大数据时代改变了人类的思维方式，已成为政府、科技界和企业界争相关注的焦点，面对大数据带来的新机遇与新挑战，为满足社会对人才的新需求，对高校人才培养提出了新要求。在大数据的冲击下，应用创新成为各国人才培养的主流。我国国家“十二五”规划明确提出：人才资源是第一资源，规模宏大的创新型科技人才队伍是加快我国科技进步和创新的根本保障，大力培养造就创新型科技人才。《国家中长期教育改革和发展规划纲要》（2010-2020年）进一步强调人才培养面对的新问题和新挑战，高等学校要增强改革的使命感和责任感，构建多层次、多类型的高等教育人才培养体系，改革创新人才培养体制，优化学科专业和层次，重点扩大应用型、复合型、技能型人才培养规模。同时各高校也在逐渐改革完善人才培养。山东理工大学重新定位了专业培养目标和标准，搭建实践平台，以适应“大数据”对专业人才提出的新要求。集美大学在大数据环境下，提出应用创新型人才培养的教学策略，强调将理论转化为实际工作能力或者运用理论解决实际工作问题的能力。武汉科技大学立足于专业特色“以教师横纵向科研项目为驱动”的实践教学创新体系，实现以知识验证为主向培养创新思维和创新能力为主的转变。此外还有许多学者的研究主要集中在人才培养的目标定位、人才培养的模式改革、人才培养的动力机制等方面，鲜有将涉及人才培养的不同要素组成复杂系统进行整体研究。大数据时代人才培养的本质不仅是使被培养人拥有知识，而且要将知识转化为相应的能力，以适应现实社会的变化和职业岗位的要求。人才培养中，能力来源于知识、课程和实践，能力之间存在相互联系，且从属于某个具体岗位，岗位之间具有层级和职能关系，知识之间的逻辑关系决定课程和实践之间的时序关系，造成了能力、岗位、知识、课程和实践之间都存在错综复杂的联系，很难对他们进行直接描述和研究，超网络的出现为复杂关系提供了一种有效的形式化描述和分析方法。
　　超网络自从提出以来，因其具有嵌套、多层、多级、多维、多属性、多准则和协调冲突等特征，已广泛应用于知识管理、风险管理、应急协调等领域，但在高校人才培养中的很少涉及。因此，本文在对大数据背景下人才培养流程进行分析的基础上，从网络视角构建人才培养超网络模型，通过进行形式化描述，分析超网络的结构、特征和应用，对高校人才培养方案改革有重要意义，同时也可为超网络在高校人才培养中的研究做出有益的探索，以适应大数据时代人才发展的需要。
　　1.大数据背景下人才培养流程分析
　　大数据背景下人才培养应流程是依据高校、社会和学生的三方需求，在专业人才培养周期内，由高校主导制定、综合社会需要和学生实际情况而形成的一个完整而有序的培养过程。社会需要主要通过企业、大学、科研院所、政府部门和中介机构等用人单位提供的职业岗位体现，同时用人单位反馈信息给各培养阶段，以利于培养内容的改进和优化，并在人才培养过程中随着三方的需求而不断发展和完善，其详细流程如，图1所示。
　　将用人单位引入人才培养流程，构成具有反馈功能的闭环系统，可及时为高校教学综合改革提供方向性引导，有助于明确培养定位和培养目标，促使课程体系的设计和实践环节的设置更加合理；教学内容的选择和教学方法的采用更加灵活；教学质量监督与评价等环节上的执行更加具有目的性、针对性。
　　2.大数据背景下高校人才培养超网络模型建立
　　2.1高校人才培养超网络模型
　　根据以上对大数据背景下高校人才培养过程的分析，高校人才培养过程，不仅涉及人才培养参与的主体，还需要不同主体提供相应的就业资源和实习的载体，即提供就业资源的岗位，是否胜任岗位，必须具有相应的能力，能力的形成需要知识的不断积累和课程的系统训练，课程包括理论课程和实践活动两部分，知识的获取不仅来源于所设置的理论课程，而且还依赖于实践活动的内容。因此，高校人才培养超网络中应包含岗位、能力、知识、课程四种要素，分别对应着4种节点：岗位节点、能力节点、知识节点和课程节点。