基于大数据的高职计算机专业个性化人才培养教学改革研究

魏萌 邓桂兵

摘 要 大数据时代的到来，为计算机行业提供了更多的发展机遇，用人单位对人才需求的多样性促使高职院校向个性化人才培养转变。本文就大数据在高职计算机专业教学的应用中存在的问题进行分析，针对个性化人才培养探讨教学改革方法，不断推进人才培养质量的提升，向社会输送更多适应社会发展的计算机人才。

关键词 大数据 高职 个性化培养 教学改革

中图分类号：G642                                   文獻标识码：A    DOI：10.16400/j.cnki.kjdks.2020.07.027

Abstract The arrival of big data era provides more development opportunities for the computer industry， and the diversity of talent demand of employers makes higher vocational colleges change to personalized talent training. This paper analyzes the problems existing in the application of big data in the teaching of computer specialty in higher vocational education， discusses the teaching reform methods for the cultivation of personalized talents， continuously promotes the improvement of the quality of personnel training， and transports more computer talents to the society to adapt to the social development.

Keywords big data; higher vocational college; individualized training; teaching reform

0 引言

我国《国家教育事业发展“十三五”规划》中指出要“推动高校针对不同层次、不同类型人才培养的特点，改进专业培养方案，构建科学的课程体系和学习支持体系”，“推行以学生为中心的启发式、合作式、参与式和研讨式学习方式，加强个性化培养”，对各级院校人才培养提出新要求，要转变教育观念，注重个性化人才培养，因材施教，避免人才培养同质化。

许多高职院校积极开展个性化人才培养改革，从教育管理、培养方案、课程体系、教学模式等多方面提出行之有效的措施，如徐州工业职业技术学院开展《高职人才个性化培养关键问题及对策研究》，黄河水利职业技术学院做出《基于教学资源库的个性化培养教学模式探索》，沙洲职业工学院进行《学生个性化需求导向下县市高职分层教学与差异化培养可行性研究与实践探索》。

近年来，在我国“互联网+”新形势下，云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术快速演进，信息技术行业发展迅速，使得高职计算机专业人才的需求大幅增加，且呈现出类型多样化、需求结构多元化的特点。但从文献检索来看，关于高职计算机专业人才实施个性化培养的改革研究较少，还需要针对专业特点就个性化人才培养途径进行有益的探索与实践。

1 高职计算机专业个性化人才培养若干问题

（1）专业人才培养跟不上快速变化的市场需求。高职计算机专业学生的个性化发展一定是以市场需求为导向，为了解计算机行业人才需求，高职院校多采取企业走访、问卷、搜集网络招聘信息等方式进行调研，但收集到的岗位信息数量少，反映的技能要求也很片面。随着计算机技术更新迭代速度加快，高职计算机专业课程体系、教学内容滞后现象愈发明显，培养出的学生行业知识视野狭窄，就业竞争力不强。

（2）高职计算机专业生源特点使个性化培养困难。近年来，行业的发展致使高职计算机专业报考人数激增，学生层次不同、学习背景不同，致使专业学生学情复杂，学生的文化素质、学习能力、动手能力等差异较大。学生基数增大，班级人数增多，专业教师在关注学情时具有“首尾效应”，即只注意最好和最差学生的学习情况，而忽略了中间层次的学生。如果要求教师了解每个学生特点，并有针对性的进行个性化培养，将要付出更多的努力。

（3）现有教学模式制约个性发展。《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录》中计算机类专业从2015年的14个增加到2019年的17个，各高职院校均开设了多个计算机类专业，相比行业技术的快速发展，学校的教师和教学资源相对匮乏，特别是近两年增补的新专业更为严重。同时高职院校的传统职业教学模式在为学生提供差异化的教育服务上明显滞后，存在缺陷。

（4）评价方式单一不利于进行潜能开发。高职入学学生在选择专业时对自身兴趣方向、能力特点认识不足，具有一定的盲目性，而学校专业采用统一的教学过程和评价方式，无法很好的评估学生能力特点、兴趣倾向，对学生职业发展方向的个性引导非常欠缺，也会使学生学习兴趣不浓，学习动力不足。

2 大数据技术在高职计算机专业个性化培养教学改革中的应用

《中国教育现代化2035》提出要“利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合”，随着高职院校教育信息化的推进，“智慧校园”的建设，学校中每天都在产生大量数据，汇聚着各种各样的信息。大数据技术能从这些数据中抽取有用信息，如学生相关的学习痕迹数据、图书借阅信息、课程测试分值等进行分析重构，让教师关注到每个学生个体成为可能，为个性化培养提供保障。

现各高职院校信息化建设已有一定基础，但还存在学籍、教务、一卡通等系统各自为政的情况，学生数据难以集中汇总，因此也无法构建基于大数据的学生管理系统。而计算机专业教师在信息技术运用上有很大优势，能充分利用大数据技术分析学生学习行为数据等各类信息，作为教学改革的辅助，解决人才个性化培养中的问题。

（1）利用大数据技术对行业需求“精准把脉”。利用网络爬虫技术，在各大招聘网站进行计算机行业相关岗位信息抓取，构建多维企业岗位信息资源库。通过抽取数据集合运行不同角度的分析，从而获取各类信息，辅助人才培养定位。如从时间维度分析可以洞察行业技术更替趋势;从地域维度可以看出相应岗位的地区分布;通过对比统计确定岗位核心技能要求，用于调整课程体系和课程目标。通过实时信息的不断补充，在人才培养过程中也可以随时修正课程教学内容，增强课程与岗位的匹配度，引导学生个性发展适应岗位需求。

（2）转变教学组织方式，搭建个性化学习空间。现今网络在线学习越来越常态化，高职院校多建有自己的数字化学习平台，组织教师进行在线课程开发，推进翻转课堂和混合式教学改革。教师除制作课件、微课、习题库等资源外，也会引入相关网络资源，如计算机岗位和技术信息、行业新闻及技术文章链接、图片、动画、音视频资源等。计算机专业各课程间即有独立性也有很大的关联性，课程在线教学中，教师按照技术学习路线为学生发布学习任务，也可根据知识关联性推荐拓展学习链接，扩大学习的广度和深度。数量众多的颗粒化教学资源，方便师生检索利用，学生可按照兴趣利用碎片化时间学习，从而为个性化学习提供更多自由空间。

计算机专业课程实践性强，为模拟项目团队分工协作，在综合性课程教学中经常分小组实训，小组人员按照各自的技术强项和能力等次搭配能达到更好的实训效果。数字化平台收集了大量学生学习行为数据，可将学生数据集进行聚类分析，把相似特征的学生分组，通过分析解读，教师能了解学生知识掌握情况和各项能力等次，可将不同能力类型和强弱级别的学生相互搭配，灵活教学组织方式。

（3）立体化综合评价。随着高职院校MOOC、SPOC等混合式教学改革，学生线上学习的比例增大，各种学习平台中大量的学生学习行为数据能提供更多层次的评价结果。如课程单元视频观看次数超过中位数的学生，学习自主性强，但看完视频后的单元测试分值高低又反映学生分析和解决问题能力的差异。教师通过这些数据可以分析学生的学习兴趣、学习习惯、自主学习、协作学习以及解决问题和创新等能力，使课程考核立体化，效果评价多元化。

（4）个人学习规划。采集学生基础数据和在校期间各项行为数据，通过数据清洗和转换得到有效数据集，对学生的学业质量、学习习惯、兴趣特长、综合素质、职业倾向等各方面生成标签，构建学生画像。根据学生画像聚类，对在校生出具学生个性化学习规划建议书，对学生的专业课程、选修课程、兴趣小组、竞赛参与、社会实践等方面提出有效建议，并引导学生执行规划;对实习生进行职业发展轨迹推荐和“学生-企业”双向推荐，实现实习生个人素质、求职意愿和企业岗位需求信息的精准对接。

3 结语

在信息产业人才需求多元化的趋势下，高职院校计算机专业应尊重学生个体差异，针对企业岗位培养匹配度高的技术技能人才。从学生行为数据入手，利用大数据技术进行分析，实现个性学习规划，能有效解决高职计算机专业个性化人才培养中的关键问题。今后还应加强相应的系统建设，以支持大数据技术在教育教学中的应用，使高职人才培养工作取得更好的成效。

参考文献

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