基于大数据分析的新工科人才分类培养研究与实践.docx

?

?

基于大数据分析的新工科人才分类培养研究与实践

?

?

郑述招张军

摘要针对当前高职大数据专业人才培养面临的生源结构复杂、师资等教学资源匮乏、人才培养难度大等问题，以企业需求、学生发展为中心，借助大数据分析确定人才培养定位及方案;开展基于大数据分析的新工科人才分类精准培养模式改革，构建了配套大数据课程体系，践行精准育人;精准对接行业领军企业，在课程资源建设、大数据项目开发、双师团队、“1+X”证书等方面深度合作，取得了较好效果。

关键词培养模式大数据分类培养精准育人

：G712?????????????????：A??DOI：10.16400/ki.kjdkz.2021.03.020

ResearchandPracticeonClassifiedTrainingofNewEngineering

TalentsBasedonBigDataAnalysis

——TakebigdatatechnologyandApplicationMajorasanexample

ZHENGShuzhao，ZHANGJun

（GuangdongPolytechnicofScienceandTechnology，Zhuhai，Guangdong519090）

AbstractInviewofthecomplexstructureofstudents，thelackofteachingresourcessuchasteachersandotherteachingresources，andthedifficultyoftalenttraininginHigherVocationalbigdatamajor，theorientationandschemeoftalentcultivationaredeterminedbybigdataanalysiswiththehelpofenterprisedemandandstudentdevelopment;thereformofprecisetrainingmodeofnewengineeringtalentsbasedonbigdataanalysisiscarriedout，andthesupportingbigdataisconstructedcurriculumsystem，practiceprecisioneducation;precisiondockingindustryleaders，in-depthcooperationincurriculumresourcesconstruction，bigdataprojectdevelopment，doubledivisionteam，1+Xcertificateandotheraspects，hasachievedgoodresults.

Keywordstrainingmode;bigdata;classifiedtraining;preciseeducation

而相较传统学科，以大数据为代表的新工科专业人才社会需求迫切，但技术迭代快、培养培养难度大;且不同背景、不同区域、不同类型的企业，对于大数据人才需求差距较大、具有典型的多元化特征。人才供给侧方面，学生来源广、学情复杂，如何做到因材施教、实现人人进展其才，亦是当前高职大数据教育工作者面临的重要问题。

1当前高职大数据人才培养的难点

1.1生源结构复杂

当前，高职院校生源涵盖普高生、学考生、自主招生、三校生、“四类人员”（退役军人、下岗失业人员、农民工、新型职业农民）等，学情异常复杂;学生在知识水平、学习能力、专业发展潜力、兴趣爱好、年龄等方面各不相同。不同的学业基础、学习动机及就业倾向，产生不同的学习需求;而传统的一套人才培养方案、同质化培养，已经不能满足学生个性化学习的需求;进而导致学生自信心不足、学习积极性不高、就业对口率不高等问题。

1.2人才培养难度大

与旺盛的人才需求相比，作为新工科专业的典型代表，大数据领域涉及的技术范围广，涵盖大数据获取、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化、大数据平台搭建、大数据平台运维等诸多细分领域，且技术更新快、人才培养难度大。而部分岗位对从业者数学分析能力、算法理解能力、逻辑思维能力及英文资料阅读能力的要求较高，并不适合高职院校培养;因此高职大数据专业如何精准定位、明确目标岗位，是人