数字化转型背景下，产教融合大数据技术专业群人才培养方案

一、引言

在当今社会迅猛发展的浪潮中，大数据产业正以前所未有的深度与广度蓬勃兴起，在金融、医疗、教育、交通等众多领域得到了广泛应用，已然成为当下各行业聚焦的分析方向与探索重点。对于高等职业教育而言，若想在大数据专业的研究与分析领域取得更显著的成效，就必须将人才培养置于核心位置。产教融合作为职业教育改革的关键方向，对于培养优秀的大数据技术人才具有不可替代的作用。

职业院校作为向社会输送高素质技术技能型人才的主阵地，大力开设大数据技术专业群专业势在必行。在数字化转型的大背景下，如何精准、高效地培养大数据技术专业群专业人才，已成为职业教育领域亟待攻克的重点研究课题。这不仅关乎职业教育自身发展要求的达成，更是为大数据产业的稳定、可持续发展提供坚实人才支撑的关键所在。

二、产教融合概述

在职业院校的教育实践活动中，产教融合模式正发挥着日益重要的作用。所谓产教融合，即将产业与教育深度融合，以学生培养为核心要义，这与教育领域综合改革的要求高度契合。从职业院校大数据技术专业群专业教育模式创新的角度来看，深入推进产教融合模式具有至关重要的意义。

传统教学模式往往存在一定的局限性，而产教融合模式能够在一定程度上弥补这些不足，推动教育向更深层次、更广范围发展，充分发挥其在人才培养方面的独特作用。通过产教融合，培养出的人才能够更好地契合企业多样化的需求。

职业院校大数据技术专业群专业开展产教融合的主要目标，在于使教学目标与大数据产业群紧密对接，实现大数据产业群与职业院校自身产业的互联互通，从而精准确定人才培养目标，为大数据产业群的稳定发展创造有利条件。

与传统的人才教学模式相比，产教融合教学模式具有显著优势。传统模式往往忽视对相关行业发展动态的深入研究，更缺乏对人才需求的精准分析，导致企业只能被动接收毕业生。在此情形下，毕业生往往难以满足企业的实际要求，技术水平也有待提高，这不仅影响了企业的可持续发展，也难以彰显职业院校在人才培养方面的优势。

由此可见，职业院校引入产教融合模式，能够有效解决上述问题。它有助于职业院校及时了解产业发展方向，精准把握市场对人才的需求，进而实现人才培养目标。同时，基于产业实训，能够确保专业人才培养工作落到实处，避免人才培养目标出现偏差。因此，产教融合已成为现阶段职业院校创新发展的重要路径。

三、职业院校专业人才培养现状剖析

（一）产教融合主体责任亟待清晰界定

随着市场对大数据专业群中各专业技术人才的需求持续攀升，职业院校纷纷开设相关课程，以期满足这一需求。然而，深入分析职业院校的专业教学情况后发现，院校在大数据专业群专业教学经验研究方面存在明显不足，这直接导致专业产教融合的推进力度疲软。

在企业与高校的合作过程中，责任界定模糊不清的问题尤为突出。职业院校仍秉持传统教育理念开展人才培养工作，而企业对于专业人才却有着更为严苛的要求。这种理念上的差异使得双方合作分歧日益加剧，产教融合战略未能充分发挥其应有的作用。

影响专业教学效果的核心因素在于，双方对产教融合重视程度不够，既未构建完善的产教融合相关体制机制，也缺乏成熟、系统的产教融合教学计划。学生在实践经验方面相对匮乏，难以将所学理论知识有效转化为实际应用能力，职业院校的人才培养优势也因此未能得以彰显。

（二）课程评价方式单一且缺乏科学性

课程评价方式是提升职业院校专业教学水平的关键环节。然而，部分职业院校未能依据专业教学需求，制定出科学、合理的课程评价方式，依旧沿用传统的课程评价模式。这种模式过于侧重理论教学，而忽视实践应用教学，将考试成绩作为唯一的评价结果，导致学生的实践应用能力难以得到有效提升。

在课堂教学中，教师深受应试教育理念的影响，教学重点主要放在引导学生如何应对考试上，实践课程时间被大幅压缩。同时，课程评价方式的创新力度严重不足，无法真实反映学生的学习情况，学生也难以从课程评价结果中发现自身的不足，进而影响良好学习习惯的养成。

教师过度关注学生的考试分数，形成了固定的教学方式，使得理论知识教学的比重不断攀升，而实践应用教学质量却持续下滑。这导致学生严重缺乏实践应用技能，理论与实践相结合的教学模式难以发挥实效。例如，教师长期忽视教学方式的创新，会使学生的学习兴趣逐渐降低，课堂教学效果难以得到有效提升，无法满足企业对专业人才的需求。

尽管部分院校已逐渐提高学生日常学习考核的比重，但期末和期中考试成绩在综合评价中仍占据较大比例，且考试内容主要以理论知识为主，缺乏对学生实际应用能力的考核。因此，要从根本上提升学生的专业素质，必须构建科学合理、形式多样的课程评价体系，着重加强理论与实践相结合的教学模式，锻炼学生的动手能力和创新思维，鼓励学生积极参与企业实习，提前了解企业的工作环境和需求。

（三）产教融合人才培养方案与市场需求脱节

产教融合人才培养是提升职业院校人才培养质量的关键因素。然而，部分职业院校在制定产教融合人才培养方案时，未能充分考虑市场对人才的需求。企业在人才培养过程中的参与度不高，导致高职院校难以真正了解企业真实的用人需求，进而使人才培养方向出现偏差，部分专业教学严重与市场脱节，学生就业率难以得到有效提升。

学生在学习大量知识的过程中，缺乏实践应用的机会，难以找到与之匹配的工作岗位。即便少部分学生能够找到相关工作，也需要在企业中花费大量时间重新学习，院校所学的理论知识无法得到有效转化。

此外，教师的教育理念也是影响人才培养效果的重要因素。在我国，社会普遍存在对普通高校教育的重视，而对职业院校教育存在一定误解。这种社会性的偏见导致职业院校生源质量参差不齐，很多学生没有养成良好的学习习惯，教师的教学热情也受到打击，进而使得职业院校教学水平难以得到有效提升，对人才培养质量造成了重大影响。

四、大数据技术专业群人才培养模式的具体实施策略

在数字化转型的浪潮中，职业院校与大数据专业群相关企业需深化合作，全面调研现阶段大数据企业技术人才需求，精心设计并优化大数据技术专业群专业人才培养模式。要紧密关注市场动态变化，顺应市场需求，结合大数据产业实际工作场景，以工作过程为导向，将理论与实践深度融合，探索出契合职业院校发展的大数据技术专业群人才培养模式。以下从多个关键方面进行详细阐述：

（一）科学构建课程体系

大数据技术专业群各专业作为新兴专业的重要组成部分，其价值不言而喻。构建完善的课程体系是落实人才培养目标的基础条件。随着大数据技术在多个领域的广泛应用，其重要性日益凸显。因此，需根据学生具体情况，设计科学合理的课程体系。

对于大数据技术专业中各专业的核心课程，建议将校企合作企业的真实案例融入各个教学模块，形成项目制教学模式。这有助于帮助学生形成良好的科学素养，推动课程教学改革与完善，确保项目制教学活动有序开展。由于大数据知识具有较强的整体性，各知识点之间存在紧密联系，开展项目制教学能够让学生在实践中构建自身知识体系，加深对知识的理解和掌握。

在职业院校的教学过程中，学生应遵循循序渐进的原则学习知识。随着产教融合教学模式的引入，必须进行课程体系改革，制定明确的课程标准。学校教师和企业导师在教学活动中，需按照课程标准明确每个项目的教学任务，并探索相应的教学对策。将企业真实案例融入教学，开展项目制教学，能够丰富学生的知识体系，增强学生的创新意识和实践能力。职业院校借助校企合作平台，可及时掌握市场最新动态，设计出符合市场需求的人才培养方案。

（二）探索产教融合双主体育人模式

通过深入探究与分析，产教融合主要体现在以下两个方面：

1. 现代学徒制

职业院校作为人才培养的重要阵地，应积极引导企业师傅进入课堂，配合教师开展实践活动，参与人才培养计划的设计。学校应充分发挥自身优势，建设合作办学办公场所和实训场地，企业应派遣工程师进驻学校担任实训指导教师，承担大数据专业群各专业的实训课程教学任务。

职业院校教师不仅要承担专业教学，还应与校企合作企业共同开展人才培养方案设置、课程标准设计、项目指导等工作。随着校企合作的深入推进，企业教师在教育教学过程中应融入企业文化，提升学生的职场能力。在此背景下，可采用分工合作的方式：基础理论知识由学校教师授课，为学生打好专业基础；大数据技术专业中各专业的实训课程由企业导师负责授课。细化课程，推行阶段式课程，第一阶段由学校教师开展教学，第二阶段由企业导师进行实践教学，帮助学生快速完成学习任务，提升大数据技术专业群各专业的技术技能。

2. 利用企业资源，成立校企协同工作小组，共同进行项目开发

为了提升学生的各项技能，必须有真实任务作为支撑。大数据专业群中各专业与其他专业的项目教学案例存在较大差异，若大数据技术不及时与产业、行业深度融合，就无法获取有价值的数据，项目也就失去了意义。若职业院校教师无法整合大量数据信息，并将其提炼为教学样本，就需加强与企业的合作，要求校企合作企业提供企业数据支持。

在实践教学中，校企合作企业应提供真实的项目作为教学案例，还原项目完成场景，成立项目小组，任命企业导师为项目经理，学生为项目成员。结合项目生产过程设计岗位，在项目实施过程中分配小组成员工作任务，学校教师配合企业导师开展指导工作，及时掌握项目具体情况。企业导师与学校教师加强合作，成立项目小组的主要目的是让学生完成项目，提升专业实践能力，同时掌握与客户沟通的技巧，对解决方案制定、交互设计以及项目测试等工作产生深层次认知，有效丰富学生的知识体系，拓展知识视野，及时认清大数据项目研发工作流程，也能有效应对教学样本不足的问题，实现企业人才储备的目标。

（三）推进理论与实践融合教学

职业院校若想进一步提升人才培养效果，必须加大与企业的合作力度，采用校企合作办学方式，重点培养企业急需的高素质技术技能人才，持续推进产教融合战略的实施。将企业的用人理念和工作方式全面融入院校日常教学中，通过案例实践方式让学生了解企业的日常工作内容，将企业文化和工作理念渗透到学生的日常学习中，让学生带着问题去学习理论知识，再将理论知识应用到实践教学中，帮助学生完成从理论到实践的转化，使知识成为学生的个人技能。

职业院校还应加快大数据技术的应用，通过收集学生日常学习数据，进行统一存储和分析利用，模拟各种企业工作情况，形成完善的教学任务。教师通过数据收集和分析，全面掌握教学任务完成情况，将不同的知识点分散到教学环节中，采用由浅入深的教学理念，增强实践教学内容。

以大数据专业群专业为例，针对该专业群的学生，校企合作企业可提供企业真实项目，如人力资源关系信息系统。教师可以让学生根据企业的人力资源管理需求，设计和完善工作软件。在项目实施过程中，通过调用部分企业人力资源数据信息，让学生模拟企业人力资源管理需求，设计出不同的管理模块。教师以单个项目为载体，逐渐加大软件设计难度，在系统中逐渐融入大数据分析技术，帮助学生快速掌握大数据技术的应用。

以岗位信息多维分析大数据决策系统为项目载体，该系统通过收集人力资源应聘和招聘等数据需要大量的前期工作。教师可以向学生讲解Web信息系统的基本概念，让学生能够逐渐掌握Web开发技术。学生通过项目实践方式，搭建相对应的功能板块，将理论知识转化为实践应用，以此提升职业院校教学的针对性，让学生在日常学习中掌握更多实践知识，为学生未来发展奠定坚实基础。

（四）构建系统性教学评价体系

在我国社会与经济迈向高质量发展的关键阶段，市场对人才的需求结构发生了显著变化。这一转变促使职业院校必须紧密贴合市场用人需求，构建具有针对性的人才培养体系。借鉴企业绩效管理模式，有助于让学生熟练掌握必备的工作技能，培育良好的职业道德观念，使其能够提前适应企业的工作环境。

在现代企业的薪酬管理体系中，绩效工资是衡量员工工作成效的关键指标。职业院校可充分参考校企合作企业的员工绩效管理方式，并结合自身办学的实际情况，制定契合企业绩效管理要求的教学计划。通过模拟企业对员工发放工资的模式，让学生直观感受企业绩效管理的运作机制。

学生的绩效工资应合理划分为两部分：基本工资和岗位工资。基本工资可由班级辅导员依据学生的岗位进行发放。而岗位工资的发放则需综合考量多个因素，包括学生的日常考勤、工作行为以及所取得的工作成果等。在发放基本工资时，可结合企业制定的员工手册，让学生提前了解企业的文化和管理模式，从而约束自身行为，树立正确的职业理念和工作态度。

职业院校还应将课堂表现、参与活动情况等纳入绩效考核范畴，确保考核情况和工资发放标准符合市场用人要求。具体可参照职业院校应届毕业生的薪资发放标准，由各专业教师进行评估确定。绩效分数采用百分制，各项考核科目的设置应紧密结合院校教学实际情况，并合理划分各考核科目的比重。岗位工资以虚拟数字形式呈现，使学生切实感受到企业绩效考核的氛围，促使其转变工作和学习理念。

在期末考试结束后，院校应及时公布学生的考核情况，教师需向学生详细讲解各考核分数的评定依据，引导学生对照考核分数，有针对性地提升薄弱环节。此外，对于条件较好的职业院校，可依据考核分数对表现优秀的学生给予适当的物质或精神奖励，让学生深刻体会到付出与收获的正比关系。这一举措将从根本上改变职业院校的考核方式，培养学生以客户需求为导向的意识，使职业院校的人才培养与企业用人需求紧密结合，全面提升职业院校的办学质量。