摘要：文章梳理了当前人才培养模式所存在的不足，并以厦门大学信息学院为例，结合现有校企合作数据，基于大数据思维，分析构建模型，探索适应新时代的校企合作人才培养模式，论证了大数据思维对高等院校学生的科研、就业和思想引领的重要性和必要性。
关键词：大数据思维；校企合作；人才培养
在2019年9月对国家网络安全宣传周作出重要指示时强调，“要坚持网络安全教育、技术、产业的融合发展，形成人才培养、产业发展、技术创新的良性生态”。现阶段，随着大数据以及大数据思维在物联网、人工智能和区块链等新一代信息通信技术中的快速发展与应用，当今社会已进入了大数据时代[1]。而大数据不仅是一种推动发展的技术潮流，也深刻地影响着人们的工作与生活。大数据思维重点关注点在数据混杂性、数据关联性、应用深化等，这能从根本上改进和提升工作效率，也是提升工作质量的关键[2]。同时，如何运用大数据思维和大数据工具分析当下高等院校人才培养的现状，以及综合利用各类数据信息，重点分析校企合作对于高质量人才培养的影响，都十分重要且必要。因此，我们要更加深化对大数据思维的认识，加强校企合作培养模式的自适应能力，在优势作用下最大化发挥人才培养模式的效果，在满足社会市场人才需求的同时增强学院学生的自身综合竞争力。
一、当前校企合作人才培养模式存在的问题
随着社会对人才需求的转变，各用人企业以及科研单位等对人才以及科研成果的渴求虽然仍有条件，但可喜的是他们并不再局限于学历和专业。他们的着眼点明显逐渐偏向综合型创新人才[3]。因此传统的高等院校教育培养方法应及时改变，要适应新时代要求，不断向培养综合型、创新型人才转变。然而目前高校人才培养的过程存在诸多弊端。第一，校企合作模式未跟紧新时代需求。发展校企合作是国家对人才战略重视的体现。学校教学内容与企业实际发展需求之间存在脱节现象且由来已久，在解决长期存在的脱节问题时，许多高校已经选择将校企合作融入到学校教育改革中。这也逐步成为改革的重点方向。然而实际上校企合作人才培养模式中仍存在许多问题，例如在校企合作中，会出现对企业的选择存在信息不全面以及企业质量参差不齐等问题[4]；没有企业与高校间的良性互动合作平台，使得校企合作人才培养模式浅显单一[5]。因此，当下的校企合作模式已经不适用于当代高校才培养，如何真正发挥校企合作对人才培养的作用值得深思。第二，当前学生对于校企合作模式存在选择困难、上手不易的情况。高等院校为响应国家号召，积极与企业合作，为学生提供实习实训基地等创新创业平台，努力激发大学生的创新热情。然而，这导致了其他方面出现了一些弊端，如：校企合作形式多但并不适用于所有学生和企业，学生较难从丰富多样的活动中选择参与适合自己的校企合作方式，更缺乏相关专业的教师指导。国家需要创新，企业需要发展，离不开综合型和创新型人才的培养，高校探索校企合作人才培养模式，也是为了提升学生的就业竞争力，使学生更快地适应社会，更好地应对社会对人才的需求。因此，在现有的校企合作模式研究的基础上，我们应当注意新时代的人才培养模式与传统人才培养模式相比产生的质的变化，校企合作模式对人才培养策略的影响日益增大。随着大数据时代的到来，越来越多的校企合作新模式正在出现，如何选择合适的校企合作人才培养模式，让高等院校真正为社会输送创新型人才成为迫在眉睫的任务。
二、基于大数据思维的校企合作人才培养模式探索思路
在校企合作中，企业对于高校开展教育工作有积极作用，可以为学生提供实习实训等实践场所，还可以在一定程度上解决高校就业难的问题；同样，高校对企业也有创新型人才输送的作用，校企合作可以为国家和社会培养人才。但是专业不同、院校不同，合作模式也不尽相同。还应注意，高等院校与高职院校由于人才培养策略不同，校企合作模式也相应不同，互相借鉴尚可，切忌一概而论。就目前调研所知，在校企合作研究方面，高等院校的相关研究尚存较大漏洞。但是高等院校同样需要向国家和社会输送人才，若只注重理论知识学习而疏于研究校企合作模式建设，则极可能出现学校学习内容与实际使用存在脱节，无法充分发挥校企合作优势的情况。此外，由于校企合作模式日益多元化，选择什么样的企业合作、如何把校企合作模式的效用最大化和切实为国家和社会培养、造就可用的综合、创新型人才等问题亟待解决。在大数据时代，科学研究的方法手段已发生重大改变，可通过实时监测、跟踪的方式，对互联网上产生的海量行为数据进行挖掘分析，从而呈现数据本身具备的特性。大数据的处理、分析及应用正成为新一代信息技术融合应用的关键节点。对不同来源数据的管理、处理、分析与建模，能够使大数据为下游应用提供更好的服务。在探索校企合作培养模式方面同样可以运用到大数据思维。在校企合作人才培养模式的探索中存在着大量数据，例如学生的实习信息、就业信息、企业及学生需求等数据。若是仍然采用传统的数据分析方法，则难以充分利用大量数据资源，无法挖掘出各类数据之间的内在联系。基于大数据思维的校企合作人才培养模式和传统模式的不同之处在于，运用大数据模型，通过挖掘校企合作海量相关信息，为学校或专业的校企合作模式探索提供强有力的数据支持，对校企合作模式是否继续开展、如何开展以及如何提升等都有极大的参考价值。在校企合作人才培养模式中，运用大数据思维，利用大数据平台上的机器学习模型，可以使高校深入洞察分析学生及企业的行为、需求和偏好，实现推荐精准和可持续的校企合作计划。将面向校企合作人才培养模式的推荐系统应用到大数据平台上，并完成协同学习问题的转化，进而充分利用基于大数据的人工智能技术提高推荐的校企合作模式的准确率和学生的满意度。为保证系统预测的准确度，面向校企合作人才培养模式的大数据里，推荐预测模型的数据标签包括学生标签和企业标签，即学生基本属性标签、学生偏好标签、企业基本属性标签、企业偏好标签以及企业适配标签等。数据源为厦门大学信息学院历年采集的学生数据及企业数据，学生数据中包含了毕业生学科竞赛信息、学生在校期间的实习信息、通过校园招聘或其他途径得到的就业信息以及在校期间的学习成绩和非学科竞赛的获奖信息等；企业数据中包含了企业需求以及企业往年的合作状态等。基于上述数据源所包含的大量数据是通过特征提取、特征选择等方式获取有效信息的。我们要将这些数据根据提取特征总结并列为样本宽表，将其放至分类模型中，本文从众多大数据平台中选择了国内落地案例最多的TDHHadoop平台的机器学习组件和Discover所提供的分布式算法进行建模和训练[6]，同时依据所提取的特征的高阶交叉特性，进行推荐的预测和分析[7]。使用MRR（MeanReciprocalRank，平均倒数排名）进行模型评估，评估连续三届毕业生校企合作人才培养模式预测成功率及满意率。利用该大数据平台，对以往的学生就业进行模拟评估，准确度可达到90%。
三、基于大数据思维的校企合作人才培养模式探索成效
通过构建基于大数据思维的校企合作人才培养模式推荐预测系统，厦门大学信息学院能深入洞察分析学院学生及校企合作企业的行为、需求及偏好，并打造个性化推荐系统，建立校企合作模式推荐预测模型，实现可持续的人才培养计划。通过大数据分析平台的结果，我们归纳总结出以下六点经验，旨在探索及革新校企合作人才培养模式，提高学生对实习和就业的满意度。
（一）加强大数据分析，丰富校园文化活动。经过大数据平台的数据统计和分析，我们发现企业关注学生在校园文化活动中的参与度，校园文化活动对校企合作人才培养有一定的催化效果。理工科学生人文素质培养离不开同课堂教育相得益彰的校园文化氛围的熏陶，丰富多彩的校园文化活动能够有效地让学生体悟到精神力量。也因此，校企双方在校园文化活动方面的合作也是一种共赢，既能让企业在短时间内扩大知名度，也能帮助学生更好、更生动地开展活动，为人才培养打下坚实的基础。
（二）汇聚大数据信息，强化学科竞赛。“创新人才必须在创新实践中培养”已经是高等教育界的共同认知，将“以赛促学”“以科研带动科创竞赛”以及大学生创新项目和创新型竞赛作为推动手段的教学和实践模式已经在人才培养中取得了很好的效果。经大数据平台分析，企业在实习及校园招聘过程中，均对参与过学科竞赛的学生有一定偏好。针对研究生和本科生的不同需求，厦门大学信息学院着力打造“海韵学术节”和“数字校园行”两大活动平台，由各知名企业和学院联合搭台，各系结合专业特色分头承办，为广大学生搭建一个学术交流平台（如“移路有为”5G创新大赛、网宿杯程序设计大赛及京信杯无线改变生活等赛事）。校企联办系列赛事旨在培养学生创新实践能力与团队合作精神，促进校企合作和培养、发掘高端创新人才。厦门大学信息学院联合美亚柏科科技股份有限公司举办“大学生网络空间安全精英赛”，同之前举办的网络空间安全与人才培养高端论坛相结合，先后邀请了清华大学、北京大学等30多所国内一流高校的专家学者和学生团队参赛参会，成功为培养、选拔和推荐优秀的信息安全专业人才创造了条件。各类学科竞赛是大学生提升自身学习及动手能力的重要途经，同时也为校企合作人才培养模式的大数据推荐预测模型提供了不可或缺的学生信息数据。
（三）巧用大数据思维，提升创业指导。厦门大学信息学院运用大数据思维，发现创新创业指导对于创新学生创业活动新空间、促进跨学科交叉和共同推动协同创新有较大的促进作用。为此，学院与厦门火炬高新区合作，共同创建了“厦大—火炬极客空间”，该空间是厦门大学首个且目前唯一的省级和部级的众创空间，是实现校企合作人才培养模式探索上的新突破。同时，与美亚柏科联合成立“海韵创客汇”，为入驻的大学生创新团队提供工作场所和办公设备；开创美亚柏科“刘祥南创新创业基金”项目，发掘厦门大学在校师生具有创新创意的技术项目，给予启动资金和技术指导，积极鼓励并孵化在校大学生的创新创业项目，切实促进高校创新创业人才的培养和项目转化。
（四）搭建大数据平台，推进实习实训。为了更好地提升就业竞争力，帮助学生进一步巩固和应用所学的专业知识，提高解决实际问题的能力，学院基于大数据平台分析结果，主动加强与企业等用人单位的联合培养模式建设，为学生提供丰富的实习资源。在实习体系中，基于校企合作人才培养模式的数据分析结果，建立了校内教师理论指导和企业导师实践环节指导的“双导师”培养体系，达到了取长补短的目的，使学生在实习环节中真正做到知行合一，学以致用。针对企业选定这方面，厦门大学信息学院提前联系各系导师，让导师结合实验室的科研需要，选定合作匹配度高、企业发展潜力大的企业，做好精准推荐。同时，根据校企合作人才培养模式数据分析结果，综合考虑学生情况，学院在跟企业的选人合作中创新使用“+N”模式，每个企业除了面试通过的学生之外，还要承包可接收的N个人（面试能力较差、学习能力较弱的学生）。在实习的第一个月，企业以同一个标准对所有学生进行实习培训，第二个月起，企业跟学生都可以双向选择，进行淘汰机制。这种模式能够很好地保障所有学生都能参加到专业的实习中，也能很好地提升企业在学生中的知名度和受欢迎度。
（五）深化大数据理论，共建联合实验室。经过大数据平台的数据分析，笔者发现学院与知名企业共建联合实验室后，学生的就业满意度稳步上升。因此，为了能够进一步发挥产学研优势，开启校企合作新模式，推动科研组织形式的创新，厦门大学信息学院与华为、中国移动以及美亚柏科等诸多知名企业共建各类技术联合实验室，校企双方将在信息化大数据和人工智能应用等领域联合开展示范项目建设，在科研成果转化、人才培养与实训等方面开展全面、深度的合作。联合实验室能够搭建起双方前沿技术深度合作的平台，加深高校学术型人才与企业专家型人员的相互学习交流。企业也可以借助于该共建平台更超前精准地培养和引进公司未来的技术人才。在与各大知名企业共建联合实验室的过程中，厦门大学信息学院结合大数据思维，挖掘学生数据与企业数据存在的关联性，进而揭示了校企合作与人才培养模式的潜在关系，充分发挥校企合作的巨大优势，同时提升本院学生的综合竞争力。经过实践，基于大数据思维的校企合作人才培养模式是合理且可行的，为可持续的校企合作人才培养提供了可能。
四、基于大数据思维的人才培养模式探索的思考与启示
本文通过对当前高等院校校企合作的人才培养模式现状进行讨论和剖析，分析了当前人才培养模式所存在的不足。基于大数据思维，采用数据分析和模型解析的方法，探索适应于大数据时代的校企合作人才培养模式。以厦门大学信息学院的校企合作人才培养模式探索为例，运用大数据思维深入洞察分析学院学生及企业的行为、需求和偏好。厦门大学信息学院以深入了解学生为目的，建立了校企合作的人才培养模式大数据推荐预测模型，推动了人才培养模式的改进与创新，从而更好地促进了学生的就业及发展。基于大数据思维的校企合作人才培养模式探索在加强校园文化活动、强化学科竞赛、提升创新创业指导以及推进实习实训和共建联合实验室等方面的成效，充分体现了大数据思维对高等院校学生的科研、就业和思想引领的重要性和必要性。
作者:黄艺明 林洪? 单位:厦门大学
