何丹康 付济林 李和明

（广西现代职业技术学院，广西 河池 547000）

为社会积极培养智能制造专业的人才已经成为整个时代的共识。但是我国高校还缺乏完善的智能制造专业的人才培养模式，在智能制造专业人才毕业的环节，也没有完善的人才素质专业评价体系。这就导致中国智能制造专业的发展具有一定的盲目性。人才培养指标体系的建设是一个系统性工作，必须坚持过程性、全面性和科学性相结合的原则，同时也要引入定性和定量的评价方法，努力提高评价结果的客观性和准确性。因此，针对智能制造专业人才培养模式评价体系的研究就显得尤为重要。

一、相关概念介绍

（一）智能制造专业

智能制造专业是伴随着人工智能的发展而出现的一种专业类型。很多学者对智能制造的概念进行了研究，但是由于研究角度的不同，目前还没有形成统一的认识。有学者认为智能制造应该包括两个方面的内容，一是智能制造技术，二是智能制造系统。而智能制造系统可以在实践的过程中不断地吸纳知识，构建自身的知识库，同时还具备自我学习的功能，能够对周围的信息进行分析。而智能制造技术则包含着智能产品的设计创造、数控机床和机器人的安装、调试以及维修，同时也包括系统集成、信息管理和智能工厂的管理等等类型。而有学者从智能制造专业所学课程的角度来阐述这一概念，认为其课程体系包括了机械、电子和控制有关的基本课程内容，同时也包含对智能制造系统分析、规划、设计、运行和管理的课程体系。

（二）教育评价指标体系

教育评价，顾名思义指的是对教育的一种评价内容。而且教育评价需要选择一定的依据作为参考标准。而确定参考标准则是开展评价的前提条件之一。因此一般是通过设计教育评价指标体系来实现评价过程[1]。教育评价指标体系具有多个方面的要素，比如，教育评价指标、评价指标权重和评价标准等等。而且各种要素会通过一定结构的组合构成教育质量评价体系。而且也会依据一定的标准将教育评价指标体系分为不同的层次，比如一级指标、二级指标、三级指标、四级指标等。一般而言，指标的层次越高，就表明指标越是抽象。而指标的层级越低，则表明指标的内容明确而具体[2]。

教育评价体系具有多种模式，其中CIPP模式是其中比较常用的教育评价模式。CIPP是英文字母context、input、Process、product的首字母集合。这种评价模式强调教育评价的目的并不是为了得到结果，而是需要对评价对象进行具体的改进。这种模式能够比较全面地评价客观对象，能够修订和调整评价体系，同时也可以实现对人才培养模式的预期考核。CIPP倾向从四个维度对人才培养模式进行评价，即背景评价、输入、过程和结果评价。这四个方面的评价内容也包含多种因素[3]，背景评价包括对被评价对象所处的各种环境进行相应的评价。输入方面的评价指的是对各种帮助目标实现的前提条件有效性的评价。输入评价是对人才培养模式可行性的评价。而结果评价指的是对人才的综合素质进行最后评价的方式[4]。

二、智能制造专业人才培养模式评价指标体系建构的基本原则

（一）全面评价和重点评价相结合的原则

对于智能制造专业人才培养模式的评价是一个非常系统的工程，需要考虑多个因素，并从多个角度进行考虑。首先，在人才培养的整个过程中要考虑培养目标设立的合理性，培养方案的可行性以及专业规划的前瞻性，还要考虑到教育活动各个环节的有效性，比如师资力量是否强大，是否具备充足的资金支持，专业课程和市场之间的契合度是否较高，学生是否拥有学习积极性等等。其次，还应该关注人才培养的结果[5]，包括人才毕业以后在所学专业方面的发展情况。最后，对人才培养质量进行评价的主体应该是多方面的，可包含除学校以外的其他主体。评价主体的多样化能够保证评价角度的多层次，这样才能提升评价结果的客观性和准确性。除此之外，还应该坚持重点评价的原则，可以重点关注学生和社会相互适应的方面。

（二）过程性评价和结果性评价相结合的原则

过程性评价的原则指的是在对人才培养模式进行评价时，应该着重于整个过程而，不应该是局限在教育的某一个环节，比如针对教学活动的评价应该着眼于教学活动的整个环节，比如教学目的的确立、教学方案的设计、教学活动的开展、教学的反馈等等。所以针对人才培养质量的评价模式既要考虑到学生对高校的评价，同时也要注意毕业生毕业以后的发展质量，高校可以通过后续跟踪来评价学生发展结果。而结果性评价也是非常必要的。对于教育来说，培养什么样的人是一个非常关键的话题。很多学者认为对于智能制造专业而言，对毕业生就业率的评价是培养模式的最直接体现。因此，在评价体系构建的过程中不应该忽视社会对毕业生的评价以及毕业生毕业之后的发展状况。所以，评价指标体系构建一个坚持过程性和结果性评价相结合原则。

（三）定性评价和定量评价相结合的原则

定性评价指的是对被评价对象的性质进行分析，并要对被评价对象相关信息资料进行思维整理。但是对被评价对象的定性评价也存在一定的问题，比如评价的主观性较强、缺乏量化的方法，导致得出的结果比较模糊，难以精确把握。而定量评价方法是一种利用数学方法对被评价的对象进行价值判断的方式，可以构建各种模型，从而获得比较精确的结果，比如在定量评价中经常会用到的教育测量和统计方法。定量评价方法的优点是客观性强、标准化程度高、简单易操作。但是从实际情况来看，由于人才培养模式涉及的因素多种多样，并不是所有的因素都比较适合利用定量定价方法。所以，在对人才培养模式进行评价时一定要结合定量和定性两种评价方法。

三、智能制造专业人才培养指标体系的要素设计

（一）背景评价

所谓背景评价就是要对高校教育的各种环境、资源、机遇和挑战做出相应的评价，对教育活动开展的时代背景进行解读，从而理清各种要素之间的关系。高校可以将环境条件、社会背景、专业规划和各方需求作为评价体系中的三级指标。

首先，在社会背景方面，当前中国正处在经济转型的关键时期，因此，中国有关部门为新型工业化的发展提供了良好的政策环境，比如国家发布的《“十四五”智能制造发展规划》，该文件从多个方面提出了推进中国工业转型的策略。第一，加强智能制造技术攻关活动，突破重点技术。第二，要加速建立示范工厂的进程。第三，要在行业内部开展智能化的改造升级活动。这些都为智能制造专业的发展提供了良好的政策环境和社会环境。2021年国务院办公厅发布了《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》，文件提出要在2025年完成特色鲜明的职业体系建设，努力改善办学条件，提高技能人才的社会地位，提高职业人才素质和社会需求的契合程度。因此，从社会背景的评价指标入手，可以将高校同《“十四五”智能制造发展规划》以及《关于推动现代职业教育高质量发展的意见》中关于人才培养目标的一致性和契合性作为评价因素。

其次，在环境条件方面，CIPP评价模式认为高校所处的地方经济发展条件能对高校智能制造专业人才培养的质量产生重要影响，而且，一般而言，较高水平的经济条件能为高校办学提供良好的资金支持，那么就可以推动高校办学质量的提升。因此，在设计环境条件评价指标时，应该将地方经济条件以及高校获取的资金力度作为考虑因素。再次，在专业规划评价指标方面。应当考虑到高校专业学科的发展规划和建设质量，以及智能制造专业的特色性。最后，在各方需求指标方面，高校的人才培养模式必须照顾到不同的利益相关者，比如，社会、高校和学生。因此，其评价指标体系应该将学生对专业学习的满意程度、就业单位对学生的满意程度以及高校对学生的满意程度考虑在内。

（二）输入评价

输入评价指的是对实现人才培养目标所学的一切资源，比如教学条件、教学方案和其他条件可行性的评价。通常而言，关于智能制造专业人才培养模式输入评价的内容有资源设计、课程设计、实践教学设计和制度设计方面的评价。

首先，在资源设计方面。评价指标应该考虑到高校教师队伍的数量、质量以及学校的教学设施状况。在师资力量方面，可以考虑高校智能制造专业教师和学生的数量比、招录、选拔教师制度的科学性以及教师的学历、年龄结构。在教学设施状况的指标方面，应该考虑到学校的多媒体教学水平。其次，在课程设计的评价指标方面，应该设计理论课程和实践课程的比例、课程体系的全面性以及课程体系的开放程度评价指标。再次，在实践教学设计评价指标方面，应该设计实践教学的时间、实践性教学的新颖程度指标。同时，还应该考虑实践性教学的设备和实践性教学的空间条件。最后，在设计制度设计指标体系时，应该考虑教师队伍素质提高的培养机制、学生就业的监测机制、高校和学生之间的反馈机制等。

（三）过程评价

过程评价指的是对高校智能制造专业人才培养模式全过程的评价体系，其二级指标体系包括资源利用、课程实施和制度执行三个层面。首先，对于资源利用而言，应该设计教师教学时间的长度、教学活动的日常经费支出两个层面。其次，对于课程实施而言，其三级评价指标应该涉及课程内容、课堂教学和课程评价三个三级指标。课程内容的指标应该包括学科知识的前沿性、与市场岗位需求的契合程度。课堂教学指标应该包括智能制造先进技术在课程的应用程度以及学生在课程的参与程度。关于课程评价指标，应该包括学生对课程的评价以及教师对课程设计的自我评价。最后，对于制度执行这个二级指标而言，应该对应质量监控的三级指标，该指标应该包括监督制度的有效性和学生持续性地执行情况。

（四）成果评价

成果评价就是对智能制造专业人才培养结果的评价，是CIPP评价模式最重要内容之一。高校学生通过对智能制造专业的学习，在毕业之后开始从事相关工作。而企业对招录学生素质的评价、毕业生日后的发展状况都是结果评价指标的重要内容。企业对毕业生的评价从很大程度上反映了毕业生的工作能力，而通过对就业企业的满意度调查可以得出该结果。关于成果评价二级评价指标为毕业生发展，而三级评价指标包括毕业素质、就业质量和日后发展。毕业素质的指标内容包括学生专业知识的掌握程度、技能证书的情况、思想品德等。就业指标的指标内容为毕业生的就业率、就业岗位的专业对口率、半年后在岗位的留任率。而关于职业发展的指标应该包括企业对毕业生的评价，毕业生的薪酬增长速度、毕业生对工作任务的满意程度等。

除此之外，还可以运用层次结构法，对不同的指标赋予差异化的权重，根据权重得出不同指标的得分，从而汇总得出人才培养模式的质量。

四、结束语

随着中国经济向高质量发展的推进，工业发展方式也必须进行调整，不断地进行优化。而随着信息技术的发展，人工智能成为工业体系的新内容。在这种背景下，很多高校纷纷开设了智能制造专业。智能制造专业面向未来培养了大量人才。但是，从实际情况看，很多高校在智能制造人才培养模式方面还存在一定的问题。针对这种情况，还没有科学性高的人才培养模式的评价体系。文章阐述了智能制造专业和教育评价体系的有关概念，并分析了智能制造专业人才培养模式评价指标体系建构的基本原则，最后从多个角度提出了智能制造专业人才培养指标体系的要素设计策略，比如要从背景评价、输入评价、过程评价和结果评价四个方面设计指标。期望文章的研究能为智能制造专业人才培养模式评价体系的构建提供一定的参考和借鉴。