“2+1”模式下高职大数据专业产出驱动式人才培养体系研究

2019-05-13 10:24:16 计算机时代2019年3期

王雪蓉 万年红

摘 要: 为了创新“2+1”模式下高职大数据专业产出驱动式人才培养体系,首先构建“智慧众筹式”的人才培养管理机制、完善“联动配合式”的人才培养运行机制、建立“价值驱动式”的人才培养动力机制;其次构建“四螺旋”人才培养模式、“大学孵化企业”的人才培养机制;最后完善“创新拓展式”的职业技能培训机制、建立“境遇式”技能竞赛机制、打造智慧化高职大数据专业分类服务模式。

关键词: “2+1”模式; 大数据专业; 产出驱动; 人才培养体系

中图分类号:TP331 文献标志码:A 文章编号:1006-8228(2019)03-89-03

Study on production-driven talent training system of big data specialty

in higher vocational colleges under mode of "2+1"

Wang Xuerong, Wan Nianhong

(Digital Engineering School, Zhejiang Dongfang Polytechnic, Wenzhou, Zhejiang 325000, China)

Abstract: To innovate production-driven talent training system of big data specialty in higher vocational colleges under mode of "2+1", firstly, talent training management mechanisms of "wisdom crowdfunding" were constructed, talent training operation mechanisms of "linkage and cooperation" were improved, value-driven talent training dynamic mechanisms were established; Secondly, "four spiral" talent training mode and talent training mechanism of "university incubating enterprise" were constructed; Finally, vocational skill training mechanisms of "innovation and expansion" were improved, situational skill contest mechanisms were established, intelligent classified service modes of big data specialty in higher vocational colleges were forged.

Key words: mode of "2+1"; big data specialty; production-driven; talent training systems

0 引言

作为新工科专业,大数据专业培养能够解决现有数据管理与应用问题、技术优秀、懂得管理的人才,承担为社会输送智慧数据管理的技能型人才的职责。作为高职教育教学改革的突破点和切入口,“2+1”人才培养模式是一个面向企业实际需要、全面提升学生专业应用技能、职业实践技能、职业能力、职业素质和综合素质的现代学徒制的人才培养过程[1-3],它的主要培养方式是学生前2年在校内学习、最后1年在行业企业实践实训和顶岗实习,将校内学习与校外产出融合在一起,学生提前担任“职业人”角色,从而积累丰富的实践工作经验和全真性的职业实践技能,达到“产出”大于“投入”的效益[4-5]。因此,构建“2+1”模式下高职大数据专业产出驱动式人才培养体系使高职大数据专业人才培养质量提升到全新的高度。

目前国内外有许多于此有关的研究,例如奚元嶂探索了基于德国“双元制”的高职“2+1”教育模式改革问题[1];厚恩对基于“2+1”培养模式的顶岗实习进行实证研究[2];郭名静,熊鑫,高琼等以信息管理与信息系统专业为例,探讨了“2+1”模式人才培养体系的构建与实践问题[3];黄纪军,查淞,刘继斌提出了基于产出导向的电磁频谱技术与管理专业人才培养方案设计思考[4];董少英等以“校企合作协同育人”共同培养软件人才为例探讨了基于产出导向的Web应用软件开发专业人才培养模式[5]。这些研究均具有一定的参考价值,本文在有关研究的基础上,探讨“2+1”模式下高职大数据专业产出驱动式人才培养体系的创新问题。

1 构建“智慧众筹式”的人才培养管理机制

第一,以“樂奉献、爱劳动、有涵养、懂技术、强技能、会创业”为目标,在政府的主导下,“政校企”各方以“智慧众筹”的超强“智”力,有机衔接产业链、岗位链、人才链、教育链、产出链,共同制定与产业需求、市场需求、职业岗位需求相适应、相匹配的大数据专业人才培养的管理制度、办法,促进大数据专业人才培养供给侧结构性改革,优化“2+1”模式下人才培养理念、定位、目标、规格、方案、机制的体系链,实现“跨界资源”整合,通过“现代学徒制”改革解决供与需、产与教、产与学等方面的核心矛盾。

第二,紧贴大数据产业需求、市场需求、职业岗位需求,发挥大数据行业企业的主导作用,坚持产教融通、校企合作的顶层设计理念,人才培养全过程应积极引入行业企业全程参与。按照“专业对接产业,岗位对接技术,技术对接课程”的要求,优化“2+1”模式下大数据专业布局,全方位融合大数据专业人才培养供给侧和产业需求、市场需求、职业岗位需求侧结构要素,科学合理设置大数据专业结构。

第三,以“智慧众筹”形式聚合“政校企”各方精英,实施“学分制、菜单式、模块化、开放型”教学机制,优化课程和教材体系、教学内容、教学资源,创新教学方法和手段,校企合作、产教融合,共建校内外生产性实训孵化基地、技术产品研发中心、技术咨询服务中心、名师大师工作室、创新创业实践孵化平台等,健全“2+1”导向下产出驱动式大数据专业人才培养的保障支撑体系,综合提高学生的职业胜任力。

2 完善“联动配合式”的人才培养运行机制

第一,借助“互联网+”平台,加强“政校企”的结构性融合、关系性融合和文化性融合,并嵌入在人才培养全过程中,最大程度发挥“政校企”实践孵化平台功能,采用新的模式、方式、办法、手段将结构性融合、关系性融合和文化性融合信息全面、准确、及时地录入信息管理系统,完善“联动配合式”的人才培养运行机制,为“2+1”导向下大数据专业产出驱动式人才培养提供良好的运行环境。

第二,“2+1”模式下高职大数据专业产出驱动式人才培养体系创新源于工匠精神,它是大学生创新思维、创业精神和成为企业家能力培养的重要保障;同时在工匠精神的指引下,将生活、工作、学习中所悟到的知识应用到课堂教学。

3 建立“价值驱动式”的人才培养动力机制

在价值目标驱动下,实施学分奖励、体系标准奖励、工作量奖励及业绩奖励、成果獎励“五兑现”[6]的激励机制,给予并兑现学生参加实际应用、实际生产、创新创业、科学研究、创造发明、社会服务、技能竞赛、成果、社团等活动相应的学分奖励;给予并兑现授课或指导老师相应的工作量奖励及业绩奖励、成果奖励;给予并兑现 “教育合作型”企业制定人才培养标准、考核办法奖励,全过程、全方位、全人员完善“政校企”深度融合的“价值驱动式”动力机制。

4 构建“四螺旋”人才培养模式

创新“2+1”导向下大数据专业产出驱动式人才培养体系,其四大要素是根据产业需求、市场需求、职业岗位需求而联结起来、主体融合互动的“政校企行”。根据螺旋集成理论,四方力量交叉、融合、互动,产生实践孵化共赢效应。因此需要在政府主导下,学校与政府、行业、企业无缝对接,学生通过“自主选择企业”、“自主选择岗位”、“自主选择导师”的“三自主”机制,构建“政校企行”四方力量交叉、融合、互动的“四螺旋”[7]人才培养模式。

5 构建“大学孵化企业”的人才培养机制

第一,在“2+1”合力的作用下,校企共建科研及社会服务机构,搭建基于“互联网+”的创新创业实践平台、孵化器,构建“大学孵化企业”[7]的人才培养机制,鼓励师生开办实体公司,承接政府、企业、行业协会组织、科研院所的生产性科研项目和创造发明项目,并将产品产业化,实现科学研究、科技创新与创造发明、科技成果转移转化、知识产权和技术转移、专利获取的人才培养目标。

第二,建立校内外技能孵化基地、中心和示范园区。为适应行业企业对大量产出式一线技术人才的需求,以对接地方典型产业集群、职业岗位群为目标,建立联合培养“产出式”人才的校内外技能孵化基地、中心和示范园区,从而为“2+1”模式下专业人才的专业应用技能、职业实践技能、职业能力、职业素质和综合素质培养提供全真性的实践平台和环境。

第三,规范实践实训和顶岗实习机制。加强通识课、公共基础课、专业基础课、专业核心课的实践实训和实习性教学环节,提高“2+1”现代学徒制实践实训和实习课时数,积极推行通识课、公共基础课、专业基础课、专业核心课的识岗、跟岗、顶岗等多种实践实训和实习形式,规范并完善实践实训和实习的管理、标准、服务、咨询、责任保险和评价体系,从而保证学生实践实训和实习岗位与产业群、职业岗位群相适应。

第四,以适应产业群、职业岗位群需求为目标,在企业开办“2+1”导向的“企业课堂”和“技术服务工作站”,形成以工作过程为导向的项目化的通识课、公共基础课、专业基础课、专业核心课教学模式,并制定校企合作的“企业课堂”和“技术服务工作站”标准,规范教学过程和技术服务过程的相关奖惩措施。

6 完善“创新拓展式”的职业技能培训机制

积极邀请国内外政府、知名高校、企业、行业组织、创新创业指导与服务中心、科研院所、培训机构的知名专家、学者对师生开展职业技能培训,也可派遣教师到国内外政府、知名高校、企业、行业组织、创新创业指导与服务中心、科研院所、培训机构接受技能培训,再由完成培训的教师对学生进行二次培训,在提升教师的专业技能和生产实践能力的同时,学生的专业技能也得到创新拓展。

7 建立“境遇式”技能竞赛机制

建立适应企业需求的“2+1”产出驱动式人才培养的“境遇式”技能竞赛机制,即根据预设的任务情境,鼓励、指导学生参加各类专业技能竞赛,模拟实际情境进行竞赛设计,促进指导教师积累经验、提高专业技能,体现 “2+1”导向下大数据专业产出驱动式人才培养的系统性、实践性、研发性、生产性和创新性。

8 打造智慧化高职大数据专业分类服务模式

目前,大数据行业企业呈现出经济圈、产业带、集群化等多种特征[7]。因此,高职大数据专业应打造以对接地方典型产业集群为目标的“需求牵引式”的智慧化分类服务模式[7],例如制定分类联动服务战略,分类设立对接合作资金,打造大数据产品品牌,全面提供大数据技术开发、技术决策、技术咨询等服务,提升大数据专业服务附加值。

9 总结和展望

高职大数据专业是一个新工科专业,培养的是智慧数据管理的技能型人才。在“2+1”模式下,高职大数据专业人才培养需要将校内学习与校外产出融合在一起,使学生在全真性实践环境下提升职业实践技能,使“产出”大于“投入”。因此,创新“2+1”模式下高职大数据专业产出驱动式人才培养体系对社会发展意义是重大的、发展前景是光明的。但是,“2+1”顶岗实习涉及诸多问题,因此需要进一步解决各方面协调操作的问题。

参考文献(References):

[1] 奚元嶂.基于德国“双元制”的高职“2+1”教育模式改革探索[J].

产业与科技论坛,2017.16(9):186-187

[2] 厚恩.基于“2+1”培养模式的顶岗实习实证研究[J].科技创新

导报,2018.15(17):245-246

[3] 郭名静,熊鑫,高琼等.“2+1”模式人才培养体系的构建与实

践——以信息管理与信息系统专业为例[J].煤炭高等教育,2017.35(1):101-105

[4] 黄纪军,查淞,刘继斌.基于产出导向的电磁频谱技术与管理

专业人才培养方案设计思考[J].教育教学论坛,2018.22:59-60

[5] 董少英.基于产出导向的Web应用软件开发专业人才培养

模式的探讨——“校企合作协同育人”共同培养软件人才[J].才智,2017.12:44

[6] 张桂春.校企合作产学研结合培养高技能创新型人才的实践[J].

职教通讯,2017.2:62-67

[7] 赵哲,董新伟,方庆红.产学研协同视域下欧美高校服务社会

发展的模式与启示[J].高等农业教育,2014.10:124-127