上海城建职业学院:因材施教,分类培养高质量技术技能人才
发布时间:2020-06-09
为落实国务院《2019年政府工作报告》中关于高职扩招的整体部署,在上海市政府与上海市教委等上级部门的领导和推进下,我院积极响应,在物业管理、老年服务与管理、大数据技术与应用3个专业中开展2个批次的高职专项扩招考试招生。
第一次扩招录取39名,报到37名,第二次扩招录取22名,报到20名,两次扩招共计招生61人,报到57人。其中大数据技术与应用专业2次扩招共报到27人,目前在校就读27人,分两批入学,独立成班。
一、深入调研,主动开展扩招学生学情分析
扩招学生入校后,学院高度重视,迅速组织研讨及座谈会,深入了解每一位扩招生的成长背景、从业经历、学习基础、年龄阶段、发展愿景等方面的差异性,后续还通过问卷调查、访谈等形式,对学生学业水平、认知特点、技术技能基础、信息技术应用能力、学习目的和心理预期等深入调研,开展相关测评,形成学情分析报告。
我院2019年度扩招学生,年龄主要分布在18-23岁之间,大部分属于“00后”、最大35岁,大部分学生未具备正式职业经历,活泼好动,想法较多,非学业促动入学,所以还存在学习主动性不够、习惯较散漫、理论知识学习能力较弱等问题。
二、因材施教,分类制订人才培养方案
根据学情分析结果,专业与企业联合分类制定扩招生人才培养方案。首先按要求开齐开足思想政治理论课,充分发挥课堂教学主渠道作用,将专业精神、职业精神和工匠精神融入人才培养全过程。开设思想政治理论课总学时与全日制在校生无差异。课程体系的设计充分体现“校企合作、工学结合”的指导思想,紧密结合企业与市场需求,实践课程占总学时的50%以上,集中学习超过总学时的40%。
如大数据技术与应用专业,该专业是一个技术综合性很强的专业,涉及到数据库技术、网络技术、云计算、数据分析技术等,需要学生具有一定的数学基础和简单的逻辑思维能力。在分析2019年扩招学生生源结构、个体及群体的相关经历和特点基础上,该专业以大数据实际岗位需求入手,通过对上海相关行业需求调研分析以及与腾讯、科大讯飞、上海九湛信息科技有限公司等大数据企业的反复论证,确定了对编码要求稍低的“大数据运维”以及需要学生具备较强逻辑和编码能力的“大数据采集、分析与开发”2个典型工作任务。
基于此,课程体系设计从基于知识存储为主的学科课程到基于工作过程系统化的模块化课程体系,同时考虑“标准”不降低这一原则,在基于工作流程的模块化设计中体现难易程度区分,既有侧重自动化运维,监控、资源分配的课程模块,也有侧重对数据进采集整理、决策分析的课程模块,使一些有较好学习能力的同学通过“踮一踮脚”就能够得上更高层次的学习目标。
三、精选教师,打造适应扩招新要求的教师队伍
学院多次组织基础教学部各教研室进行教学研讨,针对扩招学生的学习需求、特点和教学要求,精选10余名骨干教师承担公共课程教学任务。同时,各专业迅速组建校企融合的师资团队,聘请企业技能娴熟、经验丰富的老师担任带教教师,打造校企双元师资团队,在日常教学中有序合作,师资互聘,并全面开展“1+X”证书职业技能课程教学。增加学生支持中心的开放时间和次数,每周两次,针对学生的学习需求和特点进行学业指导,为学生解疑学习困惑,实现对学生的个性化培养、精准培养。“精准帮扶”助学育人模式得到了大多数学生的认可和肯定。学生普遍反映,各课程在课程设计、教学方式组织上,针对性强,使学生真正学有所获。
四、产教融合,创新教学组织形式
与企业合作,开展多种形式的教育模式改革,探索适合扩招学生的教学组织形式。扩招专业与企业开展多次调研和反复论证,认为教学组织如采用传统的成人教育周末班、晚间班等模式,对于全日制学习的扩招生来说可能会存在学习碎片化的问题,不利于提高教育质量。
为此,学院通过深度产教融合来创新教学组织方式,物业管理、老年服务与管理专业探索现代学徒制教学模式,校企共同制定教学内容、安排教学计划。培养形式上,采用 “分段式”工学交替人才培养模式,初步达成“一半是学生,一半是准员工”的人才培养目标,激发学生的学习兴趣,达到学习与就业零距离对接。培养内容上,按照“学生、学徒、准员工、员工”四位一体的人才培养思路,实行三段式育人机制。
为实现对扩招生的全方位培养,老年服务与管理专业探索建设老年长期照护培训与发展平台,借助职教云老年服务与管理专业国家教学资源库的部分资源,利用超星学习通上我校已建成的老年照护等在线课程资源,探索适应扩招生弹性学制和弹性学分的弹性人才培养,进一步充实重组在线课程内容,改变传统的按照课程建设在线课程的模式,引导扩招生根据个人情况精准对接企业岗位及“1+X”证书内容,如老年照护师岗位,将多门课程中涉及该岗位的内容进行整合,线上平台除实现在线课程资源,同时探索开发在线培训及考评模块,实现扩招生人才培养在线职前、职中、职后培训及发展全覆盖,改变扩招生对于学而不致用的担忧。
物业管理专业录取了一名1984年出生的在职学生。学院领导高度重视该生的学习与培养情况,经多方协调,对该生采取“集中学习+线上学习+实践学习”的方法,对于公共课和部分基础课以集中授课为主,对于专业课程采用集中授课、线上学习和企业实践学习相结合的模式,强化学习过程考核,在不降低学习标准和考核要求的同时,为其学习提供最大的便利。
大数据技术与应用专业在该扩招生教学组织中采用“分段全日制”模式,推行校企联合 “1.5(校内)+0.5(校外)+0.25(校内)+0.75(校外)”的合作培养模式,其中“0.5(校外)”结合学生自主选择意愿,具体阐述如下表:
表1 大数据技术与应用专业教学组织
学期 | 模式 | 内容 | 考核标准 | 考评员 |
1.5 | 在校 | 基础知识基本技能学习 | 依据课程标准 | 任课教师 |
0.5 学生自主选择就读模式 | 在校 | 专业课程知识及实训 | 依据课程标准 | 任课教师 |
企业实训基地 | 在线课程+大数据相关岗位技能实训 | 在线课程考核达标 企业实训过程交付材料 企业过程性考核结果 | 企业实训相关负责人 校内管理人员 | |
0.25 | 校内外实训 | 大数据相关岗位技能实训(线上、线下) | 依据课程标准 | 实训教师 |
0.75 | 企业实训基地 | 企业岗位能力实践 | 顶岗实习材料、企业考核、毕业论文、毕业答辩 | 校内带教老师 企业指导老师 |
五、三全育人,改进学习过程管理与评价
建立健全质量评价体系,确保“管好”的同时,教师“教好”,学生“学好”。严格落实培养目标和培养规格要求,加大过程考核、实践技能考核成绩在课程总成绩中的比重,部分扩招专业70%的课程采用过程性考核。融入“1+X”BIM、老年照护、失智老年人照护、电子商务数据分析等职业技能等级证书标准,遵循“能力与知识并重、过程与结果并重、应会与应知并重”的考核原则,制定以技能为核心、以过程考核为重点的学生培养质量评价体系。
通过产教融合,开展现代学徒制人才培养,将学生视作准员工,把学生的培养与就业紧密联系,根据学生选择课程的授课形式而采用多元评价方法。
对扩招学生坚持课程思政融入到每一堂课程中,融入进每一门课程的评价中,如老年服务与管理专业教师讲授的《生命伦理》,课程邀请劳模做报告,邀请养老服务业优秀的前辈讲述自己对于养老的理解,让学生理解衰老的特征及进程并纳入评价体系,多渠道引导学生树立正确的人生观及价值观,引导学生爱国爱党,尊老敬老爱老等优良品质。
以“乐龄志愿者服务队”为平台,引导扩招生开展为老志愿服务,并将之纳入德育评价体系中,德育教育为先,培养学生养老、孝老、敬老的社会文化氛围,形成良好的世界观和人生观。
六、多种形式,探索学习成果认定积累和转换
针对扩招生已有工作经历、相关培训经历、技术技能达到一定水平及在相关领域获得一定级别的奖项或荣誉称号的,各专业在人才培养方案中明确将职业技能等级证书(含行业证书)与课程学分转换,对于退役军人给予免修军训及军事理论的学习。具体转换细则,以大数据技术与应用专业为例:
表2 职业技能等级证书(含行业证书)与课程学分转换
序号 | 证书 名称/证书授予单位 | 职业能力 | 对应可申请学分转换课程 | 备注 |
1 | 全国计算机等级考试二级Python/ 教育部 | 程序开发 | 大数据开发综合实训 | 转换4学分 |
2 | 全国计算机等级考试二级Java/ 教育部 | 程序开发 | Java程序设计 | 转换4学分 |
3 | 1+X商务数据分析(初级)/教育部 | 数据采集、数据处理、数据监控 | 大数据采集与分析综合实训 | 转换4学分 |
4 | 1+X商务数据分析(中级)/教育部 | 数据采集及处理方案制定、数据分析、数据监控和报告拽写 | 大数据采集与分析综合实训 大数据可视化综合实践 | 转换4+4=8学分 |
5 | 1+X云计算平台运维与开发(初级)/教育部 | 云资源管理 云平台运维 | 云平台运维实训 | 转换4学分 |
6 | 1+X云计算平台运维与开发(中级)/教育部 | 云平台运维 业务系统上云 云平台服务开发 | Hadoop大数据框架基础 云平台运维实训 | 转换4+4=8学分 |
学生参加专业技能大赛培训,考取1+X职业技能等级证书,获得文艺、文学类、数学建模等大赛奖励,发表论文、获得专利等,可转换为选修课学分,见下表:
表3 技能大赛及企业实践与课程学分转换
序号 | 赛项名称 | 对应可申请学分转换 课程 | 备注 |
1 | 云计算技术及应用(国赛) | 大数据运维模块课程: 计算机网络基础 Linux应用 Python程序设计 Hadoop实训 Hbase实训 网络管理实训 | 一等奖可转换四门课学分 二等奖可转换三门课学分 三等奖可转换二门课学分 注:转换课程由学生自主决定 |
2 | 大数据技术及应用 (国赛) | Linux应用 Python程序设计 Hadoop实训 Hbase实训 大数据分析与处理 网络爬虫实践 大数据可视化实训 | 一等奖可转换四门课学分 二等奖可转换三门课学分 三等奖可转换二门课学分 注:转换课程由学生自主决定 |
3 | 大数据、云计算相关市赛及行业赛 | 大数据运维模块课程 大数据采集处理与分析模块课程 大数据开发模块课程 | 获省级二等奖以上可转换二门课学分、获省三等奖或行业竞赛一等奖可转换一门课学分 注:转换课程由学生自主决定 |
4 | 计算机专业相关的各项市赛、行业赛 | 企业级项目开发实训 | 获省级二等奖以上可转换二门课学分、获省三等奖或行业竞赛一等奖可转换一门课学分 注:转换课程由学生自主决定 |
5 | 企业实践经历 | 毕业前获得的学院和企业共同认可颁发的企业工作经历证书 | 按照1学分/周进行转化 |
6 | 论文发表、专利 | 企业级项目开发实训 | 参照上海城建学院科研管理规定进行相应的学分转化与奖励 |
七、建立制度,严格教育教学管理
针对扩招生的特点,制定学分管理办法,设计弹性学制,创新扩招生进退时间点,对于11月份入学学生给予跟班学习,部分落下的课程,专业组织教师采用单独补课的形式给予赶齐。
校企共同商讨制定学生考核督查制度,并签署相关协议。以制度建设为基础,全面加强学生在企业学习的过程管理工作。建立学生企业实践巡视和跟踪管理制度,专人负责,并进行考核。建立学校教师与企业教师研讨沟通制度,开设符合学生理论学习及企业实践特点的养老课程。
改革评价模式,围绕行业、企业用人标准,针对不同类型的课程建立不同的评价标准,带教老师自我评价、学生评价、企业评价和学校教师评价相结合,建立以能力为核心,行业企业共同参与的学生评价模式,引导学生全面发展。
对于扩招学生的培养,我院将不折不扣根据教育部要求,上海教委部署,坚持标准不降、模式多元、学制灵活,因材施教、按需施教,严把毕业关口,确保扩招生将来能实现高质量就业。