林 闽 卢 频
(九江职业技术学院,江西 九江 332000)
大数据的特征可以总结为“4V”,即Volume、Velocity、Variety、Value。将巨大的数据集群进行技术分析,可以在很短的时间内得出分析结论,并实现精准匹配及结果预测。因为大数据技术具有速度快、效率高的特点,所以此项技术已经在很多行业得到成功验证。
在教育领域,可充分利用大数据的“4V”特性,通过收集学生在校园内学习及生活的数据并进行分析,能够为教育的发展和改革提供客观的数据支撑,便于学校对教学及学生进行科学管理。
作为培养高技能人才的重要阵营,高职院校可以通过建设大数据平台,充分利用并挖掘大数据的价值,赋能学校人才培养及学生就业。首先,利用大数据能够挖掘互联网上海量的教学辅助资源,高职院校教师可根据课程特点及学生培养方案,筛选与课程相符合的拓展性资源及动画视频资源,使得课堂专业教学更加生动形象。其次,近年来国内高职院校普遍在推进数字化校园建设,而数字化校园意味着在校学生学习及生活行为“数据化”,通过收集及分析种种数据,学校及教师能够了解学生的生活及学习情况,并以此来制定因材施教的差异化培养方案。最后,学校可以利用大数据技术对内收集学生成绩、兴趣、技能等相关信息,对外收集社会企业岗位相关信息,使学生和企业岗位相匹配,既能实现高职院校毕业生的高质量就业,又能提升招聘企业的校招满意度。
通过大数据平台,高职院校能够避免成为信息孤岛,一方面学校通过教育条件和教育资源的数据化,能够全面掌握自身的优势、劣势;另一方面通过大数据平台,学校能够连接政府、企业等校外主体,实现信息和资源的共享,让学校在专业建设、人才培养、学生就业方面精准对接最新的社会需求。
人才培养大数据平台能够提供从校内外获取的海量数据,并通过对相关数据进行整理分析,为学校做出科学合理的决策,并提供技术支持。例如,在专业设置及建设方面,通过大数据平台综合分析政府政策、社会需求、产业结构等情况,能够使学校专业的设置更符合经济发展的需求。
当前,通过考试成绩来对学生进行教育评价是包括高职院校在内的高等学校的普遍现状,这种评价方式存在评价指标较为单一的情况。通过大数据平台,高职院校能够通过学生在校期间的学习数据、生活行为数据及实习数据,对学生进行学习能力、实践能力、综合能力等多个维度的教育评价。学生在校期间的不同阶段也可根据学校提供的客观评价,及时调整自身的不足,制定符合自身情况的发展规划。另外,通过大数据平台引入企业作为学校教育评价的另一主体,能够使学校教育评价更为全面,更加符合社会发展需要。
在步入社会之前,高职院校学生由于信息不对称,获取市场需求信息的渠道有限,对未来职业生涯的规划认知不够。通过大数据平台,一方面学生可以通过大数据平台的分析及推送,获取符合自身发展规划的学习辅助资源,有针对性地对自身的规划预期做好当下的取长补短,让校园生活更有目标性和奋斗动力;另一方面依托大数据平台所共享的学校、政府及企业的相关信息,学生突破校园环境的局限,更准确地了解到最新的社会经济和产业的变化,从而调整自身就业预期,缓解就业焦虑。
高职院校应用型人才的培养模式不应仅局限于学校自身的闭门决策,学校还应关注校园之外最新的就业政策、社会产业结构、行业企业需求等因素,在此基础上搭建连接学校、政府和企业三者的大数据平台,实现数据和信息的共享。此外,与本科院校相比,高职院校的区域属性更强,承担着为地方产业输出应用型人才、促进地方产业发展及经济建设的责任。因此,高职院校重在培养学生应用性强、操作性强的职业技能。高职院校在学生培养过程中应更多地考虑如何构建适应于社会经济发展及产业结构的人才培养模式,保持学校学科专业设置及学生技能培养同企业需求的一致性。
高职院校以培养应用型人才为主,这决定了高职院校的专业设置应以当地经济发展和市场需求为导向。一方面,高职院校可借助大数据平台,了解区域内同类型院校专业设置和市场需求情况,并结合自身办学情况,来避免专业设置的同质化、传统化,保障学校专业建设的创新性和时代性,具备自身特色;另一方面,目前大部分高职院校依然保持传统的专业设置思路,对技术革新所带来的社会岗位需求关注度不够,没有接收到最新的就业信息,从而影响学生的培养和就业质量。通过大数据平台上的政府信息和企业信息,高职院校能够及时关注就业政策、政府经济发展导向和企业用人需求,建立动态的专业设置预警机制,对过时的、不符合经济发展需求的专业予以取消或减少招生人数,而对新兴技术下产生的人才需求,考虑新设专业并调整相关人才的培养方案。学校专业及课程设置可遵循学校层面、教学层面的梯次思路进行。
1.在学校层面,专业设置负责人可通过大数据平台挖掘学校现有人才培养方案与社会实际需求的差异,根据学校特色定期修订人才培养方案,并且根据大数据平台收集、掌握的信息定期更新(如每学年更新一次)。此外,专业设置负责人需要定期审视培养方案并召开研讨会,当专业设置与社会需求差异较大时,提出新增或删减相关专业的建议。
2.在教学层面,课程设置负责人可根据大数据平台分析现有课程设置和社会岗位之间的差异,力求使现有课程所教学的实操技能符合岗位需求。此外,课程设置负责人需要根据大数据平台的信息定期调整完善课程内容或者教学方式,并且匹配相对应的教学教材及课件资源,以推动课程设置更加贴合社会岗位的实际需求。
目前政府对于高职院校应用型人才培养过程中的校企合作关注较少,除大企业外,多数用人企业尚未完善并执行校企合作实习制度,各方信息及数据未能及时沟通和同步,导致高职院校学生实习效果难以得到保证。
通过大数据平台赋能高职院校人才培养,能够解决上述痛点。利用大数据平台,学校、政府和企业实现资源和信息的互通有无,缓解信息不对称所致的人才培养及学生就业的压力。高职院校可以通过大数据平台了解最新就业形势和政策,并与企业合作开设应用型人才培养实训课程。政府可以及时了解学校和企业合作的情况,以及学校人才培养及学生就业的最新趋势,并及时制定相关政策予以扶持。企业则可在与高职院校合作过程中更有方向性和目标性,如面对高职院校的不同需求,分别提供双师型教师培训、企业专家深入高校兼职等合作方案,从而提升高职院校应用型教师的师资力量,保障学校日常教学更具实践性。通过学校、政府和企业依托大数据平台的深入合作,高职院校能够丰富人才培养的方式方法,提升教学质量,最终提升学生就业时的市场竞争力和就业满意度。
除培养过程外,高职院校应注重构建科学合理的应用型人才评价体系。当前高校普遍存在教学质量评估未充分考虑校外主体评价的情况,人才评价体系流于形式或者未设置。在我国《高职高专院校人才培养工作水平评估方案(试行)》中,毕业生所就业的企业满意度是评估教学质量的重要指标。
通过大数据平台,高职院校事先可了解合作企业的用人需求,从而确立应用型人才的培养目标及培养方案,事后可与合作企业通过共同设立及完善人才评价体系的指标,联合对学生就业能力及适应性进行全面客观的评价,真实反映学校应用型人才的培养质量和改进空间。高职院校应从多个维度制定人才评价体系,包括但不局限于社会岗位需求的契合度、人才培养结果的实现度、社会效益的声誉度等。其中,企业所反馈的学校毕业生就业质量应作为人才评价的重要依据,以市场主体所反馈的信息为主要参考,有利于高职院校专业设置与培养方案的调整,从而推动专业设置适应经济产业的升级发展,最终提升高职院校毕业生的就业率及就业满意度,形成高职院校人才培养及学生就业工作的良性循环。
此外,对校外招聘企业来说,传统招聘方式多依托于简历获得求职毕业生的年龄、专业、考试成绩等基本信息,但通过大数据平台,校外企业能够更为准确地掌握学生在校期间的综合表现,包括专业能力、日常考勤情况、社团活动表现等,从而更准确、更完整地了解学生的综合素质。通过这种方式,校外招聘企业能够准确地找到岗位所需要的人才,且毕业生能够快速适应工作岗位,可以有效提高高职院校毕业生就业工作的准确性和科学性。
持续有效的跟踪机制是高职院校基于大数据平台的应用型人才培养模式的最后一部分。学校通过对毕业生就业情况进行跟踪及数据化整理,可以对毕业生的就业状况、能力匹配等因素进行精准分析。一方面,在学生顺利从学校毕业走上社会岗位后,高职院校可以积极运用大数据平台,通过网络调研、电话回访、邮件等方式对学生的就业情况进行持续跟踪,并针对有需要的学生提供职业生涯规划的帮助。另一方面,持续跟踪机制下所收集的学生就业数据将为高职院校后续在专业设置、人才培养等方面提供科学、准确的数据基础,为今后高职院校学生就业工作提供精准且科学的数据支撑,确立后续学生就业工作的重点和优化方案。
目前,大数据平台的高效性和科学性已经在各行各业得到验证,在教育领域也有非常多的应用实例。信息时代使高职院校能够利用大数据平台帮助培养学生及人才就业。通过构建人才培养大数据平台,高职院校能够打破信息壁垒,实现与政府、企业有效沟通及信息共享。通过将产业与行业发展信息、人力资源供给与需求信息、高职院校专业设置与建设信息相融合,高职院校能够在应用型人才培养过程中精准匹配市场需求,提升学校教学及人才培养质量,增强学校在毕业生就业工作方面的成效。