双高院校专业群发展水平评价：模型构建及应用分析

郑雁

摘 要 以全国197所双高院校高水平专业群为研究对象，运用因子分析方法探索构建专业群评价模型，实证分析253个专业群的发展水平和内在特征，研究发现：专业群发展水平存在区域之间不均衡现象，东部地区总体优势较大;战略性新兴产业和先进制造业所在专业群的发展水平優势明显，产教融合助力专业群发展水平提升;专业群所属专业大类与产业发展结构相契合，专业群发展水平得分整体呈现正负对半现象。需要充分认识和重视区域经济与职业教育发展的关系、均衡发展与特色发展的关系、产教融合与高质量发展的关系，提升专业群整体发展水平，实现职业教育高质量发展的目标。

关键词 双高院校;高水平专业群;发展水平;教育评价;因子分析

中图分类号 G712.3 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2022）01-0018-06

一、研究背景

2020年中共中央、国务院印发的《深化新时代教育评价改革总体方案》提出，教育评价事关教育发展方向，有什么样的评价指挥棒，就有什么样的办学导向，要改进结果评价，强化过程评价，探索增值评价，健全综合评价，这为职业教育评价改革指明了方向。首批国家高职院校“双高计划”项目启动以来，作为项目载体的高水平专业群建设亦不断深入。对双高院校专业群建设水平进行现状评价与过程监测，对于提升高等职业教育教学质量、发挥双高院校示范引领作用、融入和助力地方经济社会建设，有着重要的理论和实践意义。

通过中国期刊网（CKNI）数据库进行检索，文献来源为“中文核心期刊”或“CSSCI”，截至2021年8月31日，以“专业群”为篇名的论文共有327篇;以“高职院校或含高等职业院校”+“专业群”为篇名的论文共有86篇，最早的论文发表于2007年;以“双高”+“专业群”为篇名的论文共有22篇，最早的论文发表于2019年。在此基础上，分别以“双高”+“评估或含评价”和“专业群”+“评估或含评价”为篇名进行检索，分别发表论文9篇和4篇，最早的论文发表于2015年。而以“双高并含专业群”+“评估或含评价”为篇名，则没有检索到发表论文。可见，从现有的文献来看，有关专业群包括高职院校专业群的研究已有较长时间的积累，研究内容和研究角度也较为丰富，而关于专业群评价方面的研究还不多，总体上处于探索和起步阶段。

对于高职院校专业群评价，学者们从不同角度进行了理论探索。但当前对于高职院校专业群评价的研究，主要还处于宏观讨论阶段和学校整体层面，阐述体系构建原则和质性层面的研究较丰富，而运用量化分析的研究较少，基于大数据的评价思维和研究方法的探索还有较大空间，评价实施的便捷性和可操作性也有待进一步突破。以评价促建设，以评价促发展，对高职院校高水平专业群进行评价，最终目的是为了提高专业群的产教融合能力，促进高职院校的可持续发展。本研究旨在通过评价发现专业群发展中的问题和不足，为高职院校高水平专业群建设和评价提供参考。

二、研究设计

（一）研究对象

本研究以《教育部 财政部关于公布中国特色高水平高职学校和专业建设计划建设单位名单的通知》（教职成函[2019]14号）中首轮立项的全国197所高水平高职院校的253个高水平专业群建设项目为研究对象，从不同维度比较和分析高职院校专业群的发展现状、发展水平和内在特征。

（二）研究指标

高职院校高水平专业群发展水平评价是将有关专业群发展的指标进行系统整合，采用合适的分析方法来反映不同地区高水平专业群发展状况和发展水平的评价机制。高水平专业群评价体系设计主要有两层含义：一是分析评价专业群的办学水平和发展现状;二是分析评价建立在发展水平基础上的内在显性特征。本研究选用的指标涉及学校层面和专业群层面的办学条件、师资队伍、学生就业、社会服务、校企合作、实训基地等方面共54个指标，数据来源于双高申报时的公示数据，基本上能保证数据的原始性、真实性和全面性。

（三）研究方法

鉴于不同指标之间的依存关系，本研究采用因子分析法来构建专业群发展水平评价模型。因子分析法是一种寻找潜在支配因子的分析方法，用尽可能少的因子去描述多个指标或因素之间的联系，根据变量间的相关性和紧密程度对变量进行重组并解释，实现从高维空间向低维空间转换的线性映射，并使该映射能够保持数据样本在高维空间中的结构，运用降维的思想用较少的若干综合变量来反映原始数据的大部分信息。本研究使用SPSS23.0软件，以高水平专业群数据为样本开展因子分析，通过因子分析的适合性检验、提取公共因子、旋转因子载荷矩阵、构建因子分析评价模型、因子的综合得分及排名等步骤来进行数据分析。

三、研究过程

（一）因子的适合性检验

对专业群指标数据是否适合开展因子分析进行检验。对所有指标数据进行标准化处理，利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利球形检验（Bartlett Test of Sphericity）来判断。KMO检验是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，其取值在0和1之间。如果KMO值越接近1，说明变量间的相关性越强，适合进行因子分析;如果KMO值接近0，说明变量间的相关性较弱，不适合进行因子分析。一般情况下，KMO值大于0.7即可认为适合做因子分析。从表1可以看出，KMO检验值为0.739，说明所选用的高水平专业群数据适合做因子分析。巴特利球形检验Sig.值为0.000，小于0.01，表示选取的专业群各指标之间存在显著相关性。因此可以得出，所选取的数据样本可以进行因子分析。

（二）公共因子的提取

用因子分析法确定公共因子的个数。一般情况下，“初始特征值大于1的因子可以被保留，而小于1的因子可以被舍弃”，同时“提取的公共因子累积百分比需要达到50%以上”。从表2可以看出，当公共因子取到第11个时累积贡献率已经达到61.859%，也就是说，用这11个公共因子可以解释原来54个指标中61.859%的信息。

（三）因子载荷矩阵的旋转变换

根据因子分析结果，通过SPSS软件得到初始因子载荷矩阵，对因子载荷矩阵进行旋转变换结构简化。根据每个公共因子所包含的载荷比例和指标共性，将11个公共因子F1、F2、F3……F11分别命名为：办学资源、教学条件、校企合作、兼职教师、订单培养、技术服务、社会培训、学生就业、办学吸引力、专业负责人、实训基地，从而得出54个指标的成分得分系数矩阵，见表3。

（四）因子分析评价模型的构建

通过成分得分系数计算公共因子得分，得出各个指标项的权重，从而形成一级指标和二级指标，建立起因子分析的评价模型，见表4。其中，一级指标包括办学条件、师资队伍、产学合作、社会认可四个方面。根据11个公共因子的权重计算，得出各个专业群的综合因子得分F0，具体计算公式为：

F0=0.2344*F1+0.1631*F2+0.1386*F3+0.0869*F4+0.0777*F5+0.0613*F6+0.0527*F7+0.0513*F8+0.0492*F9+0.0438*F10+0.0409*F11

（五）因子的综合得分及排名

将之前求得的对应系数值代入，可得到各专业群发展水平的综合得分及排名。从表5的计算结果可以看出253个专业群发展水平的各因子得分和综合因子得分排序。综合因子得分越高，表明专业群发展水平越高，正值表明其处于优势，负值表示其处于劣势，低于平均发展水平。

四、研究分析

（一）专业群发展水平区域之间不均衡现象突出，东部地区总体优势较大

根据国家统计局的分类，全国31个省市自治区分为东部、中部、西部和东北四个地区（不包含我国香港、澳门和台湾地区）。其中，东部地区包括10个：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括6个：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括12个：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆;东北地区包括3个：辽宁、吉林、黑龙江[1]。

从图1的专业群所属地域分析结果来看，东部地区专业群呈现“异军突起”现象，以北京、山东、广东、江苏、浙江等为代表的东部省份，专业群发展水平展现出绝对优势，东部地区平均得分最高，达到0.1299。中部地区和西部地区专业群发展水平“旗鼓相当”，得分分别为-0.1006和-0.1128，均低于全国专业群平均发展水平。东北部地区专业群发展则成“低洼地区”，明显低于其他区域，得分为-0.2629。专业群发展水平在区域分布上的不均衡现象较为明显，并且呈现出与区域经济社会发展水平紧密相关的特性。

从图2所示的专业群所在省域分析结果来看，全国31个省市自治区，有9个省份的专业群发展总体水平处于正值，占比不到1/3，其余22个省份的专业群发展总体水平是负值，低于全国平均水平。在9个得分正值的省域中，有6个省份位于东部地区，有3个省中部和西部地区，从高到低依次为北京（0.3788）、山东（0.3519）、广东（0.2485）、河南（0.2130）、江苏（0.1930）、河北（0.0779）、浙江（0.0671）、湖北（0.0602）和陕西（0.0424），以上省份的专业群发展水平较高，总体位于全国前列。而上海（-0.7452）、山西（-0.6868）、辽宁（-0.3904）、海南（-0.3737）和内蒙古（-0.3041）等5个省份的得分较低，专业群发展水平总体偏低。通过数据分析发现，专业群发展水平在省域之间呈现较大差距，专业群得分最高省份与最低省份之间的差距主要体现在办学资源和办学吸引力上，主要涉及生均占地面积、学校建筑面积、固定资产等学校办学的硬件条件，以及新生报到率、用人单位满意度等社会认可度方面的指标。

（二）战略性新兴产业和先进制造业所在专业群发展水平优势明显，产教融合助力专业群发展水平提升

从图3的专业群立项等级分析来看，首先是立项高水平学校建设单位A档的20个高水平专业群，平均得分0.4606，远远高于其他立项等級的专业群发展水平，整体优势非常明显。其次是立项高水平学校建设单位B档的共40个高水平专业群，平均分得为0.1592，总体高于全国平均水平。值得注意的是，立项高水平专业群建设单位B档的59个专业群，平均得分-0.0095，超过了立项高水平学校建设单位C档和高水平专业群建设单位A档的两类专业群。进一步分析这59个专业群的11个公共因子得分发现，这类专业群在校企合作、订单培养、社会培训等方面表现较好，其得分明显高于其他类别专业群，其产教融合和社会服务方面的突出表现是助推其发展水平和专业优势的主要力量。其余三档专业群发展水平与立项等级基本相符，呈现微小级差。

从专业群面向产业来看，253个专业群中，面向战略性新兴产业专业群75个，面向现代服务业专业群71个，面向先进制造业专业群63个，面向现代农业专业群23个，面向其他产业专业群21个。从图4可见，面向战略性新兴产业和面向先进制造业的专业群发展水平要明显高于其他三类专业群，平均得分分别为0.0420和0.0393，这为加快推进传统产业的转型升级在技术技能人才储备上提供了支撑。面向现代服务业的专业群和面向现代农业的专业群总体发展水平较弱，均低于全国平均水平。数据分析发现，面向先进制造业的专业群在办学资源、学生就业、办学吸引力等方面表现较好，而面向战略性新兴产业的专业群在办学资源、教学条件、技术服务、办学吸引力等方面较为突出。面向现代服务业的专业群在技术服务、办学资源等方面较弱，影响了专业群总体发展水平。纵观全球，服务业增长正在成为世界经济复苏的新引擎，助力现代服务业发展，职业教育肩负着重要职责，要推动职业教育和服务产业的深度融合，培养适应现代服务业发展的技术技能人才。

（三）专业群所属专业大类与产业发展结构相契合，专业群发展水平得分整体呈现正负对半现象

从图5专业群所属专业大类来看，分布最多的三个专业大类分别是装备制造大类（59个）、交通运输大类（30个）、电子信息大类（28个），接近专业群立项总数的一半。分布最少的三个专业大类分别是公安与司法大类（1个）、教育与体育大类（3个）、水利大类（4个）。从图6专业群所属大类发展水平来看，18个专业大类中，有9个大类平均得分为正值，高于全国平均水平，其中得分最高的三个大类分别是教育与体育大类（0.5069）、食品药品与粮食大类（0.1179）、水利大类（0.1170）。从专业群评价结果来看，教育与体育大类中所包含的学前教育、特殊教育等专业群发展水平优势比较明显。另外9个专业大类则低于全国平均水平，其中专业群评价最低的三个大类分别是文化艺术大类（-0.2995）、财经商贸大类（-0.2166）、旅游大类（-0.1932）。

五、研究思考

通过对“双高计划”首轮立项的253个高水平专业群立项建设时的基础数据进行实证剖析，基于新时代高职教育大改革、大发展的背景，主要从以下方面做探索性思考。

（一）区域经济与职业教育发展的关系

职业教育发展与区域经济发展有着密不可分的联系，职业院校高水平专业群发展与区域经济发展水平之间基本呈现正相关。区域经济发展水平直接影响着当地职业教育的办学水平与发展质量。东部地区经济总量占全国经济总量的一半以上，其专业群发展水平较其他地区表现出明显优势。而经济较为落后的地区，职业教育发展水平则相对较低。服务区域经济发展是职业教育的重要使命，作为与区域经济发展紧密结合的高职院校，需要精准定位，找准发力点。当前我国经济发展正处于产业结构调整和转型升级的关键时期，随着战略性新兴产业的蓬勃发展，对职业教育融入区域发展、服务国家战略的要求越来越迫切。一方面，互联网、大数据、人工智能等新科技与传统行业融合的新型发展模式已深度植入第一二三产业，单一专业的发展模式难以与现代产业体系建设相适应;另一方面，产业发展需要职业教育推动创新成果与核心技术产业化，服务中小微企业的技术研发和产品升级，這就要求高职院校依托专业群精准对接区域产业转型发展需求培养复合型人才[2]。因此，专业群建设要以服务社会发展需求为导向，立足自身专业优势和区位优势，扎根地方经济社会发展，强化技术技能积累，精准对接服务社会发展需求，助力现代产业体系发展，提升社会服务能力，为高职院校提供可持续发展的动力。

（二）均衡发展与特色发展的关系

高水平专业群的整体发展水平在地域上存在明显差异。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确了“建设高质量教育体系”的发展目标。教育高质量发展强调的是全面发展，只有相对滞后的中西部地区的教育实现了高质量发展，才能实现国家教育事业的整体高质量发展。因此，推动职业教育各区域的一体化发展是实现职业教育高质量发展的关键。中西部和东北部地区的职业教育要围绕服务国家战略，实现与东部地区职业教育均衡发展。尤其是进入“双高建设”的中西部高职院校，要与其他高职院校错位发展，既要克服墨守成规受制于现有条件办专业的思维，也要克服脱离实际从众开办新专业的思维，要以学校特色发展、重点发展的核心专业为龙头，充分发挥自身优势和特色，根据区域产业、社会、教育发展等要求以及院校自身基础，重新审视学校的办学定位、人才培养定位和服务对象，形成清晰的办学思路，做好院校发展规划[3]，办好当地经济社会发展需要的特色专业群。东部地区高职院校专业群发展基础较好，有良好的职业教育发展氛围，地方政府支持职业教育的政策陆续出台，要利用好政策红利，继续做优做强，走出一条具有中国特色的职业教育发展之路。

（三）产教融合与高质量发展的关系

立项高水平专业群建设单位B档的59个专业群的发展水平得分，超过了立项高水平学校建设单位C档和高水平专业群建设单位A档两类专业群的发展水平，且优势较为明显。深入剖析发现，该专业群组在产教融合方面的突出表现使得其总体发展水平较高。从中国高职教育20年的大发展来看，坚持产教融合是其发展的关键，也是其实践探索取得的重要经验[4]。一批高职院校坚持与产业互通互融，努力将代表产业发展趋势的优秀元素融入教育教学过程，加快了高职教育改革步伐，走出一条不同于普通高校的发展之路，将产教融合的内涵提升到一个新的高度[5]。“双高计划”的根本目标是提升高职院校内涵建设水平，而产教融合则是高职院校内涵建设的根本，高职教育高质量发展必须以产教融合为主线。深入推进产教融合，要实行“对内加强师资建设，创新人才培养模式;对外加强技术服务，创新服务产业模式”。只有高水平专业化的“双师型”团队才能承担科技创新、人才培育和服务社会的整体功能。产教融合背景下，高职院校应建立一支立足于产学研一体化的高素质“双师型”教师队伍，确立全方位教师队伍建设的目标定位[6]。要加深与行业企业沟通交流，了解企业转型升级过程中需要的核心技术和人才需求，充分发挥企业在人才培养中的话语权。充分发挥专业群的特色和优势，为企业提供技术技能培训、技术研发和咨询服务等，有效提高职业教育面向市场、服务发展的能力， 提升产教融合的效能。

参 考 文 献

[1]东西中部和东北地区划分方法.国家统计局[EB/OL].[2021-08-11].http：//www.stats.gov.cn/ztjc/zthd/sjtjr/dejtjkfr/tjkp/201106/t20110613_71947.htm.

[2]唐春霞，谢丽琴，李昱.区域经济发展视域下高职院校特色专业群建设逻辑与策略——基于对湖南省70所高职院校138个省级一流特色专业群建设的分析[J].职业技术教育，2020（33）：55-60.

[3]兰金林，石伟平.中西部高职院校的转型发展：基于“双高计划”的反思与展望[J].中国职业技术教育，2020（16）：72-76+83.

[4][5]马树超，郭文富.高职教育深化产教融合的经验、问题与对策[J].中国高教研究，2018（4）：58-61.

[6]楼世洲，岑建.产教融合视角下高职院校“双师型”教师团队建设的创新机制[J].职业技术教育，2020（3）：7-11.

3838500338209