高职院校中外合作办学人才培养质量评价研究——以郑州铁路职业技术学院为例

董黎生,李正辉,邢华燕,王 新,赵建成

(郑州铁路职业技术学院，河南 郑州 451460)

2019年教育部出台的《国家职业教育改革实施方案》中明确提出建立健全职业教育质量评价和督导评估制度，完善政府、行业、企业、职业院校等共同参与的质量评价机制，将考核结果作为政策支持、绩效考核、表彰奖励的重要依据。而高职院校中外合作办学作为职业教育的重要组成部分，对高职院校中外合作办学的人才培养质量进行合理有效评价就显得尤为迫切。

本研究结合大量问卷调查分析和专家经验知识，从社会角度、用人单位角度和学校角度入手，给出一套完善的、综合的高职院校中外合作办学人才培养质量评价指标体系。利用置信规则库模型描述评价主体(学生、教师、专业)质量水平之间的均值、标准差以及差的总和与人才培养质量综合评价值之间的关系。其中标准差和差的总和表征了高职院校人才培养质量的不均衡性，均值表征了高职院校人才培养质量的总体性。以郑州铁路职业技术学院的中外合作办学情况为例，介绍该方法的具体应用。

一、高职院校中外合作办学人才培养质量评价指标体系

本研究基于社会层面、用人单位层面和学校层面构建高职院校中外合作办学人才培养质量评价指标体系。指标体系由学生主体指标、教师主体指标和专业主体指标三部分组成：学生主体指标包括学习成绩、学习态度、专业素养、创新实践能力、沟通协调能力、自主学习能力、思想品德和就业情况等；教师主体指标主要包括教学完成情况、教学态度、授课欢迎程度、科研项目及成果、校企合作成果、职业资格证书获取情况和师德评价等构成；专业主体指标主要由学生数量与质量水平、专业适应性、引进国外优质教学资源、行业认可度、学科质量与水平、硬件设施水平和科研质量水平等组成。只有建立了科学全面、层次分明的质量评价指标体系，才能更加科学、客观地对高职院校中外合作办学人才培养质量进行有效评价。

二、置信规则库推理综合评价模型

置信规则库推理方法以其在模糊、不完整等主客观信息处理中的优势，在模糊评价和不确定信息处理方面得到了快速发展及应用。而在高职院校中外合作办学人才培养质量评价中，人才培养的不均衡性易导致最终评价存在不确定性。因此，本研究用置信规则建立了高职院校中外合作办学人才培养过程中出现的发展不均衡性和综合人才质量评价值之间的关系模型。根据专家经验结合大量评价数据生成一定的知识和规则，再利用这些知识和规则来构建关系模型，其中某一条规则可以表示为：如果(X1是E1)与(X2是E2)与(X3是E3)，则{(D1,β1),(D2,β2),…,(DN,βN)}。规则的前半部分是输入部分，其中输入参数X1、X2、X3分别指的是评价主体(学生、教师、专业)质量水平之间的均值、标准差以及差的总和值。E1、E2、E3是根据专家经验和评价数据构建的规则输入参考值。高职院校中外合作办学人才培养的不均衡性用X1和X3表示，X2表示高职院校人才培养的总体性。规则的后半部分是输出部分，D和β分别用来表示规则输出部分地参考值和信度。很多条置信规则构成置信规则库系统。当获取到的参数被输入到置信规则库系统时，这些参数会不同程度地匹配到置信规则库中的某些规则；然后根据匹配的程度不同，被匹配到的某些规则的后半部分组合成质量评价的综合值。

三、置信规则库推理方法在高职院校中外合作办学人才培养质量评价中的具体应用

近年来，郑州铁路职业技术学院与俄罗斯圣彼得堡国立交通大学、澳大利亚霍尔姆斯学院、俄罗斯莫斯科国立交通大学、英国伍斯特大学等国外高水平大学展开中外合作办学，合作办学专业16个，培养学生规模已达6000余人。在此良好的中外合作办学基础上，根据已构建的高职院校人才培养质量评价指标体系，从学校角度、社会角度和用人单位角度，以问卷调查、咨询专家等为调研手段，研究中外合作办学人才培养质量评价主体(学生、教师、专业)的指标及权重情况，并分析高职院校中外合作办学人才培养质量的不均衡程度、总体发展程度和人才培养质量评价分值之间的关系。

(一)分配指标权重

在问卷调查和专家经验知识的基础上，对学生主体、教师主体、专业主体的评价指标分配相应的权重，并利用层次分析法的判断矩阵来检验权重是否满足一致性条件，以此来消除分配权重过程中的不确定性。学生主体评价指标权重依次为0.0244, 0.1165, 0.0648, 0.0648, 0.0620, 0.0626, 0.4079, 0.1970；教师主体评价指标权重依次为0.0420, 0.0637, 0.1006, 0.1308, 0.1146, 0.0378, 0.5104；专业主体评价指标权重依次为0.1002, 0.1883, 0.0501, 0.2379, 0.2064,0.0754, 0.1417。

(二)构建置信规则库及确定输入与输出量的参考值

通过聚类方法结合专家经验对所收集的数据进行分析，设置输入变量和输出变量的参考值(语义值)。均值的参考值(语义值)为48.33 (VS)；62.00 (PS)； 75.33 (PM)；80.00 (ML)；100.00(VL)； 标准差的参考值(语义值)为0 (VS)；4.50 (PS)； 7.21(ML)；15.00 (VL)；差的总和参考值(语义值)为0 (VS)；16 (PS)；28 (ML)；60 (VL)； 综合评价的参考值(语义值)为4(NS)； 5(VS)； 6(VS)； 7(PS)； 8(PM)； 9(L)；10(VL)。语义值VS，PS，PM，ML，VL，NS和VS分别代表很小、一般小、正中、一般大、很大、极小和小。

(三)结果分析

统计实际指标评价数据得出学生主体、教师主体和专业主体之间的均值为81.8449、标准差为1.5852、差和为5.6046。输入参数会不同程度地激活相应规则。根据规则激活的程度不同，运用证据推理理论得出综合评价值为7.6491(10分制)。经过分析可知，学生、教师、专业三方面质量水平的不平衡性可能导致综合评估分值降低，应着重补齐师资力量的短板，以有效保证学校中外合作办学健康可持续快速发展和提高人才培养的综合质量。

四、结语

本研究通过运用层次分析来降低评价指标权重设置的模糊性，利用置信规则库建立评价主体(学生、教师、专业)质量水平之间的均值、标准差以及差的总和与人才培养质量综合评价值之间的关系模型。对郑州铁路职业技术学院中外合作办学情况进行研究，结果说明了置信规则库推理综合评价方法对解决不确定性评价问题是有效的。当获取到更多高质量的评价数据时，可对初始置信规则库进行优化，同时也可为其他人才培养质量评价研究提供一定的理论参考。