作者简介：王绘源(2005.3.18)，性别：男，籍贯：辽宁 朝阳，民族：汉，学历：本科，

研究方向：大数据工程技术。

高校大数据工程技术专业产教融合人才培养

王绘源 唐吉斯 郭家铭 徐佳宝 计皓泉

辽宁理工职业大学  辽宁 锦州  121000

摘 要

随着数字经济快速发展，大数据技术已成为推动产业转型升级和创新发展的重要支撑力量。高校大数据工程技术专业肩负着培养高素质技术技能人才的重要任务。产教融合通过整合高校教育资源与企业产业资源，实现人才培养与产业需求精准对接，有助于提升学生实践能力、创新能力和职业素养。文章围绕高校大数据工程技术专业产教融合人才培养展开研究，从人才培养价值与实施策略两个方面进行探讨，提出优化课程体系、深化项目实践、建设双师队伍和完善评价机制等路径，为提升人才培养质量和服务区域数字经济发展提供参考。

关键词： 大数据工程技术；产教融合；人才培养

引言

数字经济时代，大数据广泛运用于智慧城市建设、智能制造工程、电子商务以及金融等领域，对于高素质人才提出了更高的要求。在高等院校当中，大数据工程技术专业主要培养数据分析人才、数据开发人才和数据应用人才等。通过产教融合来实现校企合作、资源共建以及项目合作等，教育链与产业链深度融合，理论教学和实践应用有机结合起来。探讨基于产教融合背景下的人才培养模式对提高专业建设水平，增强大学生就业竞争能力和服务于数字经济发展具有非常重要的意义。

一、高校大数据工程技术专业产教融合人才培养的重要意义

（一）促进专业教育与产业需求精准对接

由于大数据产业技术更迭快、应用范围广，岗位需求变化频密，采用传统课堂教学为主的培养模式已难以及时体现产业最新需求。产教融合有利于高校和大数据领域的龙头企业、科技公司、数据服务公司建立长期合作关系，及时掌握产业动向与岗位能力需求，将企业技术标准、业务流程、岗位规范贯穿人才培养全过程。在专业建设过程中可以与企业开展岗位调研分析大数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化以及人工智能等相关岗位的能力需求，并适时调整和优化人才培养方案及课程体系，实现教学内容紧跟行业发展^[1]。

企业参与课程建设和教学过程有利于提高教学真实性、实践性。企业的技术人员可以把真实的项目案例，数据资源和最新的技术带到课堂上，使学生在学习期间接触到产业的最前沿的技术和业务。通过校企共同制定培养标准和能力目标，能够有效缩短学生从学校到企业的适应周期，提高毕业生岗位胜任能力，实现人才培养供给与产业需求之间的精准衔接。

（二）提升学生实践创新能力与职业素养

大数据工程技术是一门应用性、综合性和实践性很强的专业，单纯理论讲授很难满足学生能力的培养要求。通过产教融合可以给学生创造更多实践机会和项目环境，让学生在数据分析与处理、开发系统和业务应用的过程中提升专业技能。校企共建共享实训基地、创新实验室和产业学院等给学生提供接近工作条件的学习场所，让学生通过项目的训练掌握数据处理工具、框架以及应用技术，并不断增强其解决复杂问题的能力。

在参与企业项目和团队协作中，提升专业技术能力、沟通协调能力和团队合作精神及责任感。通过企业导师的项目引导和岗位指导把职业要求、质量意识与创新理念贯穿其中，潜移默化形成职业素养。学生在真实业务场景中面对技术挑战和市场需求，需要不断学习新知识、探索新方法，有助于创新思维和持续学习能力的形成，为未来职业发展奠定坚实基础。

二、高校大数据工程技术专业产教融合人才培养实施策略

（一）构建校企协同的大数据课程体系

学校根据产业需求建立“基础课程+核心课程+项目课程+岗位课程”的四层递进课程体系。在设计时，聘请企业专家参与专业培养方案制定，基于数据工程师、数据分析师、大数据开发工程师的岗位要求设定课程模块及能力培养目标。基础课侧重编程基础和数据库技术以及数据分析等能力的培养；核心课主要围绕大数据平台开发、数据仓库构建、机器学习运用进行开设；项目课程以企业真实案例为引导培养应用能力。

实施中采用校企共同授课的形式，邀请企业专家走进课堂讲授专题知识、开展技术培训和项目案例教学，并将最新的技术和项目经验融入课程。考核形式摒弃以往的理论考试，而是通过项目答辩、任务评价、实践考察等形式进行综合评价。把岗位要求的能力标准引入课程标准，达到知识学习、技能训练、职业能力并重，提高课程设置与产业发展的契合度。

（二）建设项目化实践教学体系

项目化教学是培养大数据工程技术专业高质量人才的重要措施。构建基础实训、综合实训和企业项目实战的实践教学体系。校内实践阶段以培养数据采集、数据存储、数据分析以及数据可视化等方面的能力为目标设计项目，使学生以团队的形式完成项目的开发过程。老师根据项目的进度提供相应的指导，学生通过完成项目掌握知识和技术^[2]。

校外实践阶段与企业共同打造实践基地，把企业的真实项目作为教学资源。学生参与基于数据治理平台开发、商业数据分析和智慧城市建设中的数据应用项目，在真实业务需求环境中做需求分析、系统设计和数据处理工作。由企业和学校教师共同进行指导，建立跟踪项目管理机制，对学生实践的过程及项目完成情况进行评价。以项目导向式学习方法使学生在实践中锻炼和提升工程思维能力、创新能力以及职业能力。

（三）打造校企融合的双师型教师队伍

建立专兼结合的师资队伍制度，增强教师的实践教学和产业服务的能力。学校选派教师到企业中参加岗位实践、技术研修，参与企业项目开发和技术革新活动，学习了解当前行业技术发展方向和实际工作要求，采取教师企业挂职锻炼、项目合作等方式，不断提升自身的工程实践能力和技术水平，并将产业经历应用于课堂教学。

聘请行业专家、技术能手和企业工程师作为兼职教师，参与课程建设和项目指导、实践教学。企业导师讲授前沿技术、项目开发经验与职业规范要求，拓展了教学内容、形式。同时实施校企教师联合教研制度，合作进行课程开发、教材建设、案例编写，共享共建教育资源，优势互补。打造高水平的双师型教师队伍，提高人才培养的实用性和专业性。

（四）完善多元协同人才培养评价机制

建立贯穿人才培养过程的多元评价体系，实现学习过程与岗位能力的综合评价。在课堂上通过智慧教学平台采集学生学习全过程数据，包括参与过程、任务完成、项目进度和技能训练效果，借助数据进行全方位分析学生的学习状态。根据学习数据对教学内容及方法及时调整，精准教学、个性化指导^[3]。

在实践教学和企业实习过程中建立学校、企业和学生三方参与的评价机制，由企业的指导教师对学生岗位工作态度、项目贡献率、职业素养、团队合作等进行评价，学校老师根据学生的课程学习成绩及实践表现对学生成绩做出综合评定。评价结果作为课程成绩的主要依据，并反馈至人才培养方案修订与课程完善中去，形成培养–评价–反馈–完善的闭环管理，持续推进产教融合人才培养质量与育人成效提升。

结论

产教融合作为高校大数据工程技术专业应对数字经济发展趋势、提高人才培养质量的必然选择。通过校企共建课程体系、优化项目实践教学环节、打造双师教师队伍和建立多维评价机制有效融合教育资源与产业资源，全面提升学生的专业能力、实践能力和职业素养。展望未来，学校不断推进创新校企合作模式，实现人才培养链与产业链协同发展，为数字经济建设培养更多优秀的高素质技术人才。

参考文献

[1]柏世兵. 数字化转型背景下产教融合大数据技术专业群人才培养模式研究[J].中国多媒体与网络教学学报(中旬刊),2025, (2):86-89.

[2]许珂乐. 产教融合视域下大数据技术专业人才培养模式研究与实践[J].办公自动化,2024,29 (19):22-24.

[3]邱小群,胡耀华,杨裕. 职业院校大数据技术与应用专业产教融合人才培养研究[J].科技视界,2022,12 (19):123-125.

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