大数据时代:高校质量怎么“保” - 大数据 - 高考大数据


党的十九大报告明确提出,要加快一流大学和一流学科建设,实现高等教育内涵式发展,也明确提出要办好网络教育。这就意味着在大数据时代下,高等教育要从过去的规模建设,“量”的发展转向“质”的提升,聚焦人才培养质量。
 大数据时代:高校质量怎么“保” - 大数据 - 高考大数据

  党的十九大报告明确提出,要加快一流大学和一流学科建设,实现高等教育内涵式发展,也明确提出要办好网络教育。这就意味着在大数据时代下,高等教育要从过去的规模建设,“量”的发展转向“质”的提升,聚焦人才培养质量。教育部高等教育司相关领导在2017年“中国大学教学论坛”上指出培养一流人才需要一流本科作为基础,办好一流本科必须有一流专业做支撑。因此,提高本科教学质量和专业建设水平成为新时期高等教育内涵式发展的主要任务和工作重心。

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  评估和认证促进质量保证

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  国际上第三方评估、认证机构的首要原则和宗旨是希望通过评估、认证来实现质量保障。抓人才培养质量,提高本科教学和专业建设水平,第三方评估、认证起到了很好的推动和标准引领作用。

  以工程教育专业认证为例,2016年中国加入国际工程教育专业认证互认协议《华盛顿协议》,这一方面说明我国的工程教育水准和工程教育认证体系得到了国际认可;另一方面也促进我国按照国际标准培养工程师,提高工程技术人才的培养质量。ABET(美国工程与技术认证委员会)作为《华盛顿协议》的发起组织之一,是美国最具权威的工程教育专业认证机构,其认证标准、规范和程序在全球认证机构中具有引领和示范作用。

  美国工程与技术认证委员会从1997年开始采用新的认证标准,其认证理念和思路发生重大变革:从注重教育投入转向注重教育产出,即强调学生学到了什么,毕业时具备了怎样的知识、能力和素质。认证标准的重心由院校转向了学生,从以往对院校各种资源、教学过程、课程设置和手段等的考查,转向对学生学习成果的考核;重心从“教”转向了“学”,从教师转向了学生;形成了“以学生为中心,以产出为导向,持续改进”的新认证理念和标准。我们高等教育目前的院校评估和专业认证也是基于这个理念。

  认证标准目标以学生为中心,以毕业能力达成度为导向

  美国工程与技术认证委员会从八个方面来考核专业教育是否达到标准。要求专业设定明确的专业培养目标和学生毕业要求,确保毕业生具备用人单位要求的技术能力和职业能力。将专业培养目标分解成具体的、可度量的学生毕业能力,具体描述学生毕业时应具备的知识、能力和素质。通过使学生获得具体的毕业能力确保专业培养目标的实现。

  设定明确的专业培养目标和学生毕业要求是专业教育质量保证的第一步,使教师和管理人员对于学生学习目标和预期成果有一个共同的认识,确保课程设置、培养方案也与这个目标保持一致。

  认证委员会以“学生”为中心,监测学生的学业进步,评估学生的学习成果,确保学生最终能够获得预期的能力要求,从而实现专业培养目标。

  认证委员会的认证围绕两个基本点进行:即学生毕业能力达成度和如何持续改进。认证委员会工程教育专业认证检验的核心标准是学生毕业能力是否达成以及达成的程度,所有教学环节的考核都以毕业能力达成度为导向。如认证委员会的第5条标准“课程设置”要求建立一个与专业培养目标和毕业要求相一致的课程体系和培养方案,必须包含与专业相关的数学、基础科学、工程科学、工程设计、通识教育和工程实践。课程设置和培养方案要确保学生可以在毕业时获得预期的毕业能力,实现预定的专业培养目标。第6条标准“教师”里要求具备充足的师资配比,教师应具备相应的资格和能力,能够满足培养方案中各个领域课程的教学和指导工作的要求,确保学生获得相应的毕业能力,并能够不断促进专业持续改进。第7条、第8条标准“设施”和“院校支持”中要检测其是否为学生毕业能力的达成提供了有效的支持,包括设备、资源、实验室、工具、教学环境、资金、服务、管理支持等。

  第二个基本点是持续改进。持续改进就是一个不断考核和评估学生毕业能力达成度的过程,根据评估的结果制定持续改进的措施和办法。这个过程必须经常性、制度化。

  毕业能力的达成,需要教学过程的支持,其达成的程度需要课程具体考核环节来检测,如作业、实验、测验、小组研讨、项目报告、汇报讲解等。课程各考核环节的结果组成过程性数据,院校要定期对这些数据进行分析评估,并将评估结果作为专业教育制定持续改进措施的依据,也要对改进措施的实施和效果再次进行评估,看是否有效,形成持续改进的闭环。专业认证机构要审查院系拥有考核、评估的制度和体系,具备自我检测、评估并持续改进的能力。

  专业认证中学校面临的挑战

  高等教育以前传统的质量监控措施大都围绕“教”这个主题,如督导专家听课、专家检查期末考试试卷、学生评教等。督导专家进课堂听课,主要看老师备课是否充分,讲课是否有条理,课堂气氛是否活跃,教师教态是否良好,声音是否洪亮等等。专家检查期末试卷,大多看出题难度、知识点覆盖面和区分度,检查教师批改试卷的情况,是否有漏判、误判。学生评教,主要给教师的“教”打分,也会调查学生主观上感觉自己学到了什么,学得怎么样。然而,在新的“以学生为中心”的教育理念和认证标准的指引下,应如何转变学校传统的质量监控理念和体系,学校又面临着怎样的挑战呢?

  首先,对于如何考查学生的毕业能力达成度上证据并不充分,更多地依靠问卷调查的方式由学生或用人单位就学生能力进行主观评测。其次,学校无法对毕业能力达成度做到日常动态监测,不能在“教”还发生的时候,及时进行检测和评估、发现问题、改进教学。大多数学校不能全面地搜集和保存日常教学的直接证据,缺乏基于日常教学直接证据的定量分析,没有持续改进的数据来源,因此也无法根据数据分析制定改进措施,持续改进成为空谈。

  另外,专业认证专家十分重视对学生作品的检查以及教师是否对学生作业进行及时有效的反馈。然而学校往往不会留存学生的平时作业,所以当认证专家需要随机查阅学生作业时,学校不能及时提供。当专家需要考查教师是否对学生作业给予及时反馈时,大多数院校也不能及时提供相应的证据。

  新时代高等教育内涵式发展给我们带来了更高的要求和期待,第三方的评估和认证能够带动和促进高校质量保障,最终的目的是要在学校内部建立一个常态化、经常性、制度化的质量保障体系和持续改进能力。目前在美国有些领先的高校通过采用象Blackboard学习管理系统这样的信息技术工具来管理和分析教学过程中的大数据,为教学质量的分析和改进提供支持。健全的质量保障体系和持续改进能力,需要依托对教学全过程日常常态化的监测和评估,更要依托于直接的、真实的、基于日常教学全过程的数据分析,制定出有据可循的改进措施,从而持续改进教学和培养质量,这是大数据时代下高校教学质量保障的一个新抓手。

  (作者:张丹,为毕博中国研究院研究员)

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