基于“供给侧改革”的高职大数据人才培养研究

张丽景 周立民

摘要：该文从高职供给侧改革的现实意义，高职大数据技术与应用专业人才培养现状分析出发，就基于供给侧改革思想的高职大数据专业人才培养需解决的关键问题及解决办法展开了讨论，对高职院校建设大数据专业起到了一定的借鉴作用。

关键词：供给侧；大数据；人才培养

中图分类号：G719.21 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）28-0108-02

Research on the Training of Data Talents in Higher Vocational Universities Based on "Supply-side Reform"

ZHANG Li-jing， ZHOU Li-min

（Lanzhou Petrochemical College of Vocational Technology， Lanzhou 730060， China）

Abstract： Based on the realistic significance of the supply side reform， the analysis of the current situation of the data technology and the training of applied professionals in higher vocational colleges， this paper discusses the key problems and solutions to be solved in the training of data professionals in higher vocational colleges based on the supply side reform. It has played a certain role in reference to the construction of large data majors in higher vocational colleges.

Key words： supply side； big data； personnel training

1 供给侧改革与高职大数据人才培养

供给侧改革是当代经济改革、教育改革的重要指导思想。职业教育供给侧改革与经济领域内的供给侧改革紧密相关，其承担着向经济发展转型供应各级各类技术技能型劳动者的现实责任。高职教育中，企业作为需求侧，高校作为供给侧，培养出适合企业需求的高技能专业人才，提供有效的、精准的人才供给是高职教育供给侧改革的现实意义[1]。

大数据产业的迅速发展及行业的广泛应用，促成了大数据专业人才需求的巨大缺口。为加快专业人才培养步伐，实施国家大数据战略，2016 年，教育部在新设了“数据科学与大数据技术”本科专业后，增设了“大数据技术与应用”高职专业。截至2018年8月，全国已有283 所高职院校获批开设“大数据技术与应用”专业[2]。

作为一个新兴专业，高职院校要根据需求侧（企业）对大数据专业人才的要求，从供给侧（学生）切实加强大数据专业的建设和实践，是国家和社会发展的需要，也是我们在市场需求条件下的必然选择。

2 高职大数据人才培养需解决的关键问题

2.1 明确大数据专业人才培养规格的问题，保证有效供给

充分发掘行业、企业专家潜能，成立校企联合大数据专业教学指导委员会，定期會商研讨，根据市场对大数据专业人才需求的变化，确定高职院校培养大数据专业人才应具备的知识目标、能力目标和素养目标，准确定位专业人才培养层次和规格。

2.2 探索大数据专业人才培养模式的问题，创新供给机制

大数据相关产业技术更新快、周期短，而现有的人才培养模式陈旧，我们需要建立与市场需求变化相对接的动态优化调整供给机制。依据大数据相关岗位人才发展规律，融合教学标准、职业资格认定、专业技能大赛、企业员工培训及拔尖学生培养等内容，创新高职大数据专业人才培养新模式。

2.3 构建大数据专业课程体系的问题，解决内容供给

以供给侧改革思想为指导，以职业能力培养为主线，以企业实际工作岗位所需的素质、知识、能力和行业职业标准为目标，全面适应学生发展需求和企业用人需求，对接岗位能力要求，倒推构建专业课程体系，制定双向适应的职业教育“五对接”专业人才培养方案[3]。

2.4 健全大数据实践教学环境的问题，满足资源供给

大数据专业实验实训除了具备专业的实训设备、软件平台外，最核心的基础要素是“大”的数据。“大”数据在数据规模、数据内容、数据形式等方面都和传统数据有较大区别，可充分利用高校自身数据资源，建立大数据智能平台，采集校内业务数据、互联网及设备日志等不同类别数据，分类整理成教师数据和学生数据。数据经过初步的脱敏处理，转换成大数据专业学生实验实训用的基础数据资源，满足学生从基础研究到应用研究的实践锻炼[4]。

2.5 提升大数据专业教学团队双师能力的问题，实现队伍供给

校企深度融合，建立校企互聘共用的大数据教学团队。企业专家融入学校专业教学团队，定期模块化开展教学工作，深度参与教学科研课题申报、课程开发、教学资源建设等工作；选拔优秀教师入企顶岗实践锻炼，参与项目开发，增强实践能力。同时，制定大数据师资队伍建设整体规划和培养方案，定期组织国内外、省内外专题培训和业务交流，做到优势互补、共同提升。

3 结束语

教育供给侧改革鞭策我们直视高职教育发展中存在的问题，人才供需错位，教育要素资源配置均衡，培养模式陈旧、僵化等问题。高职大数据技术与应用专业作为一个新生儿，要用全新的视角，科学的方法，从提升人才供给质量、效率和创新性出发，准确定位人才供给层次，逐步建立与市场需求变化相对接的供给结构调整机制，创新专业人才培养机制，完善人才培养方案，从课程体系构建、课程资源开发、教学管理改革、实验实训环境、师资力量培养等方面合理配置专业教育要素资源，逐步建立高职大数据技术与应用专业动态机制，保障专业的可持续发展[5]。

参考文献：

[1] 陈楠. 高职院校深化供给侧改革的任务与路径自议[J]. 现代经济信息， 2016（8）： 27-28.

[2] 蒋云尔. 大数据引领下的高职教育人才培养模式创新[J]. 江苏经贸职业技术学院学报， 2017（3）： 1-4.

[3] 韩德春， 曲泽静， 雷勋平. 供给侧改革背景下质量管理工程专业建设探索[J]. 铜陵学院学报， 2018（1）： 123-126.

[4] 朱扬勇， 熊赟. 大数据人才培养的基础条件初探[J]. 大数据，2016（5）： 107-111.

[5] 伍成艳. 职业教育供给侧改革的内涵、理念与路径探索[J]. 教育与职业， 2017（3）： 12-17.

【通联编辑：谢媛媛】