高职院校教育质量评价体系建设研究

　　摘要：为了提高高职院校教育教学水平和人才培养质量，对高职院校职业教育质量评价和督导评估进行研究，建立健全并完善教育教学质量监控和保障体系，具有积极意义。本文分析了高职院校职业教育质量评价和督导评估体系的时代背景，提出了需要解决的一些关键问题，并给出了一些应对策略，对相关高校管理者和研究人员有参考作用。

　　关键词：高职,教育质量,督导评估

　　自我国高校扩招以来，高校招生人数不断扩大规模，我国高校毕业生人数也由2011年的660万人，增加到了2018年的接近820万，预计预估2019年大学生毕业人数将增加14万人，接近或达到840万，其中高职招生规模在2018年也达到了368.9万人，由于高校招生人数的扩大，竞争激烈，教学资源相对缺少，高等职业教育的质量问题越来越引起人们的关注[1]，教育质量问题也是一直是高校改革的热点，我国政府的教育部门与高校管理者为此制定了一系列的政策和法规，以期保证和提高高校教育教学水平和人才培养质量。如何构建起一套符合高职院校教学规律，与高职院校定位相吻合，科学完善的人才培养质量保障体系，并应用这个体系，培养出适合市场需求的合格毕业生，提高对地方建设的贡献度与参与度，也是高职业院校管理者急需解决的问题。

　　一、高职院校职业教育质量评价和督导评估研究的背景

　　当前各高校之间的竞争压力日趋增加，而职业院校也已进入以质量和特色求生存和发展的重要阶段，高职院校在经历了前期的招生人数扩招、中期的内涵发展之后，更应该聚焦发展长期战略的选择，强化特色发展，注重质量求生存，主动服务经济社会发展，是高职院校寻求高速可持续发展并进行创新改革的必经道路。教学质量是各个高校差异化竞争的关键热点，各高职院校要想立足地区发展顺利，需要树立品牌与质量意识，在教学团队建设，硬件基础，教学模式与管理方面提高标准，确保办学质量与效果。可以看出按照目前的教育质量标准发展下去，我国的人才培养遇到了一定的限制和阻力，为了保障高职院校能够长远发展，当务之急就是要提升教育质量，加强人才培养的力度。这样，才能更加有效的提升教育水平，促进高职院校稳步发展，保障高职高专院校的培养质量，对教学过程中的不足之处进行监督??，更好的检测教学效果，对教学成果进行总结和分析，了解教学实践中的具体情况和相关细节，不断更新和完善教学方法和措施，提升教学质量。

　　二、建设教育质量评价和督导评估体系需要解决的问题

　　（一）理清高职院校职业教育质量评价和督??导评估体系建设思路

　　虽然近些年我国的高职教育改革进程得到了迅猛发展，但是由于我国高职教育的底子薄，缺乏规划性和体系性，对教学质量评价和督??导评估方面没有进行规划研究，培养目标不清晰明确，教学质量常常达不到用人市场的要求，这种情况已经在很大程度上影响了高职毕业生的就业状况，也对高职院校的生存和发展产生了负面影响。高校人才培养需要制定一个前瞻性强，周密且合理的计划作为支撑，才能在各个层面保证教学计划的顺利开展，在教学教育质量的设定方面，需要结合实际情况制定。因此，我们需要深入分析职业院校高职院校职业教育质量评价和督??导评估体系建设的问题，仔细研究高职院校的教育质量评价和督??导评估体系建设的理论及方法、规律和步骤，只有理清了高等职业教育质量评价和督??导评估体系建设思路，才能保证毕设生的质量，才能为职业院校的发展道路扫清障碍。

　　（二）需要把握高职院校职业教育质量评价和督??导评估体系的标准和内涵，并将建设研究常态化，可持续化

　　在教育质量评价和督??导评估体系的建设过程中，需要对其中的内涵和标准进行分析和把握，质量评价和督??导评估体系不仅包括学生的教学质量，教师的教学质量监控，还涵盖了专业设置，课程设置，教学团队的建设，各类实习实训的场地场馆硬件建设等层面，这些层面的建设需要进行合理的统筹规划，全面协调的发展建设，既要确保教育质量和督??导评估体系的长期稳定运行，也要保证这个体系能动态的适应形势的变化。

　　（三）利用先进科学技术助力教育质量评价和督??导评估体系的建设

　　进入21世纪以来，计算机网络技术的飞速发展，不断的将各类信息推送到人们面前，人类社会已经进入了信息化的社会，数据已经已经深入到各行各业和业务职能领域，成为了重要的生存因素。善于运用这些大量的数据，能带来生产力的大幅度提升。新时代大数据背景下科技发展带动了社会思维的变革,触及到各个领域[2]。通过运用大数据思维，能从单一的事件数据中找出规律和其中问题的关联，透过现象看本质，才能对症下药，有所侧重点的，有的放矢的进行质量评价和督??导评估。还可以根据大数据平台的建设，带动质量评价工作的有序高效进行。在大数据时代的发展影响下，高校教育管理模式变革对于当代的教育管理不仅是机遇也是挑战[3]，高职院校的管理者们应顺势而为。

　　三、教育质量评价和督导评估体系的建设对策

　　（一）质量教学领域需要更新思想，转变观念

　　建设高职院校教育质量评价和督??导评估体系既需要学习国内外的先进建设经验，也需要在思想上更新观念，转变质量教学的旧观念。在重视教师教的质量的同时，也重视学生学的质量，各高职院校应不仅对学生的知识传授负责，在学好专业知识的基础上，还应重视学生个性化潜力挖掘，充分发挥学生的自主学习能动性，重视多种教学形势和教学方法，协调发展学生的知识、能力、素质，从而提高学生的学的质量。各高校应根据学生的需要为出发点，对教育质量评价和督??导评估体系进行建设，这样才能培养出更有活力和高素质的学生。另外教育质量评价和督??导评估体系的建设标准不仅应重视结果质量，还应重视过程质量。高职院校追求的教学质量应该落实到学生的培养质量上，高质量的人才培养不仅只关注毕业生就业率这样的结果质量，也要对人才培养过程的各个步骤的过程质量进行把控，事实动态了解教学环节的质量，一旦发现问题及时整改，将问题解决在萌芽状态，通过诊断教学过程的反馈信息，做到教学质量不断提高。

　　（二）质量管理措施制定到位

　　在教育质量评价和督??导评估体系的建设中，需要加强质量管理措施，促进学校健康快速的发展，要建立一套不断完善在高等教育大众化背景下的高职教育教学质量监控机制，科学分析梳理影响高职教育质量评价和督??导评价的各种环节指标，对整个教学过程进行过程质量监督??。

　　各高校的对教学质量管理应给予高度的重视，将工作落到实处：

　　(1）从学校管理层到教学一线教师应树立满足用人单位需要为目标，以教学质量求生存和发展。

　　(2）学校要格外重视教学质量评估管理的建设，引入竞争机制，优胜劣汰，充分依靠质量管理制度来促进提高教学质量。

　　(3）各高校应在教育质量评价和督??导评估体系建设过程中充分参考外部的质量评价制度，吸收国内外的先进质量管理经验，例如教育和培训服务供应商制定的质量管理体系标准ISO29990认证等，把高职教育质量的发展放到国际大坐标系上进行比较和检验。使高校的办学水平，专业水平、师资水平等人才培养水平与国际接轨，真正做到职业教育与国际接轨。

　　（三）抓好师资建设与教学环境建设

　　(1）高职院校建设一支业务水平出色的双师型师资队伍是保证教学质量的重要环节，各高校不仅应引进高学历高素质的新人充实队伍，还应对现有的师资进行再培训再教育，努力提升在岗教师的业务水平，完善各种教师培训进修制度，鼓励年轻的教师参加各种短期培训项目，到合作企业中去学习取经，深入了解企业的用人需求和业务流程，努力营造多学科教师不断进步学习的氛围。

　　(2）目前高职院校中双师型人才极度缺乏，各高校应改革用人观念，多方面从企业招收一些拥有丰富实践经验的双师型人才到学校任教，解决教师短缺，师资薄弱的问题，使得学生迅速拥有较强的企业实践能力。

　　(3）政策适当倾斜，加大高职师资队伍建设的经费投入，提高教师的薪资水平，真正解决教师的子女上学，住房福利等实际问题，让教学一线的教师能全身心投入到教学工作，对教师管理制度进一步的完善，制定切实可行的奖励和处罚措施，调动教师的工作积极性。

　　（四）利用大数据等先进科学技术辅助教育质量评价和督??导评价体系的建设

　　大数据的运用，为教育改革和发展尤其是高职院校教学督??导的开展，提供了更为科学的依据[4]。围绕教育质量的全过程“输入质量--过程质量--输出质量”，基于大数据技术，通过生源质量动态监测、专业质量动态监测、学分动态监测、师资质量监测、就业质量监测等方面入手，形成对学生全面的监测与督导评估系统，并可针对生源质量、专业质量、师资质量、学分监测等各个教育质量过程实现单独监测与督??导评估。从而实现教育教学质量各模块、全过程、全方面监测与评估督??导，实现提高教育教学质量的目的。

　　结束语

　　在当前高职教育飞速发展的时代背景下，教育质量评价和督??导评价体系的建设并非一朝一夕所能完成，需要高职高校的管理部门理清工作思路，转变思想，改革创新教学管理方法，制定合理科学的考核制度，大力建设双师型师资队伍；也需要政府各部门的政策经费倾斜支持、各企业与学校的互利互惠合作，社会力量共同参与到教育质量评价体系的建立；还需要适当引入大数据等新的计算机技术帮学校实现深度数据挖掘，快速采集，实现数据分析可视化，智能化，及时发现数据隐藏的关键信息，实时处理教育质量问题。由此构建出的教育质量评价和督??导评价体系才能具有较高的可执行性，科学性和权威性，最终才能实现高职院校的教学质量提升。

　　参考文献
　　[1] 刘明.高职院校教育教学质量监控与保障体系的研究[D].合肥：安徽大学,2013.
　　[2] 徐冰.新时代大数据背景下高校教育管理信息化建设路径研究[J].农家参谋,2019(20):288.
　　[3] 李萍.基于大数据时代的教育管理变革研究[J].高教学刊,2019(19):138-140.