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摘要：随着数字经济的发展，大数据技术成为驱动社会进步的关键力量。数字经济产业的发展对人才的需求越来越高，如何培养高素质的大数据技术专业人才已经成为了当前教育领域的一个热点问题。文中基于产教融合的理念，以义乌工商职业技术学院大数据技术专业为例，提出了一种“四维五合六元”的人才培养模式，培养具备全面技能、创新思维和社会责任感的大数据技术专业高素质技术技能人才。

关键词：大数据技术；人才培养模式；产教融合

一、引言

在当代经济和社会发展中，大数据技术已成为推动产业升级和创新发展的关键因素。随着数字经济的快速发展，对大数据技术专业人才的需求日益增长。高等职业教育作为培养应用型技术人才的重要基地，在响应国家产教融合政策、促进高技能人才培养方面扮演着至关重要的角色。根据最新的教育政策和产教融合的战略要求，高等职业教育机构正面临着转型升级的重要机遇与挑战。

近年来，我国高等职业教育体系经历了快速的发展与变革，特别是随着《国家职业教育改革实施方案》的发布，明确提出了产教融合、校企合作的发展方向，强调通过深化教育体制机制改革，促进职业教育与产业深度融合，以满足经济社会发展对高素质技术技能人才的迫切需求。此外，随着《职业教育法》的修订，进一步为产教融合提供了法律保障，明确了职业教育的地位和作用，强化了企业在职业教育中的主体地位，为校企合作创造了更为广阔的空间。

在此背景下，高等职业教育机构与企业的紧密合作成为大数据技术人才培养的关键。通过构建校企合作的教育模式，不仅能够将企业的实际需求和前沿技术直接引入教学过程，还能为学生提供实际工作环境下的学习和实践机会，极大地提高了教育的针对性和实效性。

针对大数据技术专业，面对行业快速发展带来的新技术、新业态、新模式，要求教育培养模式必须具备高度的灵活性和适应性。这不仅需要教育机构对课程内容进行不断的更新和优化，更需要通过深化与企业的合作，实现资源共享、优势互补，共同培养适应未来社会发展需要的高素质技术技能人才。

然而，要实现学校与企业之间的无缝对接，促进高素质技术技能人才的培养，并提升服务产业的能力，还需要进一步打通校企合作的“最后一公里”。只有通过深入合作，实现双方共赢，才能真正实现产教深度融合，推动职业教育的高质量发展。

二、大数据技术专业人才培养存在的主要问题

我校原计算机信息管理专业建设特色比较突出，重点培养管理系统软件开发、网站设计与开发方面的高素质技术技能人才。2018年计算机信息管理专业开始开设大数据技术与应用方向，2021年顺应教育部专业目录调整为大数据技术专业。在大数据技术专业建设过程中目前存在以下问题：缺乏成熟的人才培养方案指导人才培养过程，无法体现自身特色；部分课程设置不够合理，教材建设较为滞后；教师缺乏实践经验，教学质量有待进一步提高；实践教学环节较为薄弱，学生缺乏实践能力和创新意识。

为了解决上述问题，人才培养模式亟需改革与创新。通过深化产教融合，促进学校与企业的紧密合作，构建一条适应于我校大数据技术专业人才培养的路径，提升学生培养质量，提高学生就业竞争力，为社会培养更多所需人才，为高等职业教育在新时代背景下的发展提供理论和实践的支持。

三、大数据技术专业人才培养模式的改革路径

3.1大数据技术专业人才培养模式改革研究方法

1.建立校企合作框架，搭建产教融合平台

明确合作目标：大数据技术专业与中软国际建立合作关系，共同确定合作的目标，包括人才培养的具体需求、技能要求、课程内容的设计与优化等方面。

角色与职责划分：明确校方与企业在合作中的角色与职责，包括教学资源共享、实践基地建设、教师与学生的实习安排、科研项目的共同开发等方面。

2. 需求分析与课程设计

行业需求调研：深入分析大数据行业的发展趋势、技术需求与人才缺口，通过问卷调查、访谈和行业报告分析等方法，收集行业需求数据。

共同设计课程：根据行业需求分析结果，合作企业技术专家和院校教师共同参与课程设计，确保课程内容与实际工作需求紧密结合，涵盖数据挖掘、机器学习、Python编程、Spark数据分析工具使用、Hadoop平台搭建与维护等核心技能。

3.实践教学与项目实施

建设校企合作实践基地：依托企业实际工作环境，建立校企合作实践基地，提供实际工作场景，供学生进行实习与实训。

开展项目导向教学：开展以项目为导向的教学方式，鼓励学生参与企业的实际项目研发与实施，提高学生解决实际问题的能力。

实施双导师制：实施校内教师与企业技术专家共同指导学生的双导师制，促进学生在专业知识和实践技能上的全面发展。

4.评估与反馈

持续评估：建立定期评估机制，评估学生的学习进展、项目实施情况以及课程内容的实用性和先进性。

反馈机制：构建校企双向反馈机制，及时调整教学内容和方法，根据企业反馈和行业发展动态，不断更新课程体系和实践教学内容。

5.持续追踪与优化

毕业生就业追踪：追踪毕业生的就业情况，收集企业对毕业生工作表现的反馈，作为教育教学改进的依据。

教育模式持续优化：基于行业发展需求的变化、教学实践的反馈以及毕业生就业情况的分析，不断优化人才培养模式，提高教育质量与效率。

3.2构建“四维五合六元”的人才培养模式

为深化产教融合，大数据技术专业与中软国际深入合作，共建中软国际信创产业学院，企业技术专家和院校专家共同召开大数据技术专业研讨会，共同完善大数据技术相关岗位所需课程，共同制定大数据专业人才培养方案。构建“四维五合六元”的人才培养模式，培养具备全面技能、创新思维和社会责任感的大数据技术专业高素质技术技能人才。

（一）四维实施

1.知识维度：依托中软国际信创产业学院的资源，整合中软国际的实际项目案例和最新技术成果，定期更新大数据技术的教学内容，保证学生能够学习到最前沿的理论知识和技术动态。例如，将云计算、人工智能等新兴技术融入大数据课程体系中。

2. 技能维度：通过中软国际提供的技术平台和工具，为学生设计具有实战性的技能训练项目。比如，利用Hadoop和Spark等工具进行大数据处理和分析的实训课程，增强学生的实际操作能力。

3.实践维度：借助中软国际信创产业学院的项目资源，学生可以参与到真实的商业项目中，从需求分析到系统设计、再到实际开发，全程参与项目实施过程，提升学生的项目管理和团队合作能力。

4. 情感维度：通过与企业的紧密合作，让学生更好地理解企业文化和职业道德，培养学生的责任感和使命感。同时，开展职业生涯规划指导，帮助学生树立正确的职业发展观念。

（二）五合实施

1. 内容与需求相契合：与中软国际等企业深度对接，定期调整和优化课程设置，确保教学内容紧贴企业需求和行业发展趋势。

2.理论与实践相结合：构建理论学习与实践操作相结合的教学模式，通过实验室实训、企业实习等形式，让学生在实际操作中深化理论知识的理解和应用。

3.校企资源整合：利用中软国际的技术资源和学院的教学资源，共建实训基地和研究中心，为学生提供一流的学习和研究环境。

4. 双导师合作：实施校内外双导师制，由学院教师和中软国际的技术专家共同指导学生，既有助于提高学生的理论水平，也有助于增强学生的实际工作能力。

5. 跨界融合学习：鼓励学生跨专业学习和项目合作，如数据分析与市场营销的融合应用，提升学生的综合解决问题能力。

（三）六元具体实施

1. 技术元

依托中软国际信创产业学院的资源，定期更新课程内容和实训设施，引进云计算、大数据分析、人工智能等前沿技术和工具。

通过中软国际提供的行业洞见和技术培训，确保学生能够掌握最新的大数据处理和分析技术。

2. 项目元

设计与中软国际合作的项目课程，让学生参与到真实的大数据项目中，从需求分析到解决方案的实施，提高学生的项目管理和实施能力。

3. 实践元

在中软国际信创产业学院内设置实习基地，提供大数据项目的实际操作环境，通过实际案例的解决，强化学生的实践技能。

安排学生到中软国际及其合作企业进行实习，亲身体验企业数据处理流程，提高职业适应能力。

4. 创新元

鼓励学生利用所学知识参与创新竞赛和创业项目，如大数据应用创新大赛，培养学生的创新思维和实践创新能力。

5. 人文元

结合大数据技术对社会和伦理的影响，开设相关拓展课程，如数据隐私保护、数字伦理等，培养学生的责任感和伦理观。

通过组织讲座、研讨会等形式，引导学生关注大数据技术在社会发展中的应用和影响，增强社会责任感。

6. 素养元

开展领导力培训和团队协作训练，通过项目团队合作，提高学生的沟通能力、团队协作能力和领导力。

四、实施成效

通过产教融合的实践和人才培养模式的改革，学院大数据技术专业已经开展了3期中软国际班教学，为社会输出了一批高质量就业学生。

该专业毕业生就业率显著提高。通过校企合作，学生掌握了实际操作能力和行业知识，具备较强的创新思维能力和数据应用分析能力，能够适应企业的需求。企业通过校企合作，能够招聘到具有实际操作能力和行业知识的毕业生，能够较快适应企业工作，并且有创新思维能力和数据应用分析能力，为企业的发展带来积极的推动作用。

五、结语

通过本项目研究，我们得出以下几点结论：

1. 系统化的人才培养模式有效提高教育质量：通过“四维五合六元”的模式，结合知识、技能、实践和情感四个维度，全面提升了学生的综合素质，特别是在实践能力和创新能力方面取得了显著成效。

2. 校企合作是提升教育适应性的关键：与中软国际等企业的深度合作，不仅为学生提供了丰富的实习实训机会，还使教育内容和教学方法更加贴近行业需求，增强了教育的针对性和实用性。

3. 跨学科能力对于大数据技术专业人才尤为重要：在大数据技术的学习和应用中，跨学科能力能够使学生更好地理解和解决复杂问题，这对于培养适应未来社会需求的人才具有重要意义。

总之，大数据技术专业的人才培养模式为高等职业教育提供了宝贵的实践经验和理论支持，对于促进学院和学生的共同发展具有重要意义。未来，学院将继续探索和实践，不断提高人才培养的质量和效率，为社会培养出更多优秀的大数据技术专业人才。

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基金项目：：多模路径研究（C194YB）。

作者简介：陈静（1981-）.女，湖南湘潭人，副教授，研究方向：大数据技术方向教学改革。