四位一体，构建校内大数据标注实习基地
一、 项目简介
近年来，随着我国产业结构升级、经济数字化转型加快和过剩产能的逐步淘汰，带来了人才需求的改变，市场和企业对技术技能人才的需求呈现规模化和高质量化的特点。今年4月举办的全国职业教育大会国家主席习近平对职业教育工作作出重要指示强调，要优化职业教育类型定位，深化产教融合、校企合作。
数据标注实习基地作为企业与学校沟通合作的桥梁，以新式的校企合作方式在校内建设学生实习基地。基地以学校为主导，以行业现状、人才需求与企业岗位需求来反馈学校大数据专业建设，形成“产、教、研、用”四位一体，从“引入”到“消化”再到“发展”良性循环的创新人才培养产教融合新模式。基地的建设促进了专业与行业对接、课程与岗位匹配、竞赛与岗位融通、形成学校、企业、学生三赢的人才供给链。
二、 实施背景与问题的提出
（一）实施背景
1.大数据专业人才的紧缺，亟需行之有效的人才培养体系
2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作，将我国大数据发展推向另一个制高点。近年来，在国家高举“大数据”战略旗帜下，我国数据库行业发展迅速，软件厂商、集成商、运营商等相继进入市场，根据中国信通院数据显示，2019年中国行业大数据市场规模突破5000亿元。
数据来源：中国信通院 前瞻产业研究院整理
职业教育要服务经济与社会发展，必须紧跟产业发展步伐，随着经济增长方式转变而明确学校专业人才培养方案，推动大数据发展和应用，构建行之有效的大数据人才培养体系是职业学校大数据专业建设中重中之重的工作。
2．东莞的区域经济特点，支持试行产教融合的东莞模式
东莞号称“世界工厂”，曾经以廉价的劳动力、实力雄厚的制造业闻名于世，创造了改革开放30年飞速崛起的发展奇迹。但近年来，随着劳动力成本的上升和中国经济发展方式的转型，东莞依靠传统制造业持续发展的风光不再。为此东莞以壮士断腕的决心逐渐走上了一条创新驱动、结构调整、转型升级的华丽蝶变成功突围之路。在东莞这经济转型的关键时刻，如何培养和更好留住与东莞经济结构相匹配的创新型职业技术技能人才是东莞市职业教育创新发展和人才培养模式改革面临的时代课题。符合东莞经济区域特点的产教融合东莞模式需要东莞职业教育从业者从本专业出发，整合企业、专业和行业资源不断摸索，大胆创新，并逐步落实。为此，我校大数据专业积极对接大数据相关企业，校企共赢，构建校内数据标注实习基地，探索大数据专业产教融合新模式。
（二）问题提出
大数据行业近年来发展迅速，行业产值在不断拓展，大数据专业人才供不应求，而目前职业院校缺乏与行业生态相匹配的人才培养模式，探索一套行之有效的大数据专业人才培养模式成为了大数据专业建设的重要课题。目前职业院校的大数据人才培养模式存在以下问题：
1.师资建设不完善，缺乏专业水平过硬的“大师型”教师
大部分职业院校的教师都缺乏行业就业经历，就算理论水平较高，但不了解大数据行业的发展现状和岗位特点。而现行的大部分校企合作都仅仅学校和企业的简单联合，学校教师很难参与到企业的实际生产中，教师对行业企业的了解也较少。大数据人才培养的重要环节——师资培养严重缺失，大数据专业人才培养质量经不起行业岗位的检验。
2.大数据专业课程设计与实际岗位不匹配，无法实现专业课程与岗位要求的无缝对接
大数据人才培养的另一个重要环节是课程，目前大部分职业院校的课程都是基于传统的学科教学特点开设，课程设置上与实际大数据岗位要求不匹配，很难做到学生学习和学生就业的无缝对接。部分院校有企业参与到大数据专业课程设计工作，但是校企合作模式过于简单传统，仅仅是课程的简单输出、师资的协助以及教学平台设备的共建或购买，课程建设上依然是学校课程和企业课程简单叠加的状态，难以实现课程的有机融合。专业课程与实际岗位不匹配的现状亟需改变。
3.校企合作方式简单，学生实习就业对口率低
目前大部分职业院校的校企合作方式都过于简单，往往是学校主动，企业被动，校企双方很难实现共赢。学校从企业方购买实训设备、实训平台，并从企业方获得课程资源、师资等帮助，企业方从校方获得的大部分为设备销售和服务提供的资金。校企双方在校企合作最核心的问题——人才输出链上很难实现共赢。部分院校在校内成立“校中厂”也仅仅是简单拉近了校企双方的物理距离，很难实现真正的人才培养共赢。新型的产教融合模式的探索需要突破口，从而真正实现校企双方人才供给链上的共赢。
三、 问题的解决策略
（一）解决的基本思路
1.引进企业岗位，培养“大师型”教师
在专业建设初期，以校企合作的方式，通过引进企业岗位，以专业教师顶岗实践，企业工程师师徒帮带的形式，落实大数据专业人才培养的师资培养，培养既能做学校课堂的理论型专业教师，也能熟悉行业，做行业的大师专家。
2.消化岗位要求，对接课程建设
与合作企业共同探讨产教融合新模式，引入企业岗位，组织企业工程师和学校专业教师，以学校专业教师为主导，消化企业岗位要求，落实人才培养标准，编写专业课程项目，制定大数据专业学习领域单元，对接课程建设，保证专业课程与行业岗位的无缝对接。
3.促进专业发展，成立大数据标注实习基地
协同校企合作企业，以深度合作为契机，共建大数据标注实习基地，促进专业发展。有别于传统的企业进学校、企业与学校共建专业等校企合作模式，数据标注实习基地采取学校主导的校内实习基地。实习基地由学校教师担任基地负责人，对接多个合作的企业，由教师与企业沟通对接，通过企业订单分派的形式形成实习基地岗位任务。实习基地与企业之间是合作共赢的关系，实习基地的运营不影响企业的实际工作运作，解决了校企合作中学校学生实习与企业正常生产之间的效率矛盾。
（二）具体实施措施
数据标注实习基地围绕着“产、教、研、用”四位一体，构建“引入”到“消化”再到“发展”良性循环的创新人才培养产教融合新模式。数据标注实习基地站在合作共赢的共识出发，校企双方沟通协商，递进改进机制，经历多个发展阶段进行完善。
1.建设初期，兵马先行
学校在决定与清华大学大数据研究中心建设数据标注实习基地后，学校与中心根据实习基地的负责人和指导教师的能力需求进行教师的技能培训，举办大数据师资培训班，对专业教师进行大数据行业情况、大数据平台技术、大数据挖掘等内容的培训。师资培训保证了数据标注中心的负责人基本素养。除此，学校与中心还根据实际情况安排专业教师参加跟踪实习生实习工作、下企业调研、参加行业研讨会等，保证专业教师熟悉学生实习工作要求，了解企业最新动态，初步了解企业岗位需求，为后续实习基地工作的开展提供强有力的帮助。
专业教师参加企业培训和下企业调研
2.校企合作，构建基地基础环境
在专业教师熟悉了基地基本业务后，根据数据标注实习基地建设需求，学校统筹配备，在校内建设完成数据标注实习基地，配备了实习基地工作实习所需要的电脑、网络、服务器等基础条件。并根据实习基地的发展需求，寻求合作企业，最终与北京深度搜索科技有限公司、货圈全等企业形成订单合作。在初步合作达成后，专业教师团队与企业一起合作，搭建实习基地的大数据技术平台，完成实习基地正常运营的基本条件。
在这个过程中，合作企业的寻找和选择是实习基地建设遇到的难题之一。一者合作企业要足够信任学校实习基地的实力，二者合作企业的业务需求要与实习基地建设的初衷相符。这个过程中，学校通过清华大学大数据研究中心和以往合作的企业寻找合适的企业，通过三方会谈、多方了解沟通，并在前期的多次合作尝试后确定了北京深度搜索科技有限公司、货圈全等企业。
3.学岗对接，招募实习学生
数据标注实习基地基础环境建设完成后，下一步则是通过课堂学习考核、学生自荐、班主任推荐的方式招募第一批实习学生。专业教师在实际课堂教学中第一次融入数据标注类岗位任务，通过学生的学习情况、任务完成度和学习积极性等多个维度考核学生，初步挑选实习学生。接着通过班主任推荐、学生自荐的方式招募了第一批共计10名2018级毕业班的实习学生。为了实习基地的新旧交替，专业教师还从低年级学生中挑选出若干名学生在课余时间参与到实习基地的实习任务学习中。
学生招募完成后，由北京深度搜索科技有限公司、货圈全的企业工程师与学校专业教师一起，对实习学生进行线上技术培训，并通过虚拟的任务订单让学生进行练习考核，帮助学生提升专业技术，满足岗位需求。
专业教师指导学生进行任务实习
4.初具雏形，对接订单任务
在基地指导教师、基地基础环境建设、实习生均已配备完善后，数据标注中心已经初具雏形。对实习生进行了专业能力培训后，经过指导教师和企业工程师的双重考核后，实习基地开始对接企业的实际数据标注订单。经过反复的修改和对接，实习学生成功完成了第一批数据标注任务订单。此时，数据标注实习基地运营已经趋向成熟，为了保证数据标注中心的更好发展，指导教师与企业工程师通过考核和
任务完成情况，从实习生中提供出小组长，由小组长负责实习数据标注订单的派发和检查。至此，数据标注实习基地已经正常运营，毕业班实习生在基地提供的平台下，完成了车辆数据标注、数据校验等实习工作，对实习就业工作有了更深的理解。
学生实习任务截图
5.反思总结，形成教学案例
数据标注实习基地正常运营帮助学生提高了专业学习兴趣。数据标注实习基地的自我造血功能也更好反馈到教学中。学校专业教师通过指导学生实习作业，通过企业订单进行反思总结，了解最新的行企业岗位需求和岗位实际作业情境，并根据实际的作业情境编写教学情境，形成新的教学案例，促进教学改革。
在这个过程中，教师在合作企业的同意授权下采用了实习基地合作企业的数据标注平台进行课堂教学，并根据实习订单创设符合岗位需求的教学情境，形成了特色化的教学案例。
6.成果升华，构建实习基地建设范例
数据标注实习基地的建设是校企合作的新的尝试，校内实习基地的建设，特别是由学校为主导，通过搭建实习就业平台，独立运营，与企业进行共赢合作的实习基地的建设极具参考性。在数据标注实习基地建设完成并良性运营之后，基地指导教师要不断反思基地建设的过程和措施，将实习基地建设的措施与过程进行总结，形成建设案例，为实习基地建设提高范例参考。
四、 成果与成效
（一）建设完成数据标注实习基地，为学生提供实习工作岗位
数据标注实习基地在学校和清华大学大数据研究中心的合作下建设完成，旨在联合校企合作企业，共建校内工学交替的实习实训基地，为学生顶岗实习提供实践场所。目前基地已与北京深度搜索科技有限公司、货圈全等企业形成订单合作，为大数据专业学生提供约30个实习工作岗位，并为在校学生提供多个跟岗实习岗位。实习学生在学校教师的指导下，根据企业给出的订单要求，正常进行岗位作业，利用企业提供的大数据标注平台完成大数据标注和数据分析工作。同时在校学生利用课余时间在实习学生的指导下，完成岗位作业，做到了学生自学互助和“学岗对接”，为学校大数据专业学生对口就业提供了新的思路。
（二）“赛岗融合”，实习基地为学生竞赛提供技术支持
实习基地是学校与企业直接沟通联系的桥梁，通过实习基地，指导教师与实习学生能更好了解到行业企业的最新技术，并通过企业岗位任务和企业提供的平台工具进行技术的实践操作，实习学生在专业技术上得到很大的提升。技术学习与岗位任务的直接对接也帮助学生提供学习方向，提高学习兴趣。以实习基地为依托，通过实习基地的锻炼，学生参加技能竞赛、学科竞赛均获得很好的成绩。如在2021年5月，实习基地学生通过选拔参加广东省职业院校学生技能大赛AI机器人项目获得省二等奖。实习基地为“赛岗融合”的学生专业能力培养方式提供了参考范例。
（三）“产教融合”，实习基地促进教学方式的改进
实习基地是基于企业的实际订单任务让学生进行实习就业，企业为学生提供了任务岗位的同时，教师也能通过实际的岗位需求不断改进教学情境，更新技术要求，不断促进教学，真正帮助学生实现学习内容与就业岗位的无缝对接。除此，学校教师利用自身的理论和方法特长，针对其提供的岗位任务的作业方式提供新的解决方案，促进企业作业效率的提高，真正做到了校企共赢。
（四）校企共赢，探索产教融合新模式
传统的产教融合模式的最突出的矛盾就是企业生产效率和学生实习任务之间的矛盾。企业作为盈利组织，其首要任务就是要求产能效率的最大化，要求在生产过程中工作人员的错误率要最低而效率要最大。而学生作为初学者、实习者，在工作初期不可避免地会出现工作效率低下，出错率高的问题。再者企业要追求利益最大化，而学校则希望让学生更好参与到不同岗位的实习学习中。企业的生产效率和学生实习任务在传统的产教融合、校企合作的模式下存在着不可忽视的矛盾。而数据标注实习基地则采用校内实习基地的方式，与各企业间是合作共赢的关系，实习基地是独立的运营实体，作业效率和作业错误带来的成本由实习基地承担，减轻了合作企业的顾虑。
实习基地以学生专业技术培养为目标，不以盈利为首要任务，在实习任务允许情况下，通过教师分配、实习学生自荐的方式，实现了实习学生的多岗位轮岗实习，帮助学生快速掌握多种专业技能，熟悉多个岗位作业需求。数据标注实习基地的实践为产教融合提供了新的模式参考。
五、 总结与反思
数据标注实习基地的建设是学校深度产教融合的产物。实习基地的正常运营需要学校与企业的深度合作，并在校企合作上有一定的政策支持。虽然数据标注实习基地已经初步建设完成，且目前处于良性运行阶段，越来越多的学生希望能加入到实习基地中进行学习训练，但实习基地的建设仅仅处于初步阶段，实习基地更多的发展路径还需要去开拓完善。后续的开拓完善中更需要注意校企合作的共赢和引进更多更全面的大数据类岗位合作订单，为大数据专业学生提供更多的实习机会，为大数据专业发展提供人才培养方向参考。
