及相关资源，以大数据技术与应用专业为支撑，以大数据应用与分析实训室为技术基础，以教师和学生为团队，成立了“重庆电力大数据产业服务应用基地”，积极参与重庆电力公司大数据业务，为电力公司人员提供技术培训。学校大数据人才培养与电力公司电力大数据业务相互支撑，产教融合，并建立电力大数据产业服务应用基地长期运行机制。
电专聘请了电力公司电科院能源互联网研究中心、供电公司、信通公司等单位的校外专家指导专业建设和课程建设，及时掌握电力大数据应用的动态和人才需求，优化人才培养方案和教学内容，教学中以电力脱敏数据源和电力大数据应用案例开展项目驱动教学，三年贯通不断线。同时通过本专业学生参与重庆市电力公司电力大数据应用业务，双方互相促进，形成长效合作的产教融合模式。
4.3 探索三方校企合作、产教融合的人才培养模式
电专以电力大数据产业服务应用基地和校企合作建设大数据专业为基础，在三方人员组成的专业建设委员会的指导下，在大数据专业的校内外实训基地建设、课程体系构建、课程建设和教学、师资培养、学生技能竞赛、社会服务、科学研究、学生就业等方面开展相互融合，取长补短，突出专业和人才培养特色，深入研究和实践三方校企合作、产教融合模式，积累经验，逐步完善，以提高人才培养质量。
图2 大数据技术专业教学资源
图3 大数据技术与应用实验教学管理平台截图
随着大数据技术的发展和广泛应用，高职大数据专业教学质量的保障和进一步提升，也是大数据应用人才培养的迫切需要， 每个学校也需根据自己的实际情况制定人才培养目标和培养方案。本项研究与实践也是根据电专的实际情况探索出的一种校企合作、产教融合的人才培养模式，对其他高职院校的大数据技术与应用专业建设有一定的参考作用。
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