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摘要：本文基于湖南科技职业学院人工智能学院大数据技术与应用专业发展现状，分析了高职教育现有人才培养模式，阐述了“1+1+1”大数据技术与应用专业人才培养模式的内涵，进一步提出人才培养模式的实施要求：合理确定人才培养目标、加强学生职业能力培养、科学合理设置课程体系，最后总结了“1+1+1”高职大数据技术与应用专业人才培养模式的创新。
关键词：“1+1+1”；大数据技术与应用；人才培养模式
本文引用格式：杨灿,李尹.“1+1+1”高职大数据技术与应用专业人才培养模式研究[J].教育现代化,2019,6(90):15-16.
近年来，为推动我国大数据产业持续健康发展，加快建设数据强国，实施国家大数据战略，国务院编制并落实《促进大数据发展行动纲要》，工信部编制印发了《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，全国各地高校大数据相关专业拔地而起。根据教育部2018年1月18日公布的“大数据技术与应用”专业备案与审批结果显示，已经有208所高职院校开设了该专业并开始招收学生，满足市场对大数据行业现代化高素质人才的需求，提高了职业人才培养质量[1-2]。湖南科技职业学院人工智能学院大数据技术与应用专业自2018年正式招录学生300余人，其中大数据方向200余人，人工智能方向92人，因此本文中提到的人才培养主要涵盖大数据专业方向。因此，大数据技术与应用专业目前需要解决的首要问题是，如何从社会对技能人才的需求，反推本专业的人才培养方案与模式。
一高等职业教育现有人才培养模式分析
技能型人才培养是高职教育的基本诉求，在教育思想和教育理论的指导下，以市场人才需求为风向，通过教学、实习实训、制度保障等要素的有机组合，构建出满足高职教育的人才培养模式[3]。它从根本上体现了高职人才特征，准确反应了高等职业教育的教育理念。高职教育重点在培养技能型人才，特别是专业群设置、人才培养模式和课程结构设置等与行业市场需求相吻合，但是对于大数据等新型产业，却没有相应的大数据技术与应用专业培养模式，只是在传统计算机应用专业上增设大数据相关课程，无法满足其需求。对于大数据而言，人才培养模式中课程的范围不能太过于狭小，课程设定需要紧跟行业岗位需求。目前而言，湖南科技职业学院人工智能学院大数据应用教研室由计算机应用教研室转型而成，对于大部分专业教师而言大数据是一个新专业，由于缺少行业背景，教师对专业认识不够深入，只能通过参加各种培训提升专业能力。学院建设了大数据相关实训室，具备专业硬件设备，但由于缺少大数据后台系统和计算平台，学生在专业实训过程中无法达到理论与实践的统一。综合以上因素，现有专业人才培养模式存在一定的局限。
2018年，麦肯锡（Mc Kinsey）出具了一份详细分析报告，报告指出，大数据及相关工作岗位将大幅增加，而大数据科学家的人才缺口将超过14万，利用大数据作判断决策的经理或分析师的工作岗位，其缺口将逼近150万。另外，根据中国商业联合会数据分析专委会的资料显示，未来3到5年内，中国互联网行业、金融机构等需要180万大数据专业人才。社会各行各业对大数据人才的需求量巨大，学生需要掌握好专业技能才能更好地实现自身价值。通过岗位分析和实地调研，我们发现目前市场在大数据相关工程师岗位需求包括：大数据应用开发、决策分析、可视化以及系统运维等。学院结合自身优点与市场需求，本专业初步定位于面向大数据应用开发工程师岗位和大数据运维工程师进行人才培养，采用“1+1+1”培养模式。
学校在基于校企合作和校企融合的实践过程中，发展了“1+1+1”这一全新开放而又富有轻工专业群特色的教育理念，创新了大数据技术与应用专业人才培养模式。其中三个“1”分别为：1年平台公共课程，1年专业核心课程，1年岗位方向专业课程。即以“大一+大二+大三”为时间轴；以“计算机类平台公共课程+专业核心课程+方向核心课程”为阶梯课程设置；以“校园+企业+岗位”为学习实训场地转换。人工智能学院大数据技术与应用专业把“1+1+1”培养模式作为改革的切入点，以合作企业开展的技术研究与社会服务为依托，学院及合作企业结合自身的行业优势和研究背景，将在大规模图像数据、语音数据、商务数据等非结构及半结构化数据上开展相关研究，致力培养出“复合、创新、发展”等特质的高素质、高技能型人才。
二“1+1+1”大数据技术与应用专业人才培养模式的实施要求
“1+1+1”大数据技术与应用专业人才培养模式应坚持以校企融合模式，把培养目标、培养规格、文化、素质、环境、方法措施等诸多因素都整合起来[4]。具体实施的过程要求如下：
（一）合理确定人才培养目标
合理的人才培养目标应该注重学生全面发展。全面发展培养包括培养学生德智体美全面发展，以及培养学生不断自我提升技能能力、自我创新能力、进入社会后的可持续发展能力、服务经济社会发展变化的能力[5]。高职学生全面发展还应当注重学生通过德技双修可以适应社会需求，拥有就业创业能力。分析大数据应用开发工作岗位需要，应当具有较强的外语应用能力和创新能力、较高综合素质与良好职业素养，了解大数据技术应用框架与其生态系统，掌握大数据采集、清洗、存储、建模、分析等基本技能和大数据应用开发的基本理论、技术和方法，培养面向电信、零售、银行、金融、政府等领域的高素质劳动者和技能型人才。
（二）加强学生职业能力培养
高职学生职业能力培养，通过一系列实训操作加强对通用能力、专业技术技能的培养。通用能力包含：当代职业道德和敬业精神、实训或作业过程中体现的进取心和责任心、操作实验时分析问题和解决问题能力、项目开发中团队合作能力等。专业技术能力按照岗位技能需求，其中大数据系统开发工程师技能要求主要包括：扎实的编程能力、数据库设计和操作能力、大数据系统平台搭建、大数据开发工作能力。学生至少掌握Hadoop和Spark大数据平台架构原理，能够搭建和维护大数据处理平台，掌握大数据开发工作流程，具备对大数据进行采集、清洗、存储、建模、挖掘分析的能力。
（三）科学合理设置课程体系
课程体系的设置是开设新专业的基础，“1+1+1”大数据技术与应用专业人才培养模式围绕着3个“1”核心概念，具体课程体系设置是否合理将直接影响到培养质量。通过全面调查和岗位需求分析，人工智能学院大数据技术与应用专业的课程开设围绕3个“1”全面展开。大一期间，学生需要完成整个学校指定的主要公共课程来提高基本人文素质，主要公共课程为《大学英语》、《中国传统文化》《公共体育》、《思政课》等。此外，还需要完成基础专业平台课为后续专业核心课程打下基础，计算机类平台公共课程为《专业导论》、《程序设计基础》、《Linux操作系统》、《数据库应用（MySQL）》。大二期间，学生继续在校园进行专业方向核心课程学习，通过核心课程的学习，充分了解大数据技术，包括数据的采集、清洗、存储、统计分析和可视化等。大数据技术更新速度较快，专业核心课程应当每年适当调整。大三期间，学生进入企业分岗位进行专业课程学习，以企业级项目为依托，通过实习实训加强学习效果。通过充分利用校企合作平台，实现产教研深度融合，为学生争取更多的锻炼机会与就业岗位，同时也解决了学院教师资源不足的困境。
三 结语
“1+1+1”模式下，大数据技术与应用专业建立校企合作平台并充分利用，其人才培养模式有三大创新之处：①从校园三年教学转为两年课程教学，解决了教师资源不足的问题，有利于建立一支优质、稳定的师资团队。②学生在大三时进入合作企业，可以根据自身专业特长选择专业方向分班进行专业技能培养，体现个性化人才培养。③合作企业以自身研究技术和行业项目作为教学素材，拓展了学生的专业知识面，使得教学课程设置更符合大数据相关岗位需求。
参考文献
[1]任泰明.高职院校大数据技术与应用专业人才培养方案的探索与实践[J].电脑知识与技术,2019(03):169-170.
[2]李忠雄.职业学院计算机应用基础整合专业教学模式创新[J].教育现代化,2019,6(55):254-255.
[3]陶红,曲涛.试论高职“1+1+1”技能型人才培养模式[J].教育与职业,2011(06):10-12.
[4]薛慧丽,黄敏,郭孔生.“1+1+1”培养模式的创新与实践[J].九江职业技术学院学报,2016(01):7-8.
[5]贾万祥,徐红兵.高职院校大数据技术与应用专业人才培养模式的研究[J].电脑知识与技术,2019(04):102-103.
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