面向安防行业的大数据专业特色建设探索与实践——以浙江安防职业技术学院大数据专业为例

面向安防行业的大数据专业特色建设探索与实践——以浙江安防职业技术学院大数据专业为例

张丽娜戴海东周苏

浙江安防职业技术学院浙江温州325000

摘要：近年来，各行各业开始高度关注大数据的研究和应用。在新技术的助力下，大数据已经成为当前社会的热点，大数据已成为时代变革的重要力量。专业特色建设是高职专业建设中的一项重要内容，目的是使专业特点更加鲜明，课程体系更具针对性，人才更适合行业的发展和需要。本文以浙江安防职业技术学院大数据专业为例，从专业建设角度，系统探究面向安防行业的大数据专业特色建设有效途径。

关键字：安防行业；大数据；专业特色

本文得到2017年度中国高等教育学会职业技术教育分会高职研究专项课题（项目编号：GZYYB2017165）资助。

一、前言

2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》(国发〔2015〕50号)，标志着将大数据纳入国家战略层面。随后，高职院校相继开设大数据专业。专业特色建设是高职专业建设中的重点内容之一，通过特色建设，使专业特点更加鲜明，课程体系更具针对性，专业更能适应行业的发展与需要，同时也是为实现学生在校学习与企业工作无缝对接，为培养高素质的专业人才提供了保障。

二、面向安防行业的大数据专业应有自身特色

1、高职院校自身教学要求。特色化发展是高职教育可持续发展的基石，高职教育的职业性呼唤专业特色化发展。大数据的竞争，本质上是大数据人才的竞争。在中国目前大约有150万人才缺口，这为高职院校加快大数据人才培养提出了紧迫要求。我院高度重视和加强大数据应用技术人才培养工作，将大数据专业建设作为特色专业大力扶持。

2、安全防范行业的自身要求。高职教育的区域性要求专业特色化发展，安防行业的中心在浙江。安防行业大数据的存在已经被越来越多的人熟知，特别是安防行业海量的非结构化视频数据，以及飞速增长的特征数据（卡口过车数据、人像抓拍数据、异常行为数据等），带动了大数据的存储、管理、分析等一系列问题，吸引着更多人的关注。特别是近几年随着平安城市、智能交通、智能建筑等行业的快速发展，大集成、大联网推动安防行业进入大数据时代。

3、市场对安防特色大数据专业的要求。伴随着物联网、移动互联网、云计算等技术不断应用，大数据专业建设需要整合包括物联网、互联网以及其它社会资源数据，并与相关技术的交叉融合，基于更加复杂的数据关联模型，更加高效的数据计算，提供综合性分析应用，提高在数据治理、预测预警、关系挖掘、比对布控等各方面的能力，从而提高整个安防能力。同时随着大数据相关技术的不断成熟，尤其是随着在处理视频、图片等分结构化数据方面的能力不断提高，安防行业大数据应用除了在智能交通、公安等主要方向不断加深外，也可在社会化资源运营上去拓展应用，利用大数据技术建立基于视频的、面向社会公众开放的云服务平台，整合更多的社会资源信息，根据用户业务需求，为金融、教育等社会单位机构，甚至普通消费者提供基于安防行业的大数据应用服务。

综上，在高职专业建设由规模扩张转向专业集群发展的新阶段，在与大数据时代产业集群对接的过程中，进行高职专业特色化建设，是解决高职专业建设所面临瓶颈问题的最佳途径，对高职院校动态跟踪区域经济结构变化与发展、培养一线急需的专业人才具有重要的战略意义。

三、专业特色建设路经

高职院校专业特色建设是一个不断积累、不断完善的涉及诸多方面的系统工程，它包括培养目标定位、培养模式、课程体系与教学内容、教育方法与手段、教学组织与管理等，集中反映在人才培养方案及其实施过程中。

图1专业特色建设总体框架

专业特色化建设只有不断创新才能保持特色的鲜活和与时俱进。因此，高职专业特色化建设要从可持续发展的高度，围绕培养学生的就业竞争力为核心，以先进的现代职教思想为指导，坚持市场导向原则、差异化原则、创新性原则和前瞻性原则，努力构建保障专业特色化建设的运行与管理机制。其中：准确定位是专业化特色建设的基础；创新人才培养模式是专业特色化建设的重点；优化课程体系和教学模式是专业特色化建设的核心；打造“双师型”专业教学团队是专业特色化建设的关键；精细化管理是专业特色化建设的保障；特色文化建设是专业特色化建设的支撑。

1、面向安防行业，创新大数据专业发展理念

积极深入的开展社会调研，目的是掌握区域经济中对接安防产业集群发展的新现状和新特点，了解产业集群行业中大数据人才的需求状况。只有掌握安防产业集群发展对行业人力资源需求的现状和特点，才能科学合理地组建专业课程群，规划专业规模，突出专业特色，建设出与区域产业集群紧密对接、特色鲜明的高水平高职大数据应用技术专业。

面向安防行业进行深度调研，围绕安防产业，在大数据专业建设的模式、课程、师资、基地、服务、质量上创建特色。紧紧抓住专业特色资源的优势，在专业长远发展战略上，强化专业特色，着力突出“特”字。要做到人无我有，人有我优，人优我“特”。

2、紧盯行业需求，明确安防特色大数据专业人才培养目标

遵循“资源共享、优势互补、责任共担、互惠双赢”的原则，通过体制和机制的建立与完善，统筹行业企业资源，将其合理地融入专业人才培养的各环节，有效解决专业建设及特色培育过程中存在显性和隐性资源不足的问题。明确人才培养目标定位是夯实专业特色的内在要求。只有确定具体明确的具有特色的专业培养目标，才能进一步开展专业内涵建设工作。

3、校企协同育人，完善大数据专业人才培养模式

探索“三主体”“双贯穿”模式，完善人才培养模式。专业人才培养模式采用工学结合的“三主体”“双贯穿”的模式，“三主体”企业、浙江安防职业技术学院（高职）、中专（中职）；“双贯穿”即企业培养贯穿和“五年一贯制”职业教育贯穿，构建现代学徒制的人才培养新模式。

4、突出安防特色，构建旨在培养学生高素质职业能力的专业课程体系

构建基于行业标准、安防特色鲜明的课程体系，使现行的专业课程内容既完全符合大数据应用岗位的要求，又能充分体现教学过程的实践性、开放性和职业性。同时通过对相关岗位群的充分调研，借鉴OBE模式，最终形成本专业课程体系。

5、试点现代学徒制，打造双导师教学团队

建设一流的专业特色，需要一流的专业人才；一流的专业教师队伍，打造一流的专业特色。高素质高技能的专业教学团队是夯实专业特色的必要条件。校企共建师资队伍是现代学徒制试点工作的重要任务。现代学徒制的教学任务必须由学校教师和企业师傅共同承担，形成双导师制。具体做法是：第一、建立教师流动编制或设立兼职教师岗位，加大校企之间人员互聘共用、双向挂职锻炼、横向联合技术研发和专业建设的力度；第二、合作企业选拔优秀高技能人才担任师傅，明确师傅的责任和待遇；第三、制定双导师管理制度，指导教师的企业实践、技术服务、指导学生效果要纳入教师考核并作为晋升专业技术服务的依据。第四、学院和企业要分别制定对教师及企业指导师的考核制度。

6、契合岗位需求，建设大数据专业课程群

仅安防行业，对应用型大数据人才的需求也呈现多样化，不同的用人单位对人才的需求不尽相同，因此要在3年有限的教学时间内完成全才的大数据人才培养是无法实现的。为了确保培养的人才能够胜任未来的工作岗位，提升大数据技术人才的工程应用能力，必须采用“共基础、分方向”的培养模式，就是在前2年打牢共同专业课程的基础上，在第5学期采用分方向的方法，校企联合培养，加强学生对大数据工程应用能力课程的学习，培养具有较强工程应用能力的大数据人才。

提出一种基于岗位目标的大数据课程群的专业人才培养机制。基于岗位目标的大数据课程群与人才类型密切相关。根据前期调研结果，每一组课程群都应该针对一个岗位目标提出的，这些课程应该基本涵盖了其工作岗位所必备的基本专门知识，而且所涉及的课程不仅包括理论知识，也包括了实际应用知识。学生可以根据自己的爱好和工作志向选取相应课程群进行学习和实践，学习要具有较强的针对性。

7、构建多维评价体系，严格把控人才培养质量

评价方式改变单一的学业成绩考核办法，采用促进发展的多元评价体系，老师评价和学生评价相结合，个人评价和小组评价相结合，阶段评价与综合评价相结合，学习成绩与岗位能力评价相结合，以及对于学习能力的评价，使评价形式从单一走向多元化。

四、小结

我院作为国内唯一一所公办安防类高职院校，就业主要面向安防行业。所以，在前期研究成果稀缺的前提下，以新设的大数据专业为对象，研究其面向安防行业的特色建设，具有重要意义。