大数据专业校外实践教学活动优化策略研究

中图分类号：G640 文献标识码：A 文章编号：

1 引言

1.1 研究背景

随着大数据、人工智能、云计算等技术的快速发展，社会对大数据专业人才的需求急剧增加。然而，高校培养的大数据人才与企业实际需求仍存在较大差距，主要原因在于实践教学环节薄弱，尤其是校外实践教学未能有效对接行业需求。

校外实践教学是连接高校教育与企业需求的重要桥梁[1]，但目前存在校企合作深度不足、实践内容滞后、学生参与度低等问题。因此，如何优化大数据专业的校外实践教学活动，提升学生的实践能力和就业竞争力，成为当前高等教育改革的重要课题。

1.2 实践教学活动的研究意义

通过分析大数据专业校外实践教学的基地现状、教学条件、学生的学习情况等，提出针对性的优化策略，旨在：

1）提升学生实践能力。为了提升学生的实践操作能力，通过校企合作、实训项目以及案例驱动等多种方式，构建“ 理论 + 实践” 融合的教学体系。学生将有机会深入真实企业场景，参与大数据相关项目的全流程。

2）推动高校与企业建立长期稳定的合作关系。为深入贯彻产教融合发展战略，推动高等教育与产业需求同频共振，需持续加强高校与企业之间的深度合作，构建长期稳定、互利共赢的协同育人机制。

3）随着大数据技术的快速发展，传统以课堂讲授为主的教学模式已难以满足行业对复合型技术人才的需求。为此，高校应不断优化实践教学模式，构建以“ 项目驱动、能力导向、产教融合” 为核心的实践教学体系，为大数据专业教学改革提供可复制、可推广的典型路径。

2 大数据专业校外实践教学的现状分析

随着国家对数字经济发展的高度重视，大数据专业作为新工科背景下的重要方向，其人才培养质量备受关注。校外实践教学作为连接高校教育与产业需求的重要桥梁，在人才能力提升中发挥着不可替代的作用。

2.1 校外实践教学的主要模式

在企业实习活动中，高校安排学生进入企业进行短期实习，这是最常见的实践教学模式。然而，受限于企业管理、保密制度及对实习生能力的预期，学生通常仅参与一些辅助性、重复性的工作任务，如数据录入、简单数据整理等，难以接触企业的核心业务与关键项目，导致实习效果有限。

在高校与企业联合开展以项目为载体的教学活动中，例如共建课程[2]、参与课题研究、组织竞赛等。这种模式理论上可提升学生项目能力与工程素养，但实践中合作多为短期、松散形式，企业参与深度不够，项目缺乏连续性与完整性，难以形成可持续发展机制。

在以产业学院为代表的实践教学活动中[3]，部分高校尝试与头部企业共同制定人才培养方案、引入企业资源、参与课程开发与项目指导。这是较为先进的合作模式，但在落地过程中仍面临课程体系与企业需求对接不紧密、师资结构不合理等问题，成效尚不明显。

2.2 存在的主要问题

校企合作机制不完善[4]。一方面，企业参与高校教育的积极性不高，合作常停留在签署协议或短期活动层面，缺乏利益驱动机制与制度保障。另一方面，高校缺乏面向产业的组织架构与协调机制，难以与企业形成稳定的协作关系。

实践教学内容滞后。许多高校的大数据课程内容更新滞后，仍以传统的数据管理、统计分析为主，对前沿技术涉及较少，导致学生在校所学与企业所用技术脱节。

学生实践能力不足，由于基础课程体系建设不均衡，部分学生编程能力、算法基础和数据建模能力较弱，难以胜任企业实际开发环境中的任务。

3 大数据专业校外实践教学的优化策略

为有效破解当前大数据专业校外实践教学中存在的体制机制障碍、内容设置滞后和成效评价单一等问题，需从体制协同、内容优化、能力提升三个层面入手，系统推进实践教学体系改革，全面提升人才培养质量与行业适应度。

3.1 构建校企协同育人机制

建立长期稳定的校企合作模式。推进高校与龙头企业建立深度合作关系，创新合作育人模式。通过设立“ 订单班” “ 现代学徒制” 及“ 产业导师制” 等形式，实现人才精准培养与岗位无缝对接。

设立校企联合实验室和数据共享机制。鼓励高校与企业共建联合实验室，在实验平台、数据资源、项目课题等方面实现资源共建共享。通过签订数据安全协议，企业可提供脱敏处理后的真实业务数据，为教学项目提供高价值实践素材，提升实验项目的现实意义与技术含量。

3.2 优化实践教学内容

动态更新课程体系。构建“ 基础 + 前沿 + 综合” 三层课程结构，基础课程涵盖数据结构、数据库原理、Python/Java 编程等；前沿课程则紧跟行业技术发展，引入如Flink 实时计算、Delta Lake 数据湖、LLM 大模型、数据治理、安全与隐私保护等内容；综合课程围绕真实项目，注重跨技术整合与业务落地。课程更新节奏应年度调整，在校企合作教育周期内不断更新课程。

推广“ 项目制 + 案例制” 教学模式。教学内容应以“ 问题驱动” 为导向，引导学生围绕项目目标完成数据采集、清洗、分析、建模、可视化、部署等完整流程，提升系统性思维与动手能力。

3.3 强化学生实践能力培养

开展实践前技能培训。设立“ 大数据实战训练营” 或“ 大数据专业学生协会” ，系统提升学生对主流大数据平台（如 Hadoop、Spark、Hive、Kafka）的操作能力以及数据分析工具（如Python、SQL、Tableau）的使用水平，确保学生具备基本的实践入口能力。同时开设如《大数据职业伦理》《数据安全与合规》《团队沟通与协作》课程，强化学生的软技能与职业素养，为顺利进入企业环境打下基础。实施“ 导师制” 指导体系。

4 结论

本研究旨在讨论当前大数据专业校外实践教学中存在的主要问题，包括校企合作机制不健全、教学内容更新滞后、学生实践能力不足等方面，通过深入分析其成因，系统提出了包括构建“ 校企政” 协同育人机制、优化实践教学内容、强化学生能力培养在内的三项优化策略。

参考文献

[1]袁辉.产教融合背景下计算机类专业实践教学基地建设与实践[J].现代职业教育,2025,(14):58-61.

[2]金成国,陈立,刘西川,等.校企合作共建材料科学基础课程的探索与实践[J].上海化工,2025,50(02):56-59.

[3]]崔宏巍,董铸荣,潘浩,等.深圳职业技术大学:校企共建特色产业学院培养新能源汽车技术人才[J].在线学习,2025,(04):47-48.

[4]曲小纳,陈保国,段春莉,等.企业需求导向下大数据管理与应用专业人才培养体系构建研究[J].安徽教育科研,2025,(03):81-84.

作者简介：林国宇：男，1988 年生，讲师，数据挖掘.

通信作者：王斌 email 地址：287159710@qq.com

基金项目：2024-2025 学年校级质量工程（校外实践教学基地）项目（项目编号：XWSJJXJD2024002）