大数据技术与高职专业分流变革

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1、大数据技术与高职专业分流变革引言：大数据技术是一种对海量数据，在合理时间内进行撷取、加工、管理并整理，对各种社会组织决策提供更加积极的数据支持的技术。而我国高职专业分流的功能在以往很长一段时间内由于缺乏大量的有价值的数据而难以充分发挥。鉴于如今国内外对于大数据技术的理论与实践研究尚在一个发展的过程中，本文也就大数据技术在高职专业分流中的运用作一探索性论述。一、导语在2008年9月4日大数据概念被第一次创造出来，时值谷歌成立10年前际，《自然》杂志推出了大数据专辑，包括5篇大数据专题文章加上1篇编者按。当时该专辑并未给大数据赋予一个具体的定义，但是从互联网技术、网络经济学、超级计算、环境

2、科学、生物医药等多个方面介绍了海量数据带来的挑战。[1]经过多年研究，人们对大数据技术的认识从最初的仅从数据体量的大小的界定，发展到对大数据本身类型的多样化的认识。此时大数据的概念从大批量数据扩展到了包括结构型数据与非结构数据在内的复杂型数据。2013年英国学者维克托・迈尔11-舍恩伯格出版的《大数据时代》引起了业内的广泛关注。在这本书中作者对大数据的定义做了价值角度的建构，他认为大数据技术应该能够在海量复杂数据的基础上进行数据分析，完成对数据的去冗、降噪、加工、整合，是数据结论具有价值性。此外该书还提出了一个大数据以区别于传统数据挖掘技术的显著特征，那就是实时性，即及时反馈海量数据的

3、处理结果。至此，在世界范围内产生了一个对大数据的共同认识，即大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值性）。高等职业教育专业分流之一概念是在教育分流的基础上对分流的流层、流型、方面加以限定之后而产生的教育分流的一个下位概念。这一概念将教育分流所讨论的教育层次和类型规定在了高等教育和职业教育。因此我们在讨论高等职业教育专业分流时就需要重点对高等职业教育的专业设置和受教育者的内部分化展开研究。在以往的高职专业分流的实践中，由于技术手段的限制以及其他种种原因，高职的专业设置与生源内部分化工作过程的各个阶段都夹杂了各类型主体的主观

4、因素，难以做到科学客观。但在将来这种情况随着大数据技术的推广会得到极大改善，大数据技术的海量、高速、多样、深度挖掘的特点对于高职专业分流工作客观科学的要求而言可谓极大程度的契合，大数据将教育带进了实证时代。[2]对大数据技术而言这也是其在教育领域应用的重要方面。二、专业流向结构11高职专业的流向结构是按照科类划分的不同层次的纵向结构，就是通常所说的专业设置。作为职业教育的一种层次，高等职业教育也势必受到经济发展和劳动就业市场的制约，也就是说要迎合经济结构和等级的社会发展需求，也要满足受教育者的就业期望和受教育需求。因此，高职的专业设置也受到来自社会和学生需求两方面的制约。影响高职专业设

5、置的社会因素大致有以下几个方面：第一，政府宏观调控。一个国家和地区的社会经济发展是离不开政府有目的的规划的，政府通过各种调控手段对国家经济生活进行干预和指导。第二，科技进步因素。三次技术革命对于生产方式的改变和对劳动分工的影响已经得到了历史的证明，如今技术更新的周期越来越短，职业与分工的稳定性随时面临技术进步的挑战。第三，管理模式。生产力的发展促进了劳动组织管理的优化成为直接因素。[3]受教育者需求也是影响高职专业分流的重要因素，尤其是在高等教育普及化和民主化以及终身学习思潮的影响下，个人的职业期望和受教育需求更是得到了前所未有的重视，于是在设置专业的的过程当中受教育者因素是一个无法回

6、避的问题。而且这也直接关系到学生对所选择的职业领域认同感的建立和投身于某种专业学习的精神动力。（一）我国高职专业设置存在的问题11高职院校由于所辐射的区域和产业不同，在专业设置方面所表现出的问题也都具有一定的特殊性，但以下几个方面是在许多区域普遍存在的。第一，盲目追求热门专业，重复设置现象严重。许多职业院校为了减轻招生压力，大量开设短期热门的专业，忽视本地区的产业发展规划和专业布局趋势，对专业的设置缺乏科学论证。这就导致了一些热门专业在一个地区的多所职业院校中重复开设，教学资源被大量浪费，新开设的专业教学质量难以保证。第二，专业设置缺乏前瞻性。职业领域的形成与稳固的发展需要经历一个淘汰

7、和进化的过程，一些岗位会在产业的发展过程中为适应产业需要而产生，但能否依照这些新兴的岗位或职业设置专业，需要对这些职业在市场上的需求的强度和稳定性加以考察论证加以判断。但目前这种考察判断的依据很难以一种量化的指标加以体现，而更多地凭借主观经验来代替。第三，专业结构与产业结构脱钩。职业院校设置专业过程中对于产业的需求经常难以把握，而以现有技术手段又难以全面系统反馈劳动市场对某种专业人才的需求程度，于是专业结构与地区产业的需求结构往往难以匹配，造成