高職教育產教融合質量評價的“數據治理”：內涵特征、形態嬗變和實現路徑

李斌 胡昆

[摘要]數據治理是提升高職教育產教融合質量、推進教育治理現代化的有效手段。我國高職教育產教融合質量評價的數據治理存在唯技術論傾向、價值缺失、動力不足等問題?；诖?，文章從本體論、方法論、認識論角度闡釋大數據思維下高職教育產教融合質量評價的“數據治理”內涵與特征;從數據治理目標、數據治理主體、數據源設計、數據使用類型層面揭示我國高職教育產教融合質量評價的數據治理形態嬗變及其利弊;從目標設定、標準制定、平臺搭建、團隊組建、制度確立維度探尋最符合大數據時代特征與最契合高職教育產教融合質量評價的現實需求的文化治理形態的實現路徑。

[關鍵詞]產教融合;質量評價;數據治理

[作者簡介]李斌（1972- ），男，湖南常德人，長沙民政職業技術學院，教授，博士;胡昆（1978- ），女，湖南婁底人，長沙民政職業技術學院，講師，博士。（湖南? 長沙? 410004）

[基金項目]本文系2019年湖南省“十三五”教育規劃研究基地專項課題“基于大數據的高等職業教育產教融合質量評價體系研究”的階段性研究成果。（項目編號：XJK19JZY001，項目主持人：李斌）

[中圖分類號]G717? ? [文獻標識碼]A? ? [文章編號]1004-3985（2021）16-0048-07

《中國教育現代化2035》把“推進教育治理體系和治理能力現代化”作為教育現代化十大戰略任務之一。教育質量監測與評價是教育治理現代化的重要內容，是建設中國高等教育質量文化的實現路徑，是高職教育“提質攻堅”行動的關鍵舉措，也是高職教育教學決策的重要依據。產教融合質量是衡量高等職業教育質量與發展水平的核心指標之一，而高職教育產教融合質量的監測與評價需借助于全面、可靠的“數據治理”。2017年，《國務院辦公廳關于深化產教融合的若干意見》（國辦發〔2017〕95號）鼓勵運用大數據技術建設產教融合信息服務平臺，力促產教供需雙向對接。2019年，《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）強調職業教育需要運用大數據等現代信息技術推動產教“深度”融合。教育大數據治理的實現為質量治理開啟了嶄新的治理視域，借助大數據思維推進高職院校產教融合質量評價的數據治理研究是必然趨勢，也是當務之急。

大數據在應對產教融合質量評價的目標迷失、標準缺失、價值缺乏等現實困境，在實現項目的全程化、信息化、精準化管理，在促成產教融合利益相關主體的協同治理，在創新產教融合治理模式等方面具有無限的潛能。同時，大數據治理契合產教融合質量評價體系建構的兩大理論基礎“項目管理法”和“利益相關者理論”，是提升高職教育產教融合的數據治理水平的行動方略，也能有效解決高職教育質量發展中的治理問題，實現共治、善治的管理模式。在大數據思維下，厘清高職教育產教融合質量評價的數據治理內涵特征，揭示高職教育產教融合質量評價的數據治理形態嬗變，探尋高職教育產教融合質量評價的數據治理實現路徑，對高職教育產教融合質量評價數據治理體系的理論建構與實踐探索極具現實意義。

一、大數據思維下高職教育產教融合質量評價的“數據治理”內涵厘定

當前，為適應國家經濟的轉型升級，產教融合高質量、高水平發展呈現出新的評價內涵：在人才培養方面，立足于學生的“全面發展”，積極推進“三全育人”，強調職業技能與職業素養兼修;在利益相關者的關系處理方面，關注政府、學校、企業、教師、學生等參與主體利益訴求的滿足與自我價值的實現;在評價方法方面，推崇定量與質性研究的結合;在評價形式方面，重視過程性評價、發展性評價;在評級指標方面，關注人才供給側和產業需求側各要素的全方位融合，強調評價指標體系的科學化、內涵化。

大數據不僅是實現教學質量評估的全程化、全樣本化，促成過程性評價與終結性評價的結合、監測產教融合多元主體的行為、促成高職院校教育生態的重塑建構的有效治理工具，更是一種全新的“治理思維”，在滿足高職教育產教融合質量評價訴求方面具有很強的適應性。第一，從本體論來看，突破了“物化”思維模式，主張“主客同一”的研究范式。將評價對象的自然性與社會性、客觀性與主觀性統一在大數據所營造的生態環境中，重視產教融合質量評價中屬性數據、行為數據和時空數據等多種數據類型的融合，強調利益相關者物質利益與精神利益的結合。第二，從方法論來看，打破了“中心論”思維，堅持“多元”理念。大數據成為職業教育治理變革的方法論基礎，促成了自然科學與社會科學的融合，為產教融合質量評價提供了精準的數據和計算實驗平臺，重塑了產教融合評價主體關系。第三，從認識論來看，跳出“確定性思維”方式，倡導質量治理的建構論，融入時空維度，尊重價值與文化的詮釋，將質量評價放置在開放性、創造性的數據化語境中。大數據思維下，高職教育產教融合質量評價的數據治理可以界定為滿足高職教育產教融合利益相關者的要求，實現高職教育產教融合項目規劃、組織實施、效果等質量評價指標數據的管理監控、服務創新、價值增值、隱私保密、風險管控、效果分析、決策咨詢、制度保障，提升教育質量評估數據的真實性、精準性、價值性、安全性，運用大數據對產教融合質量評估數據生命周期采取活動的集合。

二、大數據思維下高職教育產教融合質量評價的“數據治理”特征分析

大數據思維下高職教育產教融合質量評價的“數據治理”在治理目標、治理主體、治理功能、治理方式上呈現出以下特征：

（一）治理目標：從技術治理到人本治理

高職教育產教融合質量評價的本質是通過對數據的評估管理、開發利用來提升人才培養質量?！半p高計劃”背景下，“德技并修”“知行合一”“工匠精神”是高職教育人才培養質量評價的重要內涵，實現社會需求與人的發展需求有機統一成為產教融合質量評價的終極目標。大數據思維下產教融合質量評價的數據治理研究突破了以“技術為中心”的研究，充分體現了以“學生為中心”的治理理論。大數據思維已逐步嵌入職業教育領域，貫穿全部過程，覆蓋全部主體，為個性化的數字化教與學評價框架提供了生態系統。大數據時代所引領的數據治理文明有利于促進學生的全面發展、可持續發展與個性發展，推進了職業教育與經濟社會的融合與共生。

（二）治理主體：兼顧利益與價值的多元主體

從我國高職院校產教融合治理主體的發展歷程來看，大致經歷了三個階段。第一，政府與學校主導階段。這一時期產教融合的主要形態是校企雙元合作，合作項目集中于學生實習、就業或是技術研發領域，雙方協同工作的基礎是自身的短期利益目標，合作項目單一、零散，質量評價的數據收集缺乏穩定性、可持續性，數據治理的主體是政府與學校，企業參與度低。第二，利益相關者協同治理階段。這一該階段產教融合的主要形態是示范性職教集團，其質量評價體系致力于建設利益相關方互認的合理的、科學的產教融合質量評價數據平臺，并通過數據平臺賦權利益相關者。第三，價值認同的協同治理階段?！皵祿卫砻\共同體”的確立是這一階段的主要特點，治理主體在利益滿足的基礎上逐漸實現深度的價值認同。

（三）治理功能：從描述、預測、診斷到提煉價值與服務決策

以往的數據治理研究聚焦于對職業教育人才培養實施全過程、全方位的觀察、監控、記錄與描述功能，認為能有效追蹤學生學習軌跡、預測學生學習成績、評估學生心理狀態，監控與預測產教融合多元主體的合作行為、合作動機、合作價值，調整產教融合的形式與內容，實現人才培養方案、專業設置、教學資源配置、個性化學習的診斷與預警。當前數據治理研究開始聚焦大數據的融合功能，力求在教育學、心理學、計算機科學、經濟學等多學科融合視域下，兼顧結構化數據與非結構化數據，開始挑戰處理非結構化數據、傳統非量化指標的量化分析，以及在此基礎上的情感和價值釋義，逐步嘗試在產教融合主體的利益驅動與價值驅使之間尋求平衡點。大數據的價值正從“錘子”被拓展為“手電筒”，日益凸顯其決策功能。

（四）治理方式：從智能治理到生態化治理

大數據正引發一場“治理方式的革命”，這場革命歷經兩個階段：第一階段，智能治理。該階段的特點：聚焦質化數據研究，從產教融合質量評價的大數據體系中提升智能、創造價值;提倡精準化治理，利用大數據實現對產教融合質量評價體系各要素的全程化監控與調整，實現教育供給側與產業需求側的無縫對接;重視大數據的科學決策功能，力求實現高職教育產教融合質量評價體系的科學化、標準化。第二階段，生態化治理。該階段的主旨：搭建產教融合質量評價的生態圈，形成數據治理命運共同體，將產教融合協同生態系統視為政府、學校、企業、機構、社會組織等主體在合作過程中教育生態和產業生態的深度融合，強調經濟、社會政策、自然環境等因素對生命共同體的影響分析，突出各主體系統功能發揮上的協調統一，將社會信任培育和多元文化的融合作為組建數據治理命運共同體的重要路徑。

三、大數據背景下高職教育產教融合質量評價的“數據治理”形態嬗變

我國高職教育產教融合質量評價伴隨高職從無到有、從辦學粗放到追求質量的過程，歷經了重視辦學條件為主、關注人才培養為主、強調示范引領為主和注重高質量發展為主的變遷。從21世紀初發展至今，大數據作為一種嶄新的治理范式，在順應與滿足高職教育產教融合質量評價現實需求的過程中，業已生成了三種數據治理形態。

（一）以規模性質量評價為主旨的結構化數據治理形態

21世紀初，《國務院關于大力推進職業教育改革與發展的決定》《關于全面開展高職高專人才培養工作水平評估的若干意見》等一系列文件的出臺，以及國家示范性與骨干院校的評估工作推動高職教育大規模發展的同時，也將人才培養質量的評價提上日程。2008年，我國建立了全國和各省市自治區的高職院校發展狀況數據采集系統，大數據技術開始介入職業教育人才培養質量的治理，但是兩者的契合度仍需調整。此階段屬于結構化數據治理形態，具有以下特征：第一，從數據治理目標來看，依托大規模數據描述高職教育質量水平。以校企合作“項目”的規劃、組織與實施作為產教融合質量評價的核心，通過結構化數據的規模達成情況來評價人才培養質量。例如，就業率統計重視整體就業率，忽略專業對口率;重視實訓基地的經費投入及其建成數量，忽略其使用次數與效果的評價。第二，從數據治理主體看，開始向多元化發展。產教融合質量評價體系開始借鑒利益相關者理論，數據治理主體開始多元化，逐步引入企業、第三方和社會力量評價。第三，從數據源的設計來看，易于量化分析的評價指標設計是重點。評價標準、評價指標制定更多是參照國家政策，重視數據規模，忽略質化數據。例如，職業教育大數據平臺傾向于容易達成數字規模的課程資源建設，往往忽略“立德樹人”等難以量化研究的評價指標。第四，從數據類型來看，以結構化數據為主。用海量的結構化數據代替了小樣本數據，甚少關注圖片、視頻等非結構化數據的價值。

結構化數據治理形態在履行數據治理的描述與預測功能，實現質量評價的及時性、過程化、數字化、動態化方面具有優勢，但也存在不足：一是人的價值維度缺失，效果評價缺乏，難以實現內涵性質量治理;二是數據質量不佳，存在數據共享壁壘，難以實現精準治理;三是數據治理機制缺失，治理團隊動力不足，難以做到真正的協同治理。

（二）以精準性質量評價為主旨的智慧治理形態

2017年，《國務院辦公廳關于深化產教融合的若干意見》倡導培養高素質創新型技術技能人才，鼓勵運用大數據建設產教融合信息服務平臺，依托平臺向各類主體提供精準的產教融合信息服務。2018年，國家標準《智慧校園總體框架》 確立了“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”的數據治理工作目標，大數據技術開始融入職業教育質量治理的實際操作層面，各種數據分析工具和數據模型被應用于產教融合質量評價利益相關者圖譜的繪制、關鍵利益相關者的識別、構成要素的提取、評價指標的篩選、評價指標權重的確定，形成了極其重視評價精準性、科學性的智慧治理形態，它具有以下特征：第一，從治理目標來看，堅持“以學生為本”。產教融合質量評價數據治理體系順應學生的全面發展觀、畢生發展觀、可持續發展觀，開始通過建立產業人才數據平臺促進職業教育和產業人才需求精準對接。例如，就業率的統計開始重視專業對口率、到合作企業就業率、留在實習單位就業率、升學率、自主創業率。第二，從治理主體來看，強調多元主體的多形態、多層次治理。參與主體開始向城鎮、鄉村拓展，并逐步借助大數據來呈現全程化、常態化、動態化、螺旋式的提升與發展的治理過程。在不同的產教融合形態中，利益相關者的權利與義務會有所調整。如新型農民培育示范基地的建設更重視政府的引領，而產教融合型企業、企業新型學徒制則更凸顯了企業的主體地位。第三，從數據源設計來看，會從自然科學與社會科學的融合視域考慮數據源的設計。嘗試探尋數據背后的隱含關系與價值，逐步建立更加精準的三級、四級指標體系。第四，從數據類型來看，包括各種格式和形態的數據。強調視頻、圖片等非結構化數據，重視質化數據的搜集、釋義與分析。

智慧治理形態是從規模性質量評價向內涵性質量評價過渡的數據治理形態，也是我國目前最主要的數據治理形態，它在契合產教融合的教育效能論與系統論、履行數據治理診斷與服務功能、實現微觀治理與精準治理方面具有優勢。但也存在諸多問題：一是數據治理實踐相對數據治理目標呈現出滯后性，還未真正做到以“學生為本”，也未實現內涵性質量治理;二是尚未徹底打破數據壁壘，還未真正建立實現“數據共享”的產教融合數據治理平臺;三是尚未構建兼顧普適性與個性的新時代質量評價安全治理體系。

（三）以內涵性質量評價為主旨的文化治理形態

2020年，《深化新時代教育評價改革總體方案》提出，利用大數據探索開展學生各年級學習情況全過程的縱向評價和德智體美勞全要素的橫向評價?！堵殬I教育提質培優行動計劃（2020—2023年）》強調落實立德樹人的根本任務，健全德技并修的育人機制，完善多元共治的質量保證機制。順應新形勢，大數據思維開始融入產教融合質量評價的頂層設計，我國逐步開啟了以內涵性質量評價為主旨的文化治理形態，它是智慧治理形態的升級，具有以下特征：第一，從治理目標來看，將社會發展與人的發展有機統一成為終極目標。立足人的豐滿性，德體美勞的重要內涵開始融入產教融合質量評價體系之中，探討具有普適性、規范性的評價標準的同時，開始著力建構體現文化傳承的個性化評價標準。與學生社會服務能力、職業遷移力、職業更新適應力和可持續發展能力密切相關的職業素養、文化素養、信息化素養、勞動素養成為人才培養質量評價的重要內涵。例如，有研究者基于百度指數搜索的大數據分析，提煉了“工匠精神”的評價內涵與指標。第二，從治理主體來看，政府開始將關注點從建構數據系統轉向賦權利益相關者。逐步以價值認同為基礎培育產教融合質量評價的“數據治理命運共同體”，數據治理文化逐步滲透到校園文化、企業文化、城市文化、民族文化建設中，產教融合聯盟主體在尊重自身個性的同時，逐步實現文化上的“視域融合”。第三，從數據源的設計來看，是由產教融合質量評價數據治理專家團隊精心設計。政治學、經濟學、教育學、計算機科學等行業專家組建的跨學科、跨國團隊積極投入到了產教融合質量評價體系的數據源設計工作中。文化融合、社會服務、區域化、國際化開始成為產教融合質量評價的重要研究指標。第四，從數據類型來看，采用質化數據。充分利用全面、完整、高質量的數據信息，力求做到用質化數據描述、預測、診斷、決策、創新、賦能、增值。

文化治理形態在體現人的價值維度、履行數據治理提煉價值與決策功能、實現文化治理與彈性治理方面具有指導意義，但也存在諸多問題：多停留于理念層面，缺乏實證研究;體現數據共享文明的數據治理平臺尚未建成;完整、成熟、切實可行的數據治理標準與框架尚未形成。

四、大數據思維下高職教育產教融合質量評價的“數據治理”實現路徑

大數據背景下，我國高職教育產教融合質量評價的數據治理經歷了結構化數據治理形態、智慧治理形態、文化治理形態的嬗變。作為最符合大數據時代特征與最契合產教融合質量評價現實需求的文化治理形態顯露出自身優勢，但面臨數據治理實踐嚴重滯后于高職教育質量治理目標的現實困境，必須在目標設定、標準制定、平臺搭建、團隊組建、制度建設等方面采取一定的應對策略。

（一）高職教育產教融合質量評價的“數據治理”目標價值化

結合《國務院辦公廳關于深化產教融合的若干意見》《深化新時代教育評價改革總體方案》《中國教育現代化2035》等有關高職教育產教融合質量評價與信息化教學的制度文件，高職教育產教融合質量評價的數據治理實踐應與高職教育質量治理的目標實現對接。首先，數據治理應該以價值為主題。人的審美、倫理、情感、價值等心理訴求應該融入數據治理、質量治理的語境中，促成人在數據所營造的生態環境中體驗、反思、建構、理解、創造、超越自我所帶來的過程感、價值感與美感。其次，數據治理應該致力于說好價值故事。需要兼顧人的發展與社會需求、兼顧教育邏輯與經濟邏輯、兼顧利益與價值;不僅重視學校、學生的價值實現，還應關注政府、企業、行業等其他利益相關者的價值實現，進一步拓展大數據在描述、監督、評估與調控利益相關者的責任、義務、履職、賦權、心理訴求與價值滿足方面的研究與應用。最后，應該尊重無法用數據言說的價值存在。數據治理應正視自身在意義與價值挖掘方面的局限性，擺脫對指標化研究的偏執，挑戰傳統量化指標的量化研究的同時，尊重敘事法、深度分析法、辯論法、檔案法、訪談記錄法提供的質性材料的分析與詮釋。

（二）高職教育產教融合質量評價“數據治理”標準內涵化

在大數據思維下，努力挖掘與產教融合“質量”提升密切關聯的人才培養、專業設置、課程建設、師資隊伍建設、實習實訓、校企合作等領域的“大數據”特征，對現有的高職教育產教融合質量評價體系進行解構與重構，促成數據治理標準內涵化是當務之急。第一，堅持五個理念，即“人本治理”“智能治理”“協同治理”“生態化治理”“制度治理”。第二，堅持四個“深度融合”，從教育鏈與產業鏈的契合、人才鏈與生產鏈的切合、立德樹人與工匠精神的耦合、利益相關者相互配合的視域，構建包含智力與非智力因素、兼具普適性與個性的立體化、多維化的評價標準。第三，力促產教融合質量評價“六化”，即評價目標的人本化、評價內容的細化、評價指標的優化、評價過程的全程化、評價方式的智能化、評價主體的多元化。例如，進一步細化立德樹人、工匠精神、社會服務、職業素養、文化素養、創新能力、制度融合、文化融合等內涵性評價指標體系;不僅關注經費的投入率，實習實訓資源的使用率，課程資源的點贊率、下載率，評論與回復次數等數據，還應重視評論區內容、典型案例、行業專家與大國工匠訪談記錄等材料的質性分析。

（三）高職教育產教融合質量評價的“數據治理”平臺共享化

各級政府和相關主管部門應發揮帶頭作用，集成人才、資源、平臺、機制等關鍵要素，從學校、企業、行業、鄉鎮、城市、國家發展層面進行點、線、面、體全方位的頂層設計。以大數據等現代化技術為載體，構建一個涵蓋社會生活、兼具內部質量與外部質量評價與保障功能，對產教融合主體的行為數據進行全程化采集的數據治理平臺。從宏觀上服務政府決策，從中觀上為高職院校教育教學質量評價的頂層設計提供借鑒，從微觀層面為高職教育產教融合質量評價標準的制定提供參考。通過開發平臺，實現四個無縫銜接：一是實現市場用人數據與學校人才培養目標的無縫銜接;二是實現學校專業實踐課程教學與企業工作現場實訓的無縫銜接;三是實現產教融合過程中的資源無縫對接;四是高職院校將產教融合密切關聯的內部業務數據與外部的第三方評估數據進行整合，在尊重數據隱私的前提之下，實現國家之間、省份之間、地區之間、院校之間真實的數據共享。

（四）高職教育產教融合質量評價的“數據治理”組織結構化

高職教育產教融合質量評價的“數據治理”應形成合理的數據治理組織架構，構成政府、學校、行業、社會組織、評價機構多方互相配合、彼此監督的平衡狀態?！皵祿卫怼睂I隊伍至少需要七種類型的人力資源：政府決策層、學校管理層、企業管理層、教研人員、行業專家、專業數據工作者以及一般工作人員。治理專家應具備數據治理文化素養、信息化素養、數據決策與領導能力、數據搜集與分析能力、成熟處理利益相關主體的權利與義務關系的調節能力、數據治理與產教融合質量治理跨學科思維能力、合作與協同研發能力等。數據治理組織成員與產教融合中利益相關者的身份、權利、義務的厘清，數據治理過程中管、辦、評分離的實施，數據治理組織履職情況的評價與考核是產教融合質量評價“數據治理”組織建設需解決的關鍵問題。

（五）高職教育產教融合質量評價的“數據治理”規范制度化

為構建現代職業教育評估制度體系，政府需做好產教融合質量評價的數據治理政策和制度的頂層設計，并逐步促成從制度走向文化，包括組織機構的設置與實施、操作規范流程、評價結果利用、評價相關的數據管理文件制定與實施保障、數據治理文化傳承。政府應加大經費投入，建立國家、省、市、縣產教協同規劃數據治理制度，出臺推進產教融合質量評價數據治理的政策激勵措施，促進產教融合中利益相關者參與制定規章和制度，建構能體現文化融合的“數據治理”制度體系。通過政策與制度明確人才培養目標，監督與調控產教融合的規模、結構、布局，規范各種產教融合形態，以完善的法律法規確立產教雙方的權利、責任和義務，建立健全人才引進、培訓制度、監督評估的激勵機制與問責制度，制定規范系統的產教融合實施細則。

五、結語

高職教育產教融合質量評價的數據治理研究是我國職業教育質量治理研究的重要組成部分，是構建中國特色高職教育質量評價保障體系的重要路徑。高職教育產教融合質量評價的數據治理工作要落到實處，還必須深入探討大數據在利益相關者的價值詮釋與排序中的應用、質性材料編碼后的數據分析與處理等問題。

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