SCI论文（www.lunwensci.com）
摘要：为了培养德智体美劳全面发展的人才，文章首先分析了大数据背景下现有人才培养模式存在的不足， 然后阐述了大数据背景下高校专业人才培养模式改革的必要性，最后论述了大数据背景下高校专业人才培 养模式改革路径。
关键词：大数据,专业人才培养模式,高校
大数据、人工智能、云计算等高新信息技术方法 的出现及应用， 正在快速改变人们的思维模式和社 会行业的发展进程，由此，对于数据的研究及使用已 逐渐成为社会的热点问题。大数据具有如下特征：大 量、高速、多样化、有价值、真实。大量，指大数据量非 常大。高速，指大数据必须得到高效、迅速的处理。多 样化， 体现为数据类型的多样化， 即除了传统的数 字、文字，还有更加复杂的语音、图像、视频等 。有价 值， 指大数据的价值更多地体现在零散数据之间的 关联上 。真实，指与传统的抽样调查相比，大数据反 映的内容更加全面、真实 。习近平总书记强调要做大 做强数字经济、拓展经济发展新空间[1] 。 同时，《工业 和信息化部关于加快培育共享制造新模式新业态 促 进制造业高质量发展的指导意见》提出加强 5G、人 工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设[2]。 而网络强国战略 、数字经济发展战略的实施，则是 从国家层面部署推动数字经济发展。从人才培养实 际情况来看，我国高校在人才培养的供给侧和产业 需求侧上，明显存在不匹配的问题，这导致培养出 来的人才与社会需要的人才标准还存在 一 定的距 离[3] 。故如何促进人才培养与产业需求全要素多方 位融合，实现教育链、人才链与产业链、创新链的有 机衔接，是未来高校人才培养需要解决的核心问题。 同时，党中央 、国务院关于教育综合改革的决策部 署，进一步深化了人才培养供给侧与产业需求结构 性改革的要求，这对全面提高教育质量、促进就业创 业、推进经济转型升级、培育经济发展新动能具有重 要指导意义。
改革开放后，我国进入经济快速增长阶段，人民收入逐年提高， 但这更多是以粗放型增长方式取得 的，这样高投入 、高消耗、超排放的生产经营模式在 数字经济不断发展的今天已经不合时宜 。对此，基于 大数据和人工智能的高新科技的出现和发展，给全世 界带来了前所未有的产业革命 。作为引领未来的战 略性技术，大数据和人工智能已成为世界各国提升国 家竞争力、维护国家安全的重要基础平台 。积极推进 以大数据和人工智能为引领的创新驱动发展战略，转 变发展思维方式 、努力促进高新技术产业转型升级、 提升核心竞争力和增强经济增长新动能，是科技强国 的必由之路和根本之策 。大数据、云计算等数智技术 已经深刻影响了社会各个行业领域，因此在大数据背 景下如何转变和改革现有高校人才培养理念和管理 模式等问题值得高校教育工作者进行研究和探讨 。 当前， 我国素质教育正处在不断改革和创新阶段， 全面重视学生的综合素质发展，加强对学生实践能 力的培养，是大环境和时代的要求，所以高校教育 者应采取有效的策略和方法， 积极应对大数据等信 息革命带来的深刻影响和观念变化[4] 。就当前发展的 情况来看，作为培育人才的重要场所，高校不但要进 行理论知识的讲授，还要进一步提升学生的实践操作 技能，从而让学生在未来就业时能具有足够的竞争能 力，努力成长为德智体美劳全面发展的人才。
一、大数据背景下现有人才培养模式存在的不足
(一)专业人才培养目标不合理
目前，高校在专业人才培养过程中多采用以掌握 理论知识为主、培养实践操作技术为辅的模式 。但随 着创新工具、共享服务、人工智能等新兴技术的兴起， 其对原有的培养模式和观念提出了更高要求，以前的“重本专业知识培养、轻多学科交叉融合，重理论知识 讲授、轻实践技能培训”模式已不能适应新的行业和 环境要求 。按照当前的培养目标，学生只需要在课堂 上认真听课，对理论知识进行掌握了解，并在期末参 加考试，且考试成绩计入综合评价体系即可，这样的 培养方式并不能很好地发展学生的综合素养，且实践 操作环节往往流于形式， 也没有相应的考核机制，无 法进行量化管理[5]。因此，当前高校的人才培养目标存 在一定问题， 如移动互联网类的专业课程设置较少， 相关专业在对学生进行素养培训时还是停留在原有 的思维意识上，与专业课程相匹配的操作软件训练处 在简单模仿和初级培训层面。对于学生是否能够有效 地借助互联网信息技术完成专业上的各种业务处理， 进而帮助企业更好地完成信息整理工作，还缺乏系统 性的目标定位 。而大数据时代需要的是复合型人才， 是能够利用专业经验及其他的技术提升自身应对社 会需求的综合型人才[6]。
(二)专业课程体系设置滞后
受大数据等新兴技术的影响，行业对专业人员的 综合素养提出了更高的要求，而高校专业课程设置中 严重缺乏相关数据和智能课程的设置安排 。 目前，专 业课程设置多以理论课程为主、核算实训课为辅，在 理论课程设置上存在门数多、种类杂、课时占用多的 情况， 而与数据和智能相符的实践课程开设较少，或 者即使开设也未安排充分的课时进行教学实践，同时 课程内容大多缺乏前沿性、综合性、学科交叉性。课程 体系整体呆板、僵化、滞后，不利于学生综合素质的培 养和综合能力的形成。虽然目前采用的教学手段有一 定创新，如采用了慕课、翻转课堂等新的教学方式，增 加了课堂授课的趣味性和实践性，但受各种条件的影 响， 往往是在一 门或特定几门专业课中开展试点，起 到的教学实质作用有限，更多的是起到示范作用 。对 于专业教学来说， 由于知识的变化和调整较为频繁， 需要投入大量的时间和成本进行维护更新，这也是导 致高校当前专业课程未能很好地与大数据等平台内 容进行结合的重要因素。
(三)专业教师队伍综合素质能力有待提升
信息时代的到来深刻影响着社会发展和思想理 念更新，且数据的收集、分析、使用已成为核心问题， 这就对高校教师提出了严峻的挑战，同时对专业教育 和人才培养提出了更高的要求。而多数专业教师目前的教学观念尚未转变，仍以传统教学模式及培养理念 为主， 普遍缺乏互联网及数据的相关技术知识和技 能，专业知识构成单一，外延性较窄，知识的深度和广 度不够，多学科交叉的意识和能力不足，对专业以外 的相关领域平台拓展准备不足，因此在授课中往往以 理论知识讲授为中心环节，缺乏对互联网、大数据等 新知识的介绍和运用讲解 。在教学方法上，缺少创新 性，具体表现在对相应的实训操作和软件应用，往往 是以熟悉的传统模式为主，而对数据、智能知识普遍 存在畏难和回避情况，缺乏实际操作能力，这使得学 生在数据使用、决策分析等新技能方面得不到有效锻 炼，同时在面对较复杂的分析和管理问题时，由于缺 乏有效训练，往往无法做出合理的职业判断[7]。
(四)教师团队建设有待加强
未来专业发展将以融合为方向，相关知识在内容 和体量上将会更加丰富，交叉性会更强，专业核心内 容也会随之发生变化，因此建设一个高水平、高质量 的教学团队极为重要 。通过学科团队建设，可适应未 来专业发展的要求和专业特色，并朝着数据化、制度 化和管理化“三位一体”的方向发展，展现出多学科、 多角度、多维度且综合性强的融合专业特点[8]。当前高 校的现状如下，虽然在团队人才建设和人才培养上有 一些创新和变化，但是在具体建设上还是沿袭原有的 组队模式，仍以本专业人才为主，缺乏既懂本专业知 识又懂计算机技术的人才，同时在备课和课题研究上 多以专业理论研究、课堂授课方式为主要研究方向和 目标，未能真正把数字经济、大数据等现代信息科学 技术融进团队建设，因此对于一些具有前瞻性、融合 性的创新研究缺乏架控能力，导致团队在研究方向和 内容方面仍然是走老路子。各高校对于团队建设的支 持力度也有待加强，尤其是一些综合性高校，不论是 经费的支持，还是引进人才的力度，都缺乏持续性和 稳定性，这就导致在团队建设过程中一方面吸引不了懂技术的优秀人才加盟，另一方面面临着团队本身优 秀的人才随时离开的危机[9]。
二、大数据背景下高校专业人才培养模式改革的 必要性
当前，随着人工智能技术的不断发展，旧有产业 链行业将在以人工智能技术为主的高新技术的推动 下进行全面调整， 行业产业链结构改变是必然趋势， 由此，行业资源的整合效率将会明显提升 。同时，随着大数据、人工智能技术的广泛运用，产业间的合作效 率会得到进一步提升 。 目前，大量基础性、重复性的 工作正在通过人工智能技术进行处理， 同时各行业 也越来越重视大数据的收集 、分析 、处理和使用能 力，由于通过对大数据进行收集、分析，可更有针对 性地进行决策和战略调整， 因此以大数据平台为基 础的新科技正有力地推进行业发展， 由此数据资源 优化整合能力成为以后相关从业人员需要具备的关 键能力，可以预见未来的网络化时代中，数据不仅能 够代表价值，还能够创造价值 。由此对当前的高校人 才培养模式提出了新的挑战， 尤其是以具有核算和 重复性、劳动强度大、低附加值特点为主的相关专业 最先受到冲击和影响， 这给现有的教育理念及培养 模式带来了压力和挑战，预示着程序性、重复性的工 作在未来将被智能化的创新性技术工具代替， 而以 管理决策 、数据分析及实践技能为核心代表的综合 素养将得到重视，因此未来专业化、素质化教育发展 的方向， 将会更加注重培养人才的创新意识及综合 专业胜任能力 。 目前，多数高校人才培养模式的改变 只停留在方案或理念上，在实地课堂授课、实践培养 环节仍多以传统的教学模式和理念培养学生， 这导 致培养出来的人才与社会急需的“双技能”型复合人 才存在一定差距，尤其是在创新性、实践技能培养上 明显滞后于社会需求 。在专业课程建设和设置方面 ， 也未能很好地与大数据 、人工智能等高新信息技术 进行融合衔接， 即众多高校在人才培养模式方面存 在结构性和前瞻性问题 。如何能培养出既懂专业知 识，又能熟练掌握大数据使用、分析的高素质综合型 人才，已成为近几年高校在素质教育、人才培养上重 点思考和改革的热门方向 。显而易见，未来高等教育 方向将会以向社会输送实用型和技能型的“双技能” 型人才为目标， 同时其相应教学观念和培养模式的 转型与创新， 也将在很大程度上推动社会生产力的 发展和社会变革 。因此，将来专业特色和教学模式与 大数据、人工智能等高新技术相结合是必然趋势，应 引起高校教育工作者的高度重视[10]。
三 、大数据背景下高校专业人才培养模式改革路径
(一)积极应对时代变化，合理调整人才培养目标
高校教育工作者应积极应对时代变化和环境改 变带来的挑战和机遇。当今，以大数据、人工智能为代表的信息革命正在如火如荼地发展，科学技术水平日 新月异，信息容量越来越大、传播速度越来越快，改变 了相关行业发展的节奏， 并对人才的综合素养和具 备的能力提出了更高的要求， 这必然会加速影响和 推进高校教育理念和人才培养模式的转变， 故高校 合理调整人才培养目标势在必行 。首先，要改变原有 的精英型教育培养目标， 向应用型人才培养目标靠 拢，紧密联系社会需求，并以此为导向，找准培养 目 标方向， 即在制定人才培养方案时要根据专业实际 情况和学生特点，科学合理地融入高新技术知识，明 确应用型人才培养的目标 。其次，要形成相对明确的 人才培养目标， 即在对就业岗位工作任务和能力要 求进行充分调研的基础上， 通过专家研讨会的形式 对人才培养目标进行细化或区分[11]。考虑到不同专业 受大数据环境的影响不同， 故其人才培养目标应有 所差异，如大数据专业、计算机专业，以及经济学、统 计学、金融学等专业与大数据联系紧密，就应以培养 具备初步研发能力的应用型人才为目标， 而其他专 业相较之下相关性较低， 则适合以培养懂得相应大 数据知识的人才作为目标。
(二)逐步完善课程体系建设，满足社会需求
高校应当充分认识到，以大数据、云计算等为代 表的数字科技对原人才培养模式带来的冲击，不仅表 现在教育理念上，还体现在数字科技呈现的结构优化 及海量信息处理问题能力上，所以高校要利用现有技 术平台和技术手段及资源， 科学构建专业课程体系， 合理安排相关网络设计和数据规划课程，以满足各方 面的需求 。在课程体系构建上可按照“理论—实践— 评价”的思路 。首先，在理论知识层面，要通过合理的 课程设置让学生按照自身需求进行系统性学习。具体 而言，可增加理论课程中与计算机、人工智能等相关 的知识，并优化调整与本专业联系不大的平台课程和 专业基础课程， 使学生掌握的理论知识更加全面，并 增强综合素质，进而符合人才培养要求。其次，在实践 技能层面，要注重动手与动脑能力相结合的实践操作 技能培养，积极鼓励学生在使用操作平台和应用软件 的基础上， 尽量通过自主独立的方式进行主动学习， 提高自身实践操作能力水平 。 同时，要注重校企间的 合作，进行资源的优化与整合，让学生能通过校企平 台提升实践技能，为进入社会打下良好基础。最后，在 评价层面，应重视评价体系的作用。具体而言，在课程体系建设中应设置相应评价模块和机制，让学生在阶 段性学习结束后可进入相应考查、评价模块，对自身 的学习成果进行检测并得到相应评价结果 。一方面， 学生通过测试结果能够对自身的学习成果有所了解， 进而提高学习动力和积极性， 改变不良的学习习惯; 另一方面，任课教师也可以通过评价模块了解学生掌 握知识的能力和水平，这也是检验教学成果的重要参 考指标。
(三)完善专业教师技能培训体系
信息技术的快速发展，对各行业都提出了更高的 要求 。未来行业的竞争就是大数据的竞争、综合专业 素养的竞争，这对从业人员提出了更高的要求，即既 要掌握扎实的专业知识， 又要熟练掌握各种信息收 集、处理的技术。要想加强专业教师队伍建设，推进专 业跨学科、多方位交叉融合是关键环节 。 由于学生既 要懂学科知识，又要能熟练运用各项技术，因此针对 专业师资的“双技能”培训是核心，一方面，学校层面 要有针对性地引进优秀的“双技能”人才;另一方面， 院系要加大对现有师资力量的培训，组织多学科教学 科研研讨、专家专题讲座、外出培训等活动，营造良好 的学习和培训氛围 。 同时，要利用好校企合作共享平 台，进行优势互补，让教师相互学习，实现互利共赢。 作为专业教师应主动学习相关知识，努力提高综合业 务能力， 这样才能适应未来专业教育教学的要求，具 体来说， 其既要掌握前沿会计理论知识行业变化，还 要具备跨学科研究能力，要有职业责任感，并遵循“以 学生为中心”的教学理念，创新教学方式方法[12]。
(四)强化师资团队建设，增强思政意识
加强专业师资团队建设， 有着重要的现实意义， 故各高校要重视师资团队建设 。首先，加强师资队伍 建设应紧密联系学科发展，由于高水平的学科队伍建 设不仅是学科建设的核心力量，同时也是培养高素质 人才的必备条件，因此，学校要以学科建设为平台，引 进高水平学科带头人，优化师资队伍结构，注重人才 队伍发展潜力，形成阶梯型的学科梯队，从而为培养 高素质人才打下坚实基础。其次，科学合理建设团队， 要注重多学科交叉融合，发挥最佳效用，人员构成上 也要注重学科层次和学科交叉，同时制定切实可行的 管理制度，从而为建设出一只优良的师资专业团队提 供制度保障。最后，团队建设应融入思政意识，即把立 德树人的思想理念贯穿团队管理和专业教学的各环节，基于此，应该以教研室为单位带领教师分析思政 意识在团队建设及专业教学中的重要性，然后借助本 专业领域的先进人物 、先进事迹等典型案例激励教 师，从而使团队教师看到思政意识在教育者身上的价 值，从而增强思政意识，明白自身不仅是专业知识和 实际操作技能传授者， 同时还是思想意识的传播者， 进而做到价值理念、理论知识和实践技能三者之间的 统一。
四、结语
在大数据背景下，高校的人才培养模式要紧跟时 代要求，积极应对出现的新问题和新挑战。具体来说， 高校要加速转变原有人才培养模式和教学理念，以提 高教学质量和水平为目的，培养更多满足社会需求的 且具有高水平、高能力的实践型应用人才，进而有效 促进社会发展。
参考文献：
[1] 习近平:不断做强做优做大我国数字经济[EB/OL].(2022-01-15) [2022-04-02].http://www.gov.cn/xinwen/2022-01/15/content_5668369. htm.
[2] 工业和信息化部关于加快培育共享制造新模式新业态 促进制 造业高质量发展的指导意见[EB/OL].(2019- 10-29)[2022-04-02]. http://www.scio.gov.cn/32344/32345/42294/43758/xgzc43764/Docu- ment/1688154/1688154.htm.
[3] 穆岚,齐春林.“互联网+”视域下“互联网+课堂”模式探究[J].教 育导刊,2016(9):75-77.
[4] 刘虹.教育政策的制定过程研究:以《国家中长期教育改革和发 展规划纲要(2010—2020 年)》为例[J].高等教育评论,2017.5(1):212- 223.
[5] 王小红,张丽丽,周明.大数据时代下会计学专业人才培养模式的 创新性研究[J].教育教学论坛,2016(25):88-89.
[6] 仲怀公.“人工智能+会计”高校专业人才培养模式创新探索[J]. 大众标准化,2020(9):124-126.
[7] 李立成,马建军,刘平山.基于校企政协同的“大数据+会计”人才 培养模式:桂林电子科技大学的实践与探索[J]. 商业会计,2021(1): 114-117.
[8] 杜莉.大数据时代应用复合型会计人才培养体系构建[J].商业会 计,2019(14):115-118.
[9] 靳亮.大数据时代高职院校教育管理改革的新要求与新策略[J]. 襄阳职业技术学院学报,2021(2):21-24.41.
[10] 郑昭彦.大数据环境下课堂教学模式创新的动力机制研究[J]. 海峡科技与产业,2017(6):228-229.
[11] 秦杰 .高职教育教学改革的现实困境与实现路径[J].现代职业 教育,2021(1):112-113.
[12] 时婧婧 .互联网背景下高职教育改革创新之路[J]. 数码世界 , 2020(11):145-146.
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/jiaoyulunwen/54439.html
