基于數據治理的職業院校內部質量保證體系診改研究

戴浩

受限于現有經驗和管理水平，職業院校內部質量保證體系診改工作普遍缺乏科學數據分析與趨勢預測手段的介入，較難確保質量目標標準的科學決策，質量保證工作融入日常治理文化程度較低，質量機制引擎不能有效形成，質量體系運行效率無法得到保障。數據治理的有效運用，可以保證診改質量目標的傳遞與落地，促進診改質量標準的科學制定與實施，從而有效形成學校質量機制引擎，引領學校質量管理工作從外部監管走向自我診改，逐步實現常態化的質量自主管理與持續提升。

一、背景

2014年，國務院印發《關于加快發展現代職業教育的決定》，做出了加快發展現代職業教育的全面部署。[1]2015年，教育部辦公廳、教育部職成司先后頒布了《關于建立職業院校教學工作診斷與改進制度的通知》[2]和《高等職業院校內部質量保證體系診斷與改進指導方案（試行）》[3]，正式啟動職業院校教學“診斷與改進”（以下簡稱“診改”）工作，并將“診改”工作納入高職院校內部質量保證體系構建的重要內容。繼“職教20條”明確指出要“推進高等職業教育高質量發展”后[4]，2020年9月，教育部等九部門在關于印發《職業教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》的通知中，提出“完善以章程為核心的校內規則制度體系，健全職業學校內部治理結構，深入推進職業學校教學工作診斷與改進制度建設，切實發揮學校質量保證主體作用”，將職業學校教學工作診改建設進一步提升到學校的制度體系建設和治理結構優化的高度，成為學校發揮質量主體作用的核心載體。

基于“診改”的建設任務，根據當前學術界的研究共識，高職院校需要構建以“五縱五橫一平臺”為結構的內部質量保證體系。[5]“五縱”具體包括“決策指揮、資源建設、支持服務、質量生成、監督控制”，體現內部質量保證體系的全要素、網絡化、制度化、常態化和信息化;“五橫”具體包括“學校、專業、課程、教師和學生”，體現內部質量保證體系元素的相對獨立完整又相互關聯支撐。[6]“一平臺”指信息管理平臺。

二、現實困境

為確保“診改”機制能夠有效運行，因校制宜地構建科學合理的“五縱五橫”內部質量保證體系是重要前提。基于傳統方式構建內部質量保證體系并開展“診改”運行，在實際執行過程中遇到一定的現實問題。絕大多數試點院校在內部質量保障體系構建和診改運行過程中，信息系統和大數據技術均有不同程度的切入，但多停留于局部的、散狀的支撐。由于缺乏數據治理的支撐，學校方案形成與制度建設容易受限于現有經驗和管理者水平，較難開展科學的數據分析與趨勢預測，對既有的制度運行也不宜形成有效的跟蹤管理。

三、解決思路

數據治理是大數據環境下對數據生命周期進行科學管理的一套治理方法，是對數據資產進行管理和控制的系列活動的集合。隨著以大數據、云計算、人工智能等現代技術為特征的第三次技術革命的到來，在大數據智能化技術的推動下，將數據治理理念與技術引入內部質量保證體系診改，突破了學校現有的管理模式和經驗水平的限制，可以有效提升體系構建的科學性、前瞻性、有效性和可行性。

四、基于數據治理開展質量保證體系診改研究

基于數據治理有效構建和整合學校的數據資產，提升數據的使用價值，能夠將“五縱”各環節通過信息化手段進行輸入、分析、管理和呈現，確保診改“目標鏈”的有效延伸與落地。其中，“決策指揮系統”是學校質量規劃目標的頂層設計者。數據治理有助于決策系統的決策機制得到有效優化，通過大數據平臺對決策主體的科學指導、前瞻分析和發展預測，有利于實現院校重大教育決策的科學民主化。“資源建設系統”為學校的質量運行提供人力資源、財務設備、實訓耗材、校企合作等資源建設和服務。基于數據治理的大數據平臺接入各職能部門業務系統，提取關鍵數據，進行資源規劃分析，可有效幫助學校進行資源的科學采購和合理利用，確保學校的質量運行精簡、有效，為目標鏈的精確傳遞提供數據依據。“支持服務系統”在數據治理的幫助下，可幫助相關部門開展精準服務，增強師生感知，提升服務質量，為目標鏈的有效達成提供服務保障。“質量生成系統”是學校人才培養的質量主體，在基于數據治理的平臺建設中，將“質量生成系統”形成的人才培養過程數據進行積累、轉換和存儲是建設任務中最重要的基礎工作，在此過程中形成的數據信息，其內容和質量將直接決定大數據平臺對學校質量“診改”工作運行的支撐力度和效果。基于數據治理的“監督控制系統”可以提供各類質量反饋數據報表。報表不是簡單的數據分析，而是反映“五縱”目標鏈在各層面的達成度情況，并且根據預設的規則進行預警，幫助質量主體全面研判學校各層面的質量運行和目標達成狀況，精準識別質量風險，從而迅速形成改進措施，最終確保目標鏈在診改各縱向環節的有效延伸與落地，形成質量閉環。

全國職教診改專委會在印發的《高等職業院校內部質量保證體系診斷與改進復核工作指引（試行）》的通知中，明確指出各層面制定的質量標準，需要與相應的規劃目標契合，與自身的發展基礎適切。其實就是解決“用自己的尺子量自己”的問題，如何根據校情、學情制定“自己的尺子和刻度”，形成符合學校實際情況的“五橫”標準鏈并相互貫通，數據手段的介入，有助于決策者克服經驗約束，科學施策，形成“循數診改”文化。[6]

學校層面，在學校發展標準鏈的制定過程中，通過平臺的各類數據報表和畫像的觀測和分析，決策者可以全面洞察學校近年來各項質量目標的完成情況和各類預警信息的發生規律，深入比較同類院校相關質量數據的分布規律，從而更精準地定位學校未來的發展方向，最大限度地降低決策者在重大制度改革、重大崗位設置調整以及部門績效考核制定過程中的決策失誤風險。

專業層面，數據治理幫助學校按照成果導向的原則開展專業定位和分析，通過自動爬取互聯網上的人才需求大數據，提煉出專業相關的崗位群和崗位分析報表，幫助專業負責人明確專業人才培養定位，為其制定專業人才培養方案和課程體系提供數據依據。

課程層面，在基于數據治理的大數據平臺管理下，課程標準可根據崗位典型工作任務、能力要求自動匹配，最大程度降低了課程因不同授課教師的專業特長而帶來的隨意性，從源頭上確保了課程標準與專業標準的契合。

教師層面，使用基于數據治理的大數據平臺，可提供教師在各個發展階段的全周期管理以及不同發展類型下的職業生涯規劃，確保教師的發展與學校、專業的發展相適切，形成教師發展的合力，共同推動學校規劃目標的達成。

學生層面，數據治理可以為學生層面的質量保證提供育人標準萃取功能。基于數據治理的大數據分析算法對上層政策文件和學校相關制度的文本關鍵字挖掘和詞頻分析，結合對歷屆學生的育人成效數據鉆取，預先萃取出一批育人標準庫，供決策者參考使用，有助于育人標準制定過程的全面性和科學性，降低決策失誤的風險。

五、總結

基于數據治理構建學校“五縱五橫”內部質量保證體系，為系統地打造“兩鏈”提供科學參考[7]，為內部質量保證體系“診改”的實施與運行提供事實依據與軌跡跟蹤，為質量目標的逼近與實現提供分析與預警，為學校質量文化的形成提供技術保障。基于數據治理開展質量診改，深度體現了學校質量機制引擎的運行效果，是學校質量管理者診改理念與方法的技術表達，最終將引領學校質量管理工作從外部監管走向自我診改，逐步實現常態化的質量自主管理與持續提升。

參考文獻：

[1]中華人民共和國國務院.關于加快發展現代職業教育的決定：國發〔2014〕19號[A/OL].（2014-05-02）[2016-05-04].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2014-06/22/content_8901.htm，2014-06-22/2014-08-16.

[2]教育部辦公廳關于建立職業院校教學工作診斷與改進制度的通知[J].中華人民共和國教育部公報，2015（Z2）：77-78.

[3]中華人民共和國教育部職業教育與成人教育司.關于印發《高等職業院校內部質量保證體系診斷與改進指導方案（試行）》啟動相關工作通知[Z].教職成司函[2015]168號，2015-12-30.

[4]中華人民共和國國務院.國務院關于印發國家職業教育改革實施方案的通知[Z].國發[2019]4號，2019-01-24.

[5]汪建云.培育“8字螺旋”夯實診改基礎[N].中國教育報，2017-11-07（011）.

[6]胡娜.“循數診改”：高職質量保證體系構建的理念與實現途徑[J].重慶廣播電視大學學報，2017，29（03）：34-39.

[7]楊應崧.打造“兩鏈”，找準診改的起點[N].中國教育報，2015-10-29（09）.

[基金項目：廣東省普通高校人文社科項目——基于大數據開展高職院校內部質量保證體系“診改”長效機制研究（2019GWTSCX063）。]

責任編輯 陳春陽