3月31日，合肥工业大学计算机与信息学院副院长胡学钢在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据技术人才培养需要跨越的障碍》的主题分享，具体从大数据领域人才培养所面临的主要问题表象、问题分析、对策三个方面展开。



　　一、当前大数据领域人才培养所面临的主要问题表象

　　随着计算机科学领域的迅速发展和广泛应用，尤其是近几年来，随着云计算、物联网、移动计算、大数据、智慧城市等技术、领域的迅速发展，掌握大数据技术的人才需求数量急剧增长速度更是惊人。

　　然而，现实是，用人单位找不到满意的就业者，离校毕业生找不到满意的岗位，为此，指责学校培养质量的论调也就多了起来，争论由此而起。

　　如何看待此现象？就人才培养的主体单位高校来说，如何改变这些局面？

　　下面就这一方面问题，在简要分析其原有的基础上，给出一种解决方案。

　　二、问题分析

　　高校和用人单位之所以在对人才以及人才培养的评价方面产生分歧，有多方面的原因。下面简要列出几点：

　　1.客观上，由于高校数量的急剧增长，确实存在部分高校，在人才培养的条件和机制，乃至培养质量等方面存在差距；

　　2.另一方面，由于计算机科学技术领域的迅速发展，导致许多高校“跟不上”形势的发展，尤其是像大数据这样的新技术的跟进迟缓；

　　3.第三个方面是，高校和用人单位对高校人才培养的定位难免有偏差。

　　一般而言，高校以培养通识型人才为主，要求高校毕业生具备本专业领域的基础理论体系和应用能力，并通过毕业设计等实践性教学活动，在某一方面形成一定的专长。

　　即使这样，也难保证对就业岗位的任务做到“迅速上手”，更何况像大数据这样的快速发展的领域，一般需要有一个学习和适应的过程；

　　用人单位侧重于选择“能干”之人本身没错，但如果希望毕业生刚到岗位就能全面胜任，未免期望过高。

　　4.当前高校大数据人才培养大多缺乏必要的业务“场景”和技术。

　　虽然应用领域的多样性，使得高校人才培养过程中不可能面面俱到，但通过典型领域、典型示范应用的完整实现，可以系统培养所需要的各项能力。

　　然而，由于真实特定领域的保密或隐私保护的要求，获得人才培养所需要的真实场景也具有较大难度。

　　真实领域典型示范应用知识应当包括：业务活动场景、可收集的数据（采集选点和频度、规模、质量）、数据分析的目标及其价值等。

　　如果缺乏真实场景的训练，容易使学生形成：对大数据技术的应用停留在抽象的概念，被动接受任务、技术选择、结果展示等。当有机会面临真实场景时，就难以胜任。

　　虽然许多高校开展了数据挖掘的研究和应用，但也未必有机会及时开展大数据技术应用，由此而导致对各类新出现的技术的适应训练一定的欠缺。

　　三、我们的对策

　　1.我们要理解几个基本观点。

　　第一个观点，大数据领域需要的人才多样性且规模大，需要更多高校参与才能满足社会需要。

　　第二个观点，短时间内，大多数高校对大数据人才培养的条件建设都有一定的欠缺。

　　第三个观点，部分高校、企业拥有人才培养所需要的资源和技术。

　　第四个观点，整合资源，抱团发展，总比各自单打独斗有优势。

　　2.我们提出，构建基于“共建共享，合作共赢”模式的大数据人才培养平台的构想。

　　鉴于上述基本观点，构建社会化的联合人才培养平台，基于“抱团发展，共建共享，合作共赢”等理念，探索合作模式，是跨越当前大数据领域人才培养壁垒的重要途径。

　　其核心思想是：将有意思、有条件的高校、企业相关部门组建成一个专题联盟，共同探讨人才培养的相关研究、建设和推进，共同建设和分享教育教学资源，从而形成整体发展的局面。

　　3.安徽省高校大数据教育联盟的筹建。

　　安徽省高等学校计算机教育研究会，是专门从事高校计算机教育教学研究的学术社团，已经成功的开展了许多专题研究、大学生竞赛等活动，并组织了约十个专题联盟或专题组，为全省高校计算机教育教学事业作出了积极的贡献。

　　“安徽省高校大数据教育联盟”是研究会正在筹建的下一个专题联盟，拟联合相关高校、企业开展以下几方面的工作：

　　人才培养模式研究，教学资源和平台建设，新技术培训

　　大学生大数据应用技术竞赛，教材建设等。

　　4月22日，将与全国大数据教育联盟联合举办大数据人才培养研讨会，期间，还将讨论和确定联盟章程、大学生大数据竞赛方案等。

　　四、结束语

　　以上这些观点和方案，是基于安徽省高校计算机教育研究会近十年的研究和实践的总结基础上所做出的探索，还相当不成熟，希望得到各方面的指导。

　　联盟的建设还存在诸多影响因素，包括理念上的偏差、经费的使用、成果的共享、投入产出比、平台的管理和可持续发展等。

　　所有这些，需要积极开展研究，并借助某些平台或资源，方可形成可持续发展的局面。例如，借助政府部门的政策引导或规定，借助成熟的社团或平台等。
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