" 岗赛课证" 在教学改革中的实践探索

1. 引言

随着中国制造业由大到强的转型升级蓝图不断深入推进，我国产业升级对高素质技能人才的的渴求愈发强烈，高职教育产教共生的必要性和重要性进一步凸显。在此时代情形下，国家出台了《关于推动现代高职教育高质量发展的意见》，国家层面将推动高职教育高质量发展上升为战略任务，明确要求一体化推进“岗课赛证”构建综合育人体系、深化产教融合及加强校企合作。构建 " 岗课赛证 " 综合育人体系，是高职教育为回应时代要求而开辟的一条创新之路，亦是高职院校深化“三教”改革、重构专业人才培养体系的重要路径。

随着产业升级对技能人才提出要求越来越高，如何创新高职教育人才培养模式已成为热点话题。近年来出现了“岗课赛证”一体化的模式，即一种把岗位要求、课堂教学、竞技比赛、职业证书融合为一体的新型培养模式，在实践中取得了显著成效。这种模式被视为增强高职教育适应性和培养复合型、高素质、创新型技能人才的重要路径。德国“双元制”[2][3]，企业负责岗位培训，学校安排理论教学，但未系统整合竞赛与证书，更侧重“岗课”协同。澳大利亚 TAFE 体系 [4][5]，推行“培训包”（Training Packages），将职业标准与课程教学捆绑，但竞赛独立于教学体系。

该模式旨在通过四位一体的通融，精准匹配行业、企业需求，解决现有培养模式中存在的“唯证论”、“赛教脱节”、“技术滞后”、“校企合作浮于表面”等问题，促进学生技能提高与就业质量的提高。然而实现" 岗赛课证" 融通其关键是要有好的课程体系，这是本研究进一步探讨的方向。

2. 理论基础

共生理论源于生物学，强调不同主体在相互作用中形成互利共存的关系。在高职教育领域，产业与教育、学校与企业通过资源互补、协同进化，构建共生系统 [6]。" 岗赛课证 " 融通的内涵是教育链与产业链的共生实践，通过岗位需求、课程体系、竞技比赛、职业认证的交互融合，形成协同发展的生态关系。“岗赛课证”融通[7]的具体实现方式是：以市场需求为指引，结合行业发展和企业需求，将不同学科的知识进行整合，形成综合性高、实践性强的课程体系，让学生学到真正有用的知识和技能。通过 1+X 证书的考试和参加专业赛事检验学生的职业能力水平，为学生就业获得更好的职业发展机会保驾护航。

3. 大数据技术与应用专业课程体系问题分析

3.1 教学目标与岗位需求脱节

大数据技术与应用专业的课程体系中，课堂教学内容与产业真是需求之间明显不匹配。当前，教学模式中理论教学占主导地位，实践教学严重缺位。教学内容过于强调算法、原理等理论知识，但是对当前行业主流技术工具如 Spark 实时计算、云平台数据治理、AI 模型部署经验空白。学生虽掌握基础编程技能，却未参加过过企业级项目，不清楚起流程。课程内容更新缓慢，例如学校教学仍以传统 Hadoop 生态教学为主，而企业已普遍转向 Flink 流处理、湖仓一体架构等新技术。

3.2 产教融合深度不足

大数据技术与应用专业的产教融合实践方面仍处于表层化阶段。企业和学校分工合作，分工明确，各自承担自己的责任，但是合作没有明显体现。据统计仅有少数的高职院校与企业共建真实生产环境的实训基地，多数学校依赖模拟软件开展操作训练，学生无法接触企业实时数据流，如电商用户行为日志、工业物联网传感器数据。然而更多的产教融合模式体现在企业以讲座或参观形式参与教学，未深度介入课程开发。

3.3 能力认证与就业竞争力弱

大数据技术与应用专业学生的技能认证体系与企业实际需求存在显著脱节。技能评估不能再真实生产环境中进行。学校实训多基iris、MNIST 等公开样本，然而企业需要处理的复杂场景，如高并发实时数据去噪、TB 级日志分析，学生却从未动手操作过。有数据显示，持有非企业认证的应届生投递出的简历很难获得面试机会。未参与深度产教融合项目的毕业生起薪普遍低。造成这种问题的深层症结在于教育端的技能评价与产业端的用人标准存在双重割裂。学校考核“会不会做题”，企业需要“能不能交付”。

4.“岗赛课证”融合路径

4.1 构建逻辑框架

产教融合背景下，实现“岗赛课证”融通，最关键的是妥善解决比赛、证书和课程体系深度融合的问题 [1]。基于大数据技术与应用专业的 “岗赛课证”四位一体课程体系建设，必须坚持以课程建设为中心，依托岗位标准定向，以技能竞赛驱动教学提升，以通过职业证检验教学成果。根据企业任务提出的需求，归纳总结出学生要掌握的职业技能；结合职业技能等级证书要求和赛项要求给出相对独立的课程模块；根据模块间的逻辑关系，把独立课程模块组合成课程体系 （ 如图 1）。课程体系形成后要关注该专业技术更新，按照迭代周期做出调整。同时在大数据技术与应用专业开展大数据应用开发（Python）等级证书（“X”证书）考核。整个课程体系以“1+X”证书为纽带，深化产教融合，实现“岗赛课证”一体化。

图1“岗赛课证”逻辑关系

4.2. 模块化课程开发

大数据技术与应用专业的主要就业岗有位大数据平台运维工程师、大数据应用开发（Python）等。选取就业岗位大数据应用开发（Python）、权威比赛“全国大学生大数据分析技术技能大赛”和职业资格证书 1+X 大数据应用开发 （Python 初级 ）。根据证书等级、岗位能力、比赛内容将教学内容拆解为模块化课程（如表 1），每个模块共同构成课程体系。

课堂教学以具体岗位需求为指引，用实战任务为驱动，以提高学生的动手实践能力。课堂任务实行模块责任制。每位教师独立负责一个模块的教学工作和评估任务，以保障教学效果。专业负责人督促模块间教师的沟通协作，确保每个独立的教学模块紧密相连形成模块化教学体系。

表 ¹ 模块化课程内容

4.3 校企协同机制

建立产业学院。学校和企业共同成立联合办公室，由校领导和企业技术总监共同担任主任，下设课程开发小组和实训管理组。该模块化课程开发团队汇聚了校内骨干教师与企业资深技术专家。实训管理组采用双导师制度，由企业导师和校内导师共同指导学生。

校内选择一批理论水平高、具备一定实践能力的教师，负责理论教学、职业素养培养。企业推荐实践经验丰富的专家侧重实践技能训练、职场经验传授和职业规划指导。

5. 实施效果

目前，我校与网易、浙江瀚林教育科技有限公司携手共建“网易数创”产业学院，并联合中国软件行业协会“产学合作模式库首批案例单位”开展深度合作。建立海南省第一批批高水平专业群。建立省级特色实训示范中心 1 个承办 3 次全国职业院校技能大赛，并申报了 1+X 证书试点5 个、考点3 个， 1+X 大数据开发与应用（初级）认证通过率超过 95% ，展现了良好的教学成效。

6. 结论与展望

本研究旨在解决大数据技术与应用专业人才培养中存在的“教学目标与岗位需求不匹配”、“产教合作浅层化”、“就业难”等核心痛点。在共生理论指引下，我们创新性地构建并实施了“岗赛课证”融通的模块化课程体系，收获了积极的阶段性成果。虽然本研究在“岗赛课证”四位一体课程体系建设上取得了初步成效，但仍有待深化与拓展之处，未来可将本研究的模式框架与实践经验，推广至信息技术大类相关专业以验证其普适性。

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基金项目：海南省教育厅资助项目，编号Hnjg2025- 232