一、专业建设的基本内容

管理学有着成熟的理论和过程，专业建设工作同其他任何工作一样，需要科学的PDCA管理过程。如果说P（计 划）和D（执行）是管理工作当中的基础和重点的话，那C就是诊断、是关键，A是改进、是保障。诊改就是要在计划和执行的基础之上，判断运行当中基本状态，对运行良好的给予认可和强化，对运行不畅的，找出问题和解决办法。换言之，诊改本身就是管理循环当中应有的组成环节。

既然是基于计划和执行，首先就必须清晰地界定专业建设究竟包括哪些内容。一般而言，专业建设应当包括如下八项内容：第一是师资队伍，即一个专业有多少教师参与，以及这些教师质量如何；第二是经费投入，即一个专业投入多少经费进行建设和拓展；第三是硬件设施，即一个专业有多少实验实训室或先进的设施设备资源；第四是合作企业支撑，一个专业有多少行业企业，尤其是深度融合的知名企业作为后盾；第五是课程体系，即一个专业有多少高质量的课程作为知识的输出载体；第六是科技研发，即一个专业有多少前沿的理论成果和实用的技术项目作为知识更新的活水之源；第七是学生学习状况，即一个专业有多少人才培育的对象以及这些对象的学业情况；第八是学生就业状况，即一个专业最终培养出的高素质技能型人才的数量和质量。不同的高职院校对专业建设的内容分类有时存在差异，需要强调的是，无论如何都必须明确专业建设内容当中的一级目录乃至二级目录，且保证所列目录涵盖专业建设的全部要素，保证目录之前合理的逻辑关系，切忌目录内容的遗漏、杂糅、交叉、混乱。

二、基本内容中的诊断因子

传统的专业评估是由政府部门选择专家，通过高职院校的外部力量，以一个比较恒定的标准来观察高职院校的专业建设情况，最终给出一个优秀、合格或者不合格的结论性意见。专业评估所使用的手段最常见的是查看台账、现场访谈等。据此，高职院校需要将课程设置及运行情况、校企合作情况、硬件实施情况等分门别类地归结成工作台账资料，供评估专家抽查。检查过程当中，相关负责同志随时准备接受评估专家的咨询和提问。

如果说评估是一个传统的方式，诊断则是一个现代的手段。其现代性体现在如前所述的主体的变化、指标的变化、结果的变化，更重要的是，它的理念变了，由过去的依赖散乱的定性材料，变成了现在依靠定性的目录数据。这样一来，就需要进一步去罗列专业建设的八项内容当中会产生哪些目录数据，这也就是我们所说的诊断因子。通俗一点讲，诊断因子就是对内容一级目录的详细化、元素化。例如，师资队伍可以元素化为校内专任教师数量、校内兼课教师数量、校外兼職教师数量、校外兼课教师数量；课程体系可以元素化为专业课程门数、理论课程数、实践课程数、校企合作开发课程数、国际化课程数 等；学生学习状况可以元素化为平均学习成绩获得不同等次的数量、留学生数量、获取高级职业技能证书的学生数量、具有专利或发表论文的学生数量等。总之，要通过专家评议的方式或内部研讨的方式，既遵照内涵建设的一般性规律，也符合高职院校不同专业的自身特点，罗列性地而不是举例性地列出专业建设中的N个元素，这些元素的纲要就是相对固化的一级目录，这些元素不可再拆分，组合起来可以构成一个专业的指标体系，这些元素可以随着我们对事物理解的加深适当调整和丰富，这些元素就是诊断因子。

三、诊断因子数据的获取

确定诊断因子只是开展诊改工作的一个重要基础，关键点在于如何获得诊断因子的对应数据。正如前面所讨论到的，传统的评估不是以数据为主导，是一种经验式的、主观性比较强的评判，而现在的诊改则是“有一分数据说一分话”，它主要依赖诊断因子的数据来反映一项工作的成败得失。

获取诊断因子的数据过程可能会出现三种情况：第一种情况是一些因子应该有数据，但是现在却拿不出数据。比如，一些高职院校在专业建设的校企合作资源方面的若干元素，拿不出准确的数据。这就说明既有的校企合作没有真正融入专业建设当中，或者说专业建设过程中并没有做到有计划、有步骤、有控制地开展校企合作。第二种情况是一些因子应该有数据，且拿到数据了，但是发现这个数据不理想，偏大或者偏小。比如，某高职院校目标是国际知名，但是在诊断专业建设当中学生学习状况的时候，发现某重点专业的在校留学生的数据几乎为零。这就说明这项工作亟待改进。第三种情况是一些因子应该有数据，且拿到数据了，数据还比较理想，但是，获取这个数据的过程耗时相当可观、精力花费相当大。例如，许多专业的带头人对于本专业毕业生的就业对口率并不清楚，即便开展统计，也是临时组织队伍或者临时委托调查公司，以临时收集的毕业生邮箱进行准确性值得质疑的问卷调查。这就说明在既有的专业建设当中，这个元素所对应的工作程序不够合理，需要立即优化和修正。

要想改变上述情况，尤其是第三种情况，信息化的运用便显得尤其重要。信息化的目的是运用技术手段降低手工操作的巨大成本，且可以保障既定的工作程序、工作过程得到规范化的实施。仍然以本专业毕业生的就业对口率这一诊断因子为例。如果高职院校基于智慧校园开发出就业情况跟踪系统，在毕业生办理毕业手续时就在系统中录入或导入所有学生的基本信息，包括邮箱信息、毕业单位信息、联系方式信息等，进而在每个年度，通过提供免费继续教育资源，或者通过校友会这一常设机构的固定工作，有效吸引毕业生主动登录就业情况跟踪系统及时录入自己的就业跟踪系统，就业跟踪系统则自动统计产生毕业生就业对口率数据。

因此，高职院校在事先计划获取这一诊断因子的前提下，通过明晰的工作流程、有效吸引政策、便捷的采集系统、自动的统计功能，一个元素的数据不仅是可以获取的，而且是可以及时准确获取的。

四、诊断数据的展示应用

通过信息化系统获得诊断因子的数据，不仅有助于高职院校进行工作的自我评判，而且可以继续通过信息化系统，将数据共享到其他应用模块，衍生性地提升一系列传统工作。

第一种应用：将诊断因子的数据共享到网上家长会。家长是高职院校的重要关注者，他们密切关注着自己的孩子在学校的成绩和表现。如果在智慧校园当中开发出网上家长会的应用，在这个应用上将专业建设当中学生的学习成绩数据、学生获取高水平技能证书的数据、学生参加大赛获奖的数据、学生就业的数据予以共享，家长必然会对学校予以充分的肯定，学生的发展也就得到了更多的社会力量支持。

第二种应用：将诊断因子的数据共享到班主任工作平台。目前，高职院校的班主任大都处于信息孤岛当中，他无法及时得到关于一个学生或者学生所在专业的全部信息，常常通过各种渠道零碎地、临时地获知，不利于工作开展。如果能够在智慧校园开发出班主任工作平台，这一平台是班主任所需要的各类数据的归集之地，也是班主任开展工作所产生数据的上传之地。在这个平台上，将专业建设当中的关联元素数据及时推送，一定会大大提高班主任工作的成效。

第三種应用：将诊断因子的数据共享到学生服务中心。学生自己更是迫切需要关于所学专业的各种各样的信息。现有传统的学生服务中心大部分是以实体服务台的形式出现，所解决的大部分是证件补办、盖章缴费等线下事务。事实上，随着网络时代的发展，大学生所需要的服务已经拓展到了对一系列信息的了解、咨询、沟通、反映，即便是一些盖章缴费等事项，也应逐步走向信息化远程操作。因此，开发基于智慧校园的线上服务中心，将专业建设中的有用数据共享到服务中心具有显著的创新意义和突出的应用价值。

第四种应用：将诊断因子的数据共享到领导决策系统和绩效考核系统。较之于学生、家长，院系领导更加迫切地需要专业建设诊断因子中的各项数据。一方面，了解了诊断因子的各项数据就可以轻松地判断哪些方面成效显著，哪些方面问题突出，进而开展下一步的发展决策。另一方面，掌握了诊断因子的各项数据才可以客观地对各个专业带头人和各个系部的工作绩效进行横向的比较分析，才能开展绩效分配、做到奖优罚劣。

五、专业建设的自我改进

如前所述，诊断过程中可能会出现三种常见的情况：无法获取数据、数据不够理想、数据获取耗时太多。在专业建设当中，高职院校要根据因子的具体情况，分析和改进这三类问题。实施改进时还需要注意如下两个方面。

其一，要结合流程开发和制度建设。专业建设当中内容非常庞杂，一定要将庞杂的内容按照一级目录划分为若干类别，再按照二级目录划分为若干事项，甚至可以按照三级目录设置若干任务。要基于事项或任务，按照国际标准拟出工作流程图。工作流程图有助于明确专业建设当中数据谁提供、何时提供、如何提供，也有助于后续进行信息化系统的设计开发。制度建设则是对工作流程图的文字保障和文字说明，它以文件的形式要求数据的责任人必须按时、按照要求提供出有效数据和有效信息。

其二，要结合现有技术开发的能力。从目前的状况来看，专业建设当中目录和诊断因子的梳理普遍不够系统。许多诊断因子尚不能实现通过信息化应用实时产生数据。设计开发这些信息化应用既需要智慧和思考，也需要一个较长的时间周期。因此，对于不能自动产生数据的，要在工作流程和工作制度的保障下，暂时通过手工电子文档的方式定期统计数据、定期导入数据、定期更新数据，为专业建设的改进提供科学依据。

参考文献：

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