高职院校大数据实训中心的建设

摘要：近些年信息技术飞速发展，尤其是互联网时代的到来，大数据技术被广泛应用到多个行业，在医疗、能源、科学研究、教育、经济、制造以及企业经营管理等行业都有所涉及，应用型技术人才也正在朝着多方向发展。本次研究主要创新点是将大数据技术与医疗、金融、电商等学科相结合，驱动复合型人才培养，并且采用校企合作的模式，紧跟大数据产业走向的现代化实训中心。拓展大数据实训中心利用范围，本着为大数据专业学生提高实践能力的基础上，同时合理利用实训中心为与大数据相结合的学科培养复合型、技能型人才。针对性地填补大数据市场的人才需求，以及为其他学科人才搭建创新平台，致力于提高工作技能。

关键词：高职院校;大数据;实训中心;建设

引言

随着世界范围内计算机技术的不断进步，大数据产业也逐渐贴近我们的生活，似乎每一个软件都变得很懂我们，每一次推送好像都很符合我们的需求。当今高新技术的层出叠现，已经成为我国一个新的科技增长点了。大数据技术已经广泛应用到各个领域。中国政府已将大数据技术确立为中国制造2025重要的支撑技术，也是未来时代的重要发展方向。

大数据实训中心的建设，目的是为了学生能够根据大数据的热门技术，例如储存、计算、可视化分析处理技术，学习大数据技术与其他学科相结合的应用项目，以及实训中心的平台架构和建设，共享真实的大数据实践项目实施经验。通过各个行业产生的数据资源提高数据分析技术，培养学生的专业知识和实践技术。满足社会对复合型人才的需求。同时，促进专业教师在大数据技术驱动下的科研、教研能力的提升。实现教学、科学研究与社会服务的紧密衔接，逐步打造以复合型人才培养为核心的教学科研大本营。

1实训中心建设的意义与价值

1.1适应国家推进信息化教学要求

在国家“互联网+”、大数据、新一代人工智能等重大战略背景下，为深入贯彻落实党的“十九大”关于职业教育改革文件精神，推进新时代教育信息化发展，培育创新驱动发展新引擎，国家教育部2018年4月13日制定了《教育信息化2.0行动计划》（教技〔2018〕6号）。规划将教育信息化发展放到战略高度，强调要促进信息技术与教育教学深度融合，加强顶层设计、多方协同推进，坚持服务全局、融合创新、深化应用。

1.2 缓解职业院校实训教学资源不足的问题

2019年，国家在原有职业教育招生规模的基础上扩招100万人，将退役军人、下岗职工、农民工纳入到职业教育的体系中。2018年5月3日出台的《国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见》（国发〔2018〕11号文）提出：“建立职业技能培训市场化社会化发展机制，提升职业院校社会培训职能，努力培养造就适应我国经济社会发展需要的知识型、技能型、创新型人才队伍和高素质劳动者。学校招生规模的扩大及社会培训能力的提升，都有赖于相应培训设备的支撑。在学生规模大幅增加的情况下，很多学校实训设备没有相应增多，而且学校由于师资和耗材等问题，实训室开放时间有限，造成了很多职业院校的实训环节的薄弱，对学生的职业技能的培养大打折扣[1]。各校共享实训中心的建设，有效缓解了实训教学资源不足的问题，提高了办学效益和教学质量。

1.3实训平台是传统实训教学的有效补充

与实训平台同步建设的实训室和实训平台，将更多的视频、动画等虚拟资源上传到实训平台。同时借助于第三方软件，实现虚拟仿真的远程在线，学生可以随时进行学习、互动和交流;也可以将课堂没有完成，或者没有充分理解的实训项目在线上进行重做，实现了对传统实训教学的有效补充。

2高职院校大数据实训中心建设现状

当前大数据专业建设所面临的困难，对含有大数据技术专业或相关方向的院校在实际教学中具有很大的影响。教学任务过重、课前备课困难、实训课程难于开出、科研研究没根据、没设备等困扰，造成学生课上听不懂、课下不会做、实验无法开设、真正的技术学不会等烦恼。

2.1缺乏大数据实训设备

高职院校在进行大数据实训中心建设过程中，大数据实训中心对设备要求较高，应具备一定的先进性和超前性，然而许多高校没有相关的大数据实训中心，导致缺乏经验，在实际建设过程中，不能够建设出供学生实验实训的中心，高校缺乏大数据实训中心的建设经验，且没有实训设备，这降低了大数据实训中心的建设效率。

2.2缺乏大数据实训基础资料

很多高职院校没有相关实训资料、实训课程辅助手册以及真实的行业案例。导致在构建中心时，缺乏底层建设材料，不能夠辅助实训中心的建设。实训室建设的相关材料和人才培养方向，应来自于社会人才需求和互联网行业岗位能力要求，从而建设基于行业的实验实训中心[2]。实训中心后期维护较为困难，这对高职院校大数据实训中心的建设和完善产生了很大的困难，不利于院校对于大数据技术专业学生技能的培养和提高。

2.3大数据实训教学标准不明确

计算机更新迭代快，大数据技术专业配备的相应实训课程内容较多，且需基于实际行业案例开展，故难度较大。大数据专业自2017年开设，大部分学校并无大数据技术专业，相应的实训教学标准未明确;很多高校缺乏大数据实训设备和实训要求规范。这对开设该专业的院校产生了很大的困难，对建设大数据实训中心提出了一定的挑战。

2.4缺乏大数据实训课程体系

大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。专业处于建设初期，相应的课题结构、师资力量、教学资源相对匮乏。不具备实训课程结构以及资源，且专业课程的系统性也有待加强，所以不益于大数据实训中心的构建，更不益于完善大数据实训课程的整体结构。

3高职院校大数据实训中心建设方案

随着社会主义经济的不断发展和市场竞争日趋激烈，企业对人才的需求也在不断地发生着变化。更加趋近于选择操作技能优秀的实用型人才。因此，高校更加重视实训教学，培养学生的实际动手能力。在教学中，有针对性地将实践技能训练作为学生学习的重要组成部分，加强学生综合应用能力的培训，以适应市场和企业不断转变的人才的需求。

为满足大数据专业对于实训环节教学内容的需要，为此提出了以下解决方案：

3.1大数据硬件环境建设

高校大数据实训中心硬件环境主要由三部分组成，分别是计算中心、学习中心、展示中心。

1）计算中心大数据实训室一体机是整个实训中心建设的核心硬件平台，它不仅是学生和教师的大数据实训平台，而且也能够展示学生实践课程设计，教学、科研通过平台研究出的成果建立了充分的信息资源，使存储空间得到了良好的支撑[3]。

2）学习中心采用普通终端PC机，组成实训中心室局域网，支撑学生进行大数据实训。

3）展示中心随着互联网科技以及计算机技术的广泛运用，信息显示终端结合数据计算分析的高科技应用逐渐广泛。在大数据技术的项目中，大数据分析与可视化技术相结合形成的终端显示区，该区域的显示区应具备良好的显示效果，并且能与各种信号良好兼容的特性。

3.2大数据教学资源建设

实训中心采用Docker虚拟化及大数据主流框架，成功建立教学平台和数据交流中心，引入行业、企业的真实数据，把理论、实训和课程项目实践相融合，深入浅出，按部就班，稳中求进的提高专业基础知识水平和课程实践项目技能，驱动复合型人才培养，以就业为导向，深入解决技能型人才紧缺问题。同时，为推动复合型人才培养，积极引入医疗、能源、科学研究、教育等相关行业的数据资源，使大数据实训中心能够为各个专业的学生提供学习与研究，加强创新型、应用型人才培养。

大数据实训中心平台集“产、学、研、用”为一体，结合教学资源和实践项目两大体系建设与研究。灵活性强，针对大数据工程技术人员、计算机程序设计人员、信息传输、软件和信息技术服务人员等不同就业岗位，所设置的培养方向不同。系统性、针对性强，多方向培养复合型人才，针对大数据技术专业建立一个完整的实验教学标准。专业课程配合实训指导手册、数据资源、视频指导、实训程序脚本等，由浅至深，使学生能够快速牢记大数据课程的逻辑架构。刚步入大学的学生，可从大数据技术基础、数据分析与可视化技术、Hadoop开发技术、分布式文件系统、分布式计算框架、Linux操作系统、Python程序设计等课程开始学习;再进行数据分析与数据挖掘、分布式数据库、分布式计算框架Spark、数据仓库HIVE等专业核心课程的学习;最后学习离線计算：大数据可视化技术、R语言、大数据处理技术、数据采集、数据清洗的学习;最后进行大数据高级进阶：Scala基础编程、Scala核心概念、Scala高级编程、Spark、SparkSQL、Spark Streaming、MLlib开发和Graphx等课程的学习，通过理论与实践切实结合，使学生基于实训中心扎实掌握大数据的整体课程及技术技能，驱动复合型大数据技术人才培养。

利用充分硬件资源，结合人才培养方案，建设大数据相关课程实训的需求，实训室配置相关系列教材、专业课程配合实训指导手册、数据资源、视频指导、实训程序脚本等相关教学资源。运用专门的数据可视化与分析平台、数据清洗挖掘平台、数据调度流平台，配合教师的教学、教研需求，还可以在开放高效的平台下开展大数据技术相关内容的科研工作，提高教师教学科研水平，进而更加高效的加强科学研究、教学研究[4]。

3.3建设智慧实训室和数字实验资源库

一流高职院校和高水平专业的建设需要加大实训中心的大数据中心建设力度，形成实训教学资源类型丰富、应用服务计算庞大的计算资源池和数字实验资源库。大数据中心通过智能监控，动态地调节负载均衡控制，更好地为各实训中心的实验实训室进行调配计算资源，满足实训和教学需求，为科研项目研究拓展桌面应用系统，提供仿真模拟运算软件和统计软件，有效地减少实训资源的浪费与重复建设。根据一流院校建设目标和实训资源共建共享共用的原则，进一步推进VR实训资源建设和VR实训室建设，充分利用VR实训资源和大数据平台协同开发虚拟仿真实验室、模拟教学情境环境和科研服务平台，打造智慧型实训室。

4高职院校大数据实训中心建设管理

4.1建立实训中心协同管理机制

一流高职院校和高水平专业的建设会涉及多个不同类型专业的交叉组合，需要跨院系、跨专业和多专业的组合建设，协同建设，需要实现各种不同类型的实训中心开放相关的资源，并进行资源共享共用。需要从学校层面上制定实训中心间的协同管理机制。在协同管理机制下科学统筹各种资源，不同二级部门可以根据一流院校的建设指标和需要，随时提出申请，并能快速的通过申请，使用其他院系的实训中心资源，实现资源建设共享，充分发挥各种资源优势，实现校内各实训中心的深度合作，使各种资源能够进行协同互助、共享共用，最终产生“1+1>2”的系统叠加效用[5]。

4.2创新实验实训室建设模式

从国际视阈的角度出发，根据一流院校的建设要求，单一的实验实训室建设模式难以满足高水平专业群的建设需要和实现协同共享的需求。因此，需要创新改变现有的实验实训室建设模式，将原来的专业负责人建设模式转换为联合建设模式，由多个专业负责人、实验室负责人以及相关的企业人员共同组成实验实训室建设委员会。根据专业群的建设需要和服务区域经济的需要，协同制定实验实训室建设方案，多方联动论证可行性和经济效益。建设满足种多类型的实验实训用户使用需求，符合校企项目开发和培训需要，能够承担高水平专业的建设需要和辐射专业群的其他专业使用需要的一流高职院校实训中心。

4.3增强实验实训室的产教融合服务功能

目前的实验室功能设计主要是服务对应专业的实验实训教学功能，缺少与区域产业或企业生成进行结合，很少能与产学研联系起来，缺乏特色。因此，在实验实训室的功能设计方面需要更多地考虑学校所属的教育集团背景和结合区域经济建设需要[6]，与知名企业、相关行业联系，将产业发展需要的技术融合到实训室的功能设计中，思考如何将企业的单项技术的培训和训练与实验实训室功能设计结合起来，将实验实训室建设成为企业项目的子项目开发中心，为企业人员提供岗前技术培训服务，增强实验实训室的产教融合服务功能，将企业的项目开发和产品研发融入实验实训室建设中。

4.4拓展实验实训室的科研服务功能

国際一流的高职院校实验实训室必须具备良好的服务科研功能，目前的实验室主要作用还是以电脑教室使用为主，主要是开展理实一体化教学，基本上是用来教学和技能训练，很少有能用于科学研究，增强实验室的科研服务功能是一流高职院校实训中心建设的一项重要指标。拓展实验实训室的科研服务功能，为老师和学生搭建科研研究平台，进一步加强与思科、腾讯等IT企业联合设计建设科学研究型实验室，增强产教融合，打造“双一流”的科研实验实训中心。

4.5线上线下协同开放实训资源

根据一流高职院校的建设指标，人才培养模式的转变和创新创业教育的需要，实训中心需要加大力度开放实验实训资源，打造线上和线下开放平台。利用线上和线下协同开放机制，将各实验实训室的空闲时间和实验实训资源的闲时为老师和学生提供开放服务[7]。线下开放实验实训室主要是为学生社团活动、第二课堂开展、通识课程开展、举办科技活动和竞赛训练提供场地和设备资源。线上开放服务主要是利用实训中心大数据云平台、仿真实训平台、数字化实训资源库进行线上实验实训室开放，帮助学生和老师在宿舍、工作室和办公室能够进行线上虚拟仿真实验学习和开展教研科研活动。

综上所述，大数据实训中心的建设能够进一步完善大数据技术专业的课程体系、提升学生和教师的实践能力、提高大数据应用的实战能力，进而有针对性的建立更适应大数据技术专业的教学标准，提高人才就业对口率。运用“产、学、研、用”一体化的思维方式，满足专业人才对于理论教学和实践课程体系的更高需求，更加具有社会型特色人才培养。能够从企业的需求和专业发展来优化平台，使其真正在产业、学校、及实际项目中相互配合，发挥优势，形成生产、学习、实践运用的系统运作模式。

参考文献

[1]时坤.高职院校综合性实训中心的问题及对策研究——基于管理和建设的视角[J].大众投资指南，2019（11）：96.

[2]薛科创，马少华，杨艳丽.高职院校环保技术实训中心建设探讨[J].安徽化工，2019，45（02）：147-149.

[3]胡锦华，徐丽军.校企合作广告实训中心的市场化运行问题与应对策略[J].科教导刊（上旬刊），2019（10）：11-13.

[4]李开春.企业化汽车实训中心的建设及运行模式探索[J].时代汽车，2019（05）：30-31.

[5]高孝书，张凤霞.工业机器人应用技术实训中心的建设与探索[J].现代职业教育，2019（06）：46-47.

[6]林新.数控车床实训室的日常管理[J].天工，2018（09）：142.

[7]赵越.抓机遇着力打造职业教育高地[J].宁夏教育，2018（12）：63-68.

作者简介：

余立强 1971年，男，汉族，浙江，实验师，大学本科，学位.硕士，研究方向：项目管理