关键词：高职院校；人才培养；大数据诊断；教学研究
引言：众所周知，所谓人才培养状态数据平台是高职院校在对内部质量进行提升过程中所进行的基础建设，有利于促进教学工作的改进。同时，结合当前数据状态平台具体的问题，对人才培养状态数据进行构建，明确高职院校发展的方向[1]。为了更好的提高人才培养质量，要结合人才培养状态数据采集平台，进行有效的教学诊断与改进机制的完善，发挥数据平台对高职教学诊断与改进的意义，提出有效的发展阶段，打造新型的队伍，加强对数据的分析，从而利用动态的眼光开展数据整合，促进学校内涵建设。
一、高职院校人才培养状态大数据诊断对教学改进的意义探讨
在当前的高职院校教学工作诊断与改进的过程中，要充分发挥大数据诊断的作用，对人才培养质量进行提升，同时，充分利用信息技术建立数据管理系统，掌握人才培养工作的具体状况。其次，对高职院校的教学工作进行诊断，支持学校全面工作的开展，提高学校的教学质量，建立内部质量保证制度体系和运行机制，为培养高技术的专业人才奠定基础。再者，在具体的任务过程，要确保人才的有效管理，借助所提供的动态数据，为学校的规范化管理提供决策支持。综上所述，在当前的大数据诊断技术应用的过程中，要建立数据平台，对教学诊断与改进机制进行完善，促进高职院校实现管理的科学化、规范化，进一步推动学校内涵的建设。
二、高职院校人才培养状态大数据诊断和改进教学的具体策略探讨
在当前的高职教育发展过程中，要从创新发展的角度与视野，提高整体的教学质量，完善质量保障机制，促进教学过程的有效改进。
（一）促进状态数据平台
在当前的大数据时代下，高职院校对人才培养工作状态数据进行有效的采集，要加强信息技术的应用在教学管理、资源配置、评估等方面进行具体的优化，但是，在当前的数据平台中仍然存在着一系列的问题：首先，状态数据比较集中，反映学校层面而缺乏对专业的数据反应；其次，平台的功能没有得到深入的挖掘，缺乏对不同院校之间的差异重视。因此，高职院校在进行自我诊断与改进工作开展过程中，要对状态数据平台进行优化[2]。
首先，要对数据结构进行优化，对专业层面的数据进行采集，比如各专业的任课教师，企业兼职专业教师，校外兼职教师的数量和结构，加强校企合作和项目的开展。其次，要对状态数据平台的功能进行拓展，对各专业的资源进行优化配置，提供良好的技术服务，满足当前的就业质量，对状态数据平台的统计分析功能进行深入的挖掘。再者，要对状态数据平台的应用范围进行扩大，要提高对平台的认识，在这样的数据管理过程中，要发挥作用。尤其是针对于教学业绩考核，要把状态数据作为重要的参考依据，对状态数据进行有效的利用分析，趋势预测，加强风险的防范。
（二）促进数据分析队伍组建
在当前的高职院校对人才培养状态数据进行应用的过程中，要搭建状态数据平台，建立数据分析队伍，但是，由于当前的数据分析队伍人员较少，业务能力较低，不能适应当前的教学诊断与改进。因此，要选择合适的管理人物，对教育方针、政策进行了解，具有一定的管理和教学经验，对数据分析队伍进行组建[3]。其次，在部门内培养会分析与研究数据的人员，加强自我诊断与改进工作的优化。比如，院校的职能部门和教学部门，要重视分析人员培养，使状态数据的采集与管理平台内外的数据进行结合，加强自我诊断与改进。要重视分析人员培养状态数据的采集与管理，促进平台内外的数据进行结合，加强自我诊断与改进的及时性。
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（三）推动内部保障系统的完善
在当前的教学工作诊断与改进的过程中，要充分的结合教育行政部门组织的评估以及年度质量报告体系，对整体的保障系统进行完善。首先是质量标准研制系统，针对学校对人才的培养方案以及课程标准，结合具体的教育教学过程，对实践教学项目进行优化，营造良好的环境与氛围。再者，要建立质量评价监控系统，对人才培养过程进行全面的检查与监控。最后，在人才培养过程中，要提供一定的物质支持，促进基本条件能够得到保障。除此之外，要建立质量信息网络系统将各个系统的信息传递到其他系统，促进信息的共享，从而有效地改进。
（四）促进质量预警机制的构建
在当前的高职院校发展过程中，要加强对人才培养结果的诊断，充分利用状态数据和材料，建立质量预警机制，从而提高人才培养的质量。首先，要加强校企合作预计机制的完善，在与相关企业进行合作的过程中，要满足学生对专业学习的需求，同时，真正实现互利双赢的目标。其次，要建立专业建设预警机制，对相关专业的经济发展、产业结构进行有效对接，结合学生未来的就业状况，对整体的课程进行结构布局[4]。再者，对课程建设进行预警，对课程结构以及人才目标进行观点、教学内容与教学方法进行改进，加强对教学资源的合理利用。最后，要建立教师队伍的预警机制，加强专业学生规模与教师的合理配比，发挥教师的带头作用，同时加强科研能力，对实训教学进行有效的开展，在校内实训项目组织与设备使用的过程中，加强对实训室的管理，使得校外实训功能与实训项目进行结合，加强教师的指导。除此之外，要对服务能力预警机制进行完善，加强专业教师的参与，结合服务对象的具体提升状况，有效的发挥促进作用。
（五）“诊断”阶段与“改进”阶段
在诊断阶段，要确定较整改的具体项目，结合学生的基础能力和教学实施状况，明确办学的方向，做出具体的内涵描述和基本要求。比如，在办学方面诊断时，要从办学理念、定位、发展环境、机制等方面进行诊断要素的梳理，加强对相关政策的具体落实，结合学校的工作年度计划以及人才培养方案，进行科学的诊断，促进诊断点与数据平台的对接，从而使得较整改的工作提高准确性。再者，要加强数据分析，找到问题所在，了解未来的趋势走向，用动态的眼光进行数据整理。
另一方面，在改进阶段，要确定改进的目标提出改进的措施，诊断的结果和意见落实到具体的行动过程中，提高改进的效果
三、结束语
综上所述，在当前的人才培养过程中，要加强大数据的教学诊断技术应用，促进教学机制改革，从实际出发，不断的总结经验，找到所存在的问题，并提出有效的改进对策，促进人才培养质量的提升。同时，建立质量预警机制，开展校企合作，使高职院校学生能够对专业学习进行具体的实践，结合招生和就业的具体状况，设置课程体系与课程结构，明确人才培养的目标，提升师资队伍的质量，对教学过程进行优化，从而促进高职教育的转型与升级。
参考文献：
[1]汪伟.运用人才培养状态大数据实施高职内部质量保证体系诊断与改进[J].芜湖职业技术学院学报,2018(03):1-3.
[2]王成方.用人才培养状态大数据诊断和改进教学[N].中国教育报,2016-02-23(005).
[3]郑卫东.构建高职院校教学质量保障体系的研究与探索——从数据采集走向数据管理[J].中国高教研究,2011(02):76-78.
[4]郭庆志.新时期高等职业教育质量保障制度建设的思考[J].中国职业技术教育,2016(05):14-17.
论文作者:蔡霖
论文发表刊物:《教育学文摘》2019年第16期
论文发表时间:2020/3/2
标签：数据论文; 人才培养论文; 状态论文; 过程中论文; 质量论文; 高职院校论文; 平台论文; 《教育学文摘》2019年第16期论文;