实践探索民办高职大数据专业的专业课程体系构建

在大数据专业课程体系研究领域，国内外成果多集中于本科和研究生层次，针对高职（专科）层次的研究相对匮乏。罗小芬提出“岗课赛证”融通兼顾升学的课程体系，整合了大数据岗位需求、1+X 证书、技能竞赛及升学要求等职业能力要素[1] ；谷瑞、马迪、邹劲松、刘清华、付伟等学者也从不同视角探讨了大数据专业课程体系构建，为高职课程设计提供了理论依据 [2][3][4][5][6]。但现有研究存在两点局限：一是课程体系设计虽强调岗位需求，却易忽视学生与学校特点，可能引发教与学的矛盾；二是高职大数据专业课程体系需结合自身实际进行创新优化。

本文以信息技术职业学院（以下简称“重信职院”）大数据技术专业为案例，通过剖析其课程体系构建历程，总结实践经验与教训，为同类院校提供参考。

一、专业课程体系的构建原则与思路

（一）构建原则

重信职院在大数据专业课程体系构建中，始终遵循四项核心原则：

科学性原则：课程内容紧跟大数据领域前沿发展与行业标准，引入业界视角动态更新，确保实用性与前瞻性。

系统性原则：搭建“基础课程 — 核心课程 — 实践课程”的衔接链条，采用模块化设计，兼顾学生兴趣与职业规划。

注重精神原则：通过课程与实践活动，培育学生的责任感、团队协作精神等非技术素养。

关注就业原则：以职业能力为导向，对接行业通用素养、职业核心能力与岗位操作技能，构建“基础课程 — 主干课程 — 实习实践”的应用型体系。

（二）构建思路

课程体系构建形成闭环结构，核心环节包括：

市场调研：搜集高职层次大数据岗位招聘数据，分析行业用工趋势；

行业分析：运用机器学习算法提取岗位技能与知识特征，锁定课程核心内容；

课程设置：夯实数学、计算机等基础，开发核心课程实战项目，强化课程衔接；

课程整合：模块化划分课程，满足学生个性化选择；

素养融入：将职业道德、创新意识等融入教学；

就业联动：校企合作建立实习基地，跟踪毕业生与用人单位反馈；

持续改进：结合行业变化、学生评价与企业反馈，动态优化课程。

二、专业课程体系的探索实践

重信职院大数据专业自 2019 年开设以来，课程体系历经三次迭代，逐步适配行业需求与学生特点。

（一）面向职业标准的初步构建

2019 年，依据《关于发布人工智能工程技术人员等职业信息的通知》中对大数据工程技术人员工作任务的界定（如数据采集、清洗、分析等），该校设计了 2019 级课程体系。课程涵盖 Java 程序设计、大数据导论、Linux 服务器管理等，专业课理论与实践学时比约 1：1.4，通过小组项目融入团队协作培养。

但运行中暴露问题：一是缺乏数据分析所需的统计学基础；二是课程时序不合理，如 Java 程序设计知识延迟至第四学期使用。

（二）面向岗位群的优化调整

2021 年，依据《大数据工程技术人员国家职业技术技能标准》对职业功能与能力的划分，该校从岗位群视角调整课程体系：新增大数据数统基础、数据爬虫开发等 7 门课程，剔除大数据预处理等冗余内容，按大数据处理、数据分析、WEB 应用开发等岗位方向重组模块。

此次调整强化了课程与岗位能力的匹配度，但随着生源质量变化，学生反馈课程负荷重、难度大。

（三）提质减负的精准适配

针对学生诉求，结合就业市场分析，该校提出提质减负改革：精简岗位群，保留就业面广的传统优势课程；按“常用、够用”原则压缩教学内容，强化实践环节。2023 级课程体系中，专业课理论与实践学时比约 1：1.1，考核方式均为作品提交，核心课程包括网页综合设计、企业级 Web 框架开发、大数据综合处理等，实践课程占比显著提升。如大数据综合项目实战96 学时全为实践。

三、问题与对策

（一）面临的挑战

当前高职大数据专业主要面临两大挑战：一是生源质量波动导致学生学习能力差异扩大；二是AI 技术冲击下，初级开发岗位需求锐减，传统课程内容与行业需求脱节。

（二）应对策略

重信职院通过机器学习算法构建岗位分析模型，以智联招聘 2023-2024年的 3291 条专科层次“数据”相关岗位招聘信息为样本，聚类得到 4 类岗位，其中需求量最大的类别（总需求 8260 人）以数据分析为核心，其行业分布显示：grade1 级岗位集中在互联网（1417 人）、贸易（1057 人）等领域；grade2 级以计算机软件（131 人）、互联网（126 人）为主[7]。结合生源特点，该校确定以该岗位类别为差异化定位方向，剔除传统前端开发课程，新增 AI工具应用内容，培养学生运用 AI 完成数据分析、可视化等典型任务的能力。

四、结论与展望

重信职院大数据专业课程体系历经三次迭代，从“职业标准导向”到“岗位群导向”，再到“提质减负”优化，逐步实现了“岗位需求 — 学生特点 —学校资源”的适配。但高职大数据专业仍需直面生源与技术变革挑战，坚持差异化发展，结合自身实际创新课程体系。

未来，该校将进一步细化岗位层级特征，依托数据分析模型精准定位课程内容，强化 AI 工具与专业课程的融合，培养更贴合行业需求的高素质大数据技术人才。

参考文献

[1]罗小芬，肖鸣喜。高职大数据专业“岗课赛证”融通及实践路径 [J].湖南邮电职业技术学院学报，2023，22 （04）：99-102.

[2]谷瑞，陆伟峰 .“双元、三链、四能”高职大数据专业人才培养模式的实践与探索 [J]. 无锡职业技术学院学报，2023，22 （02）：1-4.

[3]马迪，孙佳。高职院校“岗课赛证”融通的大数据专业教学模式研究[J]. 科技资讯，2023，21 （04）：195-198.

[4]邹劲松。高职教师专业发展视角下大数据专业课程开发实践 [J]. 天津中德应用技术大学学报，2020 （06）：122-127.

[5]刘清华。适应岗位需求的高职大数据专业课程体系构建研究 [J]. 南通职业大学学报，2020，34 （04）：32-35.

[6]付伟，唐谦，王璐烽。高职院校大数据专业人才培养模型研究 [J].职业技术教育，2019，40 （17）：25-29.

[7]童杰。一种基于大数据岗位的工程实践能力评价模型 [J]. 深圳信息职业技术学院学报，2024，22 （01）：15-23.

[ 基金项目 ] 市职业教育教学改革研究项目“民办高职大数据专业的专业课程体系的研究与构建”（项目编号：Z2241563）的阶段性研究成果。