高职扩招视觉下面向工匠人才培养的教学质量智能评价模型研究

关成立，杨岳

(阳江职业技术学院，广东 阳江)

一 引言

为发展高职教育，鼓励应届高中毕业生、下岗职工、退役军人及农民工等报考，2019 年3 月政府工作报告提出高职院校扩招100 万；4 月，国家出台《高职扩招专项工作实施方案》，明确质量型扩招，针对不同生源特点，采取灵活多元化的教学模式，促进自主、泛在、个性化的人才培养[1]。高职扩招是党和国家对高等教育发展做出的重要举措，更是职业教育改革发展的重大机遇。而高职扩招带来的多样化生源结构、规模化学生数量、发展诉求化及竞争常态化等影响都将解构和重组高职院校的人才培养模式、教师团队及学生管理方式、教学平台及资源等[2-4]。立足未来专业化、特色化发展角度，面向市场，如何以质量优先提前应对可能产生的影响及挑战，对于高职院校高质量可持续发展来说至关重要。

并且，随着我国社会经济进入“新常态”发展周期，实践应用型的“工匠”人才在工业生产和城市发展中的作用日益重要，社会对各类工匠人才规格的需求越来越高。如以“环保工匠”及“信息技术工匠”为例，此次新冠肺炎疫情的爆发，大量医疗废弃物及废水的排放，高技术高标准的环境污染防治工艺及环保行业工匠型人才备受关注；同时，计算机信息技术及有关疫情的大数据的应用亦愈受青睐。作为应用型人才培养基地的高职院校，必须承担起为社会培养各行各业工匠的责任，通过教学改革和创新，提高学生实践应用能力，构筑新一代工匠。基于此，为了摸清高职实践教学现状，提升高职实践教学质量，深化高职实践教学改革，为职能部门制定科学的实践教学管理制度提供决策支持服务，面向工匠人才培养研究高职实践教学质量评价体系是极其必要的。

二 高职实践教学质量评价体系建立的重要性

（一） 实现实践教学水平提高、实践教学改革导向功能

实践教学是高职教育不可或缺的关键环节，通过评价目标、指标和内容体系为核心的导向机制的引导，有助于高职实践教学质量的提高及工匠人才的培养，使实践教学的广度和深度得到拓展，使学生的职业能力和职业素质得到提升[5]。通过开展实践教学质量评价体系的研究，获得影响实践教学质量的主要内在因素，从而有针对性地进行工匠型人才培养模式改革与创新。

（二） 实现高职实践教学质量诊改功能

高职开展实践教学质量评价工作，评价主体利用某种方法技术手段，对评价客体进行系统、全方位的分析判断、定量考核等，根据评价标准作出科学合理判断，基于诊断鉴别实践教学质量成效，分析实践教学活动偏离目标原因，并提供改进途径和改进措施。

（三） 实现高职教书育人激励功能

由于工匠人才培养及实践教学质量评价需要，必须因时制宜，制定合理的教学评价指标，职能部门将各种评价有机结合起来，调动评价主体主观能动性，从而激发评价客体的内在动力，进而最大限度提升学生职业技能本领和创新能力。对高职教师而言，也实现了“以评促教、以评促改”的目的。

三 高职实践教学质量评价现状

（一） 国外评价现状

国外高等学校关于教学评价研究源自20 世纪初。首先由美国兴起教学测评，后逐渐发展至加拿大、日本、德国与前苏联，主要为以下6 种教学评价模式[6]：①泰勒行为目标评价模式：主要围绕对学生学力测量怎么客观化、标准化问题进行，如图1 所示。②斯坦梅茨差距评价模式：此模式与泰勒模式类似，区别在于前者预设客观标准，并提供自我评价及有系统的方案改进模式，后者则预设具体行为目标。③斯塔弗尔比姆CIPP 评价模式：该法认为评价就是为管理者做决策提供信息服务的过程。背景（Context）、输入（Input）、过程（Process）、结果（Product）评价构成了CIPP 评价模式。④古巴和林肯的自然主义评价模式：认为评价本质上是一种心理构建，对事物赋予价值。强调价值多元性，提倡系统考虑不同方面的意见，并基于实证引入定性评价。⑤目的游离评价模式：该模式主张把评价的重点从“课程计划预期的结果”转向“课程计划实际的结果”上来。⑥斯塔克应答评价模式：首先让评价对象及其他有关人员提出问题，并允许他们就关心的问题充分表达意见。

图1 泰勒行为目标评价模式

（二） 国内评价现状

目前，我国高职院校教学评价体系没有统一标准，基本由各院校自我制定，评价指标主要考虑教学态度、教学方法、教学内容、教学组织及教学效果五个要素，但各院校对每一类指标的理解和重视程度不同，且评价细节亦存在较大区别。评价过程中普遍存在的问题主要为四个方面：一是实践教学评价观念落后，只注重理论教学评价，忽视实践教学评价或者有实践教学方面评价，但往往流于形式，评价缺乏规范严谨性；二是评价内容不够具体，太笼统，评价标准不明确，难以操作；三是评价主体单一，以校内评价、指导教师为主，企业、行业等外界评价主体相对缺乏；四是评价结果缺乏反馈，评价处于局部被动、静态的监督层面，评价结果不及时，结论模糊、不客观，不利于教学改进等。教学质量评价方法主要有3 种[7]：指标加权平均法、层次分析方法及模糊综合评价法，具体如表1 所示。

表1 常见教学评价方法

根据表1，上述3 种评价方法都要求评价指标之间存在线性关系。而教学涵盖教与学两个动态过程，在该进程中影响其教学质量的因子多种多样，且各因子影响程度不一，为此，评价结果难以用数学解析式表示，所以如采用以上3 种方法综合评价教学质量，存在着主观性过强及不合理性等问题。

四 高职实践教学质量智能化评价模型研究

（一） 系统理论及BP 神经网络

广义范围的系统科学，是一门研究复杂系统的专门学科，具有集合性、关联性、整体性及目的性等典型特征，而其中涵盖的人工智能领域中的反向传播神经网络——Back Propagation（BP）神经网络是目前利用率最高的网络模拟功能智能系统，可对简单非线性作用函数的复合进行映射，以表达复杂现象[8]。由于高职院校实践教学质量评价体系属于复杂且非线性系统问题，所以，选择系统科学理论及BP 神经网络对实践教学质量开展预测及评价，为高职院校实践教学质量评价及保障体系的构建提供方便实用的有效载体[9]。

（二） 构建智能化评价模型

首先，建立基于系统理论的高职实践教学质量多维度多角色多观测点的评价指标体系。根据系统理论整体性、功能性、层次性、关联性、动态平衡性等典型特征，深入剖析高职实践教学评价体系各因素所起的作用，明确实践教学管理是个具有反馈功能的闭合循环系统（图2A）。运用系统方法论，根据高职扩招实际因素，提炼出多维度（从学生、教师、课程、课堂等）多角色（同行、领导、专家等）评价体系，为使评价工作具备可操作性、评价内容可定量可复制，每个维度展开多个观测点。学生维度可设观测点为：准备、听课、互动、自主、掌握；教师维度可设观测点为：展示、对话、互动、指导；课程维度可设观测点为：目标、内容、实施、资源；课堂维度可设观测点为：探究、开放、民主、创新。最终形成高职全面、合理、可操作性的实践教学质量评价指标体系（图2B）。

图2 实践教学评价图

其次，从确定的高职实践教学质量评价的各个指标（观测点）数据出发，进行测评数据深度挖掘，鉴于神经网络能有效处理非线性、不确定的问题，构建基于BP 神经网络的实践教学质量测评模型及仿真预测（图3）。面向工匠人才培养模式，以影响高职实践教学质量的数据作为模型输入向量，以专家评价值作为模型输出向量，合理设计模型结构并选择训练样本，根据实践及相关要求确定模型各个作用函数，并利用训练数据集对该模型进行学习，当系统误差符合预设条件时结束学习过程。

图3 实践教学评价BP 神经网络拓扑图

进一步地，根据BP 神经网路评价模型的仿真预测结果，进行改进跟踪研究，形成“过程性测评—数据分析及反馈—教师逆向设计实践教学体系移动测评”工作过程，克服扩招背景下各影响评价因子错综复杂、非线性等特点，进一步优化数学模型，为评价高职实践教学质量提供更为科学且合乎实际的智能测评模式。

（三） 案例应用

根据前期研究[10]，分别将S 型传递函数及线性函数作用于BP 神经网络中的隐含层及输出层，则单隐含层网络模型即可映射非线性评价体系。结合上述有关高职实践教学观测点评价指标分析，本次构建的BP 神经网络评价模型结构为16-1-1 型。另外，将评价数据样本进行标准化处理可减小不同观测点指标间的差异性，提高评价结果精度及可信度[11]。为此，笔者通过收集本单位及兄弟院校相关教学评价数据,选取了33 组理工科专业实践教学质量评价数据，并将其归一化至[0,1]区间，如表2 所示。

表2 教学评价数据

设置网络运行参数, 结合实践定义为: 训练函数trainc、学习函数learngd、性能函数mse、系统误差＜0.001。并随机选取表2 中27 组数据为学习样本，余下6 组数据为预测样本。运行BP 神经网络模型，得到如图4 所示的学习曲线及结果。分析可知，构建的网络模型收敛速度较快，除个别数据外，误差值均在±5%以内，说明构建的BP 神经网络可较好地逼近高职实践教学质量评价规律。

图4 网络模型学习过程及结果图

为进一步检测该网络模型的仿真预测能力，对余下6 组数据进行测试，预测结果如图5 所示。经数据拟合方程及参数分析可知，网络模型仿真预测值和目标值吻合度较高，相关系数可达0.9760，说明针对未经学习测试的数据，所设计的BP 神经网络模型具有较好仿真预测能力，在高职实践教学质量评价领域存在较好的实用性，为一线教师及教学管理职能部门即时反馈并提供有效改进措施实施依据。

图5 网络模型仿真预测结果图

五 结语

在高职扩招并提质的背景下，实践应用型的工匠人才培养至关重要。以提高高职实践教学质量为根本，深化高职实践教学改革，运用系统方法论构建符合办学实际、可操作性的多维度、多角色、多观测点的高职实践教学测评指标体系，利用实际测评数据，运用反向传播BP 神经网络构建评价模型，智能评价实践教学质量，切实保障高职实践教学质量及评价系统的科学性与实践性。并将评价结果进行反馈，帮助教师提升实践教学手段，为职能部门反映本校实践教学实际情况，为决策层制定科学合理的高职实践教学管理制度提供重要依据。