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1+X 证书制度下高职大数据分析专业课程体系改革探索

热度0票浏览47次时间：2021年6月21日 09:47

（北京经济管理职业学院?信息学院，北京?100102）

摘要：《国家职业教育改革实施方案》提出了启动“学历证书 + 若干职业技能等级证书”（简称：1+X 证书）制度的新要求。大数据分析专业课程体系如何对接 1+X 证书制度。首先对 1+X 证书制度进行分析，然后分析大数据分析专业面向岗位，确定岗位能力，最后研究职业技能等级标准如何在课程体系中体现，实现“课证融合”。为大数据分析专业实施 1+X 证书制度提供了一种可行思路。

关键词：1+X 证书制度；大数据分析；高职；课程体系国务院关于《国家职业教育改革实施方案》（简

称“职教 20 条”）提出：从 2019 年开始，在职业院校、应用型本科高校启动“学历证书 + 若干职业技能等级证书（1+X）”证书制度试点工作

[1] 。紧接着，相关部

门发布了《关于参与 1+X 证书制度试点的首批职业教育培训评价组织及职业技能等级证书公示公告》，在老年服务与管理、物流管理、信息与通信技术、建筑工程技术、汽车运用与维修技术等 5 个领域，确定了首批参与 1+X 证书制度试点工作的 5 家职业教育培训评价组织及其开发的 6 个职业技能等级证书和标准[2] 。

信息与通信技术领域参与试点工作的是工业和信

息化部。工信部教育与考试中心依据当前计算机软件行业发展的实际情况，确定 Web 前端开发专业技术技能人才，发布了《Web 前端开发职业技能等级标准》。

大数据分析专业的学生毕业后主要从事数据清洗、数据架构、数据分析、数据可视化等工作，能否与 Web前端开发职业技能等级标准对接，是职业院校相关专业需要研究的问题。本文首先对实施 1+X 证书制度进行分析，然后分析大数据分析专业面向岗位，确定岗位能力，即在工作中是否需要 Web 前段开发技能，最后研究职业技能等级标准如何在课程体系中体现，实现“课证融合”。

一、1+X 制度分析

1+X 制度的提出鼓励职业院校学生在获得学历证

书的同时，积极取得多类职业技能等级证书，拓展就业创业本领。但这不是学历证书和职业技能等级证书两种证书简单相加，不是在学校学习系统之外，设计一个独立的人才评价系统。而是通过职业技能等级的考评与认证，在职业院校教育中教学体系中融入职业技能等级考评内容。在具体实施过程中可以采取以下方法实现“课证融合”。

（一）以岗位能力为引导

职业教育教学体系一定是以岗位能力要求为导向。

在选择“X”时需要覆盖主要岗位能力要求。

（二）建立“1”与“X”融合的教学体系

[3]

在教学体系中融入职业技能等级的教学内容，学

历证书与职业技能等级证书在毕业时同时获得。

（三）建立双师型的师资队伍

1+X 证书制度的推行对老师而言既是机会又是挑

战。老师需要根据职业技能等级标准的要求，更新自身的知识和能力。

二、大数据分析专业面向岗位

在大数据分析方向，与高职毕业生相关的有 5

个岗位，分别是：数据采集专员，数据分析助理工

程师，数据仓库助理工程师，数据可视化助理工程

师和数据运营专员。各岗位主要工作任务和能力需

求如表 1 所示。

表 1 工作任务与职业能力分析表

岗位典型工作任务主要核心能力

数据采集专员

使用爬虫类软件爬取大量有用数据，并用使

用 Word、Excel 进行基础数据资源的整理

会使用抓取数据软件从网上抓取资源并分配；从互联网上收集企业信息；对收集的信息进行记录并分类统计；对公司提供的各种信息进行资料更新与完善

数据分析助理工程师

定期统计数据收资情况、定期排查数据质量

问题；对数据质量进行统计、分析和处理

熟悉数据建模等平台工具的使用；了解数据处理及绘图的相关知识与编程语言；了解数据库管理工具数据仓库助理工程师了解 MySQL 数据库，熟悉 SQL 语句的编写，

有一定的数据仓库基础；了解 Hadoop 平台及

其组件等

进行数据仓库的建设和维护

数据运营专员

能够对用户群体进行有目的的组织和管理，

增加用户粘性、用户贡献和用户忠诚度，有

针对性地开展用户活动，增加用户积极性和

参与度；始终保持敏锐的用户感觉

熟练使用 Excel、PPT 等办公软件；熟悉 SQL 语句和报表统计工具，具备基本开发、建模能力优先；对数据有高度的敏感度和警觉性，较强的逻辑分析能力和文字表达能力

数据可视化助理工程师

负责公司可视化数据产品的设计和研发工作；

根据产品策略和展现逻辑分析和计算，将展

现数据进行提取和整合；深入理解主要数据

可视化展现形式，针对实际场景梳理数据信

息，提出并实施专业的数据可视化元素运用

的建议

熟悉数据可视化开源方案 , 能编写 Web 前端页面，显示分析结果；熟悉后台开发语言（如Java）或脚本语言（如：

Python），熟悉数据库及 SQL 语言；掌握常用的设计模式和算法相关知识，有一定的性能优化和安全意识

从岗位能力分析得知，数据采集专员和数据可视

化助理工程师需要了解网站构成，从网站采集信息；操作数据库，编写 Web 前端页面，显示分析结果，并根据数据变化动态显示结果；调试、维护Web前端页面；更进一步需要进行 Web 后台开发。

《Web 前端开发职业技能等级标准》对 Web 前端

开发技能共设三个等级，分别为初级、中级和高级。

其中初级的培养目标是培养 Web?前端开发技术技能人才，掌握 Web 前端开发基础知识，具备静态、动态网页设计、开发、调试、维护等能力。这与数据采集专员和数据可视化助理工程师两个岗位的要求相符合。

因此在大数据分析专业人才培养方案中，可以融入

Web 前端开发课程，实现 1+X 证书制度中的“X”。

三、专业课程体系设置

Web 前端开发（初级）要求至少 96 学时的学习，

核心课程包括 Web?页面制作基础、HTML5 开发基础与应用、轻量级前端框架、JavaScript 程序设计等。整合知识内容，最终开设 Web 前端开发专业核心课两门，分别是：网页设计与制作（64 学时），掌握基本的静态网页搭建和开发能力；Web 客户端开发（72 学时），掌握动态网页搭建和基本开发能力。对能力强的学生，开设选修课两门，分别是：图像处理（36 学时），培养学生使用 Photoshop 软件进行数字图像编辑，美化网页；PHP 的开发与设计（72 学时），培养学生 Web 前后端数据交互、响应式开发的能力，对应 Web 前端开发（中级）的要求。下面对课程内容简要说明。

（一）网页设计与制作

了解常用的网页制作软件，学习网页设计的基

本操作技术和使用技巧，熟悉 HTML 语言，掌握运

用 Dreamweaver 软件制作网页的方法，能熟练运用Dreamweaver 进行网站的规划、管理、发布，具备静态网页制作的基础能力，为今后从事网页设计与制作、网站开发和管理奠定基础。并为学习 Web 前端开发技术奠定基础。

（二）Web 客户端开发

引入大数据分析领域实际案例，分析用户需求，

分析数据特性，在 Web 前端页面中显示分析结果。通过学习 HTML、CSS 及 JavaScript 基本的理论知识，让学生能制作网页、设计网页布局、实现多样化及良好客户体验的页面效果；能使用图像处理、动画制作等技术实现美观的页面效果；培养学生的创新意识，设计特色网页。

（三）图像处理

学习色彩原理与色彩模式，使用 Photoshop 各种工具，如面板，滤镜、文字、图层、路径、通道、蒙版等功能。使学生能够进行基本的平面设计与制作。

（四）PHP 的开发与设计

学习 PHP 程序设计语言的知识和应用，具体包括

PHP 概述、PHP 语法基础、流程控制结构、PHP 数组、PHP 网站开发、MySQL 数据库技术和 PHP、MySQL 数据库编程技术等。