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高校程序設計類課程產出導向的有效性研究

2022-03-21 22:19:19羅元盛邱實
計算機時代 2022年3期

羅元盛 邱實

摘? 要: 根據工程教育認證協會所倡導的,應以產出為導向來評價高校培養方案和教學有效性的理念,文章以學生就業的企業類型作為產出評價標準,采用數據包絡分析中的產出導向模型,研究三門程序設計類課程對不同專業學生培養的有效性。研究結果表明,三門程序設計類課程的教學總體上是技術有效的。

關鍵詞: 程序設計類課程; 產出導向; 數據包絡分析; 就業質量

中圖分類號:G642? ? ? ? ? 文獻標識碼:A? ? ?文章編號:1006-8228(2022)03-89-03

Abstract: According to the idea advocated by the Engineering Education Accreditation Association that the training program and teaching effectiveness of colleges and universities should be evaluated by outcomes-based criteria, this paper takes the enterprise type of students' employment as the outcomes-based evaluation standard, and uses the outcomes-based model of data envelopment analysis to study the teaching effectiveness of three programming courses for different majored students. The results show that the teaching of the three programming courses is technically effective.

Key words: programming course; outcomes-based education; data envelopment analysis; employment quality

0 引言

“產出導向”是中國工程教育認證的核心概念之一,其基本思想是強調專業教學設計和教學實施應該以學生接受教育后獲得的學習成果為指導,根據畢業生的核心能力和要求評價專業教育的有效性[1]。畢業生的就業質量往往被作為高校培養產出的評價體系的重要指標[2,3],而畢業生就業的企業質量,是畢業生核心能力最直觀的反映之一,自然也就能作為專業教學的一種產出評價標準。本文采用數據包絡分析(DEA)[4-5]來評估數據結構、面向對象和可視化編程以及C語言程序設計應用三門程序設計類專業核心課程教學的有效性。在數據包絡分析中,有投入導向和產出導向。投入導向模型研究如何用最少的投入獲得最大的產出,產出導向模型研究如何在既定投入的條件下獲得最大的產出。本文選擇產出導向模型研究學生如何獲得最好的就業效果。此外,本文采用固定規模報酬CRS模型和變動規模VRS模型對學生就業效果進行DEA分析。

1 研究設計

1.1 研究數據

本文教學有效性研究以長沙理工大學計算機與通信學院2019屆畢業生為對象。長沙理工大學計算機與通信學院2019屆有畢業生共計394名,其中計算機科學與技術、軟件工程、通信工程和網絡工程專業畢業生分別為151名、90名、91名和62名,占比分別達到38%、23%、23%和16%。根據就業統計,學生工作主要集中在國有企業、私有企業和三資企業、高校或科研機構、事業單位和政府機關。私企和三資企業的就業人數最多,占比達到64%,其次是國有企業和高校或科研機構,占比分別為19%和13%,最少的是事業單位和政府機關,占比僅3%和1%。國有企業、私企和三資企業就業人數占比達到畢業生總人數的83%。由于企業是計算機與通信工程學院學生就業的主要去向,并且企業對本院學生的專業技能的要求更符合工程認證培養的目標,因此本文選擇就業去向為企業的學生作為研究對象,最終研究對象是306名畢業生。

1.2 研究指標

為了構建DEA的教學有效性評價模型,并比較不同專業的教學有效性,本文選擇四個專業的三門共同專業核心課程:數據結構、面向對象和可視化編程以及C語言程序設計應用的期末成績作為投入指標,就業單位規模以及就業單位性質為產出指標。其中,就業單位的規模用就業單位注冊資本衡量,數據通過手工從“天眼查”網站收集。就業單位的性質中,公司的最終所有權和控制權歸國家則歸類為國有企業,否則歸類為私人企業和三資企業。具體定義見表1。

2 研究結果

本文選擇國有企業、私企和三資企業的注冊資本為企業規模指標。306名畢業生中,計算機科學與技術、軟件工程、通信工程和網絡工程專業的畢業生分別為119,77、64和46名。具體分析如表2。

在表2中,就業單位的注冊資本最小為20萬元,最大為3564億元,平均值為95億元。就業單位注冊資本的標準差為35億元,說明就業單位的規模差異較大;就業單位的性質為國有企業和私營企業及三資企業。其平均值為1.76,說明就業單位以私企和三資企業為主。在學生課程成績方面,數據結構課程成績平均分最高,其次為面向對象和可視化編程課成績,兩門課程的成績都在80分以上。而C語言程序設計應用課程成績相對較低。

運用DEAP2.1軟件可以得到學生就業效果的DEA模型,并分別計算技術效率、規模效率和純技術效率。其中,技術效率==規模效率×純技術效率。技術效率是學生整體就業效果的反映。技術效率為1時,說明學生就業效果為有效;技術效率小于1大于0.8時,就業效果近似有效;技術效率小于0.8就業為無效。圖1-圖4分別展示了計算機科學與技術、軟件工程、通信工程和網絡工程四個專業就業的技術效率分布情況。本文將技術有效和近似有效均歸類為有效,因此,計算機科學與技術、軟件工程、通信工程和網絡工程專業就業效率為有效的比重分別為39%、74%、77%和74%。對比發現,通信工程專業就業的技術有效的比重最高,其次為軟件工程和網絡工程。計算機科學與技術專業就業的技術有效比重較低。

純技術效率反映學生學習方法等影響的就業效果,規模效率反映學生學習投入對就業效果的影響。通過運用DEAP2.1軟件計算得到計算機科學與技術、軟件工程、通信工程和網絡工程四個專業的純技術效率和規模效率。在純技術效率方面,四個專業整體都比較高,達到0.9以上。軟件工程專業的純技術效率最高,達到0.987。在規模效率方面,網絡工程的規模效率最高,達到0.932,其次是軟件和通信工程專業,接近0.9。表現較差的是計算機科學與技術專業,僅為0.814,這也是導致其總技術效率(0.775)較低的原因。

3 結束語

本文以數據包絡分析為工具,以企業就業方向畢業生為研究目標,采用產出導向模型分析了三門程序設計類課程的教學有效性。分析結果表明,三門程序設計類課程總體上是技術有效的,其中一個專業的學生需要在學習上投入更多以提高規模有效性。由于影響學生就業的因素是多方面的,將就業質量作為產出導向指標的研究需要更多詳細的數據,以全面的分析高校對學生培養的有效性。本文的工作屬于一個粗淺的工作,在將來的研究中需要更多全面的工作來進一步完善以產出為導向的工程教育有效性評估。

參考文獻(References):

[1] 賈叢林.工程教育認證的理念與經驗[J].計算機教育,2009,87(3):34-39

[2] 王鑫,宋宏偉.高校畢業生就業質量評價標準研究[J].教育觀察(上半月),2016,5(8):52-54

[3] 吳成國,劉念.我國高校畢業生就業質量研究探析[J].重慶第二師范學院學報,2019,32(5):88-94,128

[4] 邱實,羅元盛.高校自建與公共教學云平臺的教學效果比較研究[J].教師教育論壇,2020,33(9):93-97

[5] 邱實,羅元盛.基于云的高校教學改革的實踐研究[J].經濟師,2020(8):209-210

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