陈志祥 蒋才锋

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.08.053

摘  要：数据平台为高职院校人才培养诊改工作提供重要支撑。全国“高职数据中心”是目前高等职业教育领域数据资源最丰富的综合管理平台，高职院校有效利用其数据资源分析改进人才培养工作还有明显不足，故应加大对该平台应用的宣传培训力度，充分利用其提供的多维度参照数据，通过大数据的纵向和横向比较分析，对院校人才培养工作进行更有效的诊改。

关键词：高职院校;数据中心;人才培养;状态数据;分析应用

中图分类号：TP308      文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）08-0186-05

Research on Data Resource Analysis and Application of the National “Higher Vocational Education Data Center”

CHEN Zhixiang，JIANG Caifeng

（Wuxi Vocational Institute of Arts & Technology，Yixing  214206，China）

Abstract：The data platform provides important support for the talent training diagnosis and reform in higher vocational colleges. The national “higher vocational education data center” is the comprehensive management platform with the most abundant data resources in the field of higher vocational education at present，there are still obvious deficiencies for higher vocational colleges in making effective use of its data resources to analyze and improve of talent training. Therefore，we should strengthen the publicity and training of the application of the platform，make full use of the multi-dimensional reference data provided by it，and carry out more effective diagnosis and reform on the talent training of colleges through the vertical and horizontal comparative analysis of big data.

Keywords：higher vocational college;data center;talent training;status data;analysis and application

0  引  言

2008年起，为了适应高职院校人才培养工作评估需要，把影响人才培养质量的关键要素量化，构建了人才培养工作状态数据（以下简称“状态数据”）指标体系，并利用高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台（后升级为高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理系统，以下简称“数据采集平台”）进行信息化采集分析工作，推动高职院校人才培养工作跨入了一个崭新的阶段。特别是2013年起，教育部依托高职院校上传的“状态数据”，建立了全国高职数据中心（以下简称“数据中心”），实现了全国高职院校“状态数据”的互联互通。目前，“数据中心”汇聚了全国1 300（仅包括全国上报“状态数据”的高职院校数量）多所高职院校2012年（“数据中心”目前虽无法查询2012年院校的详细“状态数据”，但从生成的历史数据曲线图中可看到2012年的相关数据）以来上传的数十亿条人才培养状态数据信息，是高等职业教育领域数据资源最丰富、应用范围最广的数据管理综合平台，已成为教育主管部门、相关专家和高职院校日常管理、业绩考核、评估评价、宏观调控、资源配置等方面的重要工具，发挥着越来越重要的作用，有力推动了高职院校人才培养工作管理进入大数据时代。

但通过调研发现，目前高职院校大多数管理人员和教师对“数据采集平台”比较熟悉，但由于没有开放登录权限等原因对“数据中心”知之甚少，对统计的“数据中心”登录使用情况分析也印证了这点。高职院校用户（以下简称“学校用户”）登录主要集中于院校上报数据时间段，且有不少院校年均仅有一到几次。这说明，许多高职院校利用“状态数据”分析改进人才培养工作还局限于“数据采集平台”的初始阶段，而没有很好利用“数据中心”的大数据资源。为此，本文结合笔者相关工作实践，从“学校用户”身份的角度，就“数据中心”登录查询路径、数据资源构成、常用查询功能、分析应用重点等作较系统介绍，以期助推“数据中心”资源得到更为广泛、有效的应用。

1  “数据中心”登录查询路径

1.1  “数据中心”登录查询路径

“数据中心”登录与数据查询一般可按下面的步骤进行：

（1）直接输入网址http：//zt.gdit.edu.cn/log/login.aspx或点击职业教育诊改网（http：//www.zyjyzg.org/）首页“高职数据中心”栏，在出现的登录界面中依次输入帐号、密码及验证码，即可以“学校用户”身份登录“数据中心”，如图1所示。这里需要强调，在方便平台管理以外的其他人員利用“数据中心”资源的同时，要注意做好平台安全及数据保密等相关工作。

（2）登录后关闭“平台上报时间查询”页面，然后点击“全国高职院校分布图”，进入院校“数据中心”界面。

（3）点击选择右上方需查询的年份，则“更新时间”图标处同步变化为对应年份，后续查看的即为对应年份的人才培养状态数据。

（4）点击窗口左侧一级数据指标工具条，即可展开或收起二级指标工具条，如图2所示，点击相应的二级指标，即可直接或逐级往下查看相应的数据。

1.2  “数据中心”与“数据采集平台”的异同

这里需要特别说明的是，虽然目前“数据中心”与“数据采集平台”的登录界面名称都叫“高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理系统”，也都用于“状态数据”的采集管理，但两者数据资源和应用范围等有明显差异。

1.2.1  “数据采集平台”

用于每个院校层面进行“状态数据”的年度采集，需要院校下载教育主管部门发布的年度版本后，部署在院校本地服务器上使用，院校教职员工根据所分配到的个人账号及相应权限范围完成本院校相关数据指标的采集、审核等工作，采集完成后，可以导出当年度“状态数据”各指标完整的表单。

1.2.2  “数据中心”

用于全国高职院校上报采集年度“状态数据”，并将其集中存储汇总后按后续介绍的指标分类呈现，由教育部统一部署管理。根据查看信息权限，其用户目前主要有“教育主管部门”“专家用户”和“学校用户”三类。每个“学校用户”账号唯一，登录后不但可以查看到本校上传的历年“状态数据”，还可以查看到汇总的全国院校相关指标整体情况及共享的其他院校部分指标明细数据，可充分利用这些大数据资源从纵向和横向角度对人才培养工作进行更全面的比较分析。

2  “数据中心”数据资源构成

如表1所示，“数据中心”数据资源包括：诊改核心指标、案例分析指标、相对分布指标、数据综合应用、全国数据查询、专业（开设专业）、专业（新生报到）、就业分析、师资分析9个一级指标，共52個二级指标。在各类指标表单的下面，一般都备注了其信息来源于“数据采集平台”的哪些采集表单。其他一些如平台管理、上报数据情况分析等通用的数据资源信息本文不详细叙述。

3  “数据中心”常用查询功能

除按年份直接查看相应指标数据外，“数据中心”还提供了以下5种实用的功能便于数据资源的直观分析和进一步利用：

（1）弹出详细表单。点击带有下划线或鼠标移到后出现下划线（光标会从“选择光标”变成“链接光标”）的表单指标和数据，则可弹出相应指标或数据的详细表单。

（2）筛选表单数据。可通过表单上方设置的下拉菜单，按院校所在区域（如省份、城市）、性质级别（如示范、骨干;国家级、省级）以及专业所属产业、专业类别、专业名称或代码等进行分类筛选，在选定的范围内进行更精准查询。

（3）生成年度曲线。如图3所示（本文所列举图和表中相关数据，均不指特定院校）。对核心指标、案例分析等一些重要的指标数据，“数据中心”提供了将历年数据自动生成“年度曲线”图的特有功能，如图3（a）所示，具体可通过点击表单相应数据指标名称所在行的数值（注意不要点击空白处）实现，另通过点击“年度曲线”图下方各类型数据图标，则可将相应数据显示（图标亮显）或隐藏（图标暗显），如图3（b）所示，根据需要选择不同类型数据进行直观对比。

（4）导出表单数据。对标记有“生成下载”“导出数据”“导出”等类型的表单，通过点击相应菜单图标，可以导出表单数据。

（5）导出数据图形。对相关指标的曲线图、饼状图、柱状图等，可以点击图形右上角“图表关联菜单”图标，从弹出的下拉菜单中选择“JPEG”“PDF”等不同的文件格式将图形下载另存。

4  “数据中心”重点资源分析

“数据中心”的数据资源十分丰富，“学校用户”可从全国和院校两个范围、学校和专业两个层面以及纵向和横向两个维度等，根据需要对人才培养工作相关方面有所侧重地进行分析利用。下面对一些重点数据资源进行分类介绍。

4.1  全国范围数据查询分析

通过查询了解全国及所在地区院校和专业的整体情况，及所选标杆院校的具体情况，如某个专业全国、全省分别有多少院校开设，哪个院校就业率最高、师资队伍最强等，可以对学校和专业层面人才培养情况进行针对性剖析。

4.1.1  全国院校情况查询

全国院校情况主要可从“全国数据查询、就业分析、师资分析”等一级指标中，按以下列出的“院校名录”等6个二级指标进行查询分析：

（1）院校名录：按“学校标识码”顺序列出了包括“学校名称、所在地区、学校举办者”等来源于上报数据院校采集表“1.1名称”和“1.2联系”的相关信息，可按“省”“城市”“示范院校”等地区和级别进行筛选，输入院校名称或代码可快速查询对应的院校。另点击其中的“学校网址”可直接链接学校官网，点击“详细”可从弹出菜单中查看详细的院校基本信息。

（2）院校分布：列出了全国31个省（区、市）及新疆生产建设兵团高职院校总数量及国家级、省市级示范（骨干）院校数量等分布情况。点击相应数据，可显示详细清单。

（3）名师名录：列出了全国各省份国家级、省部级教学名师数量及排名情况。

（4）精品课程：列出了全国各省份国家级、省部级精品课程数量及排名情况。

（5）就业分析：包括毕业流向、毕业去向、企业构成3个二级指标，列出了来源于采集表单“7.6.2应届毕业生就业情况”各院校的毕业生就业情况，可以按省、城市等进行筛选查询。其中“毕业流向”包括毕业生数、就业数、就业率、各类地区就业情况及对口就业情况等;“毕业去向”包括就业、创业、专升本、留学、参军等;“企业构成”包括就业企业构成、就业企业规模等对应的人数及比例，可以按省、城市、专业等进行筛选查询。

（6）师资分析：包括专师变动、专师授课比例、专业课授课情况3个二级指标，列出了来源于采集表单“6.1校内专任教师”“7.2课程情况”等各院校专任教师数量变化和授课等情况，可以按省、城市、专业等进行筛选查询。

4.1.2  全国专业情况查询

全国专业情况主要可通过“专业（开设专业）”下属的“专业大类规模”等12个二级指标及“专业（新生报到）”下属的“专业大类”等4个二级指标（主要来源于采集表“7.1.1开设专业”“7.6.1招生”“7.6.2应届毕业生就业情况”等中的相关信息）进行查询分析，同时根据需要均可以导出相应表单：

（1）专业大类规模：可以看到目前19个高职专业大类全国设置的学科（即专业类）、专业数量，全国开设的院校数、在校生规模以及招生情况和就业情况等信息，并且可以看到某个指标在所有专业大类中的排名情况，可以按省份、产业等进行筛选查询。点击表中相应数值，则可弹出详细表单，同时可以按需要进一步筛选查询。这样就可以看到需要查询的专业大类或专业类、专业，全国、全省及各城市分别有多少院校开设，具体是哪些院校，以及某个院校该专业首次招生时间、在校生人数、生源结构、是否是重点专业等详细信息。

（2）学科分类规模：以99个专业类为起点查询全国专业情况，可查询内容与专业大类类似。

（3）专业规模：以专业为起点查询全国专业情况，可通过输入专业名称或代码快速查询对应专业。

（4）专业分布：按省份列出了开设专业的院校数、在校生规模、招生情况、毕业生情况等，可按产业、专业类别等进行筛选查询。点击省份名称，则可弹出省内各院校开设专业的详细表单。

（5）专业开设详细：详细列出了全国各院校开设的专业情况，可根据需要按地区和专业类别等进行筛选查询分析。

（6）专业招生详细：汇总了各院校招生情况相关信息，包括“计划招生数、实际录取数、实际报到数、区域生源报到情况、报考本校原因”等。

（7）专业就业详细：汇总了各院校就業情况相关信息，包括“毕业生数、毕业生就业情况、毕业生基于不同招生方式生源的就业情况”等。

（8）重点特色专业：汇总了各省份国家级、省市级重点专业和院校数量及对应排名，点击数字则可以查看详细名单。

（9）专业课程：按专业列出了“专业课、专业基础课、其他课”的平均课程门数，点击相应专业最后一栏中的“课程”，则可详细查看该专业开设课程的具体名称及该课程开设院校数量及占比等信息。

（10）专业起薪线：按照从高到低的顺序，列出了各专业应届毕业生起薪线均值及对应排名情况。点击表中“专业大类、学科、专业”名称，则可对应查询相关专业毕业生起薪线均值情况。

（11）在校生规模：按照从高到低的顺序，列出了各专业开设院校数、在校生规模人数及对应排名情况。点击表中“专业大类”“学科”“专业”名称，则可对应查询相关专业在校生规模人数情况;点击表中“开设院校数”数值，则可看到全国各院校对应专业在校生情况的详细信息。

（12）专业教师结构：按省份列出了各专业包括“总人数”及“性别结构、学历结构、学位结构、职称结构”等专业教师结构情况。点击表中“专业大类”“学科”“专业”名称，则可看到全国各院校对应专业教师结构的详细信息。

（13）专业（新生报到）：分别按专业大类、第一产业、第二产业、第三产业4个二级指标列出了对应专业的新生报到情况。其中“专业大类报到”列出了各专业大类“院校数”“新生实际报到规模”及对应排名情况，点击“专业大类名称”或“院校数”数值，则可查看各院校有新生报到专业的详细情况。“第一产业报到”“第二产业报到”“第三产业报到”则分别列出了第一、二、三产业下属相关专业大类“新生实际报到规模”人数及“构成”比例，也分别列出了各产业东部、西部、中部地区及各省份的新生实际报到情况。

4.2  院校范围数据查询分析

通过学校和专业层面相关指标与全国不同类型院校的直接横向比较，可以清楚看到院校所处的发展水平，准确把握自身的优势和不足。同时，还可以对不同年度历史数据进行纵向比较，分析院校人才培养相关方面改进情况。

4.2.1  学校整体人才培养情况分析

学校人才培养整体情况主要可通过“诊改核心指标”中的“核心指标、案例分析指标”下属的“学校概况”等11个二级指标，“相对分布指标”中的“分布指标、学校位置”，以及“数据综合应用”中的“质量年报参考”共15个二级指标进行查询分析，其中“核心指标”、“案例分析指标”和“分布指标”前三类均提供了“年度曲线”生成功能：

（1）核心指标：包括“生师比、具有研究生学位教师占专任教师的比例”等12个指标，对应于教育部《普通高等学校基本办学条件指标（试行）》（教发﹝2004﹞2号）中的5个基本办学条件和7个限制办学条件指标，同时列出了查询年度本院数据和全国示范中位数、国家骨干及省示范中位数、同类中位数、省中位数、全国中位数、合格指标等供比较（相关指标名称及分类依据目前“数据中心”列出，规范合理性等本文暂不探讨，其他指标类似），其中合格指标是指上述教育部文件中查询院校所属类型应该达到的合格标准数值，如本校指标未达到合格标准，则对应数据用红色显示告警，如图4所示。

（2）案例分析指标：包括“学校概况”、“基本办学条件”等11个二级指标，与各院校采集生成上报的状态数据表单13中的11个案例分析对应。除本院数据外，同样也列出了全国示范中位数、国家骨干及省示范中位数、同类中位数、省中位数、全国中位数等供比较，部分重点指标还配有直观的饼状图等。点击带有下划线的指标，则可以弹出该指标上报的详细表单。

（3）分布指标：包括“全日制普通高职在校生数、办学经费收入总额、省级及以上教学名师数、国家级重点专业数、国家级特色专业数、国家级精品课程数、应届就业率、上届就业率、雇主满意度”9个指标的本院数据、省中位数、全国中位数。

（4）学校位置：包括“学生数、教职工总数、专任教师数、高级职务教师占专任教师的比例、教学行政房面积、生均经费、专业数”7个指标及在全国的排名。

（5）质量年报参考：从学校上报的状态数据中参照“高等职业教育质量年度报告”要求，汇总了“计分卡、学生反馈、资源表、国际影响、服务贡献、落实政策”6张表的对应数据。

另外，通过点击“相对分布指标”中的“详细数据”和“核心指标”页面上“生成下载”图标，则可分别查看或生成导出院校当年度上报的完整“状态数据”报表。

4.2.2  学校专业人才培養情况分析

学校专业层面人才培养情况分析主要可通过“专业（开设专业）”指标中的“学院专业分析、学院专业大类”两个二级指标进行：

（1）学院专业分析：一方面列出了全院“专业总数、专业学生总数、专业平均学生数”等信息，并可与全国对应的中位数进行比较分析。另一方面，列出了本院开设专业全国、全省开设院校数，专业人数、订单人数、计划招生数、应届毕业生数、上届毕业生就业、顶岗实习、产学结合、应届生获证书、专任教师，点出某个专业上述相应的指标，则可弹出本院数据以及全国、全省整体情况柱状或饼状图，进行直观对比分析，并可点击“开设相同专业高校”菜单栏，在下拉菜单中选择相应院校同时对比分析。很多指标包含了相关的丰富信息，如其中的“专任教师”列出了包括专任教师数、生师比、年龄结构、学历结构、学位结构、职称结构、双师素质等多方面详细信息。

（2）学院专业大类：列出了本院校相关专业大类的专业数和在校生数，点出专业大类名称，可弹出包含的具体专业和在校生数等信息。

5  结  论

数据是基础，分析是关键，应用是价值。“数据中心”为院校人才培养工作诊改提供了多维度的参照数据，面对职业教育提质培优的时代新要求，各高职院校应牢固树立“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”的理念，充分利用“数据中心”这个资源宝库，应用大数据进行有效诊改，不断提高人才培养质量。

参考文献：

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[4] 黄慧清.浅析人才培养工作状态数据采集与管理平台在高职院校管理中的作用 [J].广东职业技术教育与研究，2019（3）：36-39.

[5] 岑洁玲.“双高计划”下人才培养状态数据在内部质量诊断与改进的应用研究 [J].高教学刊，2020（30）：36-39.

作者简介：陈志祥（1965—），男，汉族，江苏镇江人，发展规划处处长，江苏省高职院校人才培养工作数据采集分析中心主要成员，硕士，研究方向：高等职业教育。蒋才锋（1984—），男，汉族，江苏宜兴人，党政办公室综合科科长，江苏省高职院校人才培养工作数据采集分析中心主要成员，硕士，研究方向：教育管理、教育统计等。

收稿日期：2021-02-12

基金项目：无锡工艺职业技术学院院级课题（19kt101）;江苏省高校哲学社会科学研究项目（2020SJA0964）