大数据技术专业群建设方案.docx

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大数据技术专业群建设方案

大数据技术专业群建设方案

一、大数据技术专业群建设背景

在中国，移动互联网、电子商务、物联网以及社交媒体的快速发展已经使我们进入了大数据时代，在大数据时代，企业之间正在为了吸引并留住商业智能和信息管理的专业人才而展开竞争，大数据技术与应用专业群可以为填补大数据从业人员的缺口。

信息服务业是指信息技术为主要支撑手段的现代服务业，目前信息化产业整体上有向信息服务业转型的趋势，信息服务业具有技术含量高、人力资本含量高、附加值高、资源依赖度低、污染排放量低和产业渗透力强的特点，是当今发展速度最快、最具活力和发展潜力的产业之一。

发展趋势分析：

1.利好政策支持发展2020年，随着《省发展软件与信息服务战略性支柱产业集群行动计划（2021—2025年）》、《区域发展规划纲要》以及《国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》等国家政策的深入推进和贯彻落实，云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术将加速渗透经济和社会生活的各个领域，软件产业服务化、平台化、融合化趋势更加明显。

2.产业技术发展逐渐成熟

数据技术、软件技术和计算机应用技术在电子商务、电信领域应用度较高，成熟度也较高；三大运营商加快了5G网络部署，5G技术的商用将进一步促进物联网技术的发展，物联网的发展需要大数据技术进行数据分析；云计算技术已经成熟，云计算中大数据在电网、交通、物流、智能家居、节能环保等领域具有较多应用。

物联网的发展，需要软件的配套更新，需要大数据的数据分析与挖掘，需要计算机和网络的更高使用。

大数据技术、软件技术和计算机应用技术在现今信息技术的发展过程中占有十分重要的地位，该类型专业人才短缺、结构失衡、需求旺盛，而产业的发展又十分迅速。

同时，互联网和移动互联网技术的发展也带动了细分领域的发展,企业级SaaS、影视娱乐、动漫、游戏、VR/AR、人工智能及区块链等多个前沿领域纷纷受益，因此，需要更多的大数据技术、软件技术和计算机应用技术人才为社会服务。

3.与制造业融合发展

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，制造业是实体经济的主体，推进互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与制造业融合发展，以信息流带动技术流、资金流、人才流、物资流，改善产业结构，实现实体经济发展内生动力和活力的根本性变化。

4.大数据推动人工智能加快发展

人工智能（AI）中的“深度学习”（机器学习的内容之一），现今非常火热，主要是因为信息技术的发展让搜集“大数据”成为可能，机器训练有了足够多的样本。

诸如阿尔法狗的棋步算法、洛天依的声音合成，以及无人驾驶、人脸识别和网页搜索在广告营销的推广等等高级应用中用到的“深度学习”、“增强学习”，乃至最具潜力的“对抗学习”及其对应的“深度神经网络”、“卷积神经网络”和“对抗神经网络”等都与大数据息息相关。

5.人才需求量分析

《中国经济的数字化转型：

人才与就业》报告显示，当前我国大数据领域人才缺口高达150万，到2025年或将达到200万。

在进入“互联网+”时代，对大数据技术与应用人才的需求有了更多的要求，要求高校培养需跟上产业的发展，知识产业转型升级的应用型人才迫在眉睫。

图1大数据2015-2020年人才需求情况统计分析图

大数据专业人才就业薪资：

北京数据分析平均工资：

10630/月，取自15526份样本，较2016年，增长9.4%；北京大数据开发平均工资：

30230/月；北京hadoop平均工资：

20130/月，取自1734份样本；北京数据挖掘平均工资：

21740/月，取自3449份样本，较2016年，增长20.3%。

大数据是近年来国家大力发展的一个行业，比如我们地图上查公交，路线是否拥堵等，都是通过大数据来操作的，与我们的生活息息相关，也就是说未来我们会更加依赖大数据，所以说就业前景肯定很好。

因此，现今大数据技术从业人员的两个主要趋势是：

大数据领域从业人员的薪资将继续增长；大数据人才供不应求。

二、大数据技术专业群组群逻辑

大数据技术专业群基于服务区域经济的核心目的，总体逻辑是在信息技术产业深度融合的视觉下，对接高水平信息技术产业转型和升级，从全产业链、职业岗位群、核心专业建设、产业复合型人才培养等逻辑构建专业群，深化专业内涵发展。

1.专业群与产业（链）的对应性

大数据技术专业群瞄准新一代信息技术产业，重点对接电子信息，教育装备和智能装备，数字政务，智慧城市等产业（链），通过大数据技术、软件技术、计算机应用技术三个专业集群化建设，为产业（链）培养人才，服务于区域经济发展。

2.专业群人才培养定位

大数据技术专业群面向系统开发、硬件运维、数据发掘管理分析三个主要应用层面培养具有德智体美劳全面发展的具有一定IT理论知识和实战经验的高素质、实用型大数据人才。

培养学生在真实的大数据环境中参与项目实践和企业实训，真正把握企业在大数据方向需求的软件开发、系统运维以及数据管理、分析与挖掘等方面的核心技能，成为未来大数据领域不可或缺的人才。

其中，大数据技术专业从数据架构、数据分析、数据应用三个主要应用层面培养具有实战经验的高素质、实用型大数据人才。

同时与知名企业共建人工智能学院，以及其提供的硬件、软件及数据资源，实行企业工程师+专业教师的“双师”指导机制，让学生在真实的大数据环境中参与项目实践和企业实训，真正把握企业在大数据方向需求的数据管理、系统开发、数据分析与数据挖掘等方面的核心技能，成为未来大数据领域不可或缺的人才。

软件技术专业是我校首批重点立项专业之一，旨在培养面向中小型软件企业及事业单位的程序员。

面向软件和信息技术服务业的计算机软件工程技术人员、计算机程序设计员、计算机软件测试员等职业群，能够从事软件开发、软件测试、软件编码、软件技术支持、Web前端开发等工作的高素质技术技能人才。

计算机应用技术专业培养从事网页网站开发的技术人员，包括Web前端开发、动态网站设计人员和管理系统开发人员等，面向程序员，前端开发工程师，能够从事软件开发、网络支持、Web前端开发等工作，企事业单位信息化建设的信息化技术支持人员及网络建设及维护人员等职业群。

3.群内专业的逻辑性

专业群内服务产业链的行业背景相同，一致对口新一代信息技术产业a——物联网、三网融合和以大数据、云计算为代表的高端软件；技术领域相近，就业职业岗位群相关，计算机专业对接主要岗位是网络工程师，软件专业对接软件设计工程师，大数据对接软件应用中，数据挖掘和管理分析岗位；专业基础课程相通，理论基础知识大体一样，专业群中三个专业都需要《C语言程序设计》、《Java程序设计基础》和《网络基础》等基础理论知识；教学资源共享度高，专业课程共有8门可实现共享，如《PHP程序设计》、《UI交互设计》等；专兼职教师共享多人；十个实训室，其中可实现共享互用的有五个实训室，多达一半；专业核心课的知识体系，各专业之间具有较强的互补性，专业群按照“整体规划，平台构筑，重点突破，特色互补”的专业群建设思路进行建设。

本专业群以大数据技术专业为特色，充分发挥专业优势，做强做大；以软件技术专业为重点，带动计算机应用技术专业，努力凝练特色，做精做巧；三个专业实现相互分工协作，共建共享，努力提高专业群的综合建设能力和竞争力，培养出高素质的信息服务技能型人才。

图3专业群逻辑关系图

4.基于高水平专业典型岗位群组群

专业采取“学历教育+职业技能培训”模式，每个专业均有相对应就业范围以及适用岗初始（核心）岗位、拓展岗位、发展岗位，专业群内各专业拓展岗位和发展岗位方面一致性较高，按照“职业能力体系与课程结构相适应”的原则进行课程设置，职业发展路径清晰。

5.基于电子信息大类学科间逻辑组群

在先进信息技术领域中，大数据技术表现为数据分析与数据挖掘等核心学科，而软件技术专业则属于大数据的应用，而计算机应用技术则为大数据类软件的实现提供硬件和网络的搭建，依托学科间的逻辑关系构建专业群，最终实现教学资源共建共享，专业群协同、融合和优化发展。

三、建设基础

（一）专业群历史基础

大数据技术专业从2019年就开始进行高职招生，软件技术专业和计算机应用技术专业从2009年就开始进行招生。

经过12年高职教育的探索和实践，在专业改革和建设方面积累了丰富的经验，已形成了一套符合社会需求和学生实际情况的专业人才培养方案。

通过“面向岗位群的大数据技术与应用专业人才培养方案”的实施，通过“校企双方合作办学模式”的开展，在大数据技术高职人才培养方面具有了一定的创新性并形成了一定的特色。

已形成以大数据技术专业为特色，软件技术专业为龙头，联带计算机应用技术等专业的大数据技术专业群,已培养学生5000多人。

（三）专业群特色与优势

1.软件技术专业，重点扶持

2019年，软件技术专业与省内本科院校合作，共建软件技术专业“3+2”对口贯通分段培养本科计算机应用技术专业连读的人才培养体系，专业群建成了高职、本科衔接贯通的人才培养体系，搭建人才培养的立交桥。

2019年，软件技术专业还通过省级二类品牌专业的评审。

2.人才培养质量好，社会认可度高

本专业群在人才培养过程中，以学生为中心，突出学生能力和素质的培养，加强实践性教学。

学生综合素质、动手能力和创新意识明显加强。

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学生参加技能竞赛13项、累计获奖150余人。

学生成立各类社团8个，创新创业项目落地3项。

专业群学生“双证”比例达到91%。

（四）成果和支撑条件

1.大数据技术专业群基础扎实，成果丰硕

现拥有校级重点专业1个，省级二类品牌专业一个，校级精品课程6门，教师出版教材10多本。

主持完成院校、市级、省级教科研课题20余项，发表论文80余篇，实用新型专利3项。

学生省级以上竞赛获奖150余项，教师省级以上获奖80余项。

2.建成专兼结合、结构合理的双师型创新教学团队

本专业群专任专业教师86名，兼职教师24名，专任教师双师素质比例达到60.47%以上，其中教授3名，副教授10名，高级工程师3名，中青年比例合理，优秀教师1名，市高层次人才3名，专业带头人3名，校级优秀教师8名。

教师的信息化应用能力、教科研能力强，主持完成院校、市级、省级教科研课题20余项，发表论文80余篇，实用新型专利14项。

3.校内实践教学基地条件完善

我校设立大数据技术专业群以来，在大数据技术相关专业实训基地建设经费上重点扶持，设立了市首个高校人工智能体验中心。

目前本专业群校内实训室有：

大数据技术实训室、计算机网络实训室、软件设计实训室和基础实训室多个。

实训基地总建筑面积2650平方米；设备总值574.71万元；总设备数1183，其中大型设备数6（台/套）。

生均实训面积3.2平方米。

其中人工智能体验中心在全市高校可起到示范与引领作用。

生均实训设备总值大于5千元/生，同时，按照我校大数据技术专业人才培养方案，按照19-20学年大数据技术专业群最新统计结果，学年校内实践基地使用时间约为175053人时。

四、建设目标

21世纪将是信息化的世纪，信息产业已成为21世纪最重要的和最有发展力的产业。

电子信息类专业是国家“十一五”重点建设和发展的专业技术，而且随着我国高新技术产业的发展，大数据技术专业群已成为区域优先建设与发展的专业。

根据当前形势以及学校实际情况，以大数据技术、软件技术、计算机应用技术等专业为重点，紧紧区域经济发展契机，通过创新人才培养模式、优化课程体系结构、强化师资队伍建设，完善和增加校企合作服务和校内外实训基地的建设，全力打造人才培养质量高、产学研深度融合、社会服务能力强的具有全国先进水平的大数据技术专业群。

专业群建成后，总体建设目标如下：

把大数据技术专业群建设成为大数据产业人才培养高地，为区域IT产业的发展提供技术技能人才支撑；建成大数据技术研发中心，为区域IT中小企业提供转型升级与技术服务；打造大数据社会服务基地，为区域IT业提供技术推广和培训服务。

具体建设目标如下：

（1）人才培养目标：

面向新一代信息服务产业，培养适应新技术变革与产业转型升级需要的，既能胜任大数据技术管理、挖掘与分析等岗位工作，又能从事软件设计与开发等工作，具备计算机系统维护等职业能力，在软件设计建设、网站开发、计算机系统服务、大数据管理与分析一线信念坚定、崇实向善、尚美养德、身心健康的发展型、复合型和创新型的技能技术人才五年共2500人，组织学生参加国家推荐的专业相关技术技能竞赛100人/年，争取每年获得国家级奖项1~3人；

（2）社会服务目标：

建设成为为区域产业、社会经济发展提供专业性智力、技术、管理、培训等一体化的服务体系；社会服务能力显著增强；

（3）专业群教学团队建设：

培养专业群带头人1名，相关专业带头人3名，群内基础课骨干教师8名，“双师素质”教师比例达90%以上，至少承担2项省级教研教改课题，获得1项省级以上教学成果奖；

（4）课程体系建设：

以专业群课程改革为核心，形成大数据技术专业群独到、特色的课程体系。

构建课程资源平台5个；结合企业实训项目开发适合专业技术岗位的相关课程3门；

（5）实践基地建设：

建设实践基地2个。

不断引入国内领先设备，开展依托专业群的实践教学、校内校外师资培训、社会产业人员培训及技能鉴定等业务，努力建立集教学、培训、职业技能鉴定和技术服务为一体的专业群一体化技术技能人才培养基地、校企合作的载体、产学研结合的平台；

（6）教材建设：

新编或改编教材、讲义、实操手册等12本。

进一步加强大数据技术专业群通用教材选用管理工作，加强教材质量跟踪，建立教材质量信息反馈制度，保证群内高质量教材；

（7）对外交流合作：

加强境外高校的合作交流，安排学生、教师赴境外交换培养，合作双方共同探索专业群育人机制，双方优势资源共享；加强与国内“双高”院校交流合作，取长补短。

五、建设内容与实施举措

（一）专业群人才培养模式创新

1、建设内容：

构建和优化专业群“教、学、做、赛、创”五结合的人才培养模式。

2、实施措施：

为教师提供多方面培训，打造“双师”素质教师队伍，打破教师在讲台上纯讲授的教授模式，结合国家专业相关的各项技能竞赛项目、企业实际项目进行课程设计与教学实践，学生在学习的过程中，强调动手实践实操的能力培养，以参加国家技能竞赛作为学习的阶段性目标，在教学过程中融入创业教育，培养学生创新精神和创业能力的实战性技能培养模式。

（二）课程教学资源建设

1、建设内容：

以专业群服务产业引领优化课程教学资源：

基于多岗位互通职业能力，构建以新一代信息服务产业“整条生产线”（软件开发、数据分析、系统维护、整体管理）工作过程为导向的全新的专业群课程教学资源；对接信息服务产业办专业，调整教学资源：

继续采取合并、调整、优化等方式，整合与新一代信息服务产业紧密对接的专业教学资源，引导其服务专业群。

2、实施措施：

以省级精品资源共享课程建设为引领，遵循“颗粒化资源、结构化课程、系统化设计”的资源建设基本思路，联合相关院校企业、培训机构等优势群体，校企行密切合作，以共建共享机制创新为突破口，以“能学、辅教、助评”的智能型学习和管理一体化共享平台为保障，建设以专业群公共专业课程为主的《C语言程序设计》、《Java程序设计基础》、《UI交互设计（Photoshop）》、《Python程序设计》、《网络编程PHP》、《Liunx服务器操作系统》6门课程的精品资源共享课程。

每门课程按课程、模块、任务分层次开发，内容覆盖本课程所有基本知识点和岗位基本技能点，同时包括课程贯穿项目、课下拓展项目及软件产业领域的常用资料、案例包、素材包等，每门课程的教学资源条数不低于50条，保障资源的精品化、先进性与可用性。

使学生可以“时时、处处、人人”学习。

（三）教材与教法改革

1、建设内容：

（1）根据新技术的发展，编写相应课程的教材、实操手册、讲义5~12本

（2）院内创建线上线下混合式教学方法

（3）深化做中学，做中教，任务式驱动

2、实施措施：

（1）根据新技术的发展，编写《大数据处理》、《分布式服务》等相应课程的教材1~3本，《大数据分析项目实训》、《安卓开发项目实训》等实训课程的实操手册2~5本，《微信小程序开发》、《网络安全技术》等重点新增课程的讲义2~4本。

（2）针对大数据技术专业群的岗位需求，以融合、协同发展为核心，做好专业群教材、教法改革：

在已经编写并使用专业间通用教材基础上，创建具有一定专业群特色的教材框架；

（3）以提高学生职业能力为本位，以改革专业群教学模式为突破口，充分利用信息化、网络化技术，开发在线网络课程，创新建设线上线下混合式的适合专业群的教学方法；

（4）以专业群内各专业的岗位通用技能与专门技能训练为基础，系统设计教法，通过“任务式”和“融合化”的形式，开展教师教法的系列化建设，构建以融合专业群交叉知识为特征的教法改革。

（四）教师教学创新团队

1、建设内容：

根据专业群及课程建设的需要，由企业专家、教学管理专家、专业教师，共同组建专业群建设、课程建设、科研与技术服务项目创新团队。

加强师资队伍老中青三结合，构建创新能力强的骨干教师、“双师型”素质教师和兼职教师的梯队型团队。

2、实施措施：

（1）聘请行业企业专家、高级技术人员和软件开发一线的技术能手，建设一支专兼结合的“双师型”教学团队，引进副高级专业教师1名以上；

（2）鼓励教师深造，全面提升教师学历层次；

（3）建设期内，原有基础上，再培养5名专业群内“双师型”教师，专门服务专业群项目教学实训；

（4）教学团队采取由“专业教师+辅导员+行政人员”构成的新型架构，实行班级责任制，旨在提高专业群各专业学生人才培养质量。

（五）实践教学基地

1、建设内容：

围绕校企共建大数据实践基地的目标，整合完善大数据实践基地、按照重点技术领域标准扩建大数据专项技术研究实训中心、建设全周期大数据技术实训室、拓展校外大数据实训基地，构建基础技能、专项技能、岗位技能和职业技能实训四级大数据技术实训体系，加强实践教学资源建设，构建具有国内领先水平的开放共享大数据实践基地。

2、实施措施：

（1）以尊重技术、学习技术、掌握技术、研究技术为主题内容，以各实训室和专家工作室为主体，规范组织机构，建设“匠人文化”氛围，营造大数据技术群的职业文化氛围；借鉴先进企业管理模式，规范实训标准、章程和实训基地管理体系，形成良好的实训基地运行机制。

（2）为响应国家号召，积极推进职业教育人才的培养，采用世界一流的ICT实训设备和一流的鉴定水平，共同开展云计算、物联网专业的职业认证培训，培训等级包括工程师级、高级工程师级、专家级。

精准对接与科技产业创新和产业结构高度匹配的特色人才。

（六）技术技能平台

1、建设内容：

（1）校企共建大数据技术工作室

（2）搭建创新创业教育平台

2、实施措施：

（1）按照大数据技术的专业要求进行规划，围绕大数据关键技术技能，由3个“专家型”科研团队负责人牵头，联合企业共同组建大数据技术、计算机应用技术和软件技术等科研技术工作室，产教研深度融合，打造大数据技术专业群专项技术研究工作室，增强技术技能积累，提升技术服务能力。

（2）建设大学生创新创业实践基地，包含创客中心和科研工作室。

对大学生有发展潜力的项目给予宣传、资金和技术上的强力支持，加快大学生创业成果转化。

（七）社会服务

1、建设内容：

（1）创建多种学生技术社团，提升学生社会服务能力。

（2）开展多层次社会培训，提升大数据技术专业群人才素质

2、实施措施：

（1）依托企业技术研究中心，带动学生创立技术社团，在原有“IT协会”的技术性社团基础上每个专业增加1个，共3个社团，社团定期举行校外社区服务、学校实训设备维护服务、校内社区服务，定期开展技能比拼或交流活动，建设期内，计划完成不少于50次进社区、100次学校实训设备维护、50次校内社区服务、10次技能比拼和交流活动。

同时，在校内建立志愿者服务基地，以专业群现有和新增的社团为依托，长期有序地在社区和街道办开展志愿和对口帮扶活动。

（2）立足大数据技术，创新社会培训模式，校企合作开展立体式、多元化的职业教育培训，开发适合不同层次需求的大数据技术、计算机应用技术、软件技术等模块化培训项目。

完成在校生培训不少于1000人次/年，为企业提供员工培训不少于200人次/年。

（八）国际交流与合作

1、建设内容：

（1）加强与境外高校的合作、交流；

（2）与境外高水平院校同类专业群建立合作关系：

共同探索国际合作育人机制，实现专业群内双方优势资源共享。

2、实施措施：

（1）定期安排学生、骨干教师互访、互学；鼓励本校教师、学生参加国外交流，吸引国外教师、学生来校学习；加大专业宣传力度，制定交换教师和学生的相关优惠政策和奖学金制度。

（2）引进国际优质专业群相关教育资源。

与境外高水平院校同类专业群建立合作关系，引进国际优质专业群相关教育资源，找出差距，补齐短板：

从国际高水平的大数据专业相关课程的教学大纲、教材、可见和传授方式进行全方位引进，在引进的过程中，与各国专家合作，对课程进行本土化处理，使课程内容能够弥补本专业群的不足。

以教师交流访问的方式，引进国际合作院校专业教师来校授课，为本校教师带来成功的教学方式，促进校内教师素质水平的整体提升。

（3）“一带一路”教育行动。

通过建立国际教育合作交流平台，我校实施科技创新服务。

以我校多年积累与沉淀的龙头专业：

软件技术专业为基础，把先进、积极的元素与“一带一路”沿线国家的科技教育，特别是职业教育进行交流，以促进我校大数据技术类专业的快速发展，增强国际影响力。

（九）可持续发展保障机制

1、建设内容：

（1）建立质量标准

进一步完善大数据技术专业群人才质量保证与评价体系建设，确保学生就业率98%以上、专业对口率80%以上和用人单位、学生、家长满意度90%，保证人才培养质量。

为保障“双平台双融合”人才培养模式的实施，本专业群一方面将与企业共同制定《大数据技术专业人才培养方案》技术能力标准；另一方面，本专业群将与所服务社区共同制定《大数据技术专业社区服务标准》等服务素质标准。

（2）建设质量保障机制

本专业群有完善的专业建设组织来保证人才培养工作的顺利进行。

具体包括：

（a）成立校企联盟，组织行业、企业专家组成的专业指导委员会，每学期召开两次专业建设研讨会；

（b）成立了党政联席会议，部门党政领导与专业负责人一起保证本专业群的人才培养工作；

（c）成立社区服务工作小组，组长由专业负责人担任，组员包括社区组织与监督学生社区服务活动开展；

（d）定期召开企业管理与技术人员座谈会，收集相关信息听取人才培养意见；

（e）成立了二级学院督导工作小组、学生信息员工作小组的两级质量监控组织；

（f）成立了学生工作小组，成员为部门党支部书记和学生辅导员，通过引导学生社会活动，促进学生心理健康等方面保证人才培养工作。

2、实施措施：

（1）管理措施保障

（a）制定《学生社区服务管理办法》、《学生顶岗实习管理办法》、《学生创新创业管理办法》、《企业教师实习指导规范》、《督导工作条例》、《信息员工作条例》、《三级听课制度》、《教学质量测评办法》、《教学管理运行规定》等制度。

（b）制定教学秩序检查细则、教师教学（上课）考核细则、教师听课评价细则、专业带头人考核细则，完善实验实训室管理制度、实践教学管理制度。

（c）建立和完善教学各环节质量标准。

建立和完善教学计划、教学大纲制定标准；建立和完善专、兼职教师教学规范要求；建立和完善生产实习、毕业实习、毕业设计办法与质量评价标准。

（2）建设质量监控机制

（a）通过《学生岗位实习反馈意见》、《学生社区服务反馈意见》、《企业教师指导实习评价与总结》、《社区服务对象接受服务满意度调查》等措施，对学生在参与校企合作的实习和校企合作的社区服务方面提供质量监控。

（b）通过教学质量信息反馈，掌握各方面的信息。

尤其通过毕业生调查、就业反馈等方式，及时掌握实习单位和用人单位对学生的评价和对教育教学的意见和要求，从而有针对性