职业院校专业建设质量诊断与改进体系构建措施

张伟龙 李荣娴 张 波

（1.河北交通职业技术学院 质量管理中心，河北 石家庄 050035；2.河北工程技术学院 软件学院，河北 石家庄 050035）

随着大数据、云计算、人工智能等新技术的快速发展，信息化建设在职业院校中的发展不断加快。大多数职业院校都建有学工系统、教务系统、人事系统、科研系统、迎新系统、实训管理系统等数十个独立运行的信息化系统，有的院校多达上百个。如何从这些繁杂、海量的数据中整理提取有效数据，构建专业建设质控点，打造专业建设的目标链和标准链，是当前专业质量诊断与改进面临的难题。

一、大数据技术与专业建设

（一）大数据技术

大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术可以对教学过程中产生的数据进行实时采集、持久采集和多元化采集，并进行分类管理，消除冗余数据，打通信息孤岛，同时具有趋势预测、风险预警的功能。

（二）专业建设

专业建设是职业院校最重要的基本教学建设之一，是人才培养的核心工作，直接关系到学生的竞争能力以及学院的办学水平和社会声誉。专业建设与市场发展和产业需要密切相关，主要从专业培养目标、基础设施、课程体系、专业管理、师资队伍和社会服务等方面进行建设［1］。

（三）大数据技术促进专业建设

大数据分析是指对海量、多样化的数据进行分析。运用大数据分析技术可以使教育教学管理更加精细，实现精准化、智能化治理。大数据分析使得教和学更加智能有效，个性化服务、图形化展示、实时预警和精准化等功能可以有效提升教学质量。

利用大数据技术可分析市场行情和产业需求、学生专业学习情况、专业技能效果和专业竞争能力，从而调整专业课程设置。例如，对学生专业各课程学习数据进行采集，综合分析此专业课程方向等设置的合理性。此外，也可利用大数据技术分析学科之间的联系，研究专业学科课程体系发展变化规律，从而促进课程调整合理化，保证专业整体安排与目前专业发展需求和社会岗位需求的契合度。

二、构建专业发展的质量保证机制

国外高等职业教育注重独立自治的同时，强调机构自我评估的作用，其发展历程大致为“外部强制性约束”到“内部自我规范与约束”［2］。我国高等职业教育发展迅速，办学规模持续扩大，但也存在一些质量问题。《现代职业教育体系建设规划（2014—2020 年）》中提到，现代职业教育体系建设的重点任务之一是建立职业教育质量保障体系［3］。《关于印发〈高职院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）〉启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168 号）着重强调：“以诊断与改进为手段，促使高职院校在学校、专业、课程、教师、学生不同层面建立起完整且相对独立的自我质量保证机制。”以杨应菘教授［4］和袁洪志教授［5］为代表的研究团队，以全面质量管理思想、朱兰质量改进螺旋、PDCA 循环等现代管理理论为指导，提出“五纵五横一平台”内部质量保证体系，其中专业建设是核心。专业建设质量诊断与改进体系需要以专业教学团队为主体，以专业人才培养目标为导向，以专业教学标准为准则，以专业建设方案为依据，重点观测专业建设关键控制点，形成常态化“目标－标准－运行－诊断－改进”质量螺旋。由此，各个专业要按照建设规划和确定的建设目标，细化建设内容，设计具体任务，明确责任主体，组织专业建设。专业质量诊改机制依据专业建设标准，围绕专业建设要素设定质量监控点，明确相应的目标值、诊断考核方式及考核标准，设置预警值及预警机制。专业质量诊断与改进的运行机制依托大数据平台，采用实时采集和静态采集相结合的方式，采集专业建设数据，实时监控专业建设过程，撰写诊改报告，总结建设成效，分析存在的问题，纳入下一轮诊改，形成常态化运行机制。

三、构建专业质量指标体系，形成专业画像

专业质量诊断与改进建设的核心在于目标链和标准链的打造，关注专业（群）对接区域行业产业（链）发展、聚焦重点建设专业（群）与主导产业结合程度和专业为区域经济建设发展的贡献度，确定专业层面质量控制关键点，构建质量分析指标。在查阅教育教学文件和各类文献的基础上，结合专家访谈，采用Delphi 法则，本文构建了职业院校专业质量指标模型，其中目标层是专业质量建设，即一级指标；标准层由6 个二级指标构成，分别是建设方案、人才培养、师资团队、教学运行与管理、实践建设、社会服务；质控点由26 个三级指标和106 个四级指标组成。

专业建设方案子系统是专业质量建设的第一步。其三级指标为制定专业建设规划、专业分析报告、专业建设方案和年度总结；四级指标由专业调研、区域竞争力情况、建设目标、落实主体、时间节点、分析年度建设目标达成度情况、存在问题、成因及改进措施、年度报告等20 余项构成。

人才培养子系统反映专业人才培养质量，是专业质量建设的核心。其主要包括人才培养模式创新、技能大赛和证书成果、课程体系构建3 个三级指标。这3 个三级指标又具体划分为订单班、校企合作、现代学徒制、创新创业大赛、“互联网＋”大赛、1+X证书、课程开发、课程建设方案实施、课程教学实施等20 个四级指标。

师资团队子系统是专业质量建设的人员保障。它由师资管理和教师提升2 个三级指标组成，并由此划分为制订教师发展规划、聘请企业专家、执行企业实践制度、优化教师梯队、名师培养、科研项目、教研项目等10 项四级指标。

教学运行与管理子系统主要是产生过程性数据，实时性强，包括教学过程管理、课程过程管理、成绩管理、学籍管理和教材管理5 项三级指标，以及智慧课堂使用情况、教材建设和使用等20 余项四级指标。

实践建设子系统是专业建设的基础条件和物质保障，包括实训条件建设、实训基地建设、教学资源与信息化建设、实践运行管理建设4 个三级指标。其中，实训基础条件指校内建设的公共基础资源，包括生均专业图书、计算机设备及网络带宽情况、生均科研仪器情况、校内实训基地经费投入和使用情况等5项四级指标；实践运行与管理主要体现在实践教学过程中，是学生使用实训器材的更新和管理情况，包括科研仪器更新总值、生均设备更新情况、实训室有效利用率、图书借阅、网络使用率等5 项4 级指标。

社会服务子系统主要用来反映专业建设成效，是职业教育的终极目标，包括专业招生情况、继续教育情况、学生职业发展、社会捐赠、技术服务、科研成果转化、开展培训项目、国际合作交流8 个三级指标。这些三级指标可再细分为高职单招情况、3+2 招生、五年一贯制、专升本学历提升、对口就业率、企业捐赠、技术评估指导、专利转化、国培、对外合作认证等30余项4级指标。

四、构建专业发展大数据平台促进专业质量建设

专业发展大数据平台是专业建设质量诊断与改进的支撑平台，是做好专业诊改的重要前提。专业数据的实时采集、互通共享、动态变化、趋势分析是实现专业质量诊改工作由管理到治理转变的基础保障［6］。建设专业发展大数据平台，可实现专业申报、发展到淘汰全过程的信息化。专业发展大数据平台能有效进行专业数据分析、设定专业诊断点，对专业建设的各个维度进行动态观测分析，及时发布预警，在过程中实现评价、反馈、改进和提升。

专业发展大数据平台要整合教务管理系统、课程管理系统、智慧课堂系统、质量评价系统等专业相关系统数据，实现专业立项、质量监测、分析、预警、专业遴选和专业淘汰的全过程。专业立项是指从专业设置论证报告、专业人才培养方案、师资队伍、课程建设、职业发展、校企合作、社会服务等方面进行填报数据；专业预警与淘汰主要是指对四级指标的106个质控点设置阈值，系统会根据专业建设信息与各阈值进行比对，对专业建设情况随时进行管理和监督。根据每年专业建设填报信息，生成专业发展趋势分析、预警等，生成合格的专业智能评估、专业发展趋势分析、专业排名和发展报告。

依托云计算、大数据技术建立大数据智能分析模型，随时关注反映关键要素（标准）即时状态的主要表现指标，及时发现问题、偏差，发出预警，实施调控和改进。通过建立专业发展大数据平台，推进人才培养工作及专业质量诊断与改进工作，为学校和教育行政部门决策提供参考。

总之，专业建设质量诊断和改进与学校的人才培养密切相关，要做到常态化和周期性。建立健全的专业发展体系标准，合理设置质控点，运用大数据专业发展系统进行常态化分析、预警、及时调整，可有效促进专业发展，全面提升专业质量，实现职业院校的可持续发展。