基于OBE理念的高職院校課程診斷與改進

劉中勝

摘? ?要：高職院校的教學診斷與改進工作是持續提高人才培養質量的措施，借鑒OBE理念對高職院校各專業，尤其如大數據技術與應用這樣新增專業的課程體系進行診斷與改進，是教診改工作的重要內容。本文以大數據技術與應用專業為例，從課程體系的問題分析出發，對課程診斷與改進的原則、內容、流程和監測等方面進行探索，為高職院校的課程診斷與改進提供參考和思路。

關鍵詞：OBE? 診斷與改進? 大數據技術與應用

中圖分類號：G718? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）11（c）-0222-03

OBE（Outcome-Based Education）是一套比較完整的教育理論體系，得到歐美等多個發達國家的廣泛認可，并為工程教育認證協會所接受，貫穿于工程教育認證標準之中。OBE重點強調“以學生為中心”“以成果為導向”“持續改進”的教育理念。我國于2013年成為“華盛頓協議”簽約成員，正式引進工程教育認證理念，因而OBE理念也就成為我國工程教育改革的重要指導理念。

近幾年來，為了推動高職院校建立人才培養質量機制，持續提高人才培養質量，國務院、教育部出臺了相關文件啟動高職院校的教學診斷與改進工作。各高職院校貫徹落實文件精神，按照“需求導向、自我保證、多元診斷、重在改進”的工作方針，建立自主性的、常態化的內部質量保證體系和可持續的自我診斷與改進機制，從學校、專業、課程、教師和學生等五個層面進行診斷與改進，持續不斷提高人才培養質量。同時，隨著大數據技術的發展和人才需求的擴大，各高校紛紛開設“數據科學與大數據技術”“大數據技術與應用”等大數據相關專業。然而，其專業建設還處在摸索階段，需不斷診斷、改進與優化。本文將依據OBE成果導向的理念，以大數據技術與應用專業為例，探索該專業的課程診斷、優化與改進。

1? 高職課程體系的問題分析

高職院校基于培養滿足社會需求的技術技能型人才的目標，在構建和實施課程體系時都應圍繞“以學生為中心”“以成果為導向”的基本原則來進行。然而，較多高職院校的專業課程體系，尤其是新增專業的課程體系的設置和實施存在一些共同的問題。通過調研和分析，概況起來主要體現在如下幾方面的問題。

1.1 課程體系設計理念與人才培養目標不相符

部分高職院校在專業，尤其是新增專業的課程體系設計時并未做足充分的市場需求調研、技術發展調研，以及學情調研。有些只參考其他舊專業課程體系的設計理念，甚至以學校現有的教師專業技術結構來設置課程體系。這樣導致人才培養目標與市場需求、技術需求不相符，課程體系與人才培養目標不相符。例如大數據技術與應用專業，是最近幾年不少高職院校新開設的專業，大家沒有歷史經驗的積累和沉淀，沒有真正弄清楚企業適合高職層次的大數據技術崗位需求與職責。大數據分析工程師、大數據開發工程師、大數據運維工程師、大數據挖掘工程師、大數據架構工程師等等這些職位，其技術需求是什么，高職畢業生能否勝任或能勝任哪些技術，這些沒做到具體而進行課程體系設計，最終無法做到“以學生為中心”“以成果為導向”。結果就是社會大數據人才缺口很大，而學校培養的大數據人才卻無法勝任，就業無法與專業對口。

1.2 課程規劃不合理

（1）目標鏈不貫通，以“專業人才培養目標、課程目標、課堂教學目標”形成目標鏈各自獨立，缺乏邏輯關聯關系。高職院校的大數據技術與應用專業培養的大數據領域應用型人才，課程設置應圍繞Python編程與數據分析、R語言數據分析、Hadoop技術生態圈、Spark技術生態圈等相關內容，尤其是實踐方面的技術技能，而有些學校課程設置及教學目標卻側重于大數據基礎理論和數據挖掘算法等。（2）課程之間缺乏邏輯關聯性，沒有遵循由簡單到復雜，課程的先修、后修次序隨意，例如《Linux系統管理》的課程沒有開設，或者開在《Hadoop技術與應用》課程之后，這就非常不合理，因為Hadoop技術平臺主要是基于Linux系統上的。課程體系中的各課程應形成有機的課程架構和知識體系。

1.3 課程內容不科學

一個技術應用型專業，其課程內容設置除了遵循教育規律外，還要遵循一定的技術學習與應用路線。大數據專業是一種跨學科的專業，涉及數學、統計學、計算機、數據科學、機器學習等各方面的知識和技術。在課程內容設置時要區別是本科層次還是高職層次，有些院校在課程內容設置時，有時往往與培養層次不相符。另外，大數據技術路線是“大數據采集、大數據存儲與管理、大數據預處理、大數據分析、大數據可視化”，因此，高職應用型大數據專業的課程內容設置應遵循此技術學習路線，學生的學習成果也應以此路線為導向。

1.4 課程實施效果無保障

（1）缺乏大數據領域企業實踐經驗的師資，教師往往由軟件技術專業或網絡技術專業的教師兼任。（2）沒有構建真正的符合企業需求的實訓平臺，大數據專業實訓要求構建既要滿足分布式的要求，同時也要滿足海量數據存儲、分析和處理的能力，一般的實訓平臺是遠遠滿足不了要求的。（3）缺乏有效的教學監測機制和評價機制。

2? 基于OBE理念構建課程診斷與改進體系

針對目前高職院校專業課程體系，尤其是新開設專業課程體系的問題，可以從如下幾個方面進行診斷與改進。

2.1 課程診斷與改進原則

在進行課程體系診斷與改進過程中，需堅持幾個主要原則。首先是數據分析與實際調研相結合的原則。堅持實事求是原則，以崗位需求、企業反饋、技術發展等數據分析為基礎，開展課程體系的各項診改工作。其次是自主診改與抽樣復核相結合原則。以課程體系的各項診改內容為基礎，形成自主診改與抽樣復核相結合的工作機制。再次是堅持遞進性原則與持續性原則。需根據實際情況分階段、持續性地不斷完善診斷內容和方法，以促診斷與改進工作持續有效進行。

2.2 課程診斷與改進內容

課程診斷與改進的內容設計可從課程體系規劃、課程目標與標準、課程實施質量保證等三個方面項目進行，每個項目可設計不同的診改要素點。以大數據技術與應用專業的核心專業課程體系為例，其診斷與改進內容設計如表1所示。

2.3 課程診斷與改進流程

在設計課程診斷與改進流程時，以“PDCA”和“TQM”質量管理理論為指導，以自我診改為基礎，以持續改進為目標。診改流程包括制定診改項目與要素、自我檢查與診改、質保工作組檢查、再次診改、診改評估、持續改進等流程。在一輪診改工作結束后，根據上一輪診改的情況完善診改項目與要素，從而進入下一輪診改工作。在整個診改流程中，質保工作組進行全程監控、抽查和指導。診改流程如圖1所示。

（1）制定課程診改項目和要素，然后各課程老師定期進行自我診改，形成自我檢查與診改報告。學校質保工作組在整個診改過程中，進行全程的監控、抽查和指導的同時，定期對各課程老師的自我檢查和診改報告進行分析、檢查或專項檢查。提出相應的診改建議，并形成診改建議書。各課程老師應根據質保工作組的診改建議書，再次對相關的項目和要素進行診改和優化。質保工作小組每學期對各任課老師的診改工作和效果進行評估、考核，并將診改成效納入學年的教師工作績效考核，并形成診改評估報告。（2）需根據前面各環節的診改工作，總結其優點和缺點，更好地完善診改項目與要素的制定和診改過程的各項工作，持續改進，優化課程體系設計與實施的各個工作環節，不斷提高人才培養質量。

2.4 課程診斷與改進監測

課程教學質量是伴隨課程設計與實施的整個過程的，為了對課程進行診斷與持續的改進，需建立常態化的監測機制。課程診改監測機制可建立學校或二級學院、教師、學生三級監控，并結合校外的跟蹤調查、反饋評價等方式，形成“多級別、全方位”的監控體系，對整個診改環節實施有效地監控、檢查和指導。學校或分院級別監控由質保工作組和督導完成，實行“監控與指導并重，重在指導”的原則。專業級別監控由專業主任主導，各位教師進行自我檢查、自我監控、教師間交叉檢查與監控。學生級別由學生或學生代表完成，以評教、實時信息反饋、座談會等各種形式對學生的學、老師的教等環節進行監控。根據一般教學范疇，課程診改監測可分為常規監測和專項監測。常規監測以課程為單位對課程設計，及各課程老師的教學過程進行實時性監測。專項監測主要對畢業設計、頂崗實習、社會實踐等環節進行監測。總之，各院校可根據實際情況，詳細調研和深入分析，從不同的維度、不同的角度，構建科學的、可行的課程診斷與改進機制。

3? 結語

課程診斷與改進是人才培養質量保證的重要措施，借鑒OBE理念，構建與企業崗位、技術發展、培養層次等各方面高度匹配的課程標準與體系是精準育人、質量育人的起點，構建常態化的診斷與改進機制、質量保證體系是高質量人才培養的保障，建立有效的信息化教學平臺、教學診斷與改進信息化平臺是高質量教學的強有力的支撐。高職院校各專業的課程體系診斷與改進，尤其是諸如大數據技術與應用等新增專業，應借鑒OBE理念和TQM（全面質量管理）理念，對過程和結果不斷診斷和優化，才能持續提高人才培養質量。

參考文獻

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