2019年2月,《国务院关于印发国家职业教育改革实施方案的通知》(国发〔2019〕4号)指出:明确了高水平专业群的建设任务,职业院校应根据自身特点和人才培养需要,坚持知行合一、工学结合,精准服务区域产业发展需求,与企业共同研究制定人才培养方案,及时将新技术、新工艺、新规范纳入教学标准和教学内容,服务国家战略,融入区域经济发展,培养高素质技术技能人才。
随着我国产业的快速发展和技术变革,产业链群、技术群、岗位群发展态势日益显现,职业院校的专业建设也向专业群协同发展转变。然而,教育工作者对于专业群组群的认知大多停留于理论研究上。在实际的专业群建设过程中,因缺少建设经验,缺乏对产业进行系统、全面的调研分析,没有深入了解政府产业政策、产业新业态、新岗位以及产业真正的人才需求,难以形成清晰的组群逻辑,导致人才培养与产业发展的实际需求相脱离。
专业群建设困境
目前职业院校在推进专业群建设过程中存在诸多困境:
壹 ——专业群结构与产业发展契合度低;
贰 ——群内专业各自为政,过度强调专业的特殊性;
叁 ——专业群对社会的服务力度不足;
肆 ——专业、课程和教学改革强度不够。
如何组建专业群?组建专业群应遵循怎样的组群逻辑?这些成为职业院校探索专业群建设的核心问题。那么,教育工作者应当如何进行专业群组群逻辑分析以打破建设困境,推动专业群高质量发展?今天,我们以应用电子技术专业群为例,以产业人才大数据分析平台为工具,共同探讨“大数据分析技术在职业院校专业群组群逻辑及产业人才需求分析中的应用”。
“以链建群”的方法
在进行专业群建设前,需清楚了解有哪些组群模式,才能选择适合学校专业群建设发展的模式进行组群。“以链建群”【产业链→技术链→人才链(岗位链)→专业群】的组群模式是实现人才培养与产业需求高度融合的有效途径,常见的组群模式有以下4种:
一、依托共同基础构建专业群。该类专业群需具有共同学科或技术基础,例如:计算机应用技术专业群(计算机网络技术、软件技术、移动应用开发等)。
二、围绕核心专业构建专业群。由一个办学特色明显、影响力大、实力强、就业率高的专业为核心/龙头专业,若干工作对象相似技术领域相近、专业基础相同的相关专业组成。例如:智能控制专业群 (工业机器人技术应用机电技术应用、电子电器应用与维修等)。
三、面向岗位群构建专业群。针对某个行业相近或相关的职业岗位(群)来构建,例如:广播影视专业群(新闻、播音与主持、影视制片管理、摄影摄像、媒体营销等岗位)。
四、面向产业链构建专业群。通过分析产业链上的人才需求状况来构建链式专业群,例如:汽车专业群(汽车制造与检测、汽车营销与服务、汽车运用与维修等)。
“科学组群”的步骤
专业群与产业高度匹配,是改革的内驱力与逻辑起点,应立足于战略性支柱产业集群和战略性新兴产业集群,聚焦高端产业和产业高端。
项目组根据学校发展战略,专业现状及专业群方向,利用大数据、人工智能技术,分析区域产业发展特性及产业人才需求、产业发展趋势,面向产业链的关键节点,聚焦行业核心技术,明确对应的岗位群,全面分析“产业链-技术链-人才链”与专业群内各专业的对接关系综合分析组群契合度,形成科学合理的组群模式。

🔺 大数据组群分析逻辑
一、构建产业链技术链知识图谱
数据分析师采用人工智能技术,构建组群方向相关的产业知识图谱,贴合区域产业经济构成现状及产业发展趋势确定组群方向,清晰了解新一代电子信息产业链上中下游产业所具备的岗位与技术;从企业用人需求出发,挖掘职业岗位序列的核心技术与要求,明晰组群方向产业对应的岗位集群,实现人才供给精准对接。

🔺 产业链技术链知识图谱(AI+专家)
(仅供参考)
二、全行业全岗位人才需求分析
通过互联网大数据采集技术,持续跟踪采集产业人才需求数据。通过多源异构数据处理技术、人工智能岗位识别技术等大数据AI分析方法,将所有产业人才需求数据进行清洗和标准化处理。选取职教桥大数据中心专业对应的岗位,对专业群覆盖的岗位进行分析,分析维度包括:岗位需求数量、经验要求、薪资水平、学历要求、岗位关联企业以及关联组合分析。

🔺 全行业全岗位人才需求分析(大数据分析)
三、技术链与人才链匹配
应用大数据技术,从海量的行业人才需求数据,分析挖掘出职业岗位序列的核心技术与要求,并按知识、技能、技术等维度描述归纳岗位任职要求的关键技术。

🔺 产业人才需求全景图(技术链与人才匹配技术)
(仅供参考)
四、形成专业群内各专业知识图谱
通过原有的专业人才培养方案、课程标准等文件,以及前期数据采集,了解学校专业建设基础,把握目前各专业的培养目标(包括对应行业、主要职业、主要工作领域与就业岗位)、人才培养规格(知识、技能、素质)、课程体系、未来建设规划等,搭建专业群画像。

🔺 专业知识图谱
(仅供参考)
五、群内专业关联岗位分析
基于人工智能技术,结合现有专业画像及专业未来规划,利用ERNIE预训练分类模型,针对目标岗位画像,以知识、要求、方法、技能、工具为本位,运用专业关联岗位模型,进行专业群与岗位群的关联匹配分析,实现目标岗位群的精准对接。


🔺 专业岗位对接
(仅供参考)

🔺 专业群岗位对接
(仅供参考)

🔺 专业与人才链对接分析(画像匹配技术)
(仅供参考)
六、形成科学客观的组群逻辑
应用自然语言处理技术,从对接产业人才需求、专业结构交叉关联、校内资源、管理机制等专业关联构成要素,定性量化分析专业间的关联性;应用动态规划技术,动态分析组群契合度,形成科学合理的组群模式,实现人才培养供给侧与产业发展需求侧结构要素的全方位融合。

🔺 分析专业与岗位群间关系,确定专业群定位
(仅供参考)
结语
应用大数据分析为专业群建设提供了较为全面、客观的数据支持和依据,能提升专业群服务社会能力,明确专业群对应行业企业的发展现状、人才需求与要求,使专业群结构更加契合产业发展,推动职业院校相关专业群及专业建设质量提升,为专业群课程体系改革奠定良好的基础。

转自搜狐网 作者:职教桥