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关于人才培养相关学士学位论文范文 跟信管专业大数据人才培养路径分析相关学士学位论文范文

分类:职称论文 原创主题:人才培养论文 发表时间: 2024-04-06

信管专业大数据人才培养路径分析,该文是人才培养方面毕业论文怎么写和信管和人才培养和路径有关学士学位论文范文.

摘 要信管专业作为大数据最贴近的专业之一,转型培养大数据人才具有必要性和可行性.在信管专业大数据人才培养的现状分析基础上,从大数据人才界定、专业培养方向、课程设置、师资力量、培养模式、招生与就业6 个方面提出信管专业大数据人才培养的转型路径.

关键词人才培养信息管理与信息系统专业建设大数据

1 信管专业大数据人才培养的必要性和可行性分析

信息管理与信息系统专业(简称信管专业)设立之初的目的是培养系统地设计数据、处理应用系统的专业人才.随着信息技术的飞速发展,原有的学科设计理念和制度安排逐渐跟不上信息时代对信息人才的要求.专业定位不清、人才培养模式单一、课程体系特色不明显、师资力量薄弱、就业宽泛不精专等问题制约着信管专业的深入发展[1].尤其是在大数据时代背景下,社会对信管人才提出了更高要求,加上大数据人才的极度匮乏,信管专业迎合契机,转型培养大数据人才就非常有必要了.信管专业自成立以来,已经发展近20 年.这20 年中,信管专业已累积了一定的教育资源,作为与大数据最为贴近的专业之一[2],在大数据人才培养方面具有得天独厚的先天优势.尽管大数据时代与小数据时代在数据分析方面有着本质不同,其表现在处理海量杂乱无章的非结构化数据的收集、清洗、转换、挖掘等技术不同和应用数据的思维不同,所以信管专业人才与大数据人才有交叉相似性却不能完全等同,但是信管专业在原有教育优势基础上,结合大数据人才需求特点,通过调整专业培养方向、课程体系、培养方式,转型培养大数据人才还是可行的.

2 信管专业大数据人才培养的现状分析

在已有实践应用和文献中,对信管专业培养大数据人才的研究主要分为两大类:一类是微观研究,围绕着信管大数据人才培养的课程体系改革[3-4]和培养模式调整为主[2,5,6],一类是宏观研究,主要探讨大数据时代下信管专业建设问题[7-8]和人才培养思路[9],研究内容包含微观层面的所有内容,比如龚芳(2018)[7]结合大数据时代对人才的需求特点,从教学体系、师资队伍、校企合作等方面提出了信管专业建设的几点对策;黄椰曼(2018)[8]基于学生需求,以大学生对课程体系的直观感受出发,采用实证研究方式,研究得出课程体系建设包括课程内容体系、课程衔接性、课程辅助体系、课堂落实效果、学生培养能力、学院客观因素六大方面,并根据各主范畴间的关系提出增强课程衔接性、促进课程学科体系建设、拓展课程广度和深度、完善课程辅助体系、正视学院客观因素等建议;夏大文和张自力(2016)[9]提出信管专业大数据人才培养的思路,即大数据人才培养的顶层设计,围绕着顶层设计进行课程体系改革,最后进行教育教学改革.本文尽管也是宏观研究,但研究思路与已有宏观研究的思路有所不同,本文首先基于社会需求,然后对比分析大数据人才与信管人才的区别,再针对人才需求差异重新调整专业培养方向,基于此再进行后续的课程体系建设、师资建设、培养模式改革、招生与就业改革,形成人才培养的闭环机制,以提高信管专业大数据人才培养质量,指导应用实践.

3 信管专业大数据人才培养的路径分析

由于信管专业人才与大数据人才有交叉性也有差异性,所以信管专业培养大数据人才的首要路径是理清社会对大数据人才需求的界定、类型、特点及岗位职责要求,再总结分析与信管人才的区别,才能有针对性地培养社会所需的大数据人才;然后在原有专业优势基础上进行专业培养方向调整,将大数据人才培养作为信管专业人才培养的模块之一;然后围绕着大数据人才培养模块,进行课程体系、师资力量、培养模式的调整;最后结合最新的信管人才培养目标进行招生与就业方面的调整,最终形成“招生———在校培养———就业”为一体的良性循环路径,如图 1 所示.

3.1 大数据人才界定

大数据人才与原信管专业的数据人才是否一致,直接影响到后续的专业方向、课程设置、师资力量和培养方式是否需要调整的问题.所以,界定大数据人才,找出大数据人才与信管专业人才的区别所在,是所有工作的基础和源头.

在掌握社会对大数据人才的需求方面,具体的路径有:通过校企合作、实地调研等方式直接掌握企业需求;也可以通过社会渠道、政府渠道间接掌握企业需求;还可以通过已毕业学生的就业跟踪来实时掌握企业需求.在获得社会对大数据人才的需求后,界定大数据人才的类型与层次,然后与信管专业人才进行比较,找出两者的差别,然后分析哪些大数据人才是信管专业可以培养的,哪类人才是目前不能转型培养的,以便开展后续的培养工作.

3.2 专业培养方向

综合我国各高校的信管专业,原来的人才培养方向集中在信息资源管理(如武汉大学)、信息技术的开发与应用(如西安交通大学和北京航空航天大学)、数学基础理论和信息技术理论基础(如中国科技大学和复旦大学)几个模块[3].在大数据背景下,各个高校应该根据自身情况调整培养方向,形成各自的专业特色,满足数据人才的培养需求.

比如重庆邮电大学移通学院信管专业在大数据人才培养的新形势下,将原培养方向调整为数据分析、信息系统设计与开发、商业信息系统应用与管理三个人才培养方向,如图2所示.数据分析模块培养大数据人才,面向对大数据感兴趣并愿意从事大数据工作的学生;系统设计与开发模块培养信息系统设计与实现的信管人才,面向对系统设计、开发语言感兴趣的学生;而商业信息系统应用与管理模块培养复合型人才,既能根据企业业务流程进行系统开发与应用,又能利用大数据工具对系统的应用数据进行大数据分析,实现商业智能化.调整后的专业培养方向,数据分析模块培养学生掌握数据分析工具,能进行数据架构、收集、处理、加工、清洗、统计分析等基本技能,而商业信息系统应用与管理则是进一步将大数据技能融入各行各业的运营中,培养具备数据分析、数据应用的高级数据人才.

3.3 课程体系

围绕着人才培养模块,再进行课程体系设置.尤其是大数据人才培养模块,要开设适合大数据时代要求的新兴课程.在数据结构、数据库系统原理等基础课中增加非结构化数据组织、分布式文件存储、分布式数据库系统、NoSQL、分布式密集数据处理等方面的课程.在数据分析及应用方面,新增数据分析及统计应用、大数据与市场营销、大数据技术及应用、互联网数据分析与应用等新兴课程,并在这些课程中加强数据清洗、数据准备、数据深度分析等教学内容.

3.4 师资力量

师资力量的调整方面,具体的路径和措施是高薪引进大数据高级人才和原师资队伍集体转型为主、已就业学生返校参与为辅.原信管专业师资队伍向大数据人才所需的师资队伍转型方面,具体的方法是鼓励教师自学、参加社会大数据技能培训、校企顶岗实习、校企导师“一对一”培训、报考大数据博士研究生学习等方式形成新的大数据师资人才梯队.从事大数据工作的已毕业学生可以成为大数据人才培养师资队伍中的有力补充.通过与已毕业的且从事大数据相关工作的学生进行就业跟踪和互动交流,可以实时提供企业大数据人才需求信息,实时分享大数据最新发展动态,甚至邀请他们返校为师弟师妹们分享大数据从业经验与要求,开设培训课程.

3.5 培养模式

在培养模式的调整方面,应对大数据应用实践性特点,应该采取“理论+ 实践”相结合的培养模式,而且偏向实践方面.具体做法是除了利用信管专业原有的实训平台外,更加注重大数据实验平台的构建和应用.大数据实训平台涉及大数据分布式收集、存储、处理与分析、应用的全过程,因而大数据平台的构建非常难.首先数据来源如何解决?其次,大型分布式数据收集与存储的硬件设备与场所如何解决?大数据处理与分析的相关技术与算法如何获得?指导老师如何构建大数据分析场景与目的,进而才能进行有效的数据分析与应用?目前,大数据实践培养模式是高校大数据人才培养的痛点与难点,没有很好的实际可执行的具体举措.对于有校企合作、校政合作的高校而言,实践培养模式相对容易落实,比如贵阳大数据产业发展战略、上海数据研究中心、清华大学数据研究中心都可以为大数据人才培养提供较好的数据源、数据平台和数据分析技术与应用场景.

3.6 招生与就业

最后,在招生与就业方面,需要根据大数据人才要求与特性,调整招生与就业策略.因为大数据人才属于高级复合型人才,要求学习者有敏锐的观察力与动手能力,还要求学习者有宽广的知识结构形成多学科的融合与交叉,所以不强求所有信管专业学生转型学习大数据.另外,学习者是否有兴趣从事大数据相关工作至关重要,没有兴趣将无法持续深入地学习并掌握枯燥、高深、单一的大数据技术和思想,则无法实现大数据高级人才的培养目标.

在就业方面,应该多多引进大数据公司来校招聘.对进入大数据行业的已毕业学生采取跟踪联系的方式,实时掌握大数据行业发展现状与用人需求.甚至可以邀请在大数据行业发展较好的往届生回校分享与培训,成为校师资力量的有力补充.

4 结论

在大数据背景下,信管专业与时俱进,转型培养大数据人才,可以缓解当前发展受阻的问题.尽管信管专业是最贴近大数据的专业之一,但是,基于小数据时代背景下发展起来的信管专业及其人才培养与大数据时代下的数据分析人才有着本质区别,信管专业应该通过科学的专业方向调整、课程改革、师资重组、调整培养模式等方面的研究与实践,培养出社会所需的大数据人才.

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参考文献:

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