云计算就业方向

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云计算就业方向范文第1篇

近年来，随着高等教育体制改革的逐步深化，构建一个高质量信息化的就业信息服务平台已经成为当前高校的迫切需求。鉴于云计算的特点，并且其技术发展日渐成熟，在各领域也都有所应用，那么我们将云计算模式引入到就业信息平台中，利用云计算所应用的相关技术，搭建学生就业信息平台，从而加强交互功能，不断促进校内外就业信息的整合，更加高效地服务学生就业。

1 云计算相关知识

1.1 概念

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。

1.2 特点

（1）云计算对用户端的设备要求最低，方便用户使用。（2）数据安全可靠，用户不用再担心数据丢失、病毒入侵等麻烦。（3）云计算具有轻松实现不同设备间的数据与应用共享。（4）经济实用性强，使用方便实惠。

2 当前就业信息化平台分析

而我国当前的就业信息管理平台仍是传统的独立数据模式，遇到了以下挑战：

（1）随着新媒体等的出现大学生学习渠道的改变。（2）随着网络的普及大学生交流习惯的改变。（3）当前就业信息平台无法满足大学生对就业信息的个性化需求。（4）现有信息化就业平台的缺乏互动与交流，功能较单一。

3 高校就业信息服务平台的宏观体系规划

高校就业信息服务平台由：公共就业信息总云、区域云、业务云等多种云相结合的架构模式组成，多个云的信息共用一个存储空间。公共就业信息总云能够通过基础设施层、应用开发层及服务共享层这三层来实现系统软硬什的集中部署分配、从而达到信息共享。

4 高校就业信息服务平台

“云”层具体设计方案 图1所示：

（1）硬件资源云；这是基于高校云就业信息服务平台的计算资源系统架构的最底层，主要提供物理资源，包括计算、存储、数据和网络设备，利用虚拟化、集群技术突破物理硬件的限制，提高硬件资源的利用率，并且保证云计算系统的可扩展性。（2）软件服务云；操作系统云和中间软件云组成了软件服务云，主要功能用于计算能力、存储资源的调度、协调和监控，提供基础运行环境和基础服务支撑。（3）快捷服务云；云计算的环境中，可以确保用户随时随地查看云共享信息，不受时间地点的限制，同时避免下载文件时带来的一系列安全问题。（4）在线办公云；服务云用户通过浏览器可直接访问放在云端的应用程序和文件，从而使得多用户获得位于不同区域在线服务，服务后的结果可以直接存放在云端，具有节约空间和成本等优势。（5）教师资源云；各高等院校信息管理是信息相对独立，优质资源集中在少部分学校的现状。高校的师资建设可借鉴云计算的思想并构建教师资源云，加强高等院校各专业教师之间的信息沟通，了解市场变化提高教学水平改进教学方法，有效推动高校教育师资队伍的多元化，从而提高就业率。（6）远程学习资源云；远程学习资源云囊括了从事远程学习所必需的一切软硬件资源。资源虚拟化技术为远程教育机构、学生提供各种服务。这类教学方式有效的提高了学生的学习兴趣，增强学习和创新意识。学生根据个人需要获取优秀的教育资源，从而提高个人能力，增加就业机会。（7）人才需求市场信息云；构建人才需求市场信息云，收集海量人才需求信息进行数据分析和挖掘，汇总当前社会人才需求，将需求信息分类反馈到相关单位。（8）创业信息云；构建大学生创业信息云，收集并展示创业基础知识、创业的方式与途径、创业的前期准备等知识，同时提供国家及省内鼓励创业的方向和领域，提供的相关鼓励政策，及资金支持等，让想创业的同学在“云”内能够了解实时的创业动向，得到自己所想的一切信息，从而鼓励的创业，提高了就业率。

云计算就业方向范文第2篇

1.1学生认识不足。很多中职学校计算机专业的学生对计算机专业认识不足，认为学习计算机专业就可以更好地上网打游戏，而计算机操作和应用的基础几乎为零。学生学习普遍存在着消极、被动的想法，生源的层次问题日益突出。

1.2教学手段单一，师生间的互动不够。传统的教学方法，教师一支粉笔、一块黑板、一张嘴巴、一本教材、一个演员，自始至终唱独角戏，包打天下。结果一堂课下来，教师上课讲得头头是道，口干舌苦；学生听得云里雾里，一无所知。而且学生会形成惰性，不积极思考，被动接受，缺乏创新能力和主动学习能力。

1.3教学设施陈旧。随着社会技术的高速发展，计算机技术更新换代加快，但是中职学校的计算机软硬件设施更新速度相对缓慢，学生必要的学习软硬件不能及时到位，因此学生在学习时无法及时地实践所学理论知识，从而造成学生接触到的计算机知识理论多于实践，动手能力较差。长久如此，不利于培养计算机操作技能强的专业人才。

1.4过于讲求知识的系统性，不注重知识的模块化教学。上中职计算机基础课时，教师习惯于从计算机的起源、产生、发展讲到它的作用意义，再讲到它的构造特点，尤其是讲它的编程语言和方法，一下子把学生带入到云里雾里的境界，让学生产生了对学好计算机的恐惧感。

2、中等职业学校计算机专业教学改革方法

2.1突出职业能力培养，转变教学模式。中等职业学校培养的方向是技术工人，是应用人才，教学的目的是学以致用。根据就业岗位群设置专业学科体系更加科学，符合职业能力的培养要求，但是在课堂教学中更要强化实践教学，落实好学生的实验与实训教学。因此，必须转变教学模式，改变传统的以传授知识为主的，轻视技能的教学模式，转变为以服务为宗旨、就业为导向，以能力培养为主线的，在专业技能训练中把必需的相关知识融入技能教学之中的新型的教学模式与教学方式。目前最受关注的有项目教学法、任务驱动教学模式。当然必要时也可采用较传统的讲练结合（练习法）教学模式作为补充，使学生的学习能力、动手技能、职业能力都能得到快而有效的提高，适应就业岗位的需求。

2.2提高计算机专业教师的综合素质。教师对于专业知识的掌握能力，从根本上影响着学生学习专业知识。有的教师缺乏必要的实际应用动手操作能力，只能够照本宣科，这样的教师跟不上计算机发展的步伐，对学生来说是极其不负责任的。因此，我们要加强教师的筛选考核制度，严格要求计算机专业教师的实践操作能力，对教师进行定期的考核；我们要建立明确细致的奖惩机制，注重提高教师学习的主动性和积极性；我们要重视教师的培养，组织教师参加各级各类培训，通过培训提高教师们的专业素质和能力，为专业教学做好准备。

2.3根据就业岗位群设置专业课程。计算机课程改革要紧贴社会的要求进行课程体系的设置，把社会的需求和学生学习的需求有机统一，从而激发学生的学习积极性。中职学生从初中进入职业高中后，学习的目标改变了，如果说学生在小学、初中时是以升学作为他们的目标，那么，进入中职后他们的目标就已经转向了就业。中职学生虽然没有高考的压力，但面临就业的挑战。据了解，有部分中职生自发地对本专业相应的岗位群进行了跟踪性的社会调查，掌握了社会对人才知识结构的需求及其变化，因而他们十分关注专业的课程设置。从心理学的角度来说，动机与需求是紧密联系的。如果说需求是人的活动的基本动力源泉，那么，动机就是推动这种活动的最直接的力量。目前，这种大学式培养目标的“子集式”的课程体系设置不适合中等职业学校的计算机专业教育，对此，我们提出了从社会调查岗位群专业模块课程设置的课程设置改革的新思路，即根据中职生就业的岗位群设置相应的专业模块，使计算机专业的课程体系与社会的要求相适应。比如，先根据目前的就岗位群把计算机专业分为计算机网络组装与维护方向，计算机辅助设计方向，信息管理、计算机多媒体软件应用方向等，再根据确定的专业方向开设相应的专业课程与公共的计算机基础课程。

2.4更新计算机教学软硬件设备。计算机教学应该紧跟计算机发展的步伐。中职教育重在学生动手能力的培养，因此，教学中所需的计算机软硬件设备的及时更新就必不可少了。只有让学生掌握了最先进的、最有用的计算机专业知识，具备较高的动手操作能力，才能够提高中职计算机专业办学的质量，从而促进学生的就业率。

云计算就业方向范文第3篇

关键词：k-means算法；粒子群算法；熵；计算机专业；人才培养；创新

中图分类号：TP315文献标识码：A文章编号：1672-7800（2013）006-0037-03

基金项目：广西自然科学基金项目（2011GXNSFB018074）；广西教育厅科研项目（200911lx406，200103YB136）；河池学院自然科学基金项目（2008B-N005）；广西新世纪教改工程立项项目（2012JGA198）

作者简介：易云飞（1981-），男，博士，河池学院计算机与信息科学系讲师，研究方向为机器学习、智能计算、数据挖掘；包宗藩（1990-），男，河池学院计算机与信息科学系学生，研究方向为数据挖掘；罗世杰（1988-），男，河池学院计算机与信息科学系学生，研究方向为数据挖掘；张志平（1988-），男，河池学院计算机与信息科学系学生，研究方向为数据挖掘。

0引言

伴随着“云计算”、“物联网”等新技术浪潮的掀起，许多行业化、专业化的计算机人才相对不足。目前学计算机的大学生很多，但是这么多计算机专业的大学生是否到了社会一定就有用呢？如何培养计算机专业创新人才，特别是培养民族地区新升格本科院校计算机专业的创新人才？如何去分析评价高校计算机专业人才培养方案是否合理？面对高校计算机专业培养学生过程中产生的诸如学生成绩等海量数据如何做合理的分析与评价呢？

数据挖掘技术是计算机领域中的一项重要应用，而聚类算法又是数据挖掘技术中较常用的一种。正所谓“物以类聚，人以群分”。聚类是人类一项基本的认识活动，它能够将样本对象自动进行分类。

1高校计算机专业人才创新能力培养的必要性

通过理论创新推动制度创新、科技创新、文化创新以及其它各方面的创新。创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。创新的希望在青少年，而当代大学生对创新也有着义不容辞的责任。在这样一个大的背景下，研究如何培养面向知识经济型社会的创新型人才已经成为广大教育工作者的重要任务。近些年，计算机行业迅速崛起，使得计算机专业成为全国规模最大的专业之一，它的发展速度是其它学科行业所不可比拟的，而无论是进行算法设计工作还是简单图片设计制作，都需要一定的创新能力，如果只是沿着计算机前辈们的思路从事计算机相关工作，那么有名的摩尔定律将失效。于是，如何培养高校计算机专业人才的创新能力又成为广大教育工作者的需要解决的问题。

通过与一些计算机专业的学生交流发现，就业单位在面试的时候经常会询问一些计算机前沿知识及研发思路等问题，而大多数学生不能从容应对。造成这一结果的主要原因是计算机专业大学生在校期间缺少创新能力的培养。大学生在校期间除了学习一些基础的理论知识外，几乎很少接触实际的研究项目，缺少实践经验，以至于不能很灵活地将学习到的理论知识充分应用到实践工作中。通过与就业单位的工作人员交流发现，招聘单位希望招聘的对象有过进行课题研究或者项目开发的经历，因为并不是每个人的创新都是从零开始，创新更多地是从已经存在的基础上去探索出另外一种渠道，所以对于创新来说，理论功底只是最基础的一部分，更重要的是需要有一定的实践经验，这样才能在研发的过程中打开自己的思路，充分发挥自己的想象力，发扬创新精神。因此，培养高校计算机专业人才的创新能力是十分有必要的。

2k-means聚类算法

k-means聚类算法是聚类算法中最简单的一种无监督学习算法，也是极有影响的一种算法。k-means聚类算法的基本思想是：接受输入量k，然后将n个数据对象划分成c个簇，使划分出的每个簇满足：同一簇内的数据对象相似度较高，不同簇间的数据对象相似度较低。相似度是根据簇中各数据对象的平均值所得到的一个重心来计算的。算法流程如下：①从数据集中随机选取c个点作为初始聚类中心；②计算剩余的每个对象到簇中的距离，根据这个距离，将各个数据对象划归到离它最近的那个簇；③重新计算每个簇的平均值以得到新的聚类中心，如此反复至相邻的两次聚类中心没有任何变化。

k-means聚类算法是聚类算法中的一个基本的划分方法，通常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，其函数定义为：

3改进k-means聚类算法

从k-means聚类算法的处理过程不难看出，初始类聚中心的选取对聚类结果具有较大的影响。不同的初始值导致的结果也可能不同，如果初始值选择的不好，甚至可能得不到有效的聚类结果。另外，由于此算法采用梯度法来求解极值，所以往往只能得到局部最优解，而非全局最优解。本文通过引入粒子群算法，对k-means聚类算法做了一定的改进，使之能够得到更加有效的k值，最后引入熵对做好的聚类进行检验，使得实验结果更加合理、有效。

3.1粒子群算法

粒子群算法（Particle Swarm Optimi-zation，PSO）的提出源于对鸟群捕食行为的研究，鸟群在捕食的过程中，每个个体都会对信息进行共享，这样每个个体都在不断地调整学习，最终得到满意解。粒子群算法就是利用了这一点，使得整个群体的运动在问题求解空间中从无序到有序，从而得到最优解。其算法思想主要体现在用个体最优值和全体最优值去改变其下一步种群进化的过程，也就是鸟群飞行的方向和位移。

在基本的粒子群算法中，一个D维空间中存在一个粒子群，粒子的总数为n，每个粒子代表解集合中的一个解，随机产生粒子群的初始位置和速度，然后进行迭代计算，直到找到最优解。具体的计算公式如下：

3.2信息熵

熵的概念源于热力学。1948年，熵是从热力学引入到信息论的，也被称为信息熵。信息熵在数学上是一个十分抽象的概念，在信息论中被用来衡量一个随机变量出现的期望值。在信息世界，熵值高，则说明能够传输的信息量大；反之，如果熵值较低，说明能够传输的信息量小。

3.3改进k-means算法

3.3.1引入粒子群算法确定k值

将数据对象集中的每个对象映射为一个粒子，整个数据对象集就是一个粒子群。随机选择不同的对象，对每个对象分别使用上述公式（3）和（4）来计算其位置和速度。经过上述步骤处理后，对每个粒子进行进一步计算，得出初始的k个类。

3.3.2用k-means算法聚类

通过前一步，能够得到有效的k值，接下来利用传统的k-means聚类算法将全体样本点聚成k类，输出k个聚类点及所划分好的集合。

3.3.3用熵来检测聚类是否合理

k-means算法有一个很大的不足，就是算法中的k是事先给定的，在很多时候，对于给定的数据对象，事先并不知道应该将他们分成多少个类才最合适，所以k值是很难选定的。而k值的选定对于实验结果起着决定性的作用，如果k值选择不当，将导致实验结果无效。所以，最后还要用熵来检测聚类效果如何。

运用上述公式（5）计算出每个类中样本点的熵值，然后算出每个聚类的熵，如果熵值较小，则说明实验结果有效；反之，则说明实验结果无效。

4改进k-means算法在高校计算机专业创新人才培养中的应用

通过与就业单位洽谈，与毕业生进行座谈发现，凡是在校期间能注重创新能力培养的计算机专业大学生，就业以后均能较快地适应环境，优秀的学生将很快融入研发团队，甚至可以独当一面。所以，如何更好地培养计算机专业大学生的创新能力成为高校计算机类专业一个重要教改课题。本文试图寻找出学生在校时的信息，并进行预处理，之后追踪该生的就业情况，然后从数据库中寻找合理的培养计算机专业人才创新能力的方案。应用框架如下：

第一步，将学生的兴趣爱好等属性存入数据库，比如某学生是否喜欢玩游戏等。

第二步，将大学生的属性数据库进行预处理，如果某生酷爱玩游戏，则用数字3表示，喜欢玩游戏用2表示，一般用1表示，不喜欢用0表示。

第三步，根据各类属性的集合采用本文提出的改进k-means算法进行聚类，试图建立一个智能的聚类模型。

第四步，用信息熵对所做聚类进行评估，看所做聚类是否有效。

第五步，按照所得的“智能化”聚类模型将已经修完一定基础课的计算机专业学生按照个人特性分成几个具有真正意义的兴趣小组，进行分类培养和引导。比如喜欢玩游戏，并且有意识地想出新办法完成游戏既定任务，同时都喜欢熬夜的人，考试成绩在及格线上的人可以考虑放在程序设计组，同时尽量给予他们一些开发横向项目的机会，或者让这些学生参加一下教师们的纵向课题研究，这样既能增强学生的创新能力，也能增强学生的就业竞争力。

5结语

本文试图通过聚类对象进行数据预处理来改进k-means算法，同时引入粒子群算法来确定k值以解决k-means算法过于依赖的k值不准确的问题，再引入信息熵去验证所聚类的效果是否理想，进一步提高聚类的合理性，并尝试将改进后的算法用于高校计算机专业人才的培养模式中，提出了应用框架，拟定了今后的研究思路。下一步将努力开发简单、易用的软件，以供高校领导决策使用。

参考文献：

[1].全面建设小康社会，开创中国特色社会主义事业新局面[M].北京：人民出版社，2006.

[2]覃俊，易云飞，李林.改进k均值聚类算法在网络入侵检测中的应用研究[J].中南民族大学学报：自然科学版，2008（27）.

[3]易云飞，吴启明，唐凤仙.一种基于复合形粒子群算法的改进k-means聚类算法[J].软件导刊，2008（10）.

[4]易云飞，黄泽，李林.改进K-means聚类算法在高校团组织建设中的应用研究[J].软件导刊，2009（10）.

[5]段明秀.层次聚类算法的研究应用[D].长沙：中南大学，2009.

[6]张建辉.K-means聚类算法研究及应用[D].武汉：武汉理工大学，2007.

[7]刘明刚，解晨光.高校计算机创新人才培养的研究与探索[J].黑龙江科技信息，2012（8）.

云计算就业方向范文第4篇

1.1P（计划）——明确培养目标定位，制订培养方案

中国人民大学的经济学、金融学、法学、商学等学科居全国领先地位，与这些优势学科相结合，促进学科交叉与融合，是学校工程硕士的发展方向和目标定位。我们设立了5个研究方向，其中金融信息工程方向是软件工程学科与金融学科的结合，企业信息化与电子政务是软件工程学科与工商管理学科的结合，计算机取整与司法鉴定是软件工程学科与法学的结合，大数据与云计算方向、基础软件方向都是我校计算机学科的重点研究方向。这5个研究方向与学校的优势学科紧密结合，充分彰显了中国人民大学全日制工程硕士的培养目标和定位。学生可根据兴趣自行选择研究方向，根据研究方向选修相应的课程。中国人民大学在工程硕士的招生、培养模式方案设置、学生实践落实、质量体系控制的过程中都与人文社科学科紧密结合，目标明确，过程严谨。

1.2D（执行）——实施培养方案，严格培养过程，完善质量保障

工程硕士培养要经过3个重要环节：课程学习、企业实习和学位论文。在每一个环节中又有若干环节，为保证培养质量，我们严格规范每个环节[2]。图2是一套完整的工程硕士培养质量保障体系。

1.2.1课程环节

在课程环节，除严格执行培养方案外，每门课程都有教学大纲。授课期间要进行教学评估，学生给每位授课老师在教学态度、教学内容、教学方式、教学效果等方面进行打分，也可给出具体的意见和建议。评估结果和学生给出的意见将会反馈给老师，让老师在教学中不断改进提高。每个年级的硕士班设立一名班主任，协调课程安排，了解学生动态，组织课余活动。

1.2.2实习环节

面向行业进行专业实践是培养模式高层次应用型人才的重要环节。落实实习基地和实习制度是保障实习环节有效完成的关键。我们选取与软件工程学科相关的高新技术型企业、金融信息化企业等作为学生的实习基地，在实习基地聘请企业导师，具体指导学生的实践环节。在实习过程中，制订实习管理办法，明确实习的时间、形式、要求，通过《企业实习手册》对实习环节进行过程控制。

1.2.3论文环节

工程硕士学位论文是工程硕士研究生掌握理论知识、实践能力、创新能力的全面体现，也是衡量培养质量和授予学位的重要标志。工程硕士的学位论文与工学硕士的学位论文侧重点不同，它更加重视解决工程实践的问题，因此论文的形式和评价标准也有不同的要求。我们将工程硕士论文划分为系统研制报告、IT管理类论文、工程设计类论文以及学术研究类论文4种类型，每一种类型都对论文提出了相应的要求。为保证论文的最终质量，我们在论文阶段设置了开题报告、、预答辩、论文评阅、论文答辩5个环节，每个环节都有相应的要求规范及实施办法，任何一个环节不通过，都不能进入下一个环节，这就保证了能够进入答辩的论文基本质量。具体实施如下：（1）开题报告环节。学院组织不少于3人的开题报告评审组，对学生的学位论文开题报告进行评审。基于工程硕士的培养目标，我们制订了开题报告评价标准。相关文件包括《开题报告模版》《工程硕士学位论文开题评价标准》。（2）环节。为了有效惩戒学位论文学术不端行为，保证研究生学位论文质量，加强研究生学术道德和学术规范建设，我们针对研究生学位论文学术不端行为进行专门审查，采取软件检测的方法，务求论文重复率不超过10%。相关文件包括《信息学院开展研究生学位论文学术不端行为审查工作办法》。（3）预答辩环节。工程硕士学位论文预答辩是保证学位论文质量的重要环节，是对进入答辩环节论文的又一轮筛选。相关文件包括《信息学院工程硕士研究生学位论文预答辩工作实施办法》《中国人民大学信息学院工程硕士学位论文预答辩评价标准》。（4）论文评阅环节。由两名专家对论文进行评阅，其中至少一名校外企业评阅专家针对论文的应用性给予评审和评价。（5）论文答辩环节。严格执行学校关于学位论文答辩环节的规定，保证通过的论文质量。

1.3C（检查）——培养质量检验

培养质量的高低可以从论文质量、教师学生的反馈、就业情况3个方面来检验。

1.3.1论文质量

论文写作过程5个环节的把关保证了通过答辩的论文已经过至少3次专家评判、1次。在某个环节被淘汰的论文，需要重新修改后才可以再次进入答辩。

1.3.2学生和教师的反馈

我们定期举行授课教师、学术导师、企业导师座谈会和学生座谈会，通过座谈会的形式，收集学生和老师对培养方案、课程设置、实习安排、论文等环节的意见和建议，听取学生和老师的评价意见，听取导师反映的培养和指导过程中出现的问题，为下一步改进方案作准备。

1.3.3就业情况

工程硕士的培养目标面向企业、面向实践，因此学生的就业情况最能反映我们的培养质量。企业在选拔人才时有它所关注的指标，企业的人才需求是否与我们的培养目标一致，从就业率及就业情况就能反映出来。2012年人民大学第一届全日制工程硕士毕业生和2013年第二届毕业生的就业率均为100%，毕业去向为金融机构、国家机关、大型国有企业（非金融类）、外资企业和国内其他知名企业，有的学生甚至同时拿到几家单位的录用通知。以2010级为例，50名学生的毕业去向数据分布情况如图3所示。从图3可以看出，近一半的学生被金融机构录用，这与我们最初设定的培养目标不谋而合。我们秉承与人文社科优势学科相结合的理念，将金融与软件工程结合起来，学生在课程学习、企业实习等环节都接受了相应的培养和训练，这样的毕业生一定是用人单位所欢迎的。

1.4A（处置）——总结、反思及改进

PDCA理论的最后一个步骤，是对于既往的总结与反思，提出改进措施。通过检验和反思，我们对培养方案进行更精细化的调整，对开题、评阅、答辩的各个环节以及管理流程进行改进，使之更适应工程硕士的培养。

2结语

云计算就业方向范文第5篇

【关键词】地方本科院校；应用型；云计算；实验室建设

0 引言

近年来，中国经济转型升级，技术型人才紧缺，为促进高校更好地向地方和行业提供人才，国家积极引导地方普通本科高校向应用型转变[1]。作为地处西部的遵义师范学院被确定为贵州省转型发展试点学校之一，提出了要建设品牌专业、特色专业，培养学生的实践能力、创新能力。在此背景下，各专业积极响应学校发展战略，建设应用型特色专业。其中，网络工程根据专业实际情况，并与国家及贵州省在信息技术产业发展战略部署相结合，选择云计算为切入点，培养高素质、有特色的应用型网络工程专业人才。为达到这一目标，必须强化实践教学环节，配套相关实验平台，所以拟新建云计算专业实验室，为网络工程及相关专业提供教学、科研、应用、实训为一体的综合平台。

1 实验室建设的必要性

1.1 专业发展的需要

网络工程为新建专业，2014年开始招生，与其他高校相比起步晚、基础薄，因此为促进专业发展必须以市场为导向，主动适应区域经济发展需求，形成专业特色，进行差异化培养。在此背景下，遵义师范学院作为贵州省重要的人才培养基地之一，网络工程专业应结合省内大力发展云计算产业的契机，建设云计算实验室，培养云计算方向人才，服务地方经济，促进专业良性发展。

1.2 培养应用型网络工程专业人才的需要

随着我国信息化进程的推进以及网络通信市场井喷式爆发，急需一大批既掌握专业基础知识又具有实践创新能力的应用型网络工程专业人才，特别是地处西部的贵州，在产业结构调整升级，大力发展云计算产业的背景下，对应用型人才的需求更加迫切。云计算实验室的建设，能够提高网络工程专业学生的实践创新能力与工程素养，从而满足国家和地方对应用型人才的需求。

1.3 构建服务地方经济和产业发展的云计算人才培训平台的需要

当前，云计算产业加速发展，国家明确指出到2020年，云计算应用基本普及，在此背景下，云计算专业技术人才需求巨大，急需相关人才培训平台。云计算实验室在承担校内本科培养实践教学的同时，能够实现校内外资源共享，逐步建设成为地方企事业单位云计算人才的实践培训基地，为开展面向社会的云计算技术培训提供平台支撑，满足黔北乃至贵州省云计算产业对人才的需求，助推地方经济发展。

2 实验室建设的可行性

2.1 符合国家和地区产业发展方向

近年来，我国云计算产业得到了迅速发展，成为推动我国信息化网络强国建设的重要支撑。在《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》中提出“到2020年，云计算成为我国信息化重要形态和建设网络强国的重要支撑”；《贵州省云计算产业发展战略规划》明确“通过设立云计算产业园、制定扶持政策，实施六个重点项目，在贵州打造完整的云计算产业链”；《贵州省大数据产业发展规划纲要（2014-2020年）》中指出要“推动云计算服务发展，创新产业发展模式”。由此可见，云计算为我国特别是贵州省信息化产业重点发展方向和重点发展领域，行业急需大量专业人才，实验室建设方向可行。

2.2 初步建立了一支能承担相关工作的师资队伍

专业整合学校现有资源，与其他高校及企事业单位合作，基本形成了一支学历、职称、年龄结构合理的师资队伍，为实验室的建设与应用提供了初步的人员保障。

2.3 有较好基础设施的保障

专业目前已有网络工程实验室、物联网实验室、通信基础实验室、语言实验室等，为构建综合性实践平台提供了必要的设施基础和条件。

3 实验室预期目标

实验室建成将提升学院教学水平和科研实力、打造特色专业方向，对黔北乃至贵州省云计算相关产业的发展具有良好的带动效益。

3.1 建设符合贵州省战略性新兴产业发展目标的综合实训平台，培养应用型网络工程人才

云计算实验室紧跟行业技术前沿，可开设包括基础实验、课程设计、工程实训、二次开发、综合创新及教学科研课题等百余项目，满足云计算与虚拟化相关课程实验需要，并与已有实验室一起构建网络工程专业综合实训平台，形成“学科基础实验―特色专业方向实验―创新实践―本科毕业设计”的多层次实践教学体系，实现网络工程专业内涵式发展，最终达到培养高层次应用型技术人才的目的。同时，实验室的建设也有助于对西部欠发达地区网络工程专业人才培养模式进行深入的探讨和研究，形成具有示范效应和推广价值的应用型实践教学体系。

3.2 建设一支在省内有特色和影响的“双师型”教师队伍

通过实验室的建设，以“引进来、送出去、带起来”为措施，进行校企合作，通过专职与兼职、学校教师与企业工程师的有机结合，共同建设“双师型”教师团队，使其在省内具有一定影响力，为培养应用型专业技术人才奠定师资基础。

3.3 促进学生能力

云计算实验室将建成开放性实践平台，鼓励学生在课后基于科技活动、科研训练、各类竞赛等内容自主从事综合创新性实践，培养独立思考的意识以及实际动手的能力，为创业和就业打下坚实的基础。

3.4 建设服务型科研平台

通过实验室的建设，走产学研发展的道路，利用实训平台及科研团队，为黔北乃至贵州省云服务的部署提供解决方案、技术咨询和集成应用，达到服务地方、促进经济社会发展的目的。

3.5 打造区域性培训基地

通过实验室的建设，与企业合作，引入相关培训认证体系，建设成为同时具备行业认可和国家部委认可的“双证”培训基地，为本校学生及周边本科院校、职业院校提供培训认证服务。同时，在云计算产业发展风起云涌的背景下，培训基地也可为省内及周边的信息类企业、运营商等产业链的员工进行综合性培训认证，充分发挥实训平台服务社会的作用。

4 总结

实验室是高校培养高素质应用型人才的重要基地，通过云计算实验室的建设，构建多层次实践教学体系，形成有特色的应用型网络工程专业，为地方本科院校的转型打下基础。