大数据背景下新型职业农民培育路径探究

胡寒松 李涛

摘   要：大数据时代的来临给新型职业农民培育带来了新的发展契机，本文基于文献资料的探索性研究，梳理新型职业农民内涵的演变过程和新特征，以大数据平台为依托，构建“大数据+协作”、“大数据+预测”、“大数据+服务”的理论模型，分析大数据融入新型职业农民培育过中遇到的困境，进一步提出树立合作协同理念、巩固技术基础、强化数据思维、健全法律制度的发展路径，从而推动新型职业农民培育的发展。

关键词：大数据;新型职业农民;模式转变;培育困境;发展路径

中图分类号：F323.6 文献标志码：A 文章编号：1008-2697（2020）02-0048-08

一、问题的提出

在当前的社会发展中，乡村发展仍然比较落后，三农问题一直是全党工作的重中之重。中共十八大后，农村发展迈入了一个新的阶段，但是农业、农村、农民的发展还存在很多短板。因而，十九大明確提出乡村振兴战略，并在2018年发布《国家乡村振兴战略规划（2018-2022年）》，提出推进乡村治理体系和治理能力现代化的目标。推进农业农村现代化需要一大批农业技术人才，这其中大力培育新型职业农民是强化农业人才队伍的关键。2012年“中央一号文件”中首次提出新型职业农民的培育，自此之后，在国家政策的推动下，新型职业农民培育工作有序地开展。2017年农业部发布《“十三五”全国新兴职业农民培育发展规划》，提出加快构建新兴职业农民队伍，并规定了新型职业农民培育发展的主要指标（如表1所示）。可见，转变新型职业农民培育模式，提升培育质量，完善培育体系，是强化人才对现代化农业发展和新农村建设的支撑作用，也是推动乡村战略实施的必然要求。

当前，我国正处于信息化快速发展的阶段，互联网、云计算、大数据等已经深入到社会发展的各个领域。2015年国务院《促进大数据发展行动纲要》从顶层设计上对我国大数据的发展做出了战略部署。技术变化是政府治理变革的最深刻动因[1]，大数据技术因其海量数据资源、类型繁多、处理速度快、潜在价值大等特点必将推动公共管理的改革，引发一场深刻的社会变革。虽然互联网的发展丰富了新型职业农民培育内容，提高了培育效率，但是并没有建立区域性或全国性的新型职业农民培育信息库和大数据共享平台，大数据技术在新型职业农民培育中的驱动力还有待开发。

基于以上背景，本文以新兴职业农民的内涵为基础，结合大数据的特点及其在现阶段的技术运用，从理论模型上分析大数据背景下新型职业农民培育的理论机制，立足于当前发展，探讨大数据嵌入新型职业农民培育的困境，以培育主体多元协同、培育对象分类施策、培育内容科学精准、培育方式创新有效、培育评估公正规范、培育基础设施完善为目标，构建大数据背景下新兴职业农民培育的发展路径。

二、大数据背景下新型职业农民的内涵

大数据技术的应用已经成为乡村发展和新型职业农民培育路径创新的重要推动力。在大数据环境下，“农民”的特征已经悄然发生了改变，传统的农民培育模式在不断地创新。面对大数据时代的来临和乡村振兴战略的实施，新型职业农民与大数据技术的融合有了更丰富的时代内涵。

（一）新型职业农民内涵的演变历程

新型职业农民作为一个国家政策性概念，其内涵的发展是一个连续的、动态的演变过程。自新中国成立以来，我国“农民”的内涵演变主要经历了四个阶段，演变的历程是农民—职业农民—新型农民—新型职业农民。每一阶段的内涵都与特定的时代背景密切相关。第一阶段是20世纪50年代到21世纪初，在户籍管理制度改革的背景下，这一时期的农民流动性较弱，农业生活稳定，基本特征主要是：拥有一定数量的农业耕地;多数时间投入在农业劳动上;以农业生产、经营为主要收入来源;长期居住、生活在农村地区[2]。第二阶段是在2005年提出的，职业农民区别于传统农民，它主要打破了户籍和空间的限制，有较强的市场意识，自主性强，且生产经营规模大。第三阶段是在2006年提出，主要特征是信息科学技术应用于农业发展领域。新型农民依托现代化信息技术，从事具有一定规模的农业生产活动，其内涵主要体现在“新”这一现代化标志上。第四阶段是在2012年提出，新型职业农民是我国农业发展到一定阶段的产物，是对职业农民和新型农民内涵的继承与发展。随后，在2017年农业部出台的《“十三五”全国新兴职业农民培育发展规划》中对新型职业农民有明确的定义：新型职业农民是指主动适应现代化农业发展的需要，收入主要来源于农业生产经营，以务农为职业的现代农业从业者。新型职业农民的“新”包括两个方面：一是以互联网、大数据等现代化的信息技术手段为依托的现代农业生产，二是责任意识强、社会地位高，信守承诺。新型职业农民的内涵深刻地反应了我国当前经济发展的特征和乡村振兴的迫切需求，乡村振兴战略的推进和现代农业信息技术的发展将不断丰富新型职业农民的内涵。

（二）新型职业农民与大数据结合的内涵与特征

近些年来，“大数据”①技术频频成为学术的热词，同时也是国家战略层面经常提及的时政热词。对于大数据的确切内涵是什么，并没有统一的定义，且分歧很多。有学者从大数据对人类思维的影响进行研究，认为大数据只是表现在“认识数据思维的

变化”、“收集数据思维的变化”和“分析数据思维的变化”[3]。有学者从技术的角度来看，认为大数据是以数据挖掘为核心的“以数据为中心”的统计，搜集、获取、分析总体数据，然后进行更加精确的描述和预测[4]。还有学者从大数据的局限性进行分析，认为“数据远远没有我们想象的那么可靠”，“大数据为我们提供的不是最终答案，只是参考答案”[5]，其实大数据技术应用于生活已经很广泛，政府、企业等运用云技术平台对海量数据进行分析，然后应用于社会发展的各个领域。大数据首先是一门技术，然后才是能力和价值。大数据的基本特征是：数量巨大、数据类型繁多、数据存取速度快、应用价值高。在信息时代，人们的生活生产实践都会留下“数据痕迹”，这些“数据痕迹”通过一系列的技术流程会产生大量的信息流和数据流。政府、社会组织、企业利用这些数据了解社会、制定政策，不同主体之间还可以进行数据共享。大数据的发展缩小了传统农民培育的数据鸿沟，实现了教育资源共享。传统的农民培育仅仅局限于课堂培训、实践培训和单向的网络教学，培训效果不佳。当新型职业农民与大数据结合时，传统培育的弊端就会被打破，培育方式，培育对象，培育主体能够实现精准和多元化。新兴职业农民的“新”最主要是体现现代化这一特点：现代化的生产技术，现代化的经营理念，而新型职业农民培育有机地结合了大数据技术。但是，在新型职业农民培育中大数据的应用尚有很多不足，结合方式、培育模式还有待进一步研究。

三、大数据背景下新型职业农民培育模式的转变

新型职业农民培育需要党委政府主导，各政府职能部门相互协作、密切配合，以及涉农培训机构和社会力量的广泛参与。大数据与新型职业农民培育的结合实质上就是运用大数据平台分析农民和培育环境的海量数据，深入挖掘出有价值的信息，进行科学决策，同时通过数据互通共享实现“一主多元”的新型职业农民培育体系。大数据作为技术手段进入到新型职业农民培育过程中，必将给新型职业农民培育的理念和模式带来根本性的变革，如图1所示。

（一）“大数据+协作”：多元协同的培育体系

当前，从职业农民培育涉及的领域来看，新型职业农民培育主体主要有农业、科技、教育、人力资源和社会保障等政府部门[6]，以及企事业单位、公益性培训机构等社会组织。传统的职业农民培育是以政府為中心的自上而下的科层式的管理模式，政府是职业农民培育中的管理主体和权力中心，拥有大部分价值高的数据资源，其它的社会机构不能轻易和充分地共享这些信息数据。而且，政府内部各职能部门权责不清、各管一头、沟通不畅，他们分散地掌握着大量的公共数据，不能有效地实现信息资源整合共享，从而形成了信息孤岛。大数据技术嵌入新兴职业农民培育，有利于突破政府内部各职能部门、政府与其他社会主体之间的信息屏障，从而实现不同主体间相互协作。一是大数据技术的应用将改变原来政府内部各领域主管部门分别拥有自己的信息数据库、信息数据流自上而下层层延伸、各自为政的现状，形成政府内部网络状的合作模式。二是基层组织、企事业单位、公益性涉农培训机构等掌握的涉及地区农业发展状况、农民群体特征、农业技术需求、农民培育现状等多方面的一线数据将被整合，与政府的数据资源融合，从而形成互通共享的大数据平台。三是大数据打破了政府内部各职能部门、政府与其它社会主体之间的数据壁垒和层级障碍，不同主体之间可以进行协商合作，资源互换。政府部门与其它社会主体能够通过协商对话、利益风险共担的方式达成合作[7]。这样有利于形成以政府为领导中心，各职能部门和其它社会主体多元协同的新型职业农民培育体系。

（二）“大数据+预测”：精准的培育需求分析

在传统的职业农民培育过程中，政府部门习惯于从因果关系的角度寻找事物的前后关系，然后依靠过去的数据和实践经验进行决策。部分地区的涉农行政主管单位也会参考来自于农村基层政府的调研数据，但是这些数据来源渠道单一、样本数量小，大大降低了决策的精准性、科学性。当前，我国经济发展稳中求进，经济体制改革不断深入，农村的发展也进入多元、复杂的转型阶段，农业的专业门类日益丰富，学科布局不断优化，并且区域特征差

异大[8]。在这样的现状下，政府以及其它社会主体在整个培育流程中处于被动应对的模式，政府单靠简单的因果关系和过去的经验是无法全面科学地制定出新型职业农民培育的相关政策。而大数据的核心功能是基于海量数据基础上的预测和决策，大数据技术将会转变传统的经验决策模式和被动的应对模式，从而转向前瞻性的预测和决策。一是大数据可以对农民的受教育程度、年龄分布、地区分布、收入水平、区域农业发展特色、区域农业经济发展状况、劳动人口数量等海量的数据进行分析、整理，从而为农民的培训需求分析和预测做全面的数据支撑。二是大数据技术对获取的数据进行相关性分析，更能够深入发现数据内在的关联和应用价值，洞悉以往职业农民培育过程中存在的不合理的地方，从而更好地分析农民的个性化培育需求，做好培育流程中可能出现的问题和潜在隐患的预案。

（三）“大数据+服务”：科学全面的培育内容

在以往的职业农民培育过程中，由于受到行政管理体制的影响，上级政策按照严格标准的流程层层传递，尽可能以精细化的手段来提高行政效率，这样只是保证了在行政管理体制内部政策执行的流畅性，不能与外部进行有效地沟通和协作，制定的政策无法满足不同培育个体的需求。而且，由于乡村经济转型和农业信息技术的发展，职业培育所包含的内容日益增多，事物更加繁琐。大数据技术的应用将促使行政部门转向关注外部需求来提供精准服务[9]，同时能够有效整合数据资源，提高效率，使整个培育流程更加科学、高效。一是“大数据+预测”的应用可以深入基层精准遴选出培育对象，按照经营主体类型、产业分布、来源渠道等方面设置培育内容，然后开展精准培训。二是运用大数据技术手段创新培育机制，基于数据库并借助互联网、云计算、智能装备等各种现代化的技术创建新兴职业农民大数据库和相关便捷化信息服务平台，积极探索跨区域、跨类型的在线专业交流，从而增强新型职业农民培育的有效性。三是新型职业农民的培育需要科学管理和规范的认定程序，职业技能鉴定是提高农民成就感和实现新型职业农民培育可持续性发展的重要手段之一，这就需要管理科学，鉴定规范，大数据可以基于及时更新的数据完善培训农民的档案库，同时将培训考核等动态信息录入大数据平台，从而更有效的服务于培育管理和国家职业技能鉴定工作。四是新型职业农民培育是一个长期性的动态过程，相关培育主体可以通过大数据平台对培育对象进行一个生产周期的跟踪指导，负责培训的组织机构及时将农民的培训情况录入数据库，以便建立起长效的跟踪服务机制。

四、大数据背景下新型职业农民培育的困境

大数据技术提高了新型职业农民培育的质量，丰富了培育内容，并且可以对新型职业农民的培训效果进行动态评估，实现新型职业农民培育模式的优化。大数据推动了培育主体、培育需求、培育内容等模式的转变，但是，大数据作为一种新型的技术手段，将对传统的培育思维方式构成挑战，同时，大数据与新型职业农民培育离不开一定基础条件的保障。当前，我国乡村信息化的快速发展给大数据的应用提供了一定的服务支撑，但互联网、云计算、大数据等仍处于起步爬坡的发展阶段。因此，在城乡发展差距较大、基础条件不完善、农民培育中的主客观条件的制约下，新型职业农民培育面临着许多困境。

（一）培育主体不协同，管理体制不流畅

新型职业农民培育是适应国家战略方针的需要，是一项长远且艰巨的任务，涉及到多个环节和培育主体，其中培育主体包括：政府、市场、涉农培训机构等。一是政府内部的不协同，我国政府部门长期以来受纵向垂直管理体制的影响，纵向垂直的信

息流通高效、频繁，并且管理严格，但是在横向上与各职能部门缺少沟通与合作，这就导致了各个职能部门的数据资源不能有效地共享。这种“数据孤岛”严重阻碍了横向部门之间的信息交流和职能合作。政府是新型职业农民培育中的“领头人”，政府内部各职能部门受传统管理体制的影响，相互孤立，各自为政，在这种现状下，每个职能主管从自身利益出发，只负责涉及本部门的业务范畴，这就必然导致有交叉业务的模块无人问津，严重影响了整体的完成效果，政府作为“领头人”的影响力也会减弱。二是政府与其它培育主体间的不协同。在新型职业农民的培育中政府只是主导作用，具体的政策实施需要各類涉农培训机构和社会力量的协同配合。然而，有些地区在职业培育过程中，政府以外的培育主体只是被动依靠政府的政策和提供的信息，而这些信息也只是政府数据库中的一小部分。同样，其它的培育主体也掌握着很多基础性数据，政府也无法整合这些有价值的信息并加以利用。因此，双方之间的数据鸿沟阻碍了政府与其它的培育主体的协同，导致“一主多元”的培育体制不灵活，进而影响了培育政策的有效实施。

（二）技术支撑不足，培育需求分析不全面

大数据技术的应用包含了：数据、物联网、云平台，将这三项技术结合构成了大数据系统。智慧乡村的发展和新型职业农民的培育需要完善的技术条件作为支撑，然而，我国幅员辽阔，受地理、历史、主客观发展条件等因素的影响，农村信息化基础设施的发展还不完善，地区信息化建设水平差距大。尤其是我国西部农村地区，由于地理位置偏远，经济发展缓慢，其信息化基础设施的建设仍较为滞后，常见的获取信息服务组织只有农技站等[10]。在新型职业农民培育工作中，首要的环节就是进行培育需求的分析，其前期工作中需要大数据技术进行信息采集、整合、分析和应用。大数据应用于培育需求分析主要面临两方面困境：一方面是数据的采集阶段。一是由于现阶段我国农村地区信息化发展滞后，地方政府还没有完善的信息发展规划和标准的信息采集流程，不同的的采集团队执行的标准不一样。这也就容易导致数据重合和交叉，不利于各个部门的数据融合和管理。二是前期调研阶段要深入乡镇摸底调查，有些乡镇经济发展落后，交通不便，再加上专业技术人员水平有限，经验不足，数据的真实性和准确性不能得到保障，不能够全面地了解到不同产业、不同区域农民的需求现状。另一方面是培育需求分析阶段。有效的培育需求分析是培育政策精准实施的关键，徐辉，许泱等基于7个省1512个农民的调查数据，运用二元Logit 模型分析得出结论：性别、年龄、教育程度、家庭收入、父母亲的职业、农业职业教育情况等18个因素对新型职业农民培育具有显著性影响[11]。因此，对培育群体进行全面的培育需求分析需要充分的数据准备。目前，我国很多乡镇受到经济发展条件的制约，没有真正建立起专门的专业团队来进行全面的调研、分析，而且由于经费不足，乡镇府很多时候只是借鉴往年的数据，不能及时有效地满足农民的新需求，从而也就不能精准地遴选培育对象，科学设置培育内容，分层分类展开培训。

（三）数据意识淡薄，培育过程效果不佳

“教育所面临的最大挑战，不是技术，不是资源，不是责任感，而是需要一种新的思维方式”[12]。在大数据时代，培育主体和培育对象必须要转换思维方式，树立数据意识。新型职业农民培育是一个系统的过程，这个过程包括分层分类开展培训、培训技能的认定、培训过程的管理、培训绩效考核、培训效果的评估等，数据思维融入培育过程面临着三方面的困境：一是乡政府和地方干部数据思维的缺乏。有些地方政府鉴于地方经济发展滞后，认为大数据融入新兴职业农民培育为时过早，且需要额外的经费投入;有的地方政府还停留在传统的培育思维上，并没有意识到数据思维是一种相关性关系的分析和前瞻性的预测。二是农民综合素质普遍偏低，网络意识不足，不能有效的利用数据资源。据2019第44次《中国互联网络发展状况统计报告》显示：截止2019年6月，我国非网民人口5.41亿，农村地区非网民占比为62.8%，调查显示使用技能缺乏和文化程度限制是非网民不上网的主要原因，可见大部份农民网络运用能力较差。而且，农民没有意识到数据思维的重要性，不能有效地将互联网、大数据等同农业生产结合起来。三是新兴职业农民培育过程中数据意识的缺位。在大数据时代，新兴职

业农民培育离不开互联网、大数据等现代化技术手段的融入，但是受到传统培育模式的影响，培育主体和培育对象都没能从根本上改变培育思维。很多地方不能有效地利用大数据进行培育对象的精准筛选，分层分类培训中网络在线教学占比不高，职业技能鉴定体系不完整，绩效考核数据不能及时有效地更新，培训效果评估反馈不及时。整个培训过程中缺乏创新型的数据思维，培育效果不佳。

（四）数据环境风险呈现，法律法规缺失

大数据被比喻成21世纪的石油和黄金，它的发展将带来深刻的社会变革。但是，大数据在促进社会发展的过程中也使政府、组织和个人的信息安全受到威胁。大数据在应用中首先要对数据进行收集、整理和分析，在这个过程中要对信息进行存储，信息存储的过程就容易产生信息泄露的风险，由此带来信息安全问题[13]。近些年，随着现代化农业信息技术的发展，政府、涉农机构等培育主体和农民拥有各种各样的数据，而且信息数据掌握和使用情况是政府居于主导，涉农机构和农民被动获取。即便如此，随着大数据的发展，新型职业农民的培育也逐渐呈现出数据化、网络化的特征。无论是培育主体还是培育对象都是信息数据的贡献者和获取者，而在这个过程中信息监控和相关的法律法规尤为重要。一是数据库有大量的农民个人信息，政府和培训机构在使用过程中稍有监管不到位，一些不法分子就会窃取个人信息用于倒卖、骗取农民钱财，诱导农民参与非法培训等。二是农民普遍素质较低，对网络安全防范意识较弱，难以分辨信息真伪，信息的泄露可能会给农民带来很大的经济损失。三是相关的法律法规的缺失。目前，已有的相关法规还有很多缺陷，在大数据方面：知识产权归属不清、数据安全防范体系不健全、数据开放标准不统一等;在新型职业农民培育方面，还没有相关的法律法规，因此新型职业农民培育面临着较大的数据风险，难以做到有法可依。

五、大数据背景下新型职业农民培育的发展路径

大数据为新型职业农民培育模式的转变提供了新的契机，但是也面临着许多困境。在大数据背景下，网络化、数字化逐渐融入到新型职业农民培育的过程中。在新型职业农民培育中，如何充分利用海量数据，挖掘价值高、安全可靠的信息资源为职业农民培育服务，大数据技术就发挥着重要的作用。大数据的发展和新兴职业农民培育顺应了时代的发展和社会进步的要求，大数据融入新型职业农民培育进程中实现了大数据技术应用能力的不断深化、新型职业农民培育体系更加科学的双重突破。因此，在这个过程中，必须不断突破各种困境，构建科学有效的发展路径，发展路径如图2所示。

（一）树立合作共享理念，实现多元协同的培育体系

新型职业农民培育需要多方主体共同努力才能实现培育能力的提升和培育体系的完善。在传统的农民培育理念中，数据信息主要掌握在政府手中，且分布在各个职能部门中，其它的信息掌握在其它涉农机构手中，不同主体之间存在着很多无形的数据壁垒。虽然我国正在不断地深化行政体制改革和推行大数据的发展，但是这种“数据孤岛”的弊端依然存在。因此，大数据背景下，必须要树立数据合作共享理念，打破以前培育主体单一的困境，吸引更多的主体进入培育体系中来。一是政府内部各职能部门加强合作。政府内部各职能部门负责的领域不同，掌握着不同的数据资源，所以要依据实际情况制定数据共享的常态化规章制度，明确各级政府以及同级不同职能部门间数据共享的边界和范围[14]。整合各级政府以及不同职能部门的农民培育数据平台，推动政府内部合作机制建立。二是政府与外部主体间的合作共享。政府要主动和涉农培训机构交流、合作，共同建立农民培育的大数据应用平台，并规定统一的使用标准。三是要明确以政府为主导，其它社会主体共同参与的“一主多元”供给关系。涉农等公益性培训机构负责具体的课程培训、过程考核;企业与政府、涉农机构展开订单合作，融入资金支持;政府做好政策制定、宣传引导、过程监督等工作。充分发挥公益性培训机构，涉农高校在农民培育中的衔接作用，借助大数据平台实现以政府部门为主导，各类教育培训机构和社会力量广泛参与的多元协同的培育体系。

（二）巩固技术基础，满足农民多样化学习需求

大数据技术是基于数据、物联网、云平台三者相互结合的应用系统，近些年，很多地方政府越来越重视在农业发展中应用大数据技术。但目前我国农村地区信息技术的使用还处于初级阶段，发展速度缓慢。大数据技术涉及到数据的采集、存储、分析、管理、应用等多个环节，这就对大数据基础设施建设提出了更高的要求。随着农业现代化水平的不断发展，互联网、云计算、人工智能等逐渐走入农村，农民的学习需求也在不断发生变化，传统的农民培育模式已经不能适应现代农业的发展要求。一是基础设施建设方面。政府要加大资金投入，分区域、分产业建设大数据农民培育平台，并不断探索建立新型职业农民培训示范基地。加强大数据技术研发的投入，组建专业数据采集团队，研发相关存储、更新、分析处理的产品，突破技术困境。政府能够通过专业的团队和大数据技术对影响农民培育需求的相关因素进行全面的采集和分析。二是满足农民培育需求方面。尊重新型职业农民培育区域间的差异性，是科学开展新兴职业农民培育的重要前提[15]。信息化基础设施的建设加快了数据信息的流通，在我国西部农村地区手机已拥有较高的普及度[16]，这十分有利于农村科技信息的获取。当前大数据环境为农村对科技信息服务的发展带来新的发展契机。培育主体要充分利用大数据、互联网平台创新培育模式，与时俱进，不断地满足农民的个性化需求。颜廷武，张露，张俊飚基于对武汉东西湖地区新型职业农民培育的调研发现：东西湖地区的政府、农广高校以农业发展需求为导向，将理论培训和实践指导相结合，根据农作物的种植时节和动物繁殖周期，开展“送教下乡”，“田间学校”等实践培训课程，并通过农业远程教育平台对参训职业农民进行网络在线教育和学业远程辅导，这一系列创新模式满足了农民的个性化培育需求，取得了良好的培育效果。

（三）强化数据思维，推动培育过程效果提升

大数据融入新兴职业农民培育、推动培育过程效果提升是农业发展的必然要求，各个培育主体应转变传统培育思维模式，强化数据思维。建立“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的培育体制。新型职业农民的培育过程涵盖范围较多，融入大数据思维有利于提升培育过程的流畅性，完善培育体系，提升培育效果。一是政府要树立全局性的农民培育思维。在进行决策时充分立足于大数据库的整体样本，分区域、分产业、分培育对象对农民展开有针对性的培训，满足农民的多样化培训需求。二是加大对农民网络、大数据技术方面的培训。通过政策引导、媒体宣传、实操培训，让农民在培训过程中转变学习理念，树立数据思维。目前我国农民整体素质普遍偏低、对大数据、互联网等缺少新鲜感，不能及时有效的获取农业生产信息，因此，农业部门要引导新型职业农民积极利用智能信息技术工具，加强近邻新型职业农民间的网上交流沟通，主动共享近邻经验，提升新兴职业农民智能信息技术应用能力[17]。三是強化新型农民培育过程中的数据思维。在大数据融入新兴职业农民的培育中，要充分利用大数据搜集、筛选的技术精准遴选培训对象，分析多样化的培育需求，设置丰富的教学内容，开展线上线下的培训模式，对培育过程实行动态考核，并及时更新数据库，利用大数据平台对不同产业的培育对象进行周期性的培训服务跟踪。在培育过程中培育主体要从相关性思维的角度出发，变革以往单凭经验进行决策的思维模式，挖掘不同环节之间的相关性规律，建立多元协同的沟通机制，打破数据障碍，从而实现培育过程内部的业务协同。

（四）防范数据风险，健全法律制度

大数据的发展给政府、组织和个人带来机遇的同时也伴随着风险。大数据技术在使用的过程中也必然会涉及到数据的采集、存储、维护等流程，而这个过程中稍有监管不到位就会带来信息泄露的风险。新型职业农民的培育中，培育需求前期的数据采集调研涉及到众多农民的个人信息，培育中的动态考核也涵盖很多保密信息，因此大数据融入新兴职业农民培育不可避免地会出现此类信息泄露的风险，需要对数据使用进行规范，健全相关法律制度。一是大数据的立法工作。明确大数据的产权归属问题，通过法律文件和规章制度划清大数据使用的边界和范围，避免数据在培育主体手中泄露。二是加强大数据平台在使用过程中的管理。各级乡政府和地方培训机构在培训的过程中都会用到数据平台，

其涉及的领域多、范围广，国家层面要制定规章制度规范大数据平台的使用，明确各职能部门的职责和权限，地方政府根据地区的实际情况规范内部的数据平台，加强保密工作，并建立信息泄露问责机制。三是大数据相关法律的实践工作。农民的个人信息和涉及国家保密信息都受到国家法律的保护。政府、社会组织等培训机构应该对信息进行辨别和区分，对侵犯个人隐私、窃取信息的个人和主体应主动向司法机关举报，司法机关对违反信息泄露的主体和个人予以及时的惩戒。大数据的发展必然也会有风险，因此，国家和地方应该积极健全法律法规，规范过程，监督实践，及时有效的防范相应的风险。

六、结语

综上所述，大数据的发展给新型职业农民培育注入了新的活力，同时也为新兴职业农民培育模式转变创新提供了动力支持。本文立足于大数据发展现状，结合新型职业农民内涵的演变历程以及在当代所呈现的新特征，分析了大数据背景下新型职业农民培育模式的转变方向，剖析了大数据融入新型职业农民培育的困境，并探讨了新型职业农民培育的发展路径，以期能为新型职业农民培育贡献些许力量。当然，本文只是一种基于文献资料的探索性研究，立足点比较宏观，更具创新型的理论和实用性的建议，还有待深入研究。

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（责任编辑：罗湘龙）