面向“双高计划”的高职教育质量评价研究

徐 幸

(重庆电子工程职业学院 财经管理学院，重庆 401331)

一、引言

高等职业教育(以下简称高职教育)作为我国教育中不可或缺的组成部分，肩负着为经济社会建设与发展培养人才的使命。在国家大力发展高等教育和职业教育的形势下，同时也促进了相关政策的出台。2019年4月，围绕加快完善职业教育体系，国家教育部、财政部颁布了《中国特色高水平高职学校和专业建设计划》(以下简称“双高计划”)重大政策。“双高计划”通过集中投入与重点建设，增强了高职教育的治理能力，推动学校教育改革，为实现高职教育高质量发展创造良好条件。“双高计划”作为我国高等职业教育改革的重大举措，以立德树人为根本，以提升教育质量为核心，多维度提升高职教育发展质量。因此，为推动和确保“双高计划”的高职教育质量，需加强高职教育质量保障体系的建设，而高职教育质量评价体系的构建起着关键性作用。

在构建评价体系过程中，层次分析法和模糊综合评价法在系统评价中得到广泛应用，两种方法的综合运用可将复杂的评价问题清晰明确化，并通过量化评价指标获得最终评价结果，以此制定出更有效的改进措施。现阶段学者们对于层次分析法和模糊综合评价法的综合应用研究，陈杰等[1]探讨了基于层次分析法对高校专利实力模糊评价，主要结合模糊综合评价法和层次分析法，以此构建较为客观实用的评价体系，通过定性和定量相融合，提升高校专利实力评判结果的精确度；王仟莹等[2]研究了大数据时代下高校会计人才培养综合能力评价，客观公正评价高校培养的会计人才综合能力，从发展能力、职业道德以及知识能力等多个方面，并对高校培养的人才进行层次分析，构建了模糊评价模型，对其进行客观公正评价；陈方芳[3]研究了高校大学生数学素质的灰色模糊综合评价模型，构建了基于应用型人才培养下的评价指标体系，讨论了灰色模糊评价法的使用性与科学性；张东明等[4]提出研究生教育质量的提升需要加强研究生培养质量保障体系的建设，通过分析构建教育质量综合评价体系，面向双一流人才培养的研究生教育质量评价；温长吉等[5]选取四所代表性大学为研究对象，提出影响应用型人才创新创业培养评价的指标，运用层次分析法和模糊综合评价法对创新创业培养质量评价进行分析，并提出相应的解决方案；杨湘华等[6]运用层次分析法和模糊评价法构建数学模型，以全国大学生建模竞赛和智能汽车竞赛为案例，定量分析学生赛后能力方面的获益程度，从而进一步为大学参与创新竞赛提供参考的价值。

不同于以往的研究，本文切实考虑“双高计划”下为推动和确保高职教育质量，构建高职教育质量保障体系的重要性。以某中国特色高水平高职学校为例，通过运用层次分析法和模糊综合评价法对“双高计划”下高职教育质量进行评价。首先，基于教育质量评价体系构建的原则，制定学生培养、师资力量、校内资源及企业反馈4个评价项目以及20个二级指标，从而形成教育质量评价体系；然后，利用层次分析法确定各项评价指标的权重大小；接着，采用模糊综合评价法对教育质量评价指标进行权重分析与判断，达到量化评估的目的；最后对选取对象进行评价，并提出合理的意见。

二、高职教育质量评价体系构建的原则

为了确保“双高计划”下高职教育质量，本文采用层次分析法评估教育质量，建立面向“双高计划”的高职教育质量评价体系。根据层次分析法进行研究对象评价时，高职教育质量影响因素的指标确定至关重要。指标选取的不全面会直接导致评价结果的精确度不够高；而指标选取过于复杂，会增大评价的难度与工作量。综合以上因素，有关指标体系构建原则需考虑以下几个方面：

(一)系统性原则

本文研究目标在于对“双高计划”下的高职教育质量进行评价，从教育质量的影响因素出发，合理考虑这些因素的组成部分，构建可系统地、全面地反映教育质量的指标体系。

(二)科学性原则

评价指标体系的大小也必须适宜，指标体系的设置应具有一定的科学性。基于“双高计划”对高职教育的定位，全面思考对教育质量的影响因素，包括学生、教师、学校和企业等多个方面，充分考虑指标体系构建的科学性原则，基于影响因素，归纳总结各个影响因素的组成，以此建立评价指标体系。该指标体系的构建能科学反映“双高计划”的高职教育质量的具体成效。

(三)实际性原则

所构建的评价指标体系应能真实反映“双高计划”的高职教育的各个方面，并且能将每项评价指标与系统的总体目标有机联系起来，组成一个层次分明的整体，从而全面反映评价对象的优劣。在指标选取时，所考虑的因素是实际存在的，从而提高专家问卷打分的精确度。

三、层次分析法在高职教育质量评价体系中的应用

基于“双高计划”的高职教育质量评价体系构建的基本原则，以某中国特色高水平高职学校为例，切实结合学校人才培养的宗旨，深入分析评价体系的组成因素，运用层析分析法建立教育质量评价体系，其中包括学生培养、师资力量、校内资源、企业反馈4个一级指标以及对应的20个二级指标，如表1所示。

根据所构建的面向“双高计划”的高职教育质量评价体系，现以一级指标学生培养为例，分别从学生专业课程学分达标情况、参加创新创业比赛和技能大赛获奖情况、初次就业率情况、学生创业成功率情况、专升本升学率情况、参与校内科研论文及项目立项的情况等6个方面构建二级指标。在注重学生专业知识与技能全面培养的同时，也需强化科教协同育人机制。由表1中所构建的评价体系，根据判断矩阵标度定义[7]，如表2所示，征求多位高职教育专家意见，对同一层次的一级指标、二级指标进行两两比较并打分，形成两两比较的判断矩阵，最终进行一致性检验。

现以A-Ai 层级为例展开说明，可得到其判断矩阵如表3所示。

通过表3中A-Ai 层级的判断矩阵结果，得到A-Ai 层级归一化后的相对权重向量：

由正矩阵的Perron 定理，A-Ai 层级的最大特征值λmax存在且唯一，其重要度向量W 的分量均为正分量，因此可求得特征值和最大特征值分别为：

[λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6] = [6.5360，6.1046，7.0754，6.2418，6.1257，6.1896]，λmax= 6.3788。

对以上得到的A-Ai 层级的判断矩阵的处理结果进行一致性检验。通过查询对应的平均随机一致性指标表[7]，如表4所示。

表1 面向“双高计划”的高职教育质量评价体系

表2 判断矩阵标度定义

表3 A-Ai 层级的判断矩阵

表4 平均随机一致性指标表

以A-Ai层级为例，基本要素个数n = 6，即可得到对应的一致性指标的平均值：

通过进一步计算得到A-Ai层级一致性指标和一致性比例为：

由于A-Ai层级一致性比例CR＜0.1，表明A-Ai层级判断矩阵一致性检验通过。其余层级的判断矩阵构建、分析过程以及一致性检验步骤与之类似，其余层级的权重向量、一致性比例以及检验结果，如表5所示。

表5 其余层级的权重向量、一致性比例以及检验结果

四、运用模糊综合评价法对教育质量量化评估

模糊综合评价法是模糊数学中最基本的方法之一，它可量化复杂的系统评价指标，其主要方法即利用隶属度来刻画模糊界限。充分考虑到模糊综合评价法的优势，且评价效果较好，因此采用该评价方法对某高职院校在“双高计划”建设下高职教育质量进行量化评估。首先对高职院校部门领导、领域专家共计20人开展高职教育质量线上问卷调查；然后设置本次评估的评定(语)集，并对其评定集进行赋值，即。最后，结合隶属度原理以及调查问卷结果，得到高职教育质量模糊评价结果，如表6所示。

表6 面向“双高计划”的高职教育质量模糊评价结果

由上表数据可得到面向“双高计划”的高职教育质量模糊评价结果，以师资力量为例，其隶属度矩阵为：

根据矩阵R2的结果，其对应指标评价项目的权重向量和评定集的数值化向量分别为：

对应的模糊评价集S2=·R2，即：

与师资力量评价过程同理，可得到其他指标评价项目对应的模糊评价集和评定值，如表7所示：

表7 其他指标评价项目对应的模糊评价集和评定值

由以上初级评价结果，面向“双高计划”的高职教育质量的整体模糊评价集及综合评定值为：

基于层次分析法和模糊综合评价法，可得到高职教育质量综合评定值为88.442，属于区间[80，100)，即评价结果基于优与良之间，充分体现了该校在“双高计划”下高职教育质量得到保障。但是，值得注意的是单个评价项目评价结果差异较大。其中，师资力量和校内资源的评定值处于区间[80，100)，说明该高职院校注重对师资能力的提升与校内资源的构建。而高职学生培养和企业反馈的评定值处于区间[60，80)，说明评价结果属于良与中之间。因此该高职院校需要及时采取措施加强学校学生培养的建设力度，注重对人才职业素养和专业技能的教育，适应企业的用人需求。

五、结语

本文为推动和确保“双高计划”下高职教育质量，以某中国特色高水平高职学校为例，运用层次分析法和模糊综合评价法对“双高计划”下高职教育质量进行评价。通过专家打分，利用层次分析法确定所构建的教育质量评价体系中各项评价指标的权重大小，采用模糊综合评价法对教育质量评价指标量化评估。研究结果表明，在“双高计划”下该高职的教育质量综合评价处于优与良之间，整体教育质量得到保障。然而，学生培养和企业反馈评价结果处于良与中之间。由此反映出该高职院校仍需加强对高职学生全方面培养的建设力度，注重科教协同育人，积极带领和指导学生参与各项技能竞赛，强化对学生职业素养和专业技能的培养。另外，需重视对企业的用人需求的调研，加强校企合作的力度，达到提升学生培养质量与企业发展的双赢目的。本文的研究结果为面向“双高计划”的高职教育质量评价提供参考价值。