就业导向的专业建设分析与大数据专业方向设计

就业导向的专业建设分析与大数据专业方向设计

[摘要]本文从麦可思的就业报告入手，分析了计算机类专业本科毕业生的就业分布情况，讨论了就业与专业建设的关系，提出专业建设以就业导向为出发点的建议。具体以大数据专业为例，指出了建设大数据技术新专业的几个方向。
[关键词]就业导向；专业建设；大数据
doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2018.13.089
[中图分类号]G642[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2018）13-0198-03
1麦可思调查结果及其启示
根据麦可思对高校各专业的大学毕业生的就业状况抽样调查结果，2014年的就业报告对2013届全国50所计算机类及其相关专业毕业生做了调查。结果显示有四个专业：软件工程、电子商务、网络工程、计算机科学与技术，毕业生的薪水排名进入前10名，其中软件工程排名第三，平均月薪4460元。2015年调查报告显示，除了2014年的四个专业外，信息工程和数字媒体技术也进入了前10名，软件工程上升到第二位，月薪4943元。
2016年的统计口径变为类，计算机类专业成为薪水最高的类专业，平均水平大幅提高到5500元左右。90%的名校计算机类毕业生薪水达到8000元以上，具体职业分布在软件开发、互联网开发、系统集成中。2017年调查显示，计算机类毕业生平均工资约6800元，离差进一步扩大，好的专业如软件工程专业以9553元的薪水排名为第一。然而计算机类专业半年后失业比例超过三分之一，呈现出高度不稳定状态。
这些数据显示，尽管计算机类专业毕业生的需求逐年增加，但是高校培养出的计算机人才并不十分符合产业对人才的需求，高校毕业生的知识结构和技能方向与企业的要求有一定的偏离。因此，高校计算机专业需要调整自己的培养方案和教学措施，以适应不断发展的软件产业的新工具和新技术。
根据麦可思的调查，计算机毕业生拿到薪水高的因素有两个：地域、学校及其专业的名气。地处经济发达的大城市的高校，拥有得天独厚的地理优势，其计算机类毕业生获得高薪的比例，远远大于中等城市高校；专业的知名度和品牌比?^响亮的高校，按照自己意愿择业的成功率大于不知名高校。
名牌大学的计算机专业学生的主要去向几乎全部是计算机编程技术行业，其中不少是去银行的IT部门。牌子不够响的学校和非特大城市的学校的计算机专业的毕业生有四分之一到三分之一的同学毕业后从事与计算机毫无关系的职业。
这些调查结果对我们的办学启示是，我们需要在计算机专业课程中加入一定比例的非计算机类专业但与未来职业有关的课程内容，只要这些课程是就业技能所急需的。比如医疗信息模型、建筑信息模型、财务信息模型及其软件的体系结构等课程。这样办专业似乎有点不伦不类，极易遭到计算机类学科专家的反对。然而，我们不得不适应互联网+的时代特征，这个加号需要有明确的应用领域。
另外调查显示，计算机专业毕业学生有相当大的比例选择了考研继续深造，尤其是一些学校或者专业没有名气的学生，考研比例超过三分之一。这一现状给我们的办学启示是，我们应当加强基础理论课程的教学和考核。增加送学生读研这一目标。
三本和四本学校的计算机专业的毕业生被挤到面向社会的人才市场，一般从事计算机技术职业的人数不超过30%。这一调查结果启示我们，如果这类学校计算机专业不想在学生就业环节上拖后腿，必须自己想办法帮助解决学生的就业出路，因此这类高校搞校企合作，并且努力促进企业单位录用实习同学是必然的选择和办学的工作重点。
2就业导向的计算机类专业建设
近年来，就业难成为社会关注的热点问题，迫使高等教育的发展与改革的目标转移到就业上来。随着高校教育改革的不断深化，就业成为专业建设需要考虑的主要因素。上述调查显示，学生就业状况好坏与学校计算机专业的品牌知名度呈现相辅相成关系，因此在专业设置的时候，一方面着力提高本专业的知名度，另外要有助于提高学生寻找就业出路的能力，或者能够促进学生通过大公司招聘的笔试考试。
根据以上调查结果及其对计算机教育的启示，从促进就业出发去寻求计算机类专业建设的突破，必然会走向建立专业品牌之路。有了专业品牌，企业和社会对专业的认可度就会高，毕业生就业状况就会好。专业水平高，学生对自己未来发展的预期就高，会吸引高分学生报考，进一步提升专业的知名度，这样会形成一个专业建设的良性循环。
专业的知名度是专业质量的体现，它的核心依然是专业所具有的科学研究水平和教学实力，提高专业知名度归根到底要提高专业的科研水平。较高的科研水平体现为对前沿问题研究的深入程度和创新性成果的有无和多少。教学水平的高低体现在能否让学生获得职业发展所必需的知识和技能。这些问题的解决除了需要建立在专业建设必要的硬件设施上之外，更主要的是依靠教师的力量来完成。因此，教师队伍建设成为关键。
教师队伍的质量应该注重教师的专业建树。教师在某一领域的创新研究对企业运行效率的提高和社会改革进步具有很大的促进作用，因而备受关注。科学研究有创新是专业上建树的基础和前提，现在每家学校都在搞专业创新，但是在科研的空白上拼出了业绩结果只能是专业创新的贫瘠和难为。即便科研有点底子有些材料，也只有少数科研创新可以转化为专业创新，其实这些创新才是实质性的，才是真正的。至今笔者还理解不了重大科研创新这个词，只能权且以能否转化为专业创新作为初级理论吧。要求建树过了点，增添一片绿叶也可以算数吧。即使不是创新的时代，专业上创新也是确立专业地位的根本基础，更何况现在我们使用了全民创新的激励机制。
另外，发表文章的引用次数多少、引用率高低应该成为衡量学者研究成果对科学贡献的主要标准；同时作者研究涉及的领域跨度及其发表文章的频次高低也应该成为衡量教师专业水平的必要依据。因此，在组织教师队伍的时候应该注重招募科研成果突出或者科研成果质量高和数量多的教师。此外，学生竞赛获得名次，以及参?c社会活动及其表现等也是提高专业知名度的途径。在组织学生参加比赛的时候，应当适当注重专业领域。在某一专业领域的学生比赛也是提高专业知名度的有效途径。
从就业本身的角度来看，就业有明确的职业要求，现在的企业一般都是拿来人才就要立刻使用，不像20世纪，企业招收人才入职的时候，有几个月的培训。经济核算的要求不允许企业去做有损利润的事情。这就逼迫高校的专业培养内容向行业标准和职业规范这些领域深入，逼迫高校向企业寻求帮助，进行校企合作培养。
为此计算机类专业建设需要将计算机专业的具体应用领域纳入考虑范围。2012年教育部颁布《普通高等学校本科专业目录》，将原来的计算机科学与技术专业与原有其他专业做了整合，新定六个专业，分别是计算机科学与技术、软件工程、网络工程、信息安全、物联网工程和数字媒体技术。这些新专业设置不同程度地考虑了计算机技术的应用领域。
由于新增设立一级专业要受教委专业管理政策的严格制约，需要经过教委组织的论证检验。一般学校不具有这种实力也不愿意去努力，都在等名牌学校先吃螃蟹。所以对于计算机专业在具体行业领域的应用而形成的专业建设问题只能通过设置专业方向的方式来解决。这也正是一般高校计算机专业寻求自身专业建设发展之路。
3大数据专业方向设计
近年来紧跟云计算热潮之后，计算机科学领域又兴起了大数据技术的新潮流。在政界和商界热捧之余，大数据的人才奇缺的瓶颈显现出来。据美国麦肯锡咨询公司的预测，企业对大数据分析和预测人才的需求正在超过对传统商业智能和信息管理人才的需求；在美国市场，到2018年大数据人才缺口是19万，更有各种大数据相关的辅助、支持、管理、服务等岗位缺口超过150万。2018年2月，国家信息中心、南海大数据应用研究所联合发布了《2017中国大数据发展报告》称：大数据管理人才过剩而分析人才奇缺。作者预测，从2017年6月到2018年底，中国大数据专业人才需求将达到5万人。
面对热动的大数据人才需求，中国各大学计算机学院纷纷申报大数据技术相关的新专业。作者认为，大数据技术的底层原理和技术就是计算机科学与技术，大数据技术是将计算机技术应用于行业领域而产生的。应用领域五花八门，跨度比较大，这就增加了大数据专业人才培养的复杂性。某一大学专业的人才培养，学生进行专业学习的时间至少需要两年。本身大数据就是跨学科专业，跨学科专业的本科人才培养时间不应该少于5年。而不同的行业领域的跨度往往学科不同，知识积累需要时间，让一个学生行行精通现实中很难做到。所以只能采用分行业分领域进行专业技能的培养。
为此，作者认为对于大数据专业的方向应该分行业、分应用领域确定方向。根据应用领域的不同大数据的方向应该有：商务信息技术、建筑信息技术、医疗信息技术、交通信息技术、生物信息技术、物理信息技术、化学信息技术，等等。