馬萌　劉艷　曹清清　劉芳

摘 要 培養(yǎng)出滿足市場需求的大數(shù)據(jù)專業(yè)人才是高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)的首要目標(biāo)，本文通過調(diào)研與分析給出了當(dāng)前大數(shù)據(jù)崗位要求的核心技能，并基于自組織理論給出基于給出提升大數(shù)據(jù)專業(yè)崗位核心技能的策略。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 崗位核心技能 自組織

中圖分類號：G712? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A ? ?DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2020.05.023

Abstract Training big data professionals to meet the market demand is the primary goal of big data technology and Application Major in higher vocational education. This paper gives the core skills required by the current big data posts through research and analysis， and gives the strategies based on the self-organization theory to improve the core skills of big data professional posts.

Keywords big data; core skills; self-organization

0 引言

《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中指出鼓勵高校設(shè)立數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)工程相關(guān)專業(yè)，重點(diǎn)培養(yǎng)專業(yè)化數(shù)據(jù)工程師等大數(shù)據(jù)專業(yè)人才。大數(shù)據(jù)相關(guān)人才的短缺是制約我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素，為了適應(yīng)社會發(fā)展趨勢以及崗位需求，國內(nèi)高校紛紛開設(shè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)，教育部公布的專業(yè)備案和審批結(jié)果顯示，到2019年1月截止，共有446所高職院校獲批開設(shè)大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)。了解大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展趨勢，把握企業(yè)和社會對大數(shù)據(jù)崗位及大數(shù)據(jù)人才的需求有助于高職院校更好的培養(yǎng)出符合大數(shù)據(jù)行業(yè)需求的大數(shù)據(jù)分析、處理與應(yīng)用的實用型技術(shù)技能人才，本文就如何提升高職大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)生崗位核心技能進(jìn)行研究。

1 高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)崗位核心技能需求及教學(xué)實施中出現(xiàn)的問題

1.1 高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)崗位核心技能需求

作為新興專業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)人才的培養(yǎng)應(yīng)該遵循“以行業(yè)需求、崗位要求為導(dǎo)向”的原則，培養(yǎng)出高度契合大數(shù)據(jù)行業(yè)要求的高質(zhì)量人才。為了深入了解大數(shù)據(jù)企業(yè)、崗位及人才的相關(guān)情況，通過編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲代碼對前程無憂、獵聘網(wǎng)等招聘網(wǎng)站大數(shù)據(jù)崗位的相關(guān)信息進(jìn)行抓取，抓取的數(shù)據(jù)集涉及到全國大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各類崗位招聘信息，共計10741條。接下來對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和過濾，最終的有效數(shù)據(jù)有4427條。然后再對有效數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，發(fā)現(xiàn)計算機(jī)軟硬件、網(wǎng)絡(luò)、電信大數(shù)據(jù)、衛(wèi)星傳輸?shù)绕髽I(yè)占了招聘需求的43.6%，涉及搭建、運(yùn)維、架構(gòu)、采集、開發(fā)、分析、處理、可視化、測試、客服等多種崗位，根據(jù)對大數(shù)據(jù)工作流程作者將大數(shù)據(jù)崗位職責(zé)分成平臺搭建與運(yùn)維、數(shù)據(jù)采集與加工、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化這四類，具體描述如下：

（1）平臺搭建與運(yùn)維。主要任務(wù)是大數(shù)據(jù)平臺的搭建、優(yōu)化、監(jiān)控、管理和技術(shù)支持，涉及的知識技能包括Linux、Hadoop、系統(tǒng)維護(hù)、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、自動化部署工具（Ansible、Docker）。

（2）數(shù)據(jù)采集與加工。主要任務(wù)是采集數(shù)據(jù)，對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和加工，涉及的知識技能包括爬蟲技術(shù)、網(wǎng)頁基礎(chǔ)、python、數(shù)據(jù)庫技術(shù)（MySQL、MongoDB、Redis）、spark、Scala、MapReduce、Hive、Excel。

（3）數(shù)據(jù)分析與挖掘。主要任務(wù)是根據(jù)業(yè)務(wù)需求對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘出有用的價值，為領(lǐng)導(dǎo)提供決策和建議，學(xué)歷一般要求本科。涉及的知識技能包括python、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫、分布式處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。

（4）數(shù)據(jù)可視化。主要任務(wù)是數(shù)據(jù)可視化和項目開發(fā)，涉及的知識技能包括Web開發(fā)框架（包括python和Java兩條線）、前端框架（React、Vue）、Javascript、可視化工具（node.js、echarts、Tableau、powerBI）工具。

1.2 高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)實施中出現(xiàn)的問題

（1）學(xué)生仍然處于被動學(xué)習(xí)狀態(tài)?，F(xiàn)有的教學(xué)都是遵循“以學(xué)習(xí)者為中心”的原則，大部分教學(xué)模式都采取課前布置學(xué)習(xí)任務(wù)，課中解決問題內(nèi)化知識，課后鞏固加強(qiáng)的翻轉(zhuǎn)課堂，并設(shè)計大量教學(xué)活動讓學(xué)生參與。但是相對于本科學(xué)生而言，高職的學(xué)生過于依賴教師，需要遵循老師發(fā)布的教學(xué)流程及任務(wù)來學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)行為也僅僅局限于課堂和不得不在課前完成的任務(wù)上，求知欲望不夠強(qiáng)烈，主觀學(xué)習(xí)和創(chuàng)新意識不強(qiáng)。

（2）課程與課程之間交叉過少?，F(xiàn)有的課程與課程之間還是相對獨(dú)立的，學(xué)生的學(xué)習(xí)基本還處在淺層的知識學(xué)習(xí)上，針對實際問題不能和已學(xué)的課程知識進(jìn)行有效銜接，理論和企業(yè)實踐嚴(yán)重脫節(jié)，解決專業(yè)問題的能力較差，綜合能力不強(qiáng)，崗位核心技能很難得到提升。

2 高職大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)崗位核心技能提升策略

我院的大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用人才培養(yǎng)的目標(biāo)分為兩個部分，一是要著重培養(yǎng)學(xué)生的綜合素養(yǎng)，包括團(tuán)隊合作、責(zé)任感、學(xué)習(xí)能力等;二是著重培養(yǎng)學(xué)生的崗位核心技能，能夠熟練掌握java和python編程技術(shù)以及數(shù)據(jù)分析和可視化技術(shù)。結(jié)合近年來我院在全國職業(yè)院校技能大賽和湖南省職業(yè)院校技能競賽所取得的優(yōu)異成績和先進(jìn)經(jīng)驗，選取競賽獲獎學(xué)生群體為實驗對象，他們首先具有一定的知識儲備，其次具有一定的自主學(xué)習(xí)能力，認(rèn)知能力水平相對普通學(xué)生強(qiáng)一些。本文以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論和自組織學(xué)習(xí)理論為理論基礎(chǔ)，從以下兩個方面來提升學(xué)生的崗位核心技能：

（1）基于自組織理論設(shè)計學(xué)習(xí)資源。隨著信息化教學(xué)的推進(jìn)，碎片化、顆?；馁Y源海量涌現(xiàn)，在現(xiàn)有大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用教學(xué)資源庫中構(gòu)建一個大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)崗位核心技能案例資源子平臺，該平臺提供的案例由行業(yè)專家、企業(yè)技術(shù)人員和校內(nèi)教師共同制定，這些案例基本囊括了大數(shù)據(jù)崗位應(yīng)該具備的基礎(chǔ)理論知識和核心技能，并將其設(shè)計成具有啟發(fā)性和挑戰(zhàn)性與參與性的項目，給出參考資料和學(xué)習(xí)途徑，讓學(xué)習(xí)者課后思考和研究，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者主動學(xué)習(xí)，最終達(dá)到通過自組織學(xué)習(xí)來提升崗位核心技能的目的。此外，資源平臺還需每年和企業(yè)進(jìn)行對接，并具有一定的前瞻性，不斷更新內(nèi)容，讓學(xué)生能夠了解大數(shù)據(jù)專業(yè)崗位核心技能的前沿需求。

（2）基于自組織理論激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)。在課堂實施的過程中引入企業(yè)實際生產(chǎn)案例，將其分解為一個個具體的靈活性較高的任務(wù)發(fā)布，為了完成任務(wù)，學(xué)生主動選擇適合自身的學(xué)習(xí)目標(biāo)、內(nèi)容和學(xué)習(xí)工具，激發(fā)學(xué)生由被動學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃訉W(xué)習(xí);學(xué)生根據(jù)需求和學(xué)習(xí)能力自主形成興趣小組，根據(jù)自身知識結(jié)構(gòu)和小組成員相互討論與交流，發(fā)生思維火花的碰撞，發(fā)揮各自的有點(diǎn)，激發(fā)求知欲與好奇心，以及主動學(xué)習(xí)探究的積極性;有了學(xué)習(xí)的動力，再以大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用專業(yè)崗位核心技能案例資源平臺中的案例和課程資源為參考，通過各種途徑自行搜索與篩選有用的學(xué)習(xí)資源，掌握相關(guān)知識和技能，重組和完善自身的知識體系，對學(xué)習(xí)計劃和進(jìn)度不斷調(diào)整，從而達(dá)到更高層次的平衡態(tài)。

3 實施效果

以大三大數(shù)據(jù)專業(yè)（方向）參與技能競賽的10位學(xué)生和30位普通學(xué)生為實驗對象，通過發(fā)布考核任務(wù)的形式讓競賽學(xué)生進(jìn)行自組織學(xué)習(xí)，并在暑假送他們?nèi)テ髽I(yè)進(jìn)行實習(xí)與強(qiáng)化，普通學(xué)生則根據(jù)上課進(jìn)程學(xué)習(xí)。通過一個半學(xué)期的學(xué)習(xí)對比發(fā)現(xiàn)競賽學(xué)生基本上已經(jīng)掌握了大數(shù)據(jù)崗位核心技能，他們通過在實踐中實現(xiàn)自我組織、自主實踐和團(tuán)隊學(xué)習(xí)，并在學(xué)習(xí)的過程中不斷探索繼續(xù)更深層次的學(xué)習(xí)，構(gòu)建完整的知識體系，形成自組織學(xué)習(xí)的良性循環(huán);普通學(xué)生則在學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)興趣、團(tuán)隊合作能力、崗位核心技能提升程度和自主學(xué)習(xí)能力等方面都相對較弱，如表1所示。

4 結(jié)語

本文首先通過爬蟲技術(shù)分析出了當(dāng)前大數(shù)據(jù)崗位要求學(xué)生應(yīng)具備的崗位知識技能，然后分析了當(dāng)前高職大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)生在提升崗位核心技能的過程中出現(xiàn)的問題，并提出基于自組織理論設(shè)計學(xué)習(xí)資源和基于自組織理論激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)動機(jī)兩種思路來提升學(xué)生的崗位核心技能。本文所針對的研究只實施在拔尖學(xué)生身上，下一步將繼續(xù)推廣到大數(shù)據(jù)專業(yè)的所有學(xué)生。

本論文的研究來源于湖南廣播電視大學(xué)一般課題研究成果：“基于自組織理論的高職大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)生崗位核心技能提升策略研究” 課題批準(zhǔn)號：XDK2019-C-24

參考文獻(xiàn)

[1] 孫慧，劉春霞，孫傳遠(yuǎn).開放大學(xué)《運(yùn)營管理》課程學(xué)習(xí)資源的設(shè)計——基于自組織理論的視角[J].職教論壇，2015（15）：47-52.

[2] 饒緒黎，趙佳旭，陳志德.基于互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)人才需求調(diào)研及培養(yǎng)思考[J].工業(yè)技術(shù)與職業(yè)教育，2019（2）.