职业本科大数据工程技术专业核心课程体系的构建探索

沈李欢

拔尖而卓越的人才培养是职业本科教育发展的重要目标，目前，我国职业高等教育发展正处于重要的机遇期，全国以及各省的教育大会也不断提出职业教育在未来的重要地位。2021年，教育部将大数据工程技术专业列入《职业教育专业目录（2021年）》，足以体现大数据工程技术专业在职业院校专业中的重要性。大数据被认为是“未来的新石油”，同时也被比喻为21世纪的“钻石矿”。2014年，首次将大数据写入政府工作报告；
2015年8月，国务院颁布《促进大数据发展行动纲要》，大数据正式上升为国家发展战略；
2016年，工信部印发了《大数据产业发展规划（2016—2020年）》，大数据产业建设在全国掀起热潮。而如何将大数据工程技术专业与国家的发展战略进行有效融合，是一件值得深入思考的问题。

大数据产业的诞生为毕业生提供了更多就业岗位，促使多数高校开设了大数据工程技术专业，其中包括很多职业本科院校。职业本科院校培养的是一批具有高素质、高层次的技术技能型人才，要更好地完成职业本科院校培养目标，最重要的是专业核心课程体系的构建探索，而专业核心课程体系的构建探索是学校育人的基石，也是形成学校办学特色的关键。对于大数据工程技术专业而言，影响该专业人才培养质量的关键要素是专业核心课程体系设置是否合理。由此，本文将基于大数据工程技术专业现状，探索该专业核心课程体系的构建。

随着大数据产业的兴起，大数据产业所需的人才也日渐紧缺，教育部审时度势，决定用高校作为培养大数据专业技能人才的源头，以填补人才缺口。各个高校纷纷开设大数据工程技术专业，诸多高校中不乏有很多职业本科院校。对于普通高校来说，大数据工程技术专业核心课程体系的构建有很多可借鉴范本；
但对于职业本科院校来说，能借鉴的范本非常有限，这就导致目前职业本科院校大数据工程技术专业核心课程体系存在许多不足，需要对其进行改善。

1.专业培养目标模糊

在大数据工程技术专业的教学模式中，部分院校对于大数据工程技术专业的人才培养目标相当模糊，突出表现为专业培养目标定位过于夸大、偏高，不符自己的定位，仅一味地仿照其他院校。这些定位模糊的专业培养目标会导致该专业的培养模式产生一些漏洞与问题，进而使专业核心课程体系构建存在一定偏差，这一情况将会对学生的发展产生不利影响，最终导致专业人才培养质量下降。

2.生源差异较大

职业本科院校学生和普通本科院校的生源相比较，职校学生的整体学习水平和能力还是比较欠缺的，尤其体现在专业课程的学习水平上。从当前情况来看，职业本科院校的生源主要来源于高中阶段学习能力不强的学生。这些学生的特点就是接受知识和主动学习知识的能力较差，造成这一现象的根本原因是专业课的难度相对公共课较大，学生对专业课学习没有兴趣。生源差异的另一个表现是每个班级内部，学生之间的专业知识水平有较大差别。由于以上两种生源的差异，导致学生在教学中的反应存在很大区别：一部分学生觉得课堂内容过于简单，学不到新知识；
而另一部分学生却觉得课堂内容太难了，没办法学。

3.评价方式简单

目前，很多职业本科院校评价学生课程成绩的方式仍然是“卷面成绩+平时成绩”的方式。对于其他课程学习成绩的评定采取这种评价方式或许是合理的，但将其用于专业课是不合理的。专业课程的学习和其他课程是有区别的，它虽有理论课程，但更重要的是实践课程，因而传统的成绩评定方法不适合用来评价专业课程的学习成绩。

4.“双师型”教师队伍建设有所欠缺

“坚持兴国必先强师”，教师是职业教育发展的第一资源，而“双师型”教师队伍又是提高专业课程教学质量的关键力量。“双师型”教师队伍的缺乏会对大数据工程技术专业的发展产生不良影响，主要包括两方面：学生吸收知识有限和专业发展停滞不前。因此，加强职业本科院校“双师型”教师队伍建设是完善专业核心课程体系的重要一环。

5.教学模式单一化

教学模式选择得是否恰当会直接影响学生的接受效果。大数据时代，很多高校都已实现信息化、项目化的教学模式，但仍有高校未将现代化信息技术应用于教学中。通过走访发现，虽然有的高校使用了信息化教学模式，但未充分发挥信息化平台的优势，授课教师仅仅把课堂上的知识点制作成微课，将其传入教学资源库，与学生共享；
一部分高校依旧采用传统的教学模式，仅将教师讲解与学生听课相融合；
有的高校虽采取了项目化教学模式，但只是将原有教材的某些章节名称进行了替换，引入部分项目化概念，这种教学模式的实质仍旧是一种以教师为中心的教学。综上，从本质上看很多高校的教学模式仍然相对传统，不利于学生接受知识。

6.不够重视实践教学

职业本科院校培养的是一批高素质、高层次的技术技能型人才，这说明专业实践是职业本科院校课程的重中之重。当前，各个职业本科院校均开设了基本理论课程，并基于理论课程开设了一些实训、顶岗实习等实践类课程，但是经调查发现，这些实践类课程还存在一些问题，如教学内容安排不够合理、课时安排不足等。此外，一些有丰富教学经验的老教师往往更加注重传统理论教学，对相关专业的平台与软件没有熟练掌握，有时甚至会忽略实践课程教学。以上因素均会导致学生的实践课程难以得到真正落实，阻碍了学生的技术技能水平快速提升。

7.教学质量监控体系不完善

对专业核心课程而言，教学质量这项综合指标非常重要，但目前部分院校不重视教学质量，没有完善的教学质量监控体系。没有完善的教学质量监控体系会导致教师对教学产生懈怠，部分教师带着完成任务的心理给学生讲课，照本宣科，没有在教学上下功夫，致使学生不能从本质上理解知识，久而久之，学生的学习兴趣就会下降，进而影响学生综合水平的提高。此外，学校的软硬件设施也会影响教学质量，如果软硬件设施不到位，学生就无法将理论知识与实践学习紧密结合，势必会对学生的技术技能水平提升产生影响。

1.明确专业培养目标，科学构建专业核心课程体系

专业人才培养目标的制订要以社会对人才市场的需求为基础，使培养的学生符合社会所需，要实现这一目标应努力提升学生的核心竞争力，详细、准确地了解专业核心课程建设标准是提升学生核心竞争力的关键。专业核心课程的建设标准具有一定要求：其一，制订符合学生水平、社会人才需求以及专业特色的专业核心课程体系。专业核心课程不仅可以让学生掌握该专业的理论知识与实践知识，还可以让学生了解到社会对该专业毕业生的要求。职业本科院校应确保所设定的基础核心课程、专业核心课程、实践课程等都能够在最大程度上体现专业特色，符合社会人才需求。其二，社会发展迅速，要确保专业核心课程体系能够与时俱进，不仅要时刻保证专业核心课程持续发展、教师的教学方法及评价方法不断改进，还要根据专业和社会的发展及时完善人才培养方案，这样才能更科学合理地构建专业核心课程体系。

2.因材施教，开展分层教学

生源差异会影响专业核心课程的教学质量。若想提高专业核心课程的教学质量，专业核心课程的教学一定要走差异化之路，实现分层教学。分层教学需要学校各个部门之间相互合作，对全专业的学生进行专业课能力测试，依据测试成绩判断学生的学习能力，然后再依据学生的学习能力划分不同的学习群体。教授专业核心课程的教师应根据学生的学习能力选择合适的教学内容，制订相适应的教学目标和课程标准，此外，授课时也应该根据学生、班级的特点选择不同的教学设计和教学方式。只有这样，才能促使学生真正地学有所获，教师的“教”和学生的“学”才能相得益彰，专业课核心课程的讲授才能发挥最大作用。

3.注重实效，建立全新评价体系

大数据工程技术专业核心课程不仅有理论课程，还包括实践课程，理实一体的特点决定了专业核心课程成绩的评定与其他课程不同。在目前的教育环境下，我们还不能摆脱“卷面成绩+平时成绩”这种评价方式在评价体系中的主导地位。由于专业核心课程具有理实一体相结合的特点，专业核心课程的评价完全可以迈出这一大步，探索更合适的评价体系。专业核心课程成绩的构成不应该只包括日常上课考勤、课堂表现和卷面成绩等方面的内容，还应该包括实践表现方面的内容。因而，只有从该课程的实际角度出发，构建一套完整的、多层级的评价体系，才能对学生的专业核心课程学习做出准确的客观评价。

4.深化新时代职业教育“双师型”教师队伍建设

大数据时代，大数据工程技术专业紧紧跟随社会发展的潮流，该专业的教师应不断更新数学、大数据科学以及计算机网络等方面的基础理论知识，并在此基础上及时更新自己的专业理论知识。同时，教师还应掌握该专业最新的软硬件技术，为学生提供最前沿的理论和实践教学。具体而言，加强“双师型”教师队伍建设可鼓励大数据工程技术专业教师参加相关知识培训，提升教师的职业能力。学校应利用寒暑假组织专业教师轮流深入企业进行学习，锻炼教师的实践能力，使其掌握最新的专业技能，同时，还能学会如何将理论知识更好地融入实践课程，然后将所学的知识传授给学生，促使学生真正做到理论与实践相结合。

5.优化教学模式

传统的教学模式已难以契合当今教育发展，优化教学模式成为大势所趋。优化教学模式的具体方法为：把以教师为中心的传统课堂转化成以学生为中心、教师为辅助的课堂；
教学方式上采取线下线上相结合和翻转课堂的方式，使用信息化、项目化的教学模式。具体而言，首先，要求教师在备课阶段改进，科学合理地对教学内容、课堂互动环节及期末考核等进行精心设计，在课前利用学习通等APP向学生推荐与该课程有关的微课资料以供学生预习。备课时，教师可观看中国慕课与学习通等APP上的精品课程，或积极向线下有经验的教师请教，学会如何将本门课程更好地传授给学生，进而有针对性地确定该课程的教学内容、目标及重难点。其次，授课过程中，教师应该对每堂课的重难点进行着重讲解，讲解过程中可采用问答法、互动法及小组合作讨论法等多种教学方式，以充分调动学生的积极性，活跃课堂氛围，形成以学生为主体、教师为辅的课堂。最后，课后教师应督促学生利用互联网资源巩固自己的学习成果，培养学生的自主学习能力。

6.构建完善的大数据工程技术专业实践课程体系

实践课程对职业本科院校至关重要。结合目前已开设大数据工程技术专业的职业本科院校的实际情况，本文主要从以下方面构建完善的大数据工程技术专业实践课程体系。其一，大数据工程技术专业和电子工程技术相关专业息息相关，应在大数据工程技术专业的实践课程体系中增设一些与电子工程技术相关的实践课程，以培养学生的逻辑思维能力，提高学生的数据处理能力。其二，增设职业技能培训课程，以就业为目标培养人才。2019年，教育部等四部门印发了《关于在院校实施“学历证书+若干职业技能等级证书”制度试点方案》的通知，启动“学历证书+若干职业技能等级证书”（简称1+X证书）制度试点工作。“1+X”证书为职业本科院校各专业的实践教学指明了方向。职业本科院校可将“1+X”证书制度融入大数据工程技术专业实践课程体系之中，指引学生积极参加大数据工程技术的职业技能培训，获得CPDA数据分析师和职业技能证书，鼓励学生毕业后可以持证上岗。其三，加强校企合作，建立校外实训基地。开展校企合作后，一方面，学校可根据企业的实际需求开设“订单班”，制订符合企业需求的人才培养方案，完成高质量的人才培养；
另一方面，企业能够为学校提供实训基地，这一举措会促使学生提前将理论知识与实践知识进行融合，可从根本上提高学生的实践能力。

7.构建完善的教学质量监控体系

教学质量监控体系在专业核心课程体系中占据重要地位。对于专业核心课程而言，教学质量是一项综合性的指标，在专业核心课程体系的构建中扮演着非常重要的角色，但相对于其他课程的质量监控，专业核心课程的教学质量监控应当有一定区别。因此，完善专业核心课程教学质量监控体系可以从以下方面改进：其一，学校对于教师的要求不应该只考虑硬指标（如学历、职称等），而更应该考虑教师的软指标（如教学方式、课堂情况等）。其二，学校可设立教师发展中心部门，并成立督导组织，定期去听教师讲课，由教师发展中心汇总听课结果，对结果采取一定的奖惩措施，这一过程能促使教师时刻保质保量地为学生传授知识。其三，每学年组织学生对教师的各方面进行评价。这一举措不仅能加强教师与学生之间的交流，还能提高教师的教学能力。其四，将教师的切身利益和考核结果进行有机联系，如在评定职称、制订岗位薪酬时应向考核分数高的教师倾斜，以不断鼓励教师在教学上下功夫，充分调动他们的工作积极性，促使各位专业课教师切实参与到专业核心课程体系构建过程中。其五，加大专业核心课程的软硬件投资建设。传统观点认为，大学里面不需要投入过多的硬件，但其实不然，硬件投入是否到位势必会影响教学效果，尤其是职业本科院校，诸多专业核心课程理论教学和实践教学的课时比例各占一半，如果硬件投入不到位，那么会严重影响实践教学的开展，进而也难以保证人才培养质量。所以，在学校资金有限的情况下，硬件投入应该更加倾向于专业核心课程。硬件的投入与高质量的教材、完善的教学课件等息息相关。另外，专业核心课程还需要建立实验室、购买符合该专业的实训设备，且课外资源也非常重要，为图书馆选择图书时应结合学校所开设专业购买，以备学生课余时间查阅。

大数据时代，大数据和高等教育的深度融合为大数据行业和大数据工程技术专业的学生带来了挑战和机遇。专业核心课程的教学深深影响着该专业毕业生的整体质量，各职业本科院校专业核心课程也都曾在教学改革中做出过许多尝试，取得了很多成果，但是教学改革之路永无止境，尤其对于职业本科院校而言，应持续探索，不断依据行业发展完善人才培养方案、优化课程设置，构建符合社会需求的大数据工程技术专业核心课程体系，以提升人才培养质量，更好地服务于地方区域经济发展。

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