職業教育校企合作人才培養數據化研究

［摘 要］ 在職業院校校企合作人才培養過程中，學校、企業和學生個體都會產生大量數據。如何有效地挖掘、分析并應用這些數據，加強校企溝通交流，提高教學水平和提升教育整體質量，已成為職業教育領域深思和研究的熱門話題。基于校企合作中存在溝通不暢的問題，提出了“職業院校校企合作人才培養數據化”這一概念，分析了職業教育校企合作人才培養數據化的設計思路，并從數據的采集與數據的應用兩方面探討如何實現校企合作人才培養的數據化。

［關鍵詞］ 校企合作；職業教育；信息技術；數字化

［基金項目］ 2022年度貴州省教育科學規劃課題“職業教育校企合作人才培養數據化研究”（2022B314）

［作者簡介］ 李珍珍（1983—），女，湖北鐘祥人，碩士，貴州交通技師學院汽車工程系講師，主要從事職業教育教學改革研究。

［中圖分類號］ C961 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1674-9324（2024）26-0109-04 ［收稿日期］ 2023-11-01

在職業院校的人才培養過程中，校企合作、產教融合是至關重要的方式，學校與合作企業相互支持和促進，聯合開展教育活動，旨在培養高素質的職業技能人才。在校企合作的教學模式中，學生在學校主要學習理論知識，在企業主要進行已學理論知識的實踐應用，在此過程中溝通量較大。例如，職業院校的教學計劃無法較好地適應行業企業的需求，因此必須考慮課程體系與職業標準之間的對接［1］；職業院校的學生到企業實習時對口率偏低［2］，學生個體的專業技能和學習情況等信息傳達不及時。然而，職業院校和企業之間往往存在溝通低效和不暢等問題［3］，嚴重影響了教學效果。

校企合作模式中職業院校和行業企業在溝通上的不足，考慮到溝通正是數據傳遞和理解的一種方式，本文提出了“職業院校校企合作人才培養數據化”的概念。這一概念旨在充分采集學校、學生和合作企業的數據，并利用信息技術對這些數據進行綜合分析，以制定并實施相應的策略。目標是將人才培養數據化應用到校企合作的職業教育模式中，以顯著提升其教學水平和教育質量，更好地幫助企業招聘合適的人才，同時也能為學生的個體規劃發展路線提供有力支持，促進其職業發展。

一、校企合作人才培養數據化的設計思路

基于做什么、為誰做、誰來做、怎么做的理念，職業教育校企合作人才培養數據化設計應遵循“一個目標、兩個對象、三個源頭、四個步驟”。

（一）一個目標：實現校企合作人才培養數據化

通過利用現代技術，深度挖掘校企合作人才培養中的關鍵數據，實現數據化的培養創新。除了滿足數據存儲和跟蹤的基本功能，還應強調數據分析的應用，以協助優化教育策略、提高教育質量，從而為學生提供更廣闊的職業發展空間。

（二）兩個對象：服務學校、服務企業

校企合作人才培養數據化設計面向學校和企業兩個關鍵服務對象，二者之間的互動是數據化設計的核心，校企可以自主地訪問、調用和分析數據，也能享受智能化的數據服務。

（三）三個源頭：學校、企業、學生

校企合作人才培養關鍵數據主要源于學校、企業和學生。學校能夠提供課程結構及學生在學校期間的表現和成績數據；企業能夠提供崗位需求和要求，以及學生在實習項目中的表現和成績數據；學生可提供對學校和企業的滿意度等主觀反饋數據。這些數據來源的質量和可靠性將直接影響到數據化的分析和應用的成效，因此確保數據來源的準確性和完整性至關重要。

（四）四個步驟：數據化、標準化、關聯化、可視化

實現職業教育校企合作人才培養數據化服務需要經歷四個步驟：數據化、標準化、關聯化、可視化。第一步數據化是將校企合作人才培養過程中產生的重要數據、各種活動、事件和現象轉化為數字數據的過程；第二步標準化是將數字數據采用統一的標準化名稱和格式，以便于數據的處理和分析；第三步關聯化是將不同標準化的數據或信息相互關聯，以建立學校、企業和學生之間的關系，便于進行查詢、分析和報告；第四步可視化是通過可視化工具將分析結果以圖形、圖表等形式展示出來。數據化與標準化發生在數據的采集過程中，關聯化與可視化發生在數據的處理和分析過程中。

二、學校、企業、學生的有效數據采集

數據采集是進行數據化應用的必要前提條件，也是數據處理流程的起點。此過程核心數據主要來自學校、企業以及學生個體三個方面，這些數據源的有效整合和利用將為數據化提供有力支持。

（一）學校提供的數據

職業院校在培養專業技能人才方面擔任至關重要的角色，通過傳授專業知識，幫助學生獲得實際工作所需要的專業技能。因此，學校是最主要的數據提供者。

1.專業課程的結構。職業院校通常以專業為基礎來組織教育體系。學校需要提供每個專業的標準化名稱，如汽車運用與維修、汽車車身修復等。學校還需提供專業中包含的專業相關聯的所有課程信息，包括課程名稱（編號）及教學目標等。教學目標指學生在學完該門課程后應具備的技能水平，包括專業技能的標準化名稱及熟練程度（用字母或數字等級來表示）。比如，對于汽車運用與維修專業，包含了“汽車維護”這門課程，其教學目標是要求學生具備汽車機油的更換（熟練等級7）、汽車電控單元的檢測（熟練等級6）等專業技能。

2.學生的課程成績。學校需要為學生提供每門課程的成績，包括階段性成績和最終成績。成績可能具有不同的權重，通常采用百分制。此外，教師還可使用文本輸入的方式對學生在課堂上面的表現進行評價。

3.學生的專業性證書。職業院校的學生在校期間可能會參與一些專業性的省級或國家級的考試和比賽，以提升其專業能力并獲得相關的資格證書。例如，參加職業能力資格考試后獲得“二級汽車機械維修工證書”證書；參加技能大賽獲得“技能大賽汽車營銷賽項團體一等獎”的榮譽證書等。學校需要提供每名學生的所有資格和榮譽證書信息，包括證書的類型和等級。

4.學生的課外表現。職業院校的學生在校期間參與的課外活動能夠增強其綜合素質，對其就業前景會產生正面的影響。例如，籃球賽、各種學校社團等課外活動能夠幫助學生發展實際工作所需的非專業性技能，如團隊協作，溝通技巧等；十佳歌手比賽、朗誦比賽等課外活動有助于讓學生建立自信心，認識自己的潛力和價值，幫助其更好地應對工作中的挑戰和適應環境。學校需要提供每名學生的課外活動記錄，包括課外活動類型及最終成果。

（二）企業提供的數據

企業作為市場主體，應靈活應對社會的變化。企業提供的數據可以用于檢驗職業院校的教育是否達到了培養社會專業技術人才的目的，這些數據對于職業院校的評估和改進至關重要。

1.市場的職位需求。職位的信息中需要包括職位的標準化名稱，如“汽車車身修復維修工”“汽車機電維修工”等，以便于數據庫進行索引。職位的信息中還需要包括職位所需專業技能的標準化名稱及熟練程度（用字母或數字評級來表示）。以某企業的“汽車機電維修工”職位為例，要求熟練掌握發動機拆裝技能（熟練等級9）。職位的信息中還需明確對職業資格證書的要求，包括證書的類型和級別，比如某企業的汽車車身修復維修工要求上崗者持有國家認證的“汽車車身修復整形工四級證書”。職位信息還應包含對應聘者綜合素質的標準化名稱及程度要求。以汽車維修業務接待職務為例，要求員工具有較強的服務意識（程度8）、溝通能力（程度8）、應變能力（程度7）、管理能力（程度7）。

2.實習項目的結構。企業為職業院校的學生提供實習機會，實習內容以項目或典型工作任務的形式呈現，企業需要為項目或典型工作任務提供標準化名稱。每個實習項目都要求參與的實習者具備一系列專業技能，并對每項專業技能有明確的熟練程度要求。例如，某企業的某個實習項目要求完成汽車空調檢修這一典型工作任務，該任務需要實習者具備空調濾清器的檢查的技能（熟練等級7）、空調冷媒泄漏的檢測的技能（熟練等級7）及冷媒的安全處理的技能（熟練等級9）等。上述這些明確的技能和熟練等級要求，給實習者是否能夠順利完成實習項目提供了標準化的參考。

3.實習者的表現。在職業院校的學生完成每一個實習項目后，企業需要通過考核表，為每名學生在實習項目的各項專業技能打分。同時，負責人還可使用文本輸入的方式對學生在實習項目上面的表現進行定性的文字評價。

（三）學生提供的數據

學生的主觀評價和觀點可能大幅度地影響個體的態度、動機和行為，與個體的職業表現之間往往有非常強烈的聯系。

1.對自身性格的評價。學生個體能夠提供的數據之一是性格特質的自評。在相應的問卷調查中可列舉不同的性格特質詞匯，如“樂觀的”“耐心的”“謙虛的”等。

2.對各專業崗位的期望值。學生個體可提供對和自己專業對口的各種企業專業崗位的期望。但因學生的專業有所不同，每屆學生面臨的就業市場情形不一，問卷調查必須與時俱進，提供符合學生個體的、最新的對口企業崗位列表，學生可在列表中選擇自己感興趣的崗位進行打分。

3.對學校教學方式及內容的滿意度。學生個體還能反饋在學校學習的一些體會以及建議。在相應的問卷調查中應列出被調查者所參與的所有在校課程及項目，讓學生能夠針對每一項進行滿意度的打分。然而，由于一些主觀看法和建議可能無法用有限的調查選項來充分表達，因此問卷調查應允許文本輸入。

4.對企業實習方式及內容的滿意度。類似對學校教學方式及內容的滿意度，學生也應有機會反饋在企業所獲得的實習體驗及建議。相應的問卷調查應包括學生參與的所有實習項目。同樣，問卷調查應允許文本輸入。

三、從學校和企業的視角進行數據分析與應用

數據在經過數據化和標準化加工后，可通過自然語言處理技術進行語義分析，以提煉得到文本的核心思想和關鍵問題。通過數據分析得到的結果可以可視化的形式呈現給學校和企業的管理者，幫助學校和企業建立周期性的、持續性的改進策略。

（一）市場主導的數據應用

通過分析歷年來企業提供的市場的職位需求，可識別行業的發展趨勢和變化，為學校的專業建設提供方向，如預測某行業的需求會在近些年逐漸持續地增加，從而學校可制訂在相應專業的投入計劃，有助于學生在畢業后具備當前市場所需的技能。通過關聯市場的職位需求中對技能的要求與學校的專業課程的結構進行學校的專業課程評估，將課程教學目標中包含的專業技能和職位需求中的所需的專業技能進行詳細比較，以確定課程目標和市場需求之間的差距。通過這種對比，清晰地標識出課程中缺少的新興技能及與市場脫節的過時技能，以此形成有效的課程調整策略。通過分析市場職位需求中對特定證書的要求，可了解哪些證書對學生的職業發展更為重要、更有價值。然后通過關聯學校中各學生所獲得的專業性證書與其在各課程中的成績，確定哪些課程對于學生獲取所需證書至關重要，幫助學校改進課程設計與方法。通過分析市場職位需求中對應聘者性格及綜合素質的要求，綜合考慮各學生對自身性格的評價和對專業崗位的期望值及學生在校時的課外表現，可為每名學生提供個性化的職業發展規劃建議。例如，推薦適合學生性格和興趣的職業方向及相應的職位和行業，有助于提高學生在工作中的滿意度和成功率。

（二）實習主導的數據應用

通過關聯學校中即將參與實習的學生所參與過的課程及相應課程成績與企業提供的實習項目的結構，可以制定精確的匹配策略，確保學生與適合其技能水平的實習項目相契合。通過為不同的學生推薦適合其技能水平的實習項目，確保學生既面臨適當的挑戰，又不感到過于困難或過于容易，這有助于激發學生的學習興趣和動力，促使其在實踐中不斷學習和成長，從而增強自身技能。同時，為企業提供與需求相匹配的實習者，有助于企業節省基礎培訓時間和其他資源，降低培訓成本。此外，實習項目也為企業提供了試用期的機會，使與其需求相符的實習者更有可能成為潛在的全職員工，降低了企業的招聘成本。

通過分析已經參與過企業實習項目的學生的課程成績及其在相應實習項目中所獲得的成績二者之間的內在聯系，可以得到一個有效的反饋機制，用于評估學校的課程體系的設計是否合理。如學生在所匹配的實習項目中沒有獲得與其相關課程成績所展示出的技能水平匹配的實習表現，就需要評估相關的課程體系是否有效地傳授了應該傳授的技能，這通常意味著某些課程內容或教學方法存在改進點，學校可以通過調整教學方式和更新課程內容的方式進行課程改進。

（三）學生主觀數據的應用

通過對學生對學校教學方式及內容的滿意度的反饋分析，有助于學校發現課程體系設計中的不足之處。一旦問題被識別，學校可采取系列措施進行改進，包括更新課程材料、改變教學方法、提供額外的教學支持等。改進措施旨在滿足學生的課程期望，使學生更積極地參與學習。通過對學生對企業實習方式及內容的滿意度的反饋的分析，同樣可以幫助企業找出實習項目設計中的不足之處，問題被識別后企業也可采取系列措施改進項目設計和實習內容，包括調整實習任務、提供缺失的培訓和指導、改進溝通渠道等。改進措施旨在確保實習項目切實地滿足學生的實習需求。

結語

本文將職業教育校企合作人才培養數據化做了深入的探討，為未來數據化的具體實施提供了高屋建瓴的指導方向。然而，在研究中也發現了一些可能存在的問題和挑戰，如數據采集的持續性和可靠性、數據采集和應用的安全性、使用者的數字素養等。隨著信息技術的不斷進步和職業教育的持續發展，數據分析將成為提升職業院校教育質量的重要工具，同時也為學生提供更加個性化的學習和發展方案，助力其為行業和企業提供更匹配的人才。

參考文獻

［1］張志強.校企合作存在的問題與對策研究［J］.中國職業技術教育，2012（4）：62-66.

［2］潘海生，王世斌，龍德毅.中國高職教育校企合作現狀及影響因素分析［J］.高等工程教育研究，2013（3）：143-148.

［3］沈劍光，葉盛楠，張建君.職業院校校企合作有效度評估量表的編制與應用［J］.中國職業技術教育，2018（7）：68-74.

Research on the Data of Talent Training of School-enterprise Cooperation in Vocational Education

LI Zhen-zhen， LIU Mao

（Department of Automotive Engineering， Guizhou Traffic Technician and Transportation College， Guiyang， Guizhou 550008， China）

Abstract： In the process of talent development through collaboration between vocational colleges and enterprises， a significant amount of data is generated by schools， businesses， and individual students. Effectively mining， analyzing， and applying these data to enhance communication between educational institutions and businesses， improving teaching standards， and elevating the overall quality of education has become a prominent topic in the field of vocational education. This article， based on the communication challenges in school-enterprise cooperation， introduces the concept of “data-driven talent development through vocational school-enterprise collaboration”. It analyzes the design approach for data-driven talent development in vocational education and explores how to achieve data-driven talent development in school-enterprise collaboration from the aspects of data collection and data application.

Key words： school-enterprise collaboration; vocational education; information technology; digitization