大数据应用技能型人才“四维一体”现代学徒制培养模式的探索与实践

廖丽 唐仁奎

【摘要】大数据产业已列为国家战略新兴产业，市场对专业的高素质工程技术人才需求量巨大，针对大数据应用技术技能型人才培养的现状，本文从人才培养方案、课程体系，技能竞赛等多维度进行论述，从而培养适应时代发展的高素质技能型人才

【关键词】技能型人才;四维一体;培养模式

【基金项目】重庆市高等教育教学改革研究项目：大数据应用技能型人才现代学徒制培养模式研究与实践（193536）

中图分类号：G223 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.013..080

1.背景分析

2015年，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》指出：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;鼓励采取跨校联合培养等方式开展跨学科大数据综合型人才培养，大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才;鼓励高等院校、职业院校和企业合作，加强职业技能人才实践培养，积极培育大数据技术和应用创新型人才。2019年1月24日国家出台的《国家职业教育改革实施方案》指出高等职业学校要培养服务区域发展的高素质技术技能人才，重点服务企业特别是中小微企业的技术研发和产品升级，加强社区教育和终身学习服务

2. 数据应用技能型人才的需求

大数据技术在金融领域、政府领域、医疗领域等诸多方面得到广泛应用，并且应用范围越来越大。我国已将大数据产业列为国家战略新兴产业，市场对专业的高素质工程技术人才需求量巨大。据统计，2017年中国大数据市场规模约达到221亿元，未来五年（2017-2021）行业年均复合增长率约为42.04%。大数据处理工程师的缺口在14万到19万之间。大数据产业已经成为重庆市6+1支柱产业，未来五年重庆需要的大数据专业人才预计5万余人。大数据应用技术技能型人才需要具备应用大数据的技术去解决企事业单位遇到瓶颈问题。随着数据集规模的不断增大，大数据产业迅速发展，行业应用需求也在不断升级，大数据应用型人才的崗位需求也在不断增加、需要的人才也不断攀升。

3. 产业升级对人才规格和质量提出新的要求

我国将失去“人口红利”的优势，故而需要加快转型升级我国的产业结构。产业结构是否有效快速完成，有赖于人才的培养。职业教育作为一种以就业为导向的教育，与我国制造大国的发展密切相关。产业升级，将会导致职业种类的急剧变化，对劳动者的素质和能力提出新的要求，对人才的需求也从量化转变成技术技能型人才，这一切都意味着职业教育的人才培养目标和规格，以及手段需要发生变化。现代学徒制，以市场和企业的实际需求为主，校企双方资源共享，共同合作育人，直接对学徒进行在岗培养，学徒双身份既是学生又是员工，在学校导师和企业师傅的指导下，学校和企业进行工学交替的培养，是一种结合学校职业教育和传统学徒的新型人才培养模式，可以很好解决目前产业升级带来人才规格和培养质量的问题，也可以有效地解决产教融合中“两张皮”问题的一种人才培养模式。

4. 技能型人才现代学徒制培养存在的问题

4.1 行业企业积极性不高，校企合作深度不够

我国是2014年才启动的现代学徒制，历经了多年，也取得了一定的发展，但由于国家政策、配套的法律法规不完善，企业在实施学徒制，必然会增加投入、增加了企业的成本，而这部分投入成本，需要较长时间才能产生收益，企业追求利润最大化，是企业的目标，因此企业在实施现代学徒制，企业参与学校教育的积极性不高，校企合作深度不够。

4.2 学生专业基本技能水平与企业岗位需求存在较大差距

对于大部分高职院校而言，学校投入的硬件资金是很有限的，学校使用的设备相对比较落后，应用的技术也比较落后，很难达到企业需要的先进设备和技术要求，学生专业基本技能水平与企业岗位技能要求存在较大差距。企业需要的是员工是上岗就能为企业创建效益，而企业接纳学徒制学员，还需要对学生进行相关技术的系统训练，这无形中加大企业的成本。职业院校培养的技能型人才并没有真正达到企业行业所需要人才的标准，出现职业院校技能型人才培养和企业行业需求之间的矛盾。

4.3 大数据应用技能型师资队伍紧缺

大数据是一个新行业，必将在工作职位方面有新的需求，大数据的出现也将推出一批新的就业岗位，例如：大数据开发、大数据运维、大数据架构、大数据测试等岗位。具有丰富经验的大数据开发工程师将成为稀缺的资源，人才需求将呈现爆炸式的增长。大数据的相关职位需要的是复合型人才，需要能够懂数学、统计学、编程语言和数据处理等多方面知识。大数据专业人才培养的每个环节都需要依靠专业人员完成，而目前上大数据专业课老师，大部分都是从计算机转型到大数据专业来的，缺乏大数据专业的思维。因此，必须培养和造就一支掌握大数据技术、懂管理、有大数据应用技术的技能型双师队伍。

4.4 高职院校生源整体质量不高，职业能力培养力度需加强

企业需要的员工具备一定的职业素养，包括工作态度、工作责任心、职业技能等。目前，高职院校生源整体质量不高，高职院校培养质量也不高，不同程度导致部分学生不具备良好的学习习惯和奋斗目标，学生知识迁移能力较差，自身职业能力较低，这也是高职院校技能型人才培养面临的现实困境。

5. 大数据应用技能型人才 “四维一体”现代学徒制培养模式的构建

高职院校技能型人才的培养是一个系统性工程，当前高职院校技能型人才培养需要从人才培养方案、课程体系、师资队伍、竞赛等多方面进行综合协调，形成有效的教育体系。针对大数据应用技术技能型人才培养的现状，构建“四维一体”技能型人才现代学徒制培养培养模式

5.1 构建全人教育模式

以国家高职教育人才培养目标为现实依据，在教学实践中采用人格、人文和人才的全人教育模式，从而培养出符合产业需要的高素质技能型人才。（1）人格：人格即是个性的完整。培养具有现代公民素养的懂大数据技术的精英。他们有高尚的情操，有学习的能力，有积极的人生观，无论在社会生活、职场生活还是私人生活中，都受人尊重。（2）人文：强调人文课程，推动人的社会化。让学生了解自身、发现他人和尊重他人，懂得关心、懂得分享和懂得合作，学会平等对话和真诚沟通，让仁者爱人成为内心的自觉。（3）人才：人才不仅是学习技能还包括学习能力本身，重视实践，倡导“学徒制”，倡导在“练中学，学中做”，“学中做”要着眼于21世纪知识经济对劳动力的要求和终身学习社会对公民的要求，从更深的层次上去把握。从而做到知行合一。

5.2 构建大数据应用技能型现代学徒制人才培养方案

根据大数据应用技术的职业岗位群，首先进行岗位能力分析，重构专业能力体系，然后分析典型工作任务、工作流程、工作方法、工作产品需求等，得出完成典型工作任务对应的职业能力，再结合国家的专业标准要求，按照学生职业成长规律与学习规律将职业能力从简单到复杂、从单一到综合进行整合，构建大数据应用技能型现代学徒制人才培养方案。

5.3 以现代学徒制重构大数据应用技能型人才培养课程体系

以“构思、设计、实现、运作”为主线，实施导师-学徒互动，企业化管理、项目全流程、角色化分工等全新的现代学徒制教育模式;以企业工程师标准来制定技术知识体系，工程核心知识与技能部分;以企业级应用的开发和运营为主线，遵循“需求调研-产品设计-系统分析-系统设计-编码实现-测试-部署-运维”全栈工程化实践过程来重构大数据应用技能型人才培养的课程体系

5.4 面向技能大赛对技能型人才培养检验和改进研究

5.4.1 建立技能大赛对专业教学效果的反馈导向机制

学生参加技能竞赛，可能促进学生的专业技能，同时也是对高职院校教育教学水平的一种检验，依据学生参加竞赛的成败得失，建立职业大赛对教学效果的反馈导向机制，及时发现学校教学在人才培养中的相关问题。

5.4.2 建立技能大赛对专业教学方法的创新推动机制

在“以赛促改、岗证课赛”的深度融合下，高职院校在技能型人才培养中不断发展创新教学方法，在实际的专业教学中深度融合工匠精神、竞赛的知识点和技能点，培育高素质技能型人才。

5.4.3 建立技能大赛激励机制

依托职业技能大赛，建立教师指导技能大赛的激励制度，将教师参与技能大赛指导工作，按照一定的比例纳入教师的绩效考核当中。评定职称时，参加技能大赛的指导老师获奖等级可作为评职称条件之一。通过科学的制度设计，引导鼓励广大教师积极投身参与技能大赛指导工作，在实际的竞赛比拼中检验自己，提升自身专业化水平。

6. 结语

综上所述，校企共同把技能型贯穿人才培养的全过程，有利于提高专业人才培养质量和针对性;有利于推动职业教育体系和劳动就业体系融合发展，打通和拓展技术技能型人才培养和成长通道，针对技能型人才培养模式存在的问题，構建“四维一体”技能型人才培养模式，有利于实施全面的素质教育，培养学生社会责任感、创新精神、实践能力;提高了校企合作质量，促进职业教育深度融入地方产业，形成有地方性职业教育特色又有普适价值的职业教育发展范式，推动区域经济的发展。

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