基于信息协同的普通高校实验室效率评价研究*

2018-12-07冯健文

中国教育信息化 2018年21期

冯健文

（韩山师范学院计算机与信息工程学院，广东潮州521041）

一、引言

实验室是教学和科研的主要场所，是人才培养的基地。合理有效评估实验室效率已成为实验室科学管理的必要环节。普通高校作为高等教育的主体，研究其实验室效率评价方法具有重要意义。近年来各高校都高度重视实验室效率评价工作，从建设、运营绩效、质量和综合管理等角度出发，采用层次分析法（AHP）[1]、数据包络分析法（DEA）[2-4]、模糊数学（FM）[5]、聚类[6]等建立评价指标模型并开展了实践应用[7][8]。

但在新时代高等教育发展从规模扩张和空间扩展转为质量提高和结构优化内涵式发展的背景下，[9]现有研究主要存在以下问题：第一，评价模型不符合分类发展改革趋势。2018年初，广东省提出“冲一流、补短板、强特色”提升计划，高校根据不同的特点进行分类发展，建设目标实验室也存在不同的发展方向，相应产生多种分类标准。[10]普通高校限于条件，实验室主要是教学科研兼顾并以教学为主。现有评价模型多针对重点实验室或重点大学，指标大而全，并不符合普通高校办学特点。因此实验室分类建设和评价将有助于提高办学质量。第二，效率评价信息化程度低、数据质量较难保证，管理效率不高，缺乏追溯性和决策支持作用。

针对上述问题，应基于高校分类发展理念，构建灵活的实验室效率评价模型评价不同类型的实验室，同时借助先进的信息技术，建立覆盖实验室管理全链条的信息化管理系统，提高效率评价数据质量和管理便利性，确保评价结果科学合理。

二、基于层次分析法的实验室效率评价模型

效率评价模型一般包括指标体系设计和指标权重计算两部分。指标体系体现实验室的职能，大体可以用统一体系。但类型不同的实验室职能侧重点不一样，所以，效率评价指标的权重应根据实验室类别来设置，要体现对实验室类型的适合，将使用方向的评估作为后续建设的参考依据，不能采用一个统一的权重衡量所有的实验室效率。

此外，指标的数据来源除了考虑对效率评价目标的支撑外，还要思考数据采集的便利性和指标体系推广的通用性。按照教育部的要求，高等学校实验室信息统计数据的上报已成为所有高校的基础性工作，它不仅为国家决策部门提供了较全面的基础数据，同时也是衡量一个学校办学水平、管理水平、实验教学水平的重要指标之一。[11-13]以教育部实验室统计上报数据作为评价数据源，实验室效率评价指标更具通用性和推广性，也能有效支持历史数据决策分析。同时考虑到面向专业、学生特点、建设目标等因素，实验室指标较难完全客观衡量，因此下面以教育部高等学校实验室信息统计数据为数据源，采用层次分析法（AHP）设计效率评价模型。

1.指标体系设计

实验室主要职能通常包括实验教学、科研和社会服务，以及服务队伍和管理、环保等可持续发展条件。根据层次分析法原理[14]，以实验室效率为目标A，准则层包括实验室利用、实验教学、科学研究、基础设施和服务队伍5个指标，方案层设18个子指标，如表1所示。所有指标评定标准数据都可从高等学校实验室信息统计数据基表中抽取。

表1 实验室效率评估模型指标体系

2.指标权重计算

普通高校多属于地方院校，以培养地方发展所需的本科、硕士层次人才，这决定了大部分实验室的使用方向以教学为主兼顾科研。限于篇幅，文章只讨论教学型和科研型两大类，教学型以开放实验人时数多、教研成果和高层次实验教学示范中心为导向，科研型以科研成果和贵重仪器设备效益为重点。

下面采用专家评分与层次分析法相结合的方法计算各指标权重。考虑普通高校的资源条件和实验室分类建设需要，专家首先根据教学或科研实验室进行指标权重标度。通过对比任意两个指标相互的重要性，建立判断矩阵，并进行一致性检验。表2是教学型实验室效率评估指标权重，包括了准则层和方案层各指标权重及权重排序。

表2 教学型实验室效率评估指标权重

经过计算，准则层指标权重中，实验室利用（38.47%）和实验教学（32.88%）共占71.35%，体现了教学型实验室主要服务实验教学的职能，以及重视实验室利用率和教学效益的倾向性。在方案层的基础设施子指标中，仪器设备更新情况占41.42%，体现了实验条件的重要性；服务队伍子指标中，人员结构占53.89%，体现梯队的可持续发展。科研型实验室指标权重可参照设定，科学研究、实验室利用和基础设施占比较大。

三、基于信息协同的实验室效率评价管理模式

实验室管理涉及全校上下多方，业务间有较强逻辑关系，效率评价数据必然是实验室管理部门和相关人员协同工作的结果。要保证评价源数据质量和采集效率，应建立从实验室教学安排、基础设施管理、教学实施、成果管理到实验管理数据汇总统计的过程管理信息化流程，并借助信息系统支持，快速便利采集可追溯来源的、可靠可信的统计数据，为提高实验室教学和管理质量提供支撑。

下面提出基于信息协同的实验室效率评价管理模式，如图1所示。该模式以闭环的实验室管理业务流程为核心，通过效率评价构建实验室质量保障和监控体系。

图1 基于信息协同的实验室效率评价管理模式

该模式包括纵横两大管理层次。纵向管理是从管理范围的角度，建立覆盖校、院、中心、实验室和管理员的五级纵向管理模式，该模式越往上，数据宏观特征越明显；越往下，数据细节越多。横向管理是以实验室为核心，建立涉及教学、资产、科研等部门的横向协同管理模式，体现实验室数据的多样化和完整性。纵横模式交叉，即在纵向的每一层次，都应有横向部门的业务管理和数据联系。管理模式的实施通过实验室管理制度、岗位职责制度、数字化校园资源建设制度等加以约束。整个管理模式采用协同信息系统实现支持，提供即时的管理、统计、追溯、分析和决策支持服务。

四、实验室效率评价信息化实践

本研究在作者单位进行了实践应用，由教务处牵头，组织实施了实验室效率评价工作，主要内容包括：

1.成立“1+3”工作组，明确分工和职责

成立一个包括校领导、教务处、科研处、资产管理处、教育技术部和二级学院领导的领导工作组，工作组下设管理模式改革、效率评价研究和信息协同支撑三个工作小组。

管理模式改革工作组主要由教务处、科研处、资产管理处、各二级学院组成，任务为研究纵横管理模式，制定相关管理制度，理清管理线条；效率评价研究工作组主要由教务处、计算机学院组成，负责效率评价方法研究和整理评价数据，通过文献查阅、调研，确定效率评价方法，并以上报教育部实验室数据为主，以其他数据为辅，建立效率评价模型；信息协同支撑工作组由计算机学院、教育技术部和相关处室组成，负责调研现有的实验室管理系统，建立信息协同机制，实现信息协同服务。领导小组统筹全面，协调各方，并指导开展应用实践。

2.构建以实验室教学为核心的知识协同管理系统，提高评价的数据准确度和效率

以每年10月报送教育部实验室教学统计数据为契机，建立了实验室教学知识协同管理系统。该系统横向提供了二级学院、设备处、人事处、网络中心等数据源单位维护实验室数据的功能，纵向支持教务处、教学单位、实验室、任课教师、教务员等数据填报和审核功能。根据数据大类设立实验排课计划、实验项目进度、实验室设施及人员、业务部门数据多级审核机制，保障源数据的质量。教务员录入实验排课计划，分管实验教学的教学部门院长审核；实验室管理员录入实验室设施信息及人员情况，实验室主任和分管院长审核；任课教师录入实验项目进度，系主任和分管院长审核。系统记录了所有数据的填报和审核流程，确保了数据质量，又大大提高了填报效率。该系统从2014年启用，采用了Java的技术方案，并通过Web services建立与其他协作系统的数据接口。

3.开展实验室分类评价，实现以评促建

采用表1和表2的AHP分层教学型实验室评价指标体系，根据基表一教学科研仪器设备表和基表六实验室基本情况表标注的教学型实验室，共132间开展评价工作。

先从教育部实验统计数据直接提取相关数据计算，专家对部分指标实际情况询查填报单位，最终确定总分。总体上，在上述指标体系下，各实验室效率评价得分基本反映了实际运行情况。62.3%的教学类实验室得分在75分以上，主要得分项是开放实验情况、教学利用率、设备更新等，失分项是教研成果方面。9.6%的实验室得分不及格，失分项主要为利用率较低，经检查原因包括新专业使用、设备陈旧、开放实验项目少等。对于此类实验室，建议更改为科研实验室或更新设备增加开发实验项目数量。此外，还运用数据分析方法检查基表一教学科研仪器设备表中，仪器设备的用途类型与实验室的类型是否一致的程度，如果不匹配比例大于50%，考虑进行用途调整。

通过重构管理架构，打造综合实验室管理信息技术系统，建立重实效、促整改的效率评价方法，学校上报教育部实验室数据质量和效率大大提高，以前是课后补录、数据错漏多、难以检查、教师积极性差，现在做到了每学期开学录好计划、实时监控录入进程、数据质量责任到人，尤其是采取效率统计后，各学院不仅重视数据采集工作，而且认真研究实验室的使用效益，对促进学校实验室分类建设、提高建设效益、提升实验教学质量起到重要作用。