智能制造網APP
智能制造網手機站
智能制造網小程序
智能制造網官微
智能制造網服務號
智能控制
機器人
儀器儀表
物聯網
3D打印
工業軟件
回放
品牌
其他品牌
校企合作 共創產教融合生態圈
數據的工具性決定了大數據專業的應用性，對大數據人才的培養則直接指向了實用型。促進高校更加有效地實現應用型轉向，校企合作是必由之路。在大數據人才培養方面，慧科集團便一直致力于校企合作的探索。2013年便聯合北京航空航天大學計算機學院和軟件學院啟動了“大數據技術與應用”軟件工程碩士項目。在隨后的4年里，又引進阿里云培訓項目、微軟公司大數據與人工智能認證培訓項目，先后與貴州大學、福州職業技術學院、成都信息工程學院、北京城市學院等高校共同合作啟動多個大數據專業人才培養項目。“高校在應用型轉型過程中需要更多資源，企業的加入能夠幫助高校在轉型過程中定位更加，效率進一步提升。”陳瀅說道。
大數據人才培養需要整合資源，優化合作模式。大數據技術以前沿性、產業化為特征。在高校開設大數據專業，便要考慮如何將其與產業緊密結合。對于這一點，陳瀅表示，“無論是從產業視角還是技術視角，都需要將學校跟產業緊密結合，這樣才能及時把產業里新的技術、新對行業的理解，以及他們對人才的新需求，真正帶回到學校里面。”大數據專業與多個基礎學科都有緊密聯系，對大數據人才的培養則要根據這一特征整合資源，大效度地優化校企合作模式。“新的專業不是憑空建立的，它一定是在原有學科基礎上發展起來的，而這些基礎學科在高校里已經有了一定的積淀。比如大數據專業，與計算機學科、數據庫學科、統計學科等等都有相當深厚的聯系。”管剛指出，優化合作模式就是要將學校本身的優勢與企業能帶來的資源有機結合，在資源整合基礎上實現產教融合。
大數據人才培養需要深度融合，實現雙主體運作。校企合作、產教融合，一直是備受關注的熱點話題。然而，真正做到融合卻不是易事。學校和企業的天然差異為校企合作帶來重重困難。陳瀅指出了校企合作在體制機制方面的難點：“雖然相關政策鼓勵企業進入學校，但是企業是要生存的，是以盈利為目的的。企業的盈利性和教育的公益性是有沖突的，但我們現在體制機制并沒有很好地解決這種矛盾。”“學校和企業在人才培養需求上有沖突。企業希望立足自身企業生態培養針對性專一性的人才，而學校則希望在更加開放的生態中培養多樣化的人才。”管剛補充道。為了克服校企合作的天然壁壘，要真正在產教融合的基礎上實現大數據專業的共建，則需要將雙主體運作落到實處，即充分發揮校企雙發的主體性、能動性，在產學融合2.0模式下實現雙贏。
研發 打造前沿創新教育鏈
慧科集團數據科學與大數據技術人才培養方案強化以應用型人才培養為導向的學科專業建設，科學與大數據技術的專業課程體系的模塊總體可分為大數據技術、大數據分析兩個細分領域，并引入在線教育、混合式學習等多種新的教育教學模式。
大數據人才培養需要即時跟進，緊貼前沿。大數據作為復雜數據處理的前沿性技術，時時在更新，時時在發展，而教學過程具有周期性，且與前沿產業發展具有時間差，這就對大數據專業的教學提出了難題。如何讓教學進度緊跟前沿產業發展？針對這一問題，管剛提出了解決方案。“我們注重企業真實項目和案例的實戰，將的大數據技術企業的課程體系和實踐教學體系融入到專業課程體系當中，讓專業教學與產業發展同步。”
大數據人才培養需要分層設計，階梯發展。從縱向看，大數據技術具有層次性。隨著大數據技術從研發到應用的發展，對人才的培養也呈現出不同需求。“隨著產業發展的鏈條越來越長，產業里面就需要高、中、普通等多種層面的人才，以大數據專業為例，一個軟件工程對架構能力要求很高，但在應用的層面就不需要同樣高的架構能力，而更重視運用工具做數據分析的能力。”管剛說道，針對這一特點，慧科集團整合、共享產學研教育資源，融入課程體系設計中，針對專、本、碩進行不同層面的引導，旨在培養不同層次的大數據人才；從橫向看，大數據技術具有極強的兼容性，能與其他學科結合起來達成更多的創新成果。“營銷要講大數據，電商業也要講大數據，金融也要講大數據……大數據和其它產業之間的結合就會又滋生更多新的需求，需要我們針對性地設計培養方案。”慧科集團在大數據專業基礎上進行大數據加互聯網金融以及大數據與互聯網+戰略管理方向的人才培養，就是對大數據兼容性的拓展。
大數據人才培養在循環模式上實現可持續發展。“我們整個專業研發體系可分為四個部分、兩個循環。大循環是針對專業本身。將大數據專業置于整個技術發展環境下進行評估考量；小循環則是針對具體的學校。在大數據專業整體設計基礎上，結合學校自身優勢特點設置專業課程和培養方案。”管剛介紹道。在兩個循環基礎上不斷對專業設置、培養方案進行完善和優化，同時對接創新創業孵化、資本、學習深造等多個出口，實現大數據人才的可持續發展。
應用導向 培養新工科復合型人才
校企合作、產教融合的終目的，是實現人才的培養。大數據行業需要怎樣的人才？陳瀅指出，“在現向數字化經濟轉型的當下，以信息科技為代表的技術正在非常快速地跟傳統行業去融合，反映到人才培養上，就是對跨學科和交叉復合人才的需求。”
那么要怎樣培養跨學科的復合人才呢？這正是新工科教育所正在踐行的。新工科的目標是面向新經濟用產學深度融合的方式培養掌握新科技的創新型新人才。在這一思路下，陳瀅提出了“新人才技能矩陣”。“我把新人才需要具備的技能總結為兩個維度，它是由(Foundation，Application)X(Science，Technology)組成的矩陣，即新人才技能矩陣FAST。兩個字母的交叉(SF，SA，TF，TA)形成4個不同種類的技能。”對于工程技術人才來說，不僅需要在合適的場景選擇與之相匹配的工具、技術去解決問題，還需要深入了解如何在構建模型的過程進行優化、迭代，達到精益求精。工匠精神不只是簡單的去解決某一個問題，還需要有系統觀、全局觀和數據觀，同時，還要求創新型人才掌握相應的科學觀和文化感，從而便于其在具體的生產實踐環節中去主動創新、發現和定義問題。FAST中提及的技能矩陣對培養人才的高校和企業都意味著一項很大的挑戰，但這確實是新工科對新人才的切實需求，有利于人才的全面發展，也有利于推動社會的整體進步。
正是在這樣的理念指導下，慧科集團的數據科學與大數據技術的專業方向在5年內累計與合作院校聯合培養超過5000名碩士、本科和專科等不同層次的人才。但慧科的目標遠不止于此。“無論是新工科還是將來的什么體法，終的目標是要培養新的人才，就是要為國家培養這個人才培養的指標、體系、質量等等所有方面，所以新工科只是一個手段，終是能夠培養出適合國民經濟發展的，適合發展的這樣的新的人才。”陳瀅說道。
無論是大數據人才的培養，還是其他專業人才的培養，終的目標是能夠為每個人提供其所需要的技能，幫助他們在任何一個職業階段獲得進步，進而實現真正的人才可持續成長。
(原標題：大數據人才培養之道：在產教融合中實現交叉復合)
浙公網安備 33010602000006號
智能制造網APP
智能制造網小程序
微信公眾號
