基于大数据预测的湖南高铁技术人才培养政策体系探索

摘要：预测高铁技术人才需求规模对确保项目的可持续发展、优化人才培养资源配置以及提升行业竞争力和创新能力至关重要。但在预测和分析高铁技术人才需求时，面临数据收集与整合的不足、分析方法和工具的局限性、行业需求的快速变化、区域经济发展差异以及教育体系与行业需求脱节等问题。针对这些问题，在构建大数据驱动的人才培养政策体系时，应建立动态数据收集与分析机制，推进教育体系与产业需求的结合，加强跨行业合作和知识共享，实施区域差异化的人才培养策略，推广创新型学习方法和技能培训。

关键词：大数据预测；高铁技术人才；湖南省；人才培养；政策

中图分类号：C961文献标志码：A文章编号：1008-3561（2024）25-0013-04

基金项目：本文系2023年湖南省自然科学基金项目“基于数据驱动的湖南高铁技术人才需求预测研究”（联合基金2906）的阶段性研究成果

随着高铁技术的迅速发展和社会对高素质人才的需求日益增长，如何有效地预测和培养技术人才成为关键的议题。湖南省是一个高铁网络日渐完善的省份，这一需求更加迫切。下面，笔者基于大数据分析提出一系列针对湖南高铁技术人才培养的政策建议，旨在帮助政策制定者和教育机构更好地理解当前的挑战和机遇。

一、预测高铁技术人才需求规模的重要性

1.确保高铁项目的可持续发展

高铁项目作为一项长期、资金密集且技术复杂的工程，对专业技术人才的需求量很大，质量要求也很高。精确的需求预测，可以保障项目在设计、建设、运营和维护各个阶段都有足够专业人才支撑。这不仅涉及工程技术人员，也包括管理、运营和服务等相关领域专业人才。

2.优化人才培养资源配置

通过对未来人才需求的预测，相关教育机构和企业可以根据预测结果调整人才培养计划和课程设置，优化师资力量和教学设施的投入。此外，这有助于引导学生选择与市场需求更加匹配的专业方向，从而提高教育资源的利用效率和人才培养的针对性。这种优化不仅能满足行业的实际需求，还能促进教育资源合理分配和有效利用。

二、当前预测湖南高铁技术人才需求面临的问题

1.数据收集与整合不足

高铁技术人才需求的预测依赖于大量准确且全面的数据，包括行业发展趋势、人才供需现状、教育资源分布等。然而，当前存在数据收集渠道有限、数据类型单一、时效性不足等问题。此外，不同来源的数据往往格式各异，整合这些数据以形成统一的分析基础是一个挑战。缺乏有效的数据整合机制会导致预测结果的不准确，影响政策制定的针对性和有效性。

2.分析方法和工具的局限性

尽管大数据和人工智能技术在近年来有显著进步，但在具体应用于高铁技术人才需求预测时，可能仍面临方法上的不成熟和工具的不完善。例如，现有的预测模型可能未能充分考虑到高铁行业的特殊性，或者分析工具无法处理复杂多变的市场和技术趋势。这些局限性可能导致预测结果的不精确或偏差，从而影响人才培养策略的制定和实施。

3.行业需求快速变化的挑战

高铁行业的技术进步和市场需求变化极快，这给预测和分析技术人才需求带来了挑战。高铁技术不断更新可能会快速改变人才需求的结构和规模，而市场需求的波动，如新线路的建设、旧线路的升级改造等，也会对人才需求产生影响。这种快速的变化要求预测方法和工具必须具有高度的灵活性和适应性，能够及时反映行业的最新动态。

4.区域经济发展差异的影响

不同地区的经济发展水平、产业结构、教育资源分布等差异，会导致人才需求的地区性特征显著。例如，经济较发达地区可能需要更多高技能人才，而经济相对落后地区则可能更注重基础技能人才的培养。

5.教育体系与行业需求脱节

虽然高等院校和职业技术学院在培养相关专业的技术人才方面发挥着关键作用，但课程内容往往与行业最新发展和实际需求存在差距。这种脱节可能源于课程更新不及时、教育与行业界沟通不充分、实践经验与理论教学的结合不紧密等。这使得学生即使在校期间取得了良好的学习成绩，在工作后仍可能面临技能不匹配的问题。

三、基于大数据预测的湖南高铁技术人才培养政策体系构建策略

1.建立动态的数据收集和分析机制

动态数据收集的范围应全面覆盖高铁行业的关键领域，这不仅包括基础数据如行业发展趋势、技术进步速度、市场需求的变化等，也涉及更深层次的数据，如项目特定需求、技术创新的方向、人才的技能和知识结构等。例如，在技术进步方面，不仅应收集关于新技术的数据，还应分析这些技术对人才技能要求的具体变化。同时，这些数据应该有多样化的来源，包括政府公布的统计数据、行业报告、企业的招聘信息、教育机构的课程设置和毕业生就业数据等。构建跨部门、跨行业的数据共享机制，促进信息的流通，不仅能够丰富数据资源，而且能体现数据的多维度和时效性，从而更准确地把握人才需求的动态变化。数据整合和分析工具的灵活性和适应性对于预测准确性至关重要。这就要求使用的工具不仅要能处理大规模和多样性的数据，还要能快速适应新的分析需求。使用大数据分析、人工智能和机器学习等技术可以更有效地从复杂数据中提炼出有用的信息，对未来的人才需求趋势进行更加准确的预测。

建立有效的反馈机制是确保数据分析结果得以有效应用的关键，这个机制应包括对预测结果的持续监测和评估，以及对预测模型的定期校准和更新。此外，将数据分析结果及时有效地传达给政策制定者和教育机构，可以帮助他们根据最新的市场需求调整人才培养计划和策略，提高政策的响应速度和精准度。在建立大数据驱动的湖南高铁技术人才培养政策体系的过程中，确保数据的安全性和保护个人隐私是至关重要的。这就需要制定严格的数据管理政策和操作程序，确保所有收集和处理的数据符合国家和地区的数据保护法律法规。

2.推进教育体系与产业需求的紧密结合

要构建大数据驱动的湖南高铁技术人才培养政策体系，推进教育体系与产业需求的紧密结合是关键一环。首先，要深化教育与产业之间的合作。这可以通过建立校企合作平台、增强产学研结合等方式实现。例如，高等院校和职业技术学院可以与高铁企业建立合作关系，共同开发符合行业需求的课程和培训项目。企业专家可以参与课程设置和教学，将最新的行业知识和技能直接传授给学生。学生也可以通过实习、实训项目等直接参与企业的实际工作，以获得宝贵的实践经验。其次，教育内容和方法应及时更新，以反映最新的技术发展和市场需求。这要求教育机构定期进行课程内容的审查和更新，引入新的教学方法和技术，如模拟训练、在线教育平台等。同时，教育机构应加强对未来技能趋势的预测和分析，以便及时调整培养方案，重点传授未来市场所需的关键技能和知识。最后，强化教育评估和质量控制机制也至关重要。这不仅包括对教育成果的评估，如学生的就业率和就业质量，还包括对教育过程的评估，如教学方法的有效性、课程内容的实用性等。与行业企业的紧密合作，可以建立起以市场反馈为导向的评估体系，确保教育成果能够满足高铁行业的实际需求。

为实现教育体系与产业需求的紧密结合，教育机构和企业之间的沟通和协作至关重要。通过建立长期稳定的合作关系，双方可以共同识别行业的关键技能需求，共同设计课程和培训项目，共同监督和评估教育成果。这种合作不仅限于提供实习和就业机会，还包括共享资源、联合研发和共同举办研讨会、讲座等。同时，教育机构要强化与行业的互动，定期收集来自行业的反馈信息，包括技术变革、新兴职业角色和技能缺口等。此外，教育体系的灵活性和适应性对响应高铁行业快速变化的需求至关重要。这包括构建多样化的教育路径和学习模式，如兼职学习、在线教育、工作坊、实验室项目等，以适应不同学习者的需求和背景。为了确保教育体系与产业需求紧密结合，还需要强化政策支持和激励机制。政府和相关部门可以通过提供资金支持、税收优惠、政策引导等方式，鼓励教育机构和企业加强合作，共同推进技术人才的培养。还可以通过建立标准和认证体系，确保教育培训的质量和一致性，提高人才在行业中的认可度和竞争力。

3.加强跨行业合作和知识共享

跨行业合作，可以为高铁技术人才的培养带来多元化的视角和资源。高铁行业不仅与交通运输、工程建设紧密相关，还与信息技术、制造业、服务业等多个行业有着交叉和融合。建立跨行业的合作平台，可以将这些行业的先进技术、管理经验和创新思维引入高铁人才的培养过程中。例如，可以与信息技术企业合作，引入大数据分析和人工智能的教学内容；与制造业企业合作，共享先进的制造技术和设备；与服务业企业合作，增强人才的服务意识和客户沟通能力。知识共享对建立一个高效的学习生态系统至关重要。这不仅意味着在不同教育机构和企业之间共享教学资源，如课程材料、在线课程、教学视频等，还包括在行业之间共享研究成果。建立开放的知识共享平台，可以让学生和在职人员更容易获取到最新的行业信息和学习资源，从而提高学习的效率。跨行业合作和知识共享还能促进创新能力的提升。在不同行业和领域之间的交流和合作中，可以激发新的思维和创意火花。例如，将高铁技术与新能源、环境保护等领域相结合，可能会产生全新的解决方案和技术创新。同时，这种合作还有助于培养人才的跨领域思维和问题解决能力，为他们未来的职业发展奠定坚实的基础。

实现加强跨行业合作和知识共享的关键，在于构建一个多方参与、共赢互利的合作框架。这需要政府部门、教育机构、企业以及其他相关组织共同努力，建立有效的沟通渠道和合作机制。政府可以通过制定相关政策和提供资金支持来鼓励跨行业合作，教育机构和企业则可以通过共同研发课程、共享资源和设施等方式深化合作。加强知识产权保护和合理使用也是促进知识共享的关键。在共享过程中，必须确保知识产权得到尊重和保护，避免知识被非法使用或侵权。这要求建立一个公平、透明的知识共享机制，明确各方的权利和责任。鼓励跨学科和跨领域的研究也是推动创新的重要途径。高铁技术涉及多个学科领域，如工程技术、信息技术、管理科学等。鼓励不同学科之间的交流和合作，可以促进知识的综合运用和创新思维的形成。建立评价和激励机制也是确保跨行业合作和知识共享有效性的关键。可以通过设置奖励计划、认证体系或其他形式的激励措施来鼓励和表彰在跨行业合作和知识共享方面作出突出贡献的个人和机构。

4.实施区域差异化的人才培养策略

区域差异化的人才培养策略需要深入分析各个区域的特定需求，如一些地区可能需要更多专注于高铁建设和维护的技术人才，而其他地区则可能更需要高铁运营和服务方面的专业人才。这种需求的差异，可能与地区的经济发展水平、高铁网络的密度和发展阶段等因素密切相关[1]。因此，政策制定者和教育机构要根据大数据分析的结果，对不同地区的人才培养计划进行定制化设计。实施区域差异化的人才培养策略还需考虑各地区的教育资源分布。在资源较为丰富的地区，可以通过建立高铁技术研究中心、专业实验室等方式，提供高水平的教育和培训服务。而在资源相对匮乏的地区，可以通过远程教育、移动教学等方式，提高教育资源的可及性和利用效率[2]。同时，还可以通过跨区域合作，共享教育资源和教学成果，减少区域间教育资源的不均衡。

区域差异化的人才培养策略应注重培养学生的创新能力和适应性。鉴于高铁技术领域的快速发展，未来的工作环境可能会不断变化。因此，除了专业技能的培养外，还应重视培养学生的学习能力、创新思维和问题解决能力。这不仅有助于他们适应未来的工作挑战，也能为当地的经济发展和技术创新作贡献[3]。区域差异化的策略还应包括对人才流动的引导和支持。为不同区域间的人才流动提供便利，可以促进人才的优化配置，减少某些地区人才过剩而其他地区人才短缺的情况。例如，可以通过提供奖学金、住房补贴、职业发展机会等方式，鼓励人才向高铁技术人才需求更为迫切的地区流动。实施区域差异化的人才培养策略还需强化政策支持和监督[4]。政府和相关部门可以通过制定相应的政策、提供资金支持和监控执行情况，确保策略的有效实施。同时，还需要定期评估培养效果，根据实际情况调整策略，以确保各地区人才培养的目标得以实现。

5.推广创新型学习方法和技能培训

创新型学习方法的推广需要依托于现代教育技术的发展，如在线学习平台、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术等。例如，使用VR和AR技术模拟高铁运行和维护场景，可以让学生在安全的虚拟环境中进行实践操作，加深对复杂系统的理解。在线学习平台则可以提供灵活的学习时间和丰富的学习资源，方便学生根据自己的需求和兴趣进行学习[5]。高铁技术领域的专业性和实用性要求学习不能停留在理论知识上，更重要的是技能的实际应用。因此，应结合实验室实训、企业实习和项目式学习等方式，增强学生的实践操作能力。与此同时，应强化与企业的合作，使培训内容能够及时反映行业的最新需求和技术发展，保持培训的前瞻性和实用性。创新型学习方法的推广还应包括多样化的教学方式和个性化的学习路径。不同的学生可能有不同的学习风格和需求，因此，提供多样化的教学方式，如翻转课堂、小组讨论、案例研究等，可以增强学习的吸引力和有效性。同时，提供个性化的学习路径，如选修课程、专业方向的选择等，可以让学生根据自己的兴趣和职业规划来制订学习计划[6]。

在推广创新型学习方法和技能培训的过程中，还应注重培养学生的终身学习能力和创新精神。创新型学习方法，如问题导向学习、批判性思维训练等，可以激发学生的好奇心和探索精神，培养他们的创新能力和解决问题的能力。推广创新型学习方法和技能培训还应包括加强国际交流和合作。与国际高铁技术领先国家的教育机构和企业的合作，可以引入国际先进的教学理念和实践经验，为学生提供更广阔的视野和学习机会。这可以通过留学项目、国际研讨会、联合研究项目等多种形式实现。

四、结语

综上所述，建立动态数据收集与分析机制，推进教育体系与产业需求的结合，加强跨行业合作和知识共享，实施区域差异化的人才培养策略，推广创新型学习方法和技能培训，能够为湖南高铁技术人才培养提供有效的指导，促进行业的可持续发展，推动技术创新，为高铁事业注入新的活力。而这需要政府、教育机构和行业共同努力，形成合力，共同打造一个适应未来需求的人才培养体系，为高铁事业的腾飞作出积极贡献。

参考文献：

[1]张亚东，王雄英，向国成.高铁开通对工业化进程的影响———基于劳动力流动视角[J].湖南师范大学社会科学学报，2022，51（05）：9.

[2]欧阳桃花，郑舒文，张凤，等.研究型大学服务国家战略工程研究：以长鹰无人机原始创新为例[J].科学学与科学技术管理，2023，44（01）： 20-37.

[3]黄聪.高职铁道信号自动控制专业国际化人才培养刍议[J].科教导刊，2022（15）：76-78.

[4]卢丽.“双高计划”建设背景下高职院校国际化发展要求与推进举措———以无锡商业职业技术学院为例[J].无锡商业职业技术学院学报，2021，21（06）：97-101.

[5]陈夏瑾，潘建林.高职国际化技能人才培养的时代需求、内涵定位、问题及路径———基于新发展格局的背景分析[J].成人教育，2022，42（10）：71-77.

[6]沈忠良，杨少增.基于三螺旋理论的中高职一体推进“一带一路”建设研究[J].浙江工商职业技术学院学报，2022，21（02）：71-73+78.

Exploration of Hunan High Speed Railway Technology Talent Training Policy System Based on Big Data Prediction

Wang Haijun

（Hunan High Speed Railway Vocational and Technical College， Hengyang 421002， China）

Abstract： Predicting the demand for high-speed rail technology talents is crucial for ensuring the sustainable development of projects， optimizing talent cultivation resource allocation， and enhancing industry competitiveness and innovation capabilities. However， when predicting and analyzing the demand for high-speed rail technology talents， there are problems such as insufficient data collection and integration， limitations in analysis methods and tool， rapid changes in industry demand， regional economic development differences ， and the education system disconnected from industry demands. In response to these issues， when constructing a big data-driven talent training policy system， a dynamic data collection and analysis mechanism should be established， the integration of the education system and industry demand should be promoted， cross industry cooperation and knowledge sharing should be strengthened， regional differentiated talent training strategies should be implemented， and innovative learning methods and skills training should be promoted.

Key words： bigdataprediction；high speed railtechnologytalents；Hunan province；talentcultivation；policy