“雙高計劃”背景下高職院校校本人才培養工作狀態數據采集與管理研究

■朱明苑，尤明珍，董海燕，胡新崗，徐 盼

（江蘇農牧科技職業學院，江蘇 泰州 225300）

一、狀態數據的重要性

2008年4月，《教育部關于印發＜高等職業院校人才培養工作評估方案＞的通知》（教高〔2008〕5號）要求各高職院校建立“高等職業院校人才培養工作狀態數據采集平臺”，記錄院校辦學基本情況、教學基本狀態及其變化，以填報數據作為監測和評估高職院校人才培養狀態的主要依據。根據關鍵績效指標（KPI）理論，高等職業院校人才培養工作狀態數據（以下簡稱“狀態數據”）是教育行政部門發布的關鍵質量控制點，為各級教育行政部門決策如重要項目立項和驗收評審、教學業績考核等提供智力支持，對宏觀管理、行政決策、院校治理、內涵建設、人才培養、教學改革、診斷與改進、公共信息服務、社會輿論監督等有重要作用。2019年4月19日，教育部辦公廳、財政部辦公廳發布《關于開展中國特色高水平高職學校和專業建設計劃項目申報的通知 (教職成廳函〔2019〕9號)》（以下簡稱《申報書》明確提出“相關條件和數據來源以國家有關部門發文和‘高等職業院校人才培養工作狀態數據采集與管理平臺’為主要依據”。《國務院關于印發國家職業教育改革實施方案的通知》（國發〔2019〕4號）提出“實施職業教育質量年度報告制度。完善政府、行業、企業、職業院校等共同參與的質量評價機制，將考核結果作為政策支持、績效考核、表彰獎勵的重要依據。”狀態數據可以為職業教育質量評價體系提供指標參考，是職業教育質量年度報告的主要數據來源，更是尚未入項的高職院校對標找差的重要抓手和必要路徑。如何充分發揮狀態數據在“雙高計劃”、院校發展中的作用，變數據為“資產”，值得深入研究。

二、當前數據管理工作存在的瓶頸

1.數據意識尚未形成

據教育部相關數據，部分高職院校未理解狀態數據真正的內涵與價值，把數據采集等同于一年一度地填寫報表,當作上級部門的一項要求和任務去被動接受。在上級部門運用人才培養狀態數據到關鍵項目選拔時才重視，數據意識并未遷移深入到日常科學管理之中，不重視各類數據的積累，導致管理經驗化、粗放化。往往重視終結性數據，缺乏構建數據采集與應用體系的意識。質量生成部門不了解數據流通的基本方向，不積累、校對、分析能反映業務質量的源數據，過度依賴處于數據匯總端的牽頭部門。不少教師、學生覺得該項工作繁瑣耗時、與自身利益不相關而對數據采集抵觸情緒嚴重。

2.數據管理機制有待完善

部分高職院校業務系統中數據更新不及時、數據管理混亂、數據壁壘重重。數據管理體系構建復雜且耗時，不少高職院校尚未形成系統化、常態化的狀態數據采集機制，工作往往以書面與口頭通知的形式開展，制度化、常規化、標準化遠不夠。人才培養狀態數據目前有10個大類1000多個字段，各要素之間相互聯系和制約，涉及數據采集、整合、分析、應用等多個環節，專業性程度高。數據采集職責分工還有分歧，部門之間缺乏統籌協調和有效溝通，全員參與積極性低，數據采集成為一項重要性低的階段性工作。缺乏既懂信息技術，又懂高職教育的人才，尚未形成一支專業、高效的數據治理“正規軍”。

3.數據采集手段有待優化

《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》（教職成廳〔2015〕2號）要求“職業院校充分利用信息技術，建立校本人才培養工作狀態數據管理系統?！蹦壳?，部分高職院校采用的依舊是分散式的人工報表化數據采集方式。數據采集與應用缺乏頂層設計，信息孤島非常嚴重:各系統間數據標準、口徑、規范不同，缺乏有效數據關聯、共享機制和平臺。數據重復收集、統計等現象突出，給數據采集者帶來了繁重的工作壓力和負擔，也造成了數據不合規、錯值、異值、空值等問題，提升了數據審核、清洗的難度，降低了工作效率，難以滿足當前院校治理的需要。部分高職院校對于業務軟件引進缺乏統一規劃，服務理念、創新改進意識不足，“買來”“拿來”主義盛行，造成了資源的浪費，也增加了新的數據孤島。

4.數據挖掘與應用有待深化

部分高職院校將數據主要以上報教育行政部門為主，未將數據分析結果充分應用到制訂發展規劃、專業結構調整等相關領域中。教育部在2013年創立高職數據中心，但部分高職院校登錄該平臺的次數并不多，只在數據上報期出現峰值，數據利用率低。多數高職院校尚未構建校本人才培養工作狀態數據，數據也未與教育行政部門發布的其他教育統計數據（如高等教育基層統計報表、內部質量保證體系等）有機整合。校本數據內涵有待豐富數據，宏觀、中觀數據為主，未整合包含教學過程、學習行為等微觀數據，難以全面體現人才培養質量的全過程。

三、相關建議

1.強化數據意識，培育數據文化

高職院校應逐步建立數據治理文化，擁有大數據思維的科學設計和方法論。管理層需要加深對數據治理的理解和支持，重視數據治理相關的資源配置，提升數據治理重大問題的協調能力，全面開啟數據驅動的院校治理能力現代化征程。數據采集工作牽頭部門需要加強對數據治理文化的宣傳推廣、培訓教育等。數據源頭要有工作中積累、總結和充分挖掘數據的意識，保證數據質量。全員要重視理解數據類型的多維度性，注重從多種途徑采集校本狀態數據，并且注重同一事物的數據表征形式的多樣性；有利用數據進行統計決斷、獲得統計規律的意識；熟悉數據之間的邏輯關系，有運用軟件進行數據分析和處理的意識。

2.完善常態化數據管理機制

完善數據管理組織架構和制度。成立跨部門的數據管理委員會，由校長、各行政部門、二級學院負責人、數據采集人等組成，將信息化數據管理納入總體規劃，做好數據采集工作的職責分工與統籌協調。將狀態數據與內部質量保證體系、高等教育事業基層統計報表、高等職業教育質量年度報告中的“一卡五表”、適應社會需求能力評估等有機結合。制定、維護和實施數據管理的政策、制度、流程、指南，明確數據管理的主體、角色、職責，明確“誰產生、誰維護、誰負責”的權威數據來源。建立數據存儲和共享準則、規范數據權限。制訂數據質量控制規范，實現數據質量問題的發現、跟蹤、治理、評價的全流程閉環管理，將結果納入到績效考核指標中，確保數據的合規性、時效性、關聯性和安全性。關注國家政策并據此拓展數據內容，重點關注專業評估、產教融合、就業質量等相關指標和數據。建立一支專業、高效的數據治理“正規軍”，制訂相應的激勵措施。

健全校本數據生命周期管理。梳理人才培養流程中的關鍵指標及數據來源，將數據采集變成流程環節上自動化的過程。在流程決策分析環節引入數據分析支持，改善流程的成效和質量。業務部門負責采集所管理的業務數據，師生對自身數據負責，確保源頭數據的實時更新、維護和質量，尤其是“四類教師基本情況表”“開設專業表”“課程設置表”“學生基本信息表”等數據源表。在業務系統數據結構變化時，須將雙向對接數據中心、共享業務數據納入到更新業務系統的方案中。數據中心可通過數據接口等從各業務系統實時或定時采集數據，保證源頭采集校本狀態數據；制訂不同的數據管理策略，實施自動分層、數據存儲管理；依據數據標準，把重要的業務數據集成到數據中心中，進行數據清洗，開展數據治理；對清洗后的數據進行自動分類，抓取有效數據自動生成狀態數據，減少數據采集工作量，基于數據中心開展數據分析。各部門在日常業務管理和教學過程中，定期開展業務數據分析，及時發現和解決業務存在的問題。

3.建立校本數據管理平臺

搭建具有實時采集、數據分析、動態監測及預警等功能的校本數據管理平臺，統一管理數據資產，提供可視化的數據查詢和展示功能，讓現存數據“連起來”“用起來”。建立統一、規范、符合實際的數據標準，兼顧國家標準、主管部門標準、學校內部標準、不同業務系統等各個標準之間的兼容性、一致性以及可擴展性。制訂數據字典，準確地定義數據的內涵和外延。繪制信息流圖表，幫助數據使用者理解數據之間的相關性和依賴性，確定數據涉及的利益相關者。健全“數據共享池”，設計數據中心的數據架構，建立統一的數據規范和接口模型，通過數據交換手段消除“數據孤島”，實現各業務系統間的數據資源共享與信息交換。需要拓展、更新的數據可以通過“數據自動填補+表單流轉審批”，實現“校園數據最多跑一次”。深化自動化數據分析，借鑒教育部云端高職數據中心的“案例分析”、核心指標等建立數據分析模型，明確各項數據指標的分析方法。根據院校實際工作劃分數據應用對象與角色，梳理不同角色對于數據應用的功能需求，建立面向不同角色的數據角色模型，實現面向數據自動分析:如遍歷四類教師的授課情況，自動分析出至少三個專業有共享專業課程、共享專任專業教師、共享校外兼職教師的專業名稱和課程名稱，觀測專業群的共享耦合程度。加強數據呈現和表達能力。開發動態可視化儀表盤，實時反饋數據狀態。添加可視化設計功能，用戶通過拖拽就可創造出可視化數據展式頁面，幫助師生從數據產生者變成數據使用者，實現數據的真正閉環。

4.善用數據治理促進治理能力現代化

致力數據驅動的院校治理?！疤嵘龑W校治理水平”是“雙高計劃”10項改革發展任務之一。數據驅動的治理應充分注重師生體驗,關注師生的滿意度和需求的數據采集、反饋和改進。高職院校需要以“三全”（全員、全過程、全方位）“三共”（共創、共治、共享）的質量治理思想為基礎，探索“用數據說話、用數據決策、用數據治理、用數據創新”的路徑，完善大數據管理、利用、評估、指導和監督的體系框架，用數據架起連接師生、學校、社會、企業、政府等之間的橋梁，形成“全員參與、人人共治、師生智治”的院校治理新格局，促進院校治理體系和治理能力現代化。

巧用狀態數據助力“雙高建設”?！半p高計劃”學?！渡陥髸分信c狀態數據相關是“1-2基本狀態”、“1-3辦學經費”共50個數據項。其中“生均教學科研及輔助用房面積（m2/生）”“生均教學、科研儀器設備值（元/生）”“生均實驗室、實習場所面積（m2/生）”“生均學生宿舍（公寓）面積（m2/生）”“生均紙質圖書冊數（冊 /生）”“生師比（x∶1）”等6個指標項均為教育部高職數據中心中的“診斷核心指標”，凸顯出以人才培養為核心、突出“實踐性”的教育管理理念。6個指標項來自于狀態數據中的“3基本辦學條件”表。6個指標項來自于狀態數據中的“6師資隊伍”。6個指標項來自于狀態數據中的“1.5 9月1日前在校生”。11個指標項來自于狀態數據中的“7.5產學合作”表。10個指標項來自于狀態數據中的“7.6招生就業情況”表。2個指標項來自于狀態數據的“5辦學經費”。“雙高計劃”專業群《申報書》中與狀態數據相關的數據主要分為專業群資源相關性數據、專業群基本狀態數據以及每個專業的基本狀態數據。專業群資源相關性數據包括群內至少三個專業共享合作企業名稱、共享用人單位名稱、共享專業課程名稱、共享校內（外）實訓基地名稱、共享專任專業教師姓名、共享校外兼職教師姓名。專業群以及每個專業的基本狀態數據主要包括專業群的學生數、招生就業數據、師資隊伍數據、實踐教學條件數據以及校企合作情況等。2020年初，教育部、財政部編制的《中國特色高水平高職學校和專業建設計劃任務書》提出“雙高計劃”學校和專業群自主確定數量指標、質量指標、時效指標、成本指標等類型的績效指標和目標?！半p高計劃”學校和專業群可以將數據狀態中與“雙高計劃”10項改革發展任務息息相關的核心指標作為“雙高計劃”項目的績效指標。