基于適應社會需求能力評估的高職院校教學督導信息化研究

周金星

（湖南大眾傳媒職業技術學院 湖南長沙 410100）

20 世紀80年代初，我國職業教育開始起航，經20世紀90年代的發展，于21世紀已形成聚集式發展。目前，高職院校在校學生規模逐年遞增。高職院校成為應用型人才培養基地中不可或缺的重要組成部分，深刻影響著國家的全面發展。但是，在高職院校不斷擴張，辦學規模逐年增大的表象下，矛盾也逐漸體現出來：第一是弱勢生源和師資的矛盾；第二是群體認知和社會地位之間的矛盾；第三是社會需求和人才本身之間的矛盾。怎樣才能面對短板迎難而上是亟須解決的問題，只有對高職院校辦學質量進行有效評估，才能促進高職教育的數量與質量協調發展。如果高職院校出現人才的能力素質出校門就與社會脫節的現象，就違背了辦學宗旨，也失去了辦學意義。所以，高職院校適應社會需求能力評估已經是學院、舉辦者、行業企業、學生家長［1］等多方的迫切需要，高職院校適應社會需求能力評估應運而生。

1 高職院校教學督導信息化的必要性

1.1 教學督導信息化建設背景

20世紀90年代，我國各高職院校開始逐步建立教學督導工作體系。但之前的教學督導工作主要存在于監督管理上，引導的職能可以忽略不計，形成了為督導而督導的怪象，沒能體現出督導的優越性。加之有些教學督導內容設定的不科學性，讓其與高職院校的其他工作兼容性不高，互聯互通不強，影響了高職院校的全面發展。同時，由于教學督導傳統的思想觀念和落后的督導方法，拉低了崗位人員的積極性。這種情況下，教學督導去行政化、重實效的問題顯得尤為重要。信息化建設將為高職院校教學督導工作的針對性、可追溯性和共享覆蓋面等方面的提供有效保障。

1.2 教學督導信息化重要性分析

全民信息化時代，大數據無孔不入。高職院校教學督導信息化建設能更好地銜接各職能部門的基本信息，能對提升教學水平和人才培養做出科學的預判，能為學校的全面發展提供準確的決策依據，其重要性具體體現在以下方面。

1.2.1 對高職院校教學督導工作的服務水平有顯著提升

高校從事教學督導的人員在思想觀念和管理模式上普遍老舊，信奉的還是傳統的手工方法，對新鮮事物的接受還需過程，這導致本就不受重視的教學督導服務質量和水平低下。信息化可以使復雜的過程程序化，使雜亂無章的數據可視化，使繁重的工作簡便化，讓高職院校教學督導工作的服務水平邁上新臺階。

1.2.2 對高職院校教學督導工作的準確性和可操作性有促進，能持續提高督導工作的效能

教學督導涵蓋學院建設的各方位各層次，大量的基礎工作和繁雜的基礎數據制約著廣大教職工的工作效率。信息化條件下的教學督導工作更能靈活自如地對督導材料和數據進行管理和選取，及時更新信息［2］；協助督導專家對所需數據進行快速篩選、比對、論證，得到督導結果，高效提供有效的反饋信息，讓領導層決策有據可循。

1.2.3 對高職院校教學督導崗位的工作人員業務能力和素質有很大的助益

當前，各高職院校的督導工作小組大多是由離退休的專家和高齡的教授組成，他們都是專業尖端、能力強、素養好的人才，在各領域的存在感都很強。但他們往往對于目前信息化條件下的數據集合、處理和運用能力還有待進一步加強［3］。信息化建設會拓寬督導人員的思維廣度和深度，使其工作手段靈活多變，工作成果高效出彩。

2 適應社會需求能力評估工作存在的問題

評估工作始于2016年，數據每兩年采集一次，至今已采集3次。2020年數據采集表共有3張，涉及115個數據采集項，分別為高等職業院校基本情況表（該表有51個數據采集項）、高等職業院校師生情況表（該表有31個數據采集項）、高等職業院校專業情況表（該表有33個數據采集項）。2022年即將開展第4次數據采集工作。經過近6年的摸索，逐漸探索出適應高職院校教學督導的成功做法和實踐經驗。同時也發現，在實際的操作過程中，督導數據統計不及時、歸納不夠科學、分析研究較片面、成果應用覆蓋面窄等問題。

2.1 理論研究偏少

截至2021年底，筆者在中國知網（網址為https：//www.cnki.net）頁面主題檢索框里以“教學督導”為關鍵詞，選取北大核心和CSSCI 等學術代表性期刊進行文獻檢索，共搜索到612條記錄［4］。同樣，筆者在中國知網頁面進行“適應社會需求能力評估”關鍵詞的檢索，選取北大核心和CSSCI等學術代表性期刊進行文獻檢索，共搜索到2篇學術期刊，其中，1篇為開展第一次適應社會需求能力評估后，教育部發布的“2016年全國高等職業院校適應社會需求能力評估報告”；另1篇為圍繞江蘇省有關高職院校為樣本展開的適應社會需求能力評估分析研究。可見，現階段我國對適應社會需求能力評估的研究方向乏陳可數，研究熱情和主動性不高，被邊緣化跡象明顯；同時，研究的廣度有局限，研究內容還停留在零散的經驗探索階段，過于單薄，研究的深度廣度不夠，沒有建立完整的體系，難以對經驗進行提煉和總結歸納，更談不上理論研究。

2.2 工作缺乏組織

從各高職院校歷年的評估工作來看，大部分學校能夠按部就班、保質保量、及時完成采集任務，形成強有力的數據支撐。但是還有少部分院校對評估工作不夠重視、敷衍了事，存在數據的模糊、缺失、不匹配和前后相左等情況。

2.3 指標理解不準確

評估工作數據繁冗，門類全面細致，這容易導致評估指標理解不透徹，填報情況失真。加之，高職院校的數據采集員變動頻率較高，大多采取兼職的方式，未設立專職崗位和專職人員，使得評估人員的專業素質良莠不齊，填報的結果與實際有沖突。例如，教學科研儀器設備資產總值、企業提供的校內實踐教學設備值等數據采集項夾在諸多財務指標之間（財務指標的統計時間大多是指自然年度），而上述兩項指標為時點數據，即學校在當年統計時點9月1日的數據。指標把握不準給評估工作帶來了被動。這不僅會極大地阻礙領導層的宏觀掌控，影響決策，甚至會降低學校的社會影響力。所以嚴格把控指標內涵在評估數據采集工作中顯得尤為重要。

2.4 采集信息化程度不高

當前，信息化建設深入到高職院校的各個角落，大力開展信息化建設是高職院校重要的戰略方向。從現下教學督導主管部門對評估采集數據的流轉上報來看，雖然是通過國家建立的專用平臺來開展評估工作，但還是遵循固有模式（收集—核實—匯總—填報），且評估工作中各項數據都需要人工統計、人工填報，不僅耗費大量的時間，還難以保證信息采集員對指標的理解不存在偏差，甚至出現晚報、漏報和誤報的情況。而且評估工作兩年一次，采集到的不是動態數據，更不是實時數據。評估工作數據采集完成以后沒有相應的預警機制，高職院校對數據的應用和分析質量堪憂，這些都嚴重制約了高職院校評估工作發展。

3 高職院校適應社會需求能力評估工作信息化創新

3.1 加強學術研究，實現資源共享

高職院校評估工作還不夠成熟，存在不少問題。而目前對高職院校評估工作的研究還多集中于工作方式方法和工作流程的總結上，局限在實操層面，未觸及實質。為了更好地解決評估工作中存在的問題，要打破原有理論架構和認知水平，有針對性地進行學術研討和交流，構建專門平臺和長效研究機制，定期開展系列活動。強化理論聯系實踐、共享研究成果、拓寬研究廣度、提高研究深度，從而開創研究新局面，促進評估工作的理論創新和實踐創新。

高職院校不管在綜合實力，還是社會地位，都處于劣勢，只有整合優勢，實現共享資源才能應對當前的社會需求。鑒于各高職院校信息化的程度和質量不同，對評估數據分析與應用的各方資源有限，在評估工作的各研究主體之間可成立評估數據研究中心，進行自我研究成果展演，實時分享研究經驗和過程，及時互動交流心得，形成務實、高效的研究團隊，不斷推陳出新，提高理論研究水平。

3.2 打造信息化隊伍

評估工作專業性強、具體繁雜，涉及學校的方方面面，信息來源雖然數出多門，卻不能眾說紛紜，不能只依靠某個部門或者某個人。高職院校應建立一支與時俱進的信息化隊伍，明確評估工作的牽頭部門，并配備專門的工作人員，各有關部門應明確人員分工，并指定專人負責本部門的評估工作。在經費上，每年劃撥專項經費，主要用于評估數據采集人員培訓、設施設備購置和專項交流與學習等。在硬件上，為了確保最終評估數據的準確性，高職院校應實施學校大數據集中管理，統一學校數據來源與出口［5］。在近年來熱門的智慧校園建設項目中，將大數據中心作為重點建設項目，各業務系統的動態數據都及時更新到大數據中心，數據來源實現統一，從機制上和技術上保證評估結果的真實準確。

3.3 正確理解指標內涵,準確把握指標邏輯關系

評估工作人員在填報評估數據項時，要嚴格把握各數據采集項的統計時間（以2020年的評估數據為例）。有的數據采集項的統計時間是“年”“年度”，評估工作人員應按指標要求從當年1月1日至12月31日進行統計，如辦學經費收入情況、國家財政性教育經費、政府購買服務到款額、技術服務到款額、支付企業兼職教師課酬總額等這類涉及財務的數據采集項。有的數據采集項的統計時間是學年，評估工作人員應按指標要求從指定學年初9月1日至學年末8月31日的時間區間進行統計，如計劃招生總數、實際招生總數、畢業生數等指標為統計時期數，但評估工作人員在填報時，還要注意該指標是上學年、下學年還是特指某學年。有的數據采集項需按時點統計，一般指某學年初9月1日的時點。比如，院校占地面積、教學科研及輔助用房面積、行政辦公用房面積、教職工數等為2020年9月1日的時點數；采集項2.20 在校生數（全日制）分別統計2017年、2018年、2019年學年初（9月）進行學籍注冊的學生數。

在評估數據采集時，除了要準確把握采集項統計時間節點，還要正確理解指標內涵。例如，某專業專任教師數是指在該專業任教的，具有教師資格、專門從事教學工作的人員，可包括正式簽約聘用的非在編的全職教師數。同一名專任教師若歸入一個專業，則不可再歸入其他專業。專任教師的歸屬通常根據其專職崗位來判斷。舉例來說，一名會計專業教師為多個專業上會計基礎課，則該教師應作為會計專業的專任教師，對其他專業都是兼職。再如，校外實習實訓基地數是指院校與企業簽訂了實習實訓合作協議的基地數量，本年度無論是否接收學生實習實訓，只要是在雙方合作有效期內的基地都可統計。各專業有共用基地的只計算一次，不重復計算，可在自評報告中說明共用情況。正確理解各項數據指標內涵，是高職院校評估數據有效采集的前提。

高職院校在進行評估數據填報時，應準確把握指標間的邏輯關系，做到關聯數據間的相互驗證。如采集項“3.8 本專業專任教師數”列的總和要小于等于采集項“2.4 專任教師數”，采集項“1.452018學年學生校外實習實訓基地實訓時間（人日）”要小于等于采集項“2.20 2018年在校生數（全日制）”×250×8，采集項“3.11 在校生數”列總和要小于等于采集項“2.202019年在校生數（全日制）”等。

3.4 構建適應社會需求能力評估信息化途徑

高職院校的評估工作還在摸索階段，加之教育評估有其特殊性，致使評估工作信息化建設不像其他業務板塊一樣通過購買單個信息化產品就能實現評估信息化。利用當前先進的人工智能、大數據和“互聯網+”，能迅速打破信息化建設的壁壘。

3.4.1 完善指標，多方位建模提供評估依據

建立健全評估指標機制，科學合理利用現有工作成果，完善評估體系，是高職院校評估和實現精細管理的內在需要，將對高職院校的可持續發展產生深遠的意義。高職院校在評估能力水平上發展不平衡，應積極融合互通有無，完善評估要素，調整評估科目，合理配置資源，將科目不規范、邏輯不嚴密、分類不細致、權重不合理、概念不清晰、統計不全面的評估指標合理化、正規化。

與2018年相比，2020年評估增加了關于高職招生、教學規范、職業培訓、1+X 證書制度試點等落實情況的指標。結合社會需求方面，還可以新增有關指標，如技能大師工作室、名師工作室等；還可以進一步細化產學結合有關指標，如各專業頂崗實習情況、校企共同開發課程、校企共同開發教材、各專業為企業培訓員工等。

3.4.2 集成平臺，多版本結合滿足評估需求

在高職院校評估工作中，數據采集工作是重中之重。大量的數據被收集整理，用來準確反饋評估結果。目前，絕大多數高職院校只能通過各業務部門單渠道單平臺的存儲數據進行提煉，才能獲取評估數據，確保評估數據的全面性和準確性。整合構建符合高職院校發展的信息化平臺對高職院校的適應社會需求能力的提升具有深遠的意義［6］。

高職院校數據采集、處理和上報工作，常規的主要有三大數據采集平臺，分別為2021年新改版的全國高等職業院校狀態數據監測中心（原人才培養工作狀態數據采集平臺）、2021年新改版的教育統計信息管理系統（原單機版教育事業統計）和2016年推行的適應社會需求能力評估，這3 項數據統計工作雖各有側重點，但也有交集。例如，人才培養工作狀態數據采集中，同樣也有對辦學基本條件、校內實踐基地書數、校外實習實訓基地數、1+X 證書試點、現代學徒制、畢業生就業等數據的采集和監測。登錄全國高等職業院校狀態數據監測中心，網址為http：//zt.gdit.edu.cn/log/login.aspx。按照提示輸入登錄賬號、密碼及驗證碼后，點擊“進入監測中心”，即可登錄全國高等職業院校狀態數據監測中心。選擇界面左側“診改核心指標-適應社會需求能力”，“監測中心”則根據當年學校的人才培養工作狀態采集數據生成涉及21 個指標的適應社會需求能力表格，包括年生均財政撥款水平、生均教學儀器設備值、生均教學及輔助行政辦公用房面積、每百名學生擁有教學用終端、生均校內實踐教學工位數、生師比、“雙師型”教師比例、課程開設結構、企業訂單學生所占比例、年支付企業兼職教師課酬、企業提供的校內實踐教學設備值、專業點學生分布、直接就業率、政府購買服務到款額、技術服務到款額等學校指標數值，同時還會列出以上指標當年國家示范（骨干）平均數、同類、全省、全國有關數值，如圖1所示。

圖1 適應社會需求能力表格

全國高等職業院校狀態數據在適應社會需求能力上的應用，既可以填補高職院校適應社會需求能力評估2年1次的空白，也可以讓學校快速定位自身發展的優勢和短板。

3.4.3 數據應用，多維度監督提升評估成效

數據的價值在于應用。在人工智能發展的今天，應及時對評估數據進行監督管理并加以分析處理，得出結論，指導工作實際。評估的結果不能只是一堆硬邦邦數據，更重要的是用數據來說話、來“量體重”，指導高職院校的辦學實踐。從學校維度來看，評估數據為人才培養方案建設、課程建設、師資結構優化、產學合作、內部管理等方面提供數據支撐。從舉辦方維度來看，評估數據在招生計劃、財政撥款、項目建設、專業設置等方面提供參考。從行業企業維度來看，評估數據為他們在選擇合作伙伴、預判投資風險提供參考。從學生家長維度來看，評估數據為他們在選擇就讀哪所高職院校哪個專業，畢業后從事什么工作提供參考。反之，院校、舉辦方、行業企業、學生家長對高職院校評估數據的應用，也是對評估工作的監督。

4 結語

高等職業院校適應社會需求能力評估是大數據和人工智能背景下教學督導工作的產物，是高職院校教學督導信息化發展的新開端。數據采集作為評估工作的重心，挖掘評估數據優勢，使其服務于高職院校教學督導工作仍然任重而道遠。但大數據的特性決定了評估工作研究價值高，掌控力度強，指導意義大，將會給高職院校教學督導帶來強大的助益，推動高職院校不斷持續的健康發展。