摘要：預測高鐵技術人才需求規(guī)模對確保項目的可持續(xù)發(fā)展、優(yōu)化人才培養(yǎng)資源配置以及提升行業(yè)競爭力和創(chuàng)新能力至關重要。但在預測和分析高鐵技術人才需求時，面臨數據收集與整合的不足、分析方法和工具的局限性、行業(yè)需求的快速變化、區(qū)域經濟發(fā)展差異以及教育體系與行業(yè)需求脫節(jié)等問題。針對這些問題，在構建大數據驅動的人才培養(yǎng)政策體系時，應建立動態(tài)數據收集與分析機制，推進教育體系與產業(yè)需求的結合，加強跨行業(yè)合作和知識共享，實施區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略，推廣創(chuàng)新型學習方法和技能培訓。

關鍵詞：大數據預測；高鐵技術人才；湖南??；人才培養(yǎng)；政策

中圖分類號：C961文獻標志碼：A文章編號：1008-3561（2024）25-0013-04

基金項目：本文系2023年湖南省自然科學基金項目“基于數據驅動的湖南高鐵技術人才需求預測研究”（聯合基金2906）的階段性研究成果

隨著高鐵技術的迅速發(fā)展和社會對高素質人才的需求日益增長，如何有效地預測和培養(yǎng)技術人才成為關鍵的議題。湖南省是一個高鐵網絡日漸完善的省份，這一需求更加迫切。下面，筆者基于大數據分析提出一系列針對湖南高鐵技術人才培養(yǎng)的政策建議，旨在幫助政策制定者和教育機構更好地理解當前的挑戰(zhàn)和機遇。

一、預測高鐵技術人才需求規(guī)模的重要性

1.確保高鐵項目的可持續(xù)發(fā)展

高鐵項目作為一項長期、資金密集且技術復雜的工程，對專業(yè)技術人才的需求量很大，質量要求也很高。精確的需求預測，可以保障項目在設計、建設、運營和維護各個階段都有足夠專業(yè)人才支撐。這不僅涉及工程技術人員，也包括管理、運營和服務等相關領域專業(yè)人才。

2.優(yōu)化人才培養(yǎng)資源配置

通過對未來人才需求的預測，相關教育機構和企業(yè)可以根據預測結果調整人才培養(yǎng)計劃和課程設置，優(yōu)化師資力量和教學設施的投入。此外，這有助于引導學生選擇與市場需求更加匹配的專業(yè)方向，從而提高教育資源的利用效率和人才培養(yǎng)的針對性。這種優(yōu)化不僅能滿足行業(yè)的實際需求，還能促進教育資源合理分配和有效利用。

二、當前預測湖南高鐵技術人才需求面臨的問題

1.數據收集與整合不足

高鐵技術人才需求的預測依賴于大量準確且全面的數據，包括行業(yè)發(fā)展趨勢、人才供需現狀、教育資源分布等。然而，當前存在數據收集渠道有限、數據類型單一、時效性不足等問題。此外，不同來源的數據往往格式各異，整合這些數據以形成統一的分析基礎是一個挑戰(zhàn)。缺乏有效的數據整合機制會導致預測結果的不準確，影響政策制定的針對性和有效性。

2.分析方法和工具的局限性

盡管大數據和人工智能技術在近年來有顯著進步，但在具體應用于高鐵技術人才需求預測時，可能仍面臨方法上的不成熟和工具的不完善。例如，現有的預測模型可能未能充分考慮到高鐵行業(yè)的特殊性，或者分析工具無法處理復雜多變的市場和技術趨勢。這些局限性可能導致預測結果的不精確或偏差，從而影響人才培養(yǎng)策略的制定和實施。

3.行業(yè)需求快速變化的挑戰(zhàn)

高鐵行業(yè)的技術進步和市場需求變化極快，這給預測和分析技術人才需求帶來了挑戰(zhàn)。高鐵技術不斷更新可能會快速改變人才需求的結構和規(guī)模，而市場需求的波動，如新線路的建設、舊線路的升級改造等，也會對人才需求產生影響。這種快速的變化要求預測方法和工具必須具有高度的靈活性和適應性，能夠及時反映行業(yè)的最新動態(tài)。

4.區(qū)域經濟發(fā)展差異的影響

不同地區(qū)的經濟發(fā)展水平、產業(yè)結構、教育資源分布等差異，會導致人才需求的地區(qū)性特征顯著。例如，經濟較發(fā)達地區(qū)可能需要更多高技能人才，而經濟相對落后地區(qū)則可能更注重基礎技能人才的培養(yǎng)。

5.教育體系與行業(yè)需求脫節(jié)

雖然高等院校和職業(yè)技術學院在培養(yǎng)相關專業(yè)的技術人才方面發(fā)揮著關鍵作用，但課程內容往往與行業(yè)最新發(fā)展和實際需求存在差距。這種脫節(jié)可能源于課程更新不及時、教育與行業(yè)界溝通不充分、實踐經驗與理論教學的結合不緊密等。這使得學生即使在校期間取得了良好的學習成績，在工作后仍可能面臨技能不匹配的問題。

三、基于大數據預測的湖南高鐵技術人才培養(yǎng)政策體系構建策略

1.建立動態(tài)的數據收集和分析機制

動態(tài)數據收集的范圍應全面覆蓋高鐵行業(yè)的關鍵領域，這不僅包括基礎數據如行業(yè)發(fā)展趨勢、技術進步速度、市場需求的變化等，也涉及更深層次的數據，如項目特定需求、技術創(chuàng)新的方向、人才的技能和知識結構等。例如，在技術進步方面，不僅應收集關于新技術的數據，還應分析這些技術對人才技能要求的具體變化。同時，這些數據應該有多樣化的來源，包括政府公布的統計數據、行業(yè)報告、企業(yè)的招聘信息、教育機構的課程設置和畢業(yè)生就業(yè)數據等。構建跨部門、跨行業(yè)的數據共享機制，促進信息的流通，不僅能夠豐富數據資源，而且能體現數據的多維度和時效性，從而更準確地把握人才需求的動態(tài)變化。數據整合和分析工具的靈活性和適應性對于預測準確性至關重要。這就要求使用的工具不僅要能處理大規(guī)模和多樣性的數據，還要能快速適應新的分析需求。使用大數據分析、人工智能和機器學習等技術可以更有效地從復雜數據中提煉出有用的信息，對未來的人才需求趨勢進行更加準確的預測。

建立有效的反饋機制是確保數據分析結果得以有效應用的關鍵，這個機制應包括對預測結果的持續(xù)監(jiān)測和評估，以及對預測模型的定期校準和更新。此外，將數據分析結果及時有效地傳達給政策制定者和教育機構，可以幫助他們根據最新的市場需求調整人才培養(yǎng)計劃和策略，提高政策的響應速度和精準度。在建立大數據驅動的湖南高鐵技術人才培養(yǎng)政策體系的過程中，確保數據的安全性和保護個人隱私是至關重要的。這就需要制定嚴格的數據管理政策和操作程序，確保所有收集和處理的數據符合國家和地區(qū)的數據保護法律法規(guī)。

2.推進教育體系與產業(yè)需求的緊密結合

要構建大數據驅動的湖南高鐵技術人才培養(yǎng)政策體系，推進教育體系與產業(yè)需求的緊密結合是關鍵一環(huán)。首先，要深化教育與產業(yè)之間的合作。這可以通過建立校企合作平臺、增強產學研結合等方式實現。例如，高等院校和職業(yè)技術學院可以與高鐵企業(yè)建立合作關系，共同開發(fā)符合行業(yè)需求的課程和培訓項目。企業(yè)專家可以參與課程設置和教學，將最新的行業(yè)知識和技能直接傳授給學生。學生也可以通過實習、實訓項目等直接參與企業(yè)的實際工作，以獲得寶貴的實踐經驗。其次，教育內容和方法應及時更新，以反映最新的技術發(fā)展和市場需求。這要求教育機構定期進行課程內容的審查和更新，引入新的教學方法和技術，如模擬訓練、在線教育平臺等。同時，教育機構應加強對未來技能趨勢的預測和分析，以便及時調整培養(yǎng)方案，重點傳授未來市場所需的關鍵技能和知識。最后，強化教育評估和質量控制機制也至關重要。這不僅包括對教育成果的評估，如學生的就業(yè)率和就業(yè)質量，還包括對教育過程的評估，如教學方法的有效性、課程內容的實用性等。與行業(yè)企業(yè)的緊密合作，可以建立起以市場反饋為導向的評估體系，確保教育成果能夠滿足高鐵行業(yè)的實際需求。

為實現教育體系與產業(yè)需求的緊密結合，教育機構和企業(yè)之間的溝通和協作至關重要。通過建立長期穩(wěn)定的合作關系，雙方可以共同識別行業(yè)的關鍵技能需求，共同設計課程和培訓項目，共同監(jiān)督和評估教育成果。這種合作不僅限于提供實習和就業(yè)機會，還包括共享資源、聯合研發(fā)和共同舉辦研討會、講座等。同時，教育機構要強化與行業(yè)的互動，定期收集來自行業(yè)的反饋信息，包括技術變革、新興職業(yè)角色和技能缺口等。此外，教育體系的靈活性和適應性對響應高鐵行業(yè)快速變化的需求至關重要。這包括構建多樣化的教育路徑和學習模式，如兼職學習、在線教育、工作坊、實驗室項目等，以適應不同學習者的需求和背景。為了確保教育體系與產業(yè)需求緊密結合，還需要強化政策支持和激勵機制。政府和相關部門可以通過提供資金支持、稅收優(yōu)惠、政策引導等方式，鼓勵教育機構和企業(yè)加強合作，共同推進技術人才的培養(yǎng)。還可以通過建立標準和認證體系，確保教育培訓的質量和一致性，提高人才在行業(yè)中的認可度和競爭力。

3.加強跨行業(yè)合作和知識共享

跨行業(yè)合作，可以為高鐵技術人才的培養(yǎng)帶來多元化的視角和資源。高鐵行業(yè)不僅與交通運輸、工程建設緊密相關，還與信息技術、制造業(yè)、服務業(yè)等多個行業(yè)有著交叉和融合。建立跨行業(yè)的合作平臺，可以將這些行業(yè)的先進技術、管理經驗和創(chuàng)新思維引入高鐵人才的培養(yǎng)過程中。例如，可以與信息技術企業(yè)合作，引入大數據分析和人工智能的教學內容；與制造業(yè)企業(yè)合作，共享先進的制造技術和設備；與服務業(yè)企業(yè)合作，增強人才的服務意識和客戶溝通能力。知識共享對建立一個高效的學習生態(tài)系統至關重要。這不僅意味著在不同教育機構和企業(yè)之間共享教學資源，如課程材料、在線課程、教學視頻等，還包括在行業(yè)之間共享研究成果。建立開放的知識共享平臺，可以讓學生和在職人員更容易獲取到最新的行業(yè)信息和學習資源，從而提高學習的效率?？缧袠I(yè)合作和知識共享還能促進創(chuàng)新能力的提升。在不同行業(yè)和領域之間的交流和合作中，可以激發(fā)新的思維和創(chuàng)意火花。例如，將高鐵技術與新能源、環(huán)境保護等領域相結合，可能會產生全新的解決方案和技術創(chuàng)新。同時，這種合作還有助于培養(yǎng)人才的跨領域思維和問題解決能力，為他們未來的職業(yè)發(fā)展奠定堅實的基礎。

實現加強跨行業(yè)合作和知識共享的關鍵，在于構建一個多方參與、共贏互利的合作框架。這需要政府部門、教育機構、企業(yè)以及其他相關組織共同努力，建立有效的溝通渠道和合作機制。政府可以通過制定相關政策和提供資金支持來鼓勵跨行業(yè)合作，教育機構和企業(yè)則可以通過共同研發(fā)課程、共享資源和設施等方式深化合作。加強知識產權保護和合理使用也是促進知識共享的關鍵。在共享過程中，必須確保知識產權得到尊重和保護，避免知識被非法使用或侵權。這要求建立一個公平、透明的知識共享機制，明確各方的權利和責任。鼓勵跨學科和跨領域的研究也是推動創(chuàng)新的重要途徑。高鐵技術涉及多個學科領域，如工程技術、信息技術、管理科學等。鼓勵不同學科之間的交流和合作，可以促進知識的綜合運用和創(chuàng)新思維的形成。建立評價和激勵機制也是確?？缧袠I(yè)合作和知識共享有效性的關鍵?？梢酝ㄟ^設置獎勵計劃、認證體系或其他形式的激勵措施來鼓勵和表彰在跨行業(yè)合作和知識共享方面作出突出貢獻的個人和機構。

4.實施區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略

區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略需要深入分析各個區(qū)域的特定需求，如一些地區(qū)可能需要更多專注于高鐵建設和維護的技術人才，而其他地區(qū)則可能更需要高鐵運營和服務方面的專業(yè)人才。這種需求的差異，可能與地區(qū)的經濟發(fā)展水平、高鐵網絡的密度和發(fā)展階段等因素密切相關[1]。因此，政策制定者和教育機構要根據大數據分析的結果，對不同地區(qū)的人才培養(yǎng)計劃進行定制化設計。實施區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略還需考慮各地區(qū)的教育資源分布。在資源較為豐富的地區(qū)，可以通過建立高鐵技術研究中心、專業(yè)實驗室等方式，提供高水平的教育和培訓服務。而在資源相對匱乏的地區(qū)，可以通過遠程教育、移動教學等方式，提高教育資源的可及性和利用效率[2]。同時，還可以通過跨區(qū)域合作，共享教育資源和教學成果，減少區(qū)域間教育資源的不均衡。

區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略應注重培養(yǎng)學生的創(chuàng)新能力和適應性。鑒于高鐵技術領域的快速發(fā)展，未來的工作環(huán)境可能會不斷變化。因此，除了專業(yè)技能的培養(yǎng)外，還應重視培養(yǎng)學生的學習能力、創(chuàng)新思維和問題解決能力。這不僅有助于他們適應未來的工作挑戰(zhàn)，也能為當地的經濟發(fā)展和技術創(chuàng)新作貢獻[3]。區(qū)域差異化的策略還應包括對人才流動的引導和支持。為不同區(qū)域間的人才流動提供便利，可以促進人才的優(yōu)化配置，減少某些地區(qū)人才過剩而其他地區(qū)人才短缺的情況。例如，可以通過提供獎學金、住房補貼、職業(yè)發(fā)展機會等方式，鼓勵人才向高鐵技術人才需求更為迫切的地區(qū)流動。實施區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略還需強化政策支持和監(jiān)督[4]。政府和相關部門可以通過制定相應的政策、提供資金支持和監(jiān)控執(zhí)行情況，確保策略的有效實施。同時，還需要定期評估培養(yǎng)效果，根據實際情況調整策略，以確保各地區(qū)人才培養(yǎng)的目標得以實現。

5.推廣創(chuàng)新型學習方法和技能培訓

創(chuàng)新型學習方法的推廣需要依托于現代教育技術的發(fā)展，如在線學習平臺、虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術等。例如，使用VR和AR技術模擬高鐵運行和維護場景，可以讓學生在安全的虛擬環(huán)境中進行實踐操作，加深對復雜系統的理解。在線學習平臺則可以提供靈活的學習時間和豐富的學習資源，方便學生根據自己的需求和興趣進行學習[5]。高鐵技術領域的專業(yè)性和實用性要求學習不能停留在理論知識上，更重要的是技能的實際應用。因此，應結合實驗室實訓、企業(yè)實習和項目式學習等方式，增強學生的實踐操作能力。與此同時，應強化與企業(yè)的合作，使培訓內容能夠及時反映行業(yè)的最新需求和技術發(fā)展，保持培訓的前瞻性和實用性。創(chuàng)新型學習方法的推廣還應包括多樣化的教學方式和個性化的學習路徑。不同的學生可能有不同的學習風格和需求，因此，提供多樣化的教學方式，如翻轉課堂、小組討論、案例研究等，可以增強學習的吸引力和有效性。同時，提供個性化的學習路徑，如選修課程、專業(yè)方向的選擇等，可以讓學生根據自己的興趣和職業(yè)規(guī)劃來制訂學習計劃[6]。

在推廣創(chuàng)新型學習方法和技能培訓的過程中，還應注重培養(yǎng)學生的終身學習能力和創(chuàng)新精神。創(chuàng)新型學習方法，如問題導向學習、批判性思維訓練等，可以激發(fā)學生的好奇心和探索精神，培養(yǎng)他們的創(chuàng)新能力和解決問題的能力。推廣創(chuàng)新型學習方法和技能培訓還應包括加強國際交流和合作。與國際高鐵技術領先國家的教育機構和企業(yè)的合作，可以引入國際先進的教學理念和實踐經驗，為學生提供更廣闊的視野和學習機會。這可以通過留學項目、國際研討會、聯合研究項目等多種形式實現。

四、結語

綜上所述，建立動態(tài)數據收集與分析機制，推進教育體系與產業(yè)需求的結合，加強跨行業(yè)合作和知識共享，實施區(qū)域差異化的人才培養(yǎng)策略，推廣創(chuàng)新型學習方法和技能培訓，能夠為湖南高鐵技術人才培養(yǎng)提供有效的指導，促進行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，推動技術創(chuàng)新，為高鐵事業(yè)注入新的活力。而這需要政府、教育機構和行業(yè)共同努力，形成合力，共同打造一個適應未來需求的人才培養(yǎng)體系，為高鐵事業(yè)的騰飛作出積極貢獻。

參考文獻：

[1]張亞東，王雄英，向國成.高鐵開通對工業(yè)化進程的影響———基于勞動力流動視角[J].湖南師范大學社會科學學報，2022，51（05）：9.

[2]歐陽桃花，鄭舒文，張鳳，等.研究型大學服務國家戰(zhàn)略工程研究：以長鷹無人機原始創(chuàng)新為例[J].科學學與科學技術管理，2023，44（01）： 20-37.

[3]黃聰.高職鐵道信號自動控制專業(yè)國際化人才培養(yǎng)芻議[J].科教導刊，2022（15）：76-78.

[4]盧麗.“雙高計劃”建設背景下高職院校國際化發(fā)展要求與推進舉措———以無錫商業(yè)職業(yè)技術學院為例[J].無錫商業(yè)職業(yè)技術學院學報，2021，21（06）：97-101.

[5]陳夏瑾，潘建林.高職國際化技能人才培養(yǎng)的時代需求、內涵定位、問題及路徑———基于新發(fā)展格局的背景分析[J].成人教育，2022，42（10）：71-77.

[6]沈忠良，楊少增.基于三螺旋理論的中高職一體推進“一帶一路”建設研究[J].浙江工商職業(yè)技術學院學報，2022，21（02）：71-73+78.

Exploration of Hunan High Speed Railway Technology Talent Training Policy System Based on Big Data Prediction

Wang Haijun

（Hunan High Speed Railway Vocational and Technical College， Hengyang 421002， China）

Abstract： Predicting the demand for high-speed rail technology talents is crucial for ensuring the sustainable development of projects， optimizing talent cultivation resource allocation， and enhancing industry competitiveness and innovation capabilities. However， when predicting and analyzing the demand for high-speed rail technology talents， there are problems such as insufficient data collection and integration， limitations in analysis methods and tool， rapid changes in industry demand， regional economic development differences ， and the education system disconnected from industry demands. In response to these issues， when constructing a big data-driven talent training policy system， a dynamic data collection and analysis mechanism should be established， the integration of the education system and industry demand should be promoted， cross industry cooperation and knowledge sharing should be strengthened， regional differentiated talent training strategies should be implemented， and innovative learning methods and skills training should be promoted.

Key words： bigdataprediction；high speed railtechnologytalents；Hunan province；talentcultivation；policy