以“岗课赛证”为导向的高职大数据技术专业人才培养模式重构研究

［摘 要］ 随着大数据技术的崛起，社会对专业人才的需求迫切，高职院校需创新培养模式加以应对。以“岗课赛证”为导向，提出高职大数据技术专业人才培养新策略：结合岗位需求、技能竞赛和职业资格证书，重构课程体系、改革教学方法、优化实训基地与校企合作。旨在提升学生实践能力、职业素养和就业竞争力，满足社会对高素质人才的需求。

［关 键 词］ 大数据技术专业；人才培养模式；岗课赛证；高职院校；课程体系

［中图分类号］ G715 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 2096-0603（2024）22-0069-04

在数字经济时代，大数据技术已成为推动经济社会发展的关键力量。高职院校作为人才培养的重要基地，肩负着为社会输送高素质大数据技术专业人才的重任。然而，当前高职大数据技术专业教育存在诸多挑战。

一、高职大数据技术专业发展现状分析

（一）国内外大数据技术教育现状

在全球范围内，大数据技术已成为推动经济社会发展的关键力量，其教育培养体系也日益受到重视。国外知名高校如斯坦福大学、麻省理工学院等，早已开设了大数据相关专业，并形成了完善的教育体系。这些专业涵盖大数据技术的基础理论，注重实践应用能力的培养，为学生提供了丰富的实践机会。我国的大数据技术教育虽然起步较晚，但发展迅速。众多高职院校纷纷开设了大数据技术专业，以满足社会对大数据人才的需求。在教育资源、师资力量、实践教学等方面，我国高职院校与国外知名高校仍存在一定的差距[1]。

（二）高职院校大数据技术专业特点

高职院校大数据技术专业注重培养学生的实践应用能力和职业素养。在课程设置上，高职院校强调理论与实践相结合，注重培养学生的动手能力和解决问题的能力。高职院校还与企业紧密合作，开展校企合作项目，为学生提供实习和就业机会，从而增强学生的职业竞争力。

（三）岗课赛证导向下的教育需求分析

岗课赛证导向是一种以学生就业为导向的教育模式，其要求教育内容与岗位需求、课程内容与职业技能、教学过程与工作过程、学历证书与职业资格证书相对接。在这种导向下，高职大数据技术专业紧密关注行业发展趋势和市场需求，及时调整专业定位和培养目标。

在岗位需求方面，高职大数据技术专业需要深入了解大数据相关岗位的技能要求和职责范围，以便针对性地设置课程内容和实践教学环节。例如，数据分析师岗位需要掌握数据分析方法、数据挖掘技术等，因此，在课程设置上应增加相关课程和实践项目。

在课程内容方面，高职大数据技术专业需要注重理论与实践的结合，引入行业最新技术和案例，使学生能够掌握实际应用中的知识和技能。

在职业资格证书方面，高职大数据技术专业应鼓励学生参加相关职业资格考试，如数据分析师认证、大数据工程师认证等。这些证书不仅可以证明学生的专业水平和职业素养，还可以提高学生的就业竞争力[2]。

二、岗课赛证导向的理论基础

（一）“岗课赛证”导向概念解析

“岗课赛证”导向是一种创新的人才培养模式，其强调以岗位需求为课程设置的出发点，以技能竞赛为教学评价的重要手段，以职业资格证书为就业准入和职业发展的必备条件。这一模式旨在实现学校教育与社会需求的无缝对接，提高学生的就业竞争力和职业发展潜力。

“岗”指的是工作岗位，即人才培养的目标岗位群，其要求学校深入了解行业发展趋势和市场需求，明确专业定位和培养目标；“课”指的是课程体系，即根据岗位需求构建的模块化、项目化课程体系，其强调理论与实践的结合，注重培养学生的实践应用能力和职业素养；“赛”指的是技能竞赛，即通过组织校内外技能竞赛活动，激发学生的学习兴趣和动力，提高学生的实践技能和创新能力；“证”指的是职业资格证书，即鼓励学生参加相关职业资格考试，获取职业资格证书，为就业和职业发展打下坚实基础。

（二）人才培养模式理论框架

“岗课赛证”导向的人才培养模式理论框架包括四个部分：目标定位、课程体系、教学实施和评价体系。目标定位是明确专业定位和培养目标，确定人才培养的规格和要求；课程体系是根据目标定位构建的模块化、项目化课程体系，包括基础课程、专业课程和拓展课程等；教学实施是采用多种教学方法和手段，如案例教学、项目教学、情境教学等，以实现理论与实践的结合，提高学生的实践应用能力和职业素养；评价体系是采用多元化的评价方式，如过程性评价、结果性评价、技能竞赛评价等，以全面、客观地评价学生的学习成果和职业素养[3]。

（三）与现有培养模式的比较分析

与传统的以学科为中心的人才培养模式相比，“岗课赛证”导向的人才培养模式具有以下优势：更加注重实践应用能力和职业素养的培养，使学生能够更好地适应市场需求和职业发展要求；强调学校教育与社会需求的无缝对接，避免了传统模式下学校教育与市场需求脱节的问题；采用多元化的评价方式，能够更全面、客观地评价学生的学习成果和职业素养。

三、重构人才培养模式的原则与目标

（一）教育理念更新

在重构高职大数据技术专业人才培养模式的过程中，首先要做的就是更新教育理念。过去，传统的教育理念往往过于注重知识的灌输，却在一定程度上忽视了对学生实践能力和创新精神的培育。然而，在如今的大数据时代，这种以知识传授为核心的教育观念已经难以适应社会的发展需求。因此，我们必须及时转变观念，树立以学生为本、以能力为核心的新时代教育理念。这一转变意味着，我们的教育不仅要注重知识的传授，更要注重培养学生的实践技能、创新思维和解决问题的能力。为了实现这一理念，高职院校需要积极与企业开展深度合作，深入了解行业的最新动态和技术发展趋势，以便我们能够根据实际需求，及时调整教学内容和教学方法，培养真正符合社会需要的大数据技术人才[4]。

（二）能力本位的教学目标设定

在更新教育理念的基础上，重构高职大数据技术专业的人才培养模式，首要任务是设定能力本位的教学目标。这一目标不仅关注学生的知识掌握程度，更着重于提升学生的实践能力和职业素养。在学生的成长过程中，基础知识和技能的掌握是不可或缺的一环，它们构成了学生未来职业发展的稳固基石。然而，仅有这些还远远不够，我们同样需要重视实践应用能力的培养，包括问题解决能力、团队协作能力等多个方面。此外，职业素养的提升也至关重要，它涵盖职业道德、沟通能力、创新能力等诸多方面。为了实现这些目标，高职院校需要精心构建完善的课程体系和实践教学体系，确保学生在校期间能够获得全面而深入的培养和锻炼，为未来的职业生涯奠定坚实的基础。

（三）知行合一的实践能力培养

在设定能力本位的教学目标后，重构人才培养模式需要注重知行合一的实践能力培养。教学不仅要注重理论知识的传授，更要加强实践教学环节的设计和实施。这不仅仅意味着要增加实验、实训等课程的比重，更要注重这些实践活动的真实性和有效性。高职院校利用校企合作、工学结合等模式为学生提供了宝贵的实践机会和平台，让他们能够在真实的工作环境中锻炼技能、积累经验。高职院校还需要加强实践教学的管理和评价，以确保实践教学的质量和效果。这包括建立科学的实践教学评估体系、定期对实践教学活动进行检查和评估，以及及时反馈和调整教学计划。为了培养学生的创新精神和创业意识，高职院校还可以开设专门的创新创业课程，通过案例分析、实践操作等方式，引导学生了解创新创业的基本知识和技能。同时，组织创新创业竞赛、创业沙龙等活动，为学生提供一个展示自我、交流思想的平台，激发他们的创新潜力和创业热情。

四、课程体系重构策略

（一）岗位技能要求与课程对接

在重构高职大数据技术专业课程体系时，岗位技能要求与课程的对接至关重要。这要求课程体系设计紧密围绕行业岗位的实际需求，确保学生所学内容与未来职业发展密切相关。为了实现这一目标，高职院校应深入行业调研，洞察大数据领域的发展趋势、岗位技能要求的动态变化以及新技术、新工艺的应用情况。

高职院校可以开设“大数据分析与应用”课程，对接数据分析师岗位的技能要求。该课程涵盖数据分析的基本概念、方法和技术，以及大数据处理工具和平台的使用。大数据平台运维课程也是对接岗位技能要求的重要一环。该课程应聚焦于大数据平台的搭建、配置、管理和优化，培养学生掌握Hadoop、Spark等大数据处理框架的能力。通过模拟实际工作环境和故障排查实践，学生可以提升运维技能和应对复杂问题的能力。

（二）竞赛活动与教学内容融合

将竞赛活动与教学内容相融合，已成为高职课程体系创新的重要手段。这种融合不仅能有效提升学生的实践技能，还能培养他们的团队协作精神和创新思维，进一步激发学生对专业学习的兴趣。为了实现这一融合，高职院校需要精心设计课程体系，确保竞赛活动与教学内容的无缝对接。以大数据算法设计与应用课程为例，该课程可以紧密结合各类算法设计竞赛，如ACM、蓝桥杯等。在这些竞赛中，学生需要运用所学的算法知识，解决一系列实际问题。通过将竞赛题目作为课程案例，教师可以引导学生分析、讨论并解决实际问题，从而加深对算法原理和应用场景的理解，课程中还可以引入竞赛中的评分机制和优化策略，让学生在实践中不断提升算法设计和优化能力。

（三）职业资格认证标准整合

职业资格认证，作为检验学生职业能力与衡量就业竞争力的重要标准，在高职教育中占据举足轻重的地位。它如同一把精确的标尺，用来衡量学生是否具备行业所需的专业技能和素养。为了使学生更好地适应行业发展需求，提升他们的就业竞争力，高职院校在重构课程体系时，必须将职业资格认证标准与课程内容紧密结合。以“大数据处理与分析师”这一职业资格认证为例，高职院校应积极开设与之相对应的大数据处理与分析课程。这门课程的设计应充分体现行业前沿知识与实践技能的要求，内容涵盖大数据处理的基本流程、数据分析方法、数据挖掘技术等核心知识点。同时，课程还应紧密结合职业资格认证的标准和要求，确保学生在学习过程中能够全面、系统地掌握相关知识和技能。通过系统学习这门课程，学生不仅能够深入理解大数据处理与分析的基本理论和方法，还能够掌握实际操作技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。更重要的是，这样的课程设置能够帮助学生顺利通过“大数据处理与分析师”职业资格认证，从而增强他们的就业竞争力，更好地适应行业需求。

五、教学方法与手段改革

（一）项目驱动的教学模式设计

在高职大数据技术专业的教学方法与手段改革中，项目驱动的教学模式设计占据核心地位。该模式以学生为中心，紧密围绕项目任务的完成来组织教学活动，从而有效提升学生的实践能力和问题解决能力。在这一模式下，教师的角色发生了显著变化，他们不再仅仅是传统意义上的知识传授者，而是转型为项目指导者和学生协作者，为学生的自主学习和实践提供有力支持。以“大数据应用开发”课程为例，该课程可以采用项目驱动的教学模式进行设计。在教学过程中，教师可以结合实际应用场景，为学生设计一个完整的大数据应用开发项目，如，基于大数据的智能推荐系统。学生需要在教师的指导下，自主完成从需求分析、系统设计到编码实现、测试部署等各个环节的任务。通过实际操作和项目实践，学生可以深入掌握大数据应用开发的核心技术和流程，同时培养解决实际问题的能力[5]。

（二）案例教学法的应用创新

案例教学法作为一种以实际案例为基石的教学方法，在高职大数据技术专业的教学中扮演着举足轻重的角色。这种方法通过模拟真实场景，使学生能够在实践中深入理解和掌握相关知识，从而有效地提升了学习成效。在高职大数据技术专业教学中，案例教学法的应用创新显得尤为关键。它不仅能够激发学生的好奇心和求知欲，让他们更加主动地投入学习中，还能够通过实践操作，提升学生的实践能力和问题解决能力。以“大数据营销分析”这门课程为例，案例教学法在其中发挥着不可替代的作用。教师可以通过引入真实的营销案例，如某电商平台的用户行为分析、某快消品牌的市场趋势预测等，让学生在分析案例的过程中，深入了解大数据在营销领域的应用。通过对这些案例的深入剖析和讨论，学生可以更加直观地了解大数据营销分析的实际操作流程、技术应用以及可能面临的挑战。这样的教学方式不仅能够帮助学生巩固理论知识，还能够让他们在实践中积累宝贵的经验，为未来的职业发展打下坚实的基础。

（三）信息技术辅助的混合式学习路径

随着信息技术的迅猛发展，混合式学习作为一种新兴的教学模式，正逐渐在高职教育中占据重要地位。它将传统的面对面课堂教学与在线学习平台有机结合，为学生提供了更加灵活、个性化的学习路径。在混合式学习环境中，学生可以根据自身的学习进度和兴趣，自主选择学习时间和地点，通过在线平台获取丰富的学习资源，与同伴实时交流和讨论。以大数据技术与应用课程为例，该课程可以采用混合式学习路径。在传统课堂教学部分，教师可以重点讲解大数据技术的核心概念和基本原理，引导学生进行实践操作和案例分析。而在在线学习部分，教师可以通过学习管理系统（LMS）或慕课（MOOC）平台，发布课程视频、讲义、习题等学习资源，供学生自主学习和巩固知识。此外，教师还可以利用在线论坛或社交媒体等工具，组织学生进行在线讨论和协作学习，共同解决学习中遇到的问题。

六、实训基地与校企合作机制优化

（一）校内外实训基地建设

在高职教育中，实训基地的建设对提升学生的实践能力和职业素养至关重要。这不仅是提升学生实践能力和职业素养的关键所在，更是将理论知识与实际操作紧密结合的重要途径。因此，我们必须高度重视并不断优化实训基地建设。对校内实训基地，我们应致力于模拟真实的工作环境，使学生能够在接近实际的工作场景中锻炼技能。同时，基地内应配备先进的大数据技术设备，确保学生能够接触到最新的技术，从而为他们未来的职业发展奠定坚实的基础。例如，我们可以建立大数据分析实验室，让学生在专业导师的指导下，进行实际的数据分析和处理操作；还可以设立数据挖掘实训中心，通过真实的项目案例，让学生深入了解数据挖掘的流程和技术。校外实训基地的建设同样不容忽视，学校应积极与企业合作，共同建立稳定的校外实训基地，为学生提供更多的实践机会。这些基地不仅可以让学生亲身体验职业环境，了解行业现状和发展趋势，还能帮助他们建立与企业的联系；不仅能为学生提供真实的职业环境，还有助于他们更好地了解行业现状和发展趋势。

（二）企业参与的课程开发与更新

为确保课程内容的时效性和实用性，高职院校应积极邀请企业专家参与课程开发与更新。企业专家凭借丰富的行业经验和敏锐的洞察力，能够带来最新的行业资讯和技术动态，使课程内容更加贴近实际需求和前沿发展。通过与企业的深度合作，学校不仅可以及时了解行业对人才技能的新要求，还能够根据这些要求调整课程设置和教学内容，确保教育教学的针对性和实效性。此外，企业还能为学校提供宝贵的项目案例和数据资源，使课程内容更加丰富多样、教学手段更加灵活多变。这种合作模式有助于缩短学校教育与行业需求之间的距离，使学生在校期间就能接触到实际工作中的问题和挑战，从而提前适应职场环境，提高就业竞争力。同时，企业专家的参与也为学校带来新鲜的观点和思路，促进教育教学不断创新和进步。

（三）长效合作机制构建

为了确保校企合作的持续性和稳定性，双方必须共同努力，构建一套科学、有效的长效合作机制。这一机制不仅有助于加强双方的沟通与协作，更能确保合作目标的顺利实现。首先，建立定期沟通机制至关重要。学校和企业应定期召开合作会议，就合作进展、存在的问题以及未来的发展方向进行深入交流。通过面对面的沟通，双方可以更加了解彼此的需求和期望，及时调整合作策略。其次，明确合作目标和责任分工是合作成功的关键。学校和企业应共同制订合作目标，明确各自在合作中的职责和角色。此外，制订合作计划和实施方案也是必不可少的。双方应根据合作目标，制订详细的合作计划和实施方案，包括人员配备、时间安排、资金保障等方面。这有助于确保合作项目能够按照既定的方向和目标稳步推进。学校可以设立专门的校企合作管理机构，负责与企业对接和协调合作事宜。这个机构可以负责与企业建立联系、组织合作会议、监督合作项目进展等工作，确保合作顺利进行。双方还可以通过签订合作协议、设立奖学金和实习基地等方式深化合作关系。这些举措不仅有助于加强双方的联系和互信，还能为学生提供更多的实践机会和平台。长效合作机制的构建有助于实现校企资源共享、优势互补和协同发展，共同推动高职教育的改革与进步。

七、结论

通过更新教育理念、设定能力本位的教学目标、注重知行合一的实践能力培养等原则，提出了课程体系重构、教学方法与手段改革以及实训基地与校企合作机制优化等策略。这些策略旨在提高学生的实践应用能力和职业素养，增强就业竞争力，满足社会对高素质人才的需求。期望为高职大数据技术专业人才培养提供新的思路和方法，推动高职教育改革与进步。

参考文献：

［1］ 牟晋娟，魏磊，奚彩燕.“岗课赛证”背景下大数据技术专业人才培养对策研究［J］.产业与科技论坛，2023，22（17）：201-203.

［2］ 吴立知.以需求和就业为导向的高职大数据技术专业人才培养模式研究［J］.电脑知识与技术，2023， 19（24）：61-63.

［3］ 李娟娟，吴玉芹.“岗课赛证”融通下高职大数据技术专业育人模式的创新与实践：以陕西国际商贸学院大数据技术专业为例［J］.济源职业技术学院学报，2023，22（3）：32-37.

［4］ 陈珂.高职院校大数据技术技能人才培养模式研究：以苏州市职业大学大数据技术专业为例［J］.江苏科技信息，2023，40（23）：27-29.

［5］ 马萌.岗课赛证融通模式下高职大数据技术专业课程优化路径研究［J］.科教导刊，2023（14）：74-76.

◎编辑 张 慧