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高校综合性人才培养反馈机制研究

2023-03-03吴冰清蒋豪卢元龙陈九昊

成才之路 2023年6期
关键词:反馈机制过程性评价人才培养

吴冰清 蒋豪 卢元龙 陈九昊

摘要:建立人才培养反馈机制的目的就在于通过对人才培养的质量进行评价,即反馈到各项工作中,以发现问题,解决问题,构建更加全面的人才培养体系,更好地提升人才培养质量,为国家输送更多的优秀人才。文章对高校综合性人才培养反馈机制进行探讨,并从人才培养方案的整体出发,将培养过程性和目的性相结合,在此基础上提出搭建数据平台和评价平台,以优化人才培养方案,提高人才培养质量。

关键词:高校;人才培养;反馈机制;过程性评价;目的性评价

中图分类号:C961文献标志码:A文章编号:1008-3561(2023)06-0005-04

基金项目:本文系2021年民航教育人才类项目“民航院校毕业生培养成效反馈评价指标体系构建及培养对策研究”(立项号:MHJY2022041)研究成果

一、研究背景与意义

新时代背景下,各高校正在推动转型升级,加快改革的步伐,建立高水平的人才培养机制必然是其中重要的内容。习近平总书记在中央人才工作会议上强调:“人才是衡量一个国家综合国力的重要指标。国家发展靠人才,民族振兴靠人才。”在任何情况下,人才都是第一资源。只有建立科学的人才培养反馈机制,才能更好地激励人才发展,调动人才创新创造的积极性,加快建设人才强国。高校要走好人才自主培养之路,充分发挥培养基础研究人才的主力军作用,全方位谋划基础学科人才培养,建设一批基础学科培养基地,培养更多高水平的复合型人才。而要衡量与检验人才培养的质量,就需要高校建立人才培养反馈机制。

对于建立人才培养反馈机制,诸多专业学者提出了自己的研究思路。2016年,我国正式加入国际上最具影响力的工程教育学位互认协议之一的《华盛顿协议》。工程教育专业认证提出了一种产出导向的理念,这也是中国高等教育的理念。在此基础上,又出现了“学生中心、产出导向、持续改进”的核心理念,强调以学生为中心,以学生接受教育后获得的学习成果为导向,建立有效的质量监控和持续改进机制,从而探索出一套包含目标定位和课程体系的人才培养质量评价方案。

当前,越来越多的高校开始重视培养过程中的评价反馈,即过程性评价。CIPP评价模式将过程性评价定义为在方案实施过程中进行的评价。过程性评价能及时提供反馈,以发现方案在实施过程中存在的潜在问题。它能够引导学生更好地完成学习任务,让学生观察和督促自己的学习情况,通过分析数据和信息的内容,及时调整学习节奏,优化学习策略和方法。许多研究者将过程性评价与终结性评价相结合作为评价方式,评价学生的能力形成过程和能力水平。

二、研究目的与方法

1.基于过程性的人才培养反馈机制

(1)内涵。人才培养反馈机制首先要从教育教学入手,在学生培养过程中进行评价,及时反馈和指导,即过程性反馈。过程性反馈也是形成性反馈,是指在实施教育计划的过程中,通过教学过程中的各种有效沟通方式和数据分析,将教育教学评价贯穿于教学的全过程,并分析其中“教”与“学”的各种状态和问题,从而达到提高教育质量的一种评价方法。总的来说,过程性反馈更注重培训过程中教与学的结合。教学过程是一个长期的、复杂的人才培养过程,包括但不限于课堂、课后线下和课后線上等教学空间。在这个过程中,教师通过评价反馈可以及时发现问题,并进行针对性的改进,这有利于人才培养体系的优化。

(2)框架设计。过程性反馈方式要多样化,分析人才培养过程中的教育教学数据,不仅要考虑师资力量、教学资源,更要从学生本身数据出发,分析学生基本信息、上课率、考试成绩、重修率、学业预警等,并始终坚持以学生为主的原则。除此之外,教师教学评价和学生学习评价也是必须要考虑的因素。主观性评价不同于数据信息,应从人的感官出发,明确详细地给出评价,越具体越有针对性。过程性反馈强调及时有效性,在整个教学过程中,教师要尽量在短时间内反馈到每一步每一个环节,以便及时发现问题,做出调整。通过以上分析,本文设计了一个基于过程性的人才培养反馈机制框架,如图1所示。

该框架总体分为基本数据分析和评价数据分析两个模块。基本数据主要包括学生的基本数据,分为个体和整体两部分。个体部分包括入校前成绩如高考成绩、每学年考试成绩、参与比赛的获奖情况等。整体部分包括学科的挂科率、上课的出勤率、学生平均绩点等。评价数据分两方面,一方面是教师教学评价,如课堂表现、课后作业完成情况、项目参与情况等,另一方面是学生对自己的学习评价,如课堂学习收获、个人能力提升、对专业技能的掌握情况等。

2.基于目的性的人才培养反馈机制

(1)内涵。高校人才培养模式主要依托产教融合、校企合作模式。人才培养目标的制定需要综合考虑培养目标、社会需求、专业可培养人才特点三个因素。基于这些因素,高校建立了以输出为导向的人才培养反馈机制。而人才培养目标可以通过内外部反馈,不断提高目标期望与内外部需求的一致性程度来实现。人才培养的主要目标始终是为社会和企业输送人才,按照培养目标对取得的成果进行分析评价,并将最终成果作为反馈指导,即目的性反馈。目的性反馈更注重人才培养的结果,从结果反推过程。高校应对培养目标的实现情况进行评价和分析,以改进培养计划,建立更加完善的人才培养体系。

(2)框架设计。无论采用何种反馈机制,都应始终从学生出发,以学生为中心。人才培养结果的分析还需要考虑学生的基本数据,如学位授予率、毕业率、就业率等。从培养目的出发,高校必须将学生评价和企业评价作为评价数据。不同评价主体的期望值不同,评价反馈结果的侧重点也不同。高校应对毕业生进行持续跟踪和定期反馈,评价反馈机制要有社会企业参与,并定期对专业人才培养目标进行反馈。通过以上分析,本文设计了一个基于目的性的人才培养反馈机制框架,如图2所示。

该框架主要分为两个部分,即学生的基本数据和学生与企业的评价数据。学生的基本数据分为个体和整体两个部分。个体部分包括学生的毕业设计成绩、在校期间的学分和绩点、所学专业与工作是否对口等。整体部分包括毕业率、就业率、升学率、取得学位证和毕业证的双证率等。学生方面主要包括对现就职职业的满意度、专业能力是否足够、未来的职业发展等。企业方面主要评价学生的职业技能水平和综合能力的满意度、岗位与专业的匹配程度等。

3.综合性人才培养反馈机制

(1)内涵。为不断完善人才培养机制,本文将过程与目的相结合,从整体上综合分析人才培养体系的优劣势,不断提高人才培养质量。人才培养是一个长期的过程,从学生入学开始,按照培养计划,向着目标一点点养成,过程和结果都至关重要。只关注过程而不关注结果,或者只看結果而忽略过程都是不可行的。这就要求高校建立全面的人才培养机制,注重反馈机制,结合培养过程和目的,形成综合性的人才培养反馈机制,促进教育教学改革,提高人才培养质量,为社会输送更多的人才。

(2)框架设计。评价和反馈的目的应始终以学生为中心,以产出为导向,既要结合社会经济发展实际和人才市场需求,还要考核所培养学生的能力是否满足专业需求。高校将过程性和目的性相结合,不仅需要考虑培养计划和过程,还需要考虑培养目标和结果。分析学生信息、教育教学数据等各种基础数据,是为了定量反馈人才培养质量和目标达成情况。主观评价数据,如毕业生跟踪反馈、内外部评价等,是用于间接反馈培训的完成情况。因此,无论是采用定量评价方法还是间接评价方法,都是对学生知识、能力和素质进行判断,分析和发现学生综合能力的不足,反馈问题,促进专业教育教学的持续改进。通过以上分析,本文设计了一个综合性人才培养反馈机制框架,如图3所示。

该框架按照人才培养方案的流程分为五个部分。第一部分是学生的基本信息,包括学生高考成绩、在校期间学分绩点、获奖情况、毕业设计等。第二部分是培养方案,调查社会、行业、专业等需求。第三部分是培养过程,分析教育教学质量、学生专业技能、平时上课到课率等。第四部分是培养目标,主要包括学生的毕业率、就业率、职业能力等。第五部分是学生和企业的综合评价,如评价学生的综合能力和自身素养、学生对自己的职业满意度等。

三、研究实施与建议

人才培养反馈机制在人才培养过程中具有非常重要的地位和作用,一方面不仅是对所培养学生各项能力的考核,也是对教师教学水平的考核。另一方面既是高校内部的评价,也是外部社会企业的评价,更是人才培养计划和教学过程不断完善的基础。人才培养和评价工作费时费力,且反馈体系不完善,组织实施较困难。因此,高校要不断提高人才培养反馈机制的适用性,优化质量评价方法和指标,实现以评价促改革,提升人才培养质量。为更好地落实人才培养反馈机制,建议做好以下几方面的工作。

1.搭建数据平台

人才培养过程中会产生大量数据,包括但不限于学生基本信息、教育教学数据等。随着大数据时代的来临和信息技术的飞速发展,人才培养反馈机制需要实现数据共享,加快人才培养反馈机制的科技化,大幅减少人工参与,简化工作流程,使应用更加高效便捷。与传统的纸质数据相比,数据平台更便于保存和管理信息,后期查阅也更加方便。而数据分析平台就是收集和整理所有数据,包括系统数据、业务数据等,在统一的数据框架下实现数据挖掘和分析,最终以可视化的手段展示数据。

人才培养反馈机制的内部运行和业务系统每天都会积累大量的历史数据。一般来说,最多只能对一些零散的数据进行浅层次的分析,真正的海量数据其实并没有得到有效的分析和利用。随着系统的不断增加和积累,沉积在系统深处的数据也更加难以提取和整合,大数据分析平台的建设就十分必要。一方面,可以在反馈机制中连接各个业务系统,从源头打通数据资源;另一方面,可以实现从数据提取、整合到数据清洗、处理、可视化的一站式分析,帮助高校真正从数据中提取价值。

一个数据分析平台的搭建过程基本上可以从数据分析流程来理解,如数据采集、数据整合、数据加工、数据可视化等。一般的大数据平台都会包含这些流程,叫作一站式大数据平台。高校可将人才培养的各个环节设置为底层数据指标,并将其纳入数据库。通过对数据的分析与挖掘,可以更好地对人才培养进行反馈评价,做出科学有效的质量提升决策。高校也可利用信息化管理和评价数据,构建基础数据库,增强培训质量评价体系的实用性。在实践中,高校要熟练运用大数据信息平台,拓宽获取数据的渠道,利用大数据技术对各个环节的信息进行监控和培训,构建人才培养质量反馈体系。

2.搭建评价平台

评价体系对提高人才培养质量具有重要作用,人才培养反馈机制涉及毕业生和内外部评价。其中,高校内部自我评价和师生校内评价比较容易获得,但外部社会企业和毕业生评价难以跟踪,也很少受到关注。对毕业生和外部评价的收集是个难点,涉及人数众多,又分散在业内各个领域,联系起来难度较大。因此,高校搭建评价平台更能确保评价的准确性和提升工作效率,也有利于规范评价流程和评价方法。

当代大学生素质评价虽然在一定程度上反映了学生的能力和素质,但与用人单位对人才综合素质的评价要求还存在着一定距离。在高校毕业生的择业过程中,用人单位、毕业生与高校之间缺乏有效互动的平台。因此,研究和探索高校毕业生的评价平台建设就显得十分必要。总的来说,高校毕业生素质测评要能够反映大学生适应社会发展和就业需求的综合素质及能力。这就要求高校要充分利用双向评价结果,反馈人才培养质量,加强与企业之间的联系,将平台打造成为解决大学生就业矛盾、促进大学生就业的有效载体。

高校要建立一个针对毕业生就业质量和用人单位评价反馈的综合平台,对各个年度毕业生的就业情况和用人单位的用人需求情况进行统计分析,为专业建设、课程建设和校企合作等多方面提供数据分析及预测支持。高校要建立毕业生跟踪系统,将毕业生的发展动态追踪和校友资源联络功能集为一体,以提升毕业生职业能力评价的准确性和效率。运用搭建评价平台的方式,高校更容易收集评价信息,对影响人才培养质量的各项指标进行分析,从而把握学校在人才培养方面存在的不足之处,推动教育教学改革,提高人才培养质量。

四、结语

总之,人才培养反馈机制是人才培养体系中的重要环节,高校要进一步加强管理,为人才培养反馈机制提供数据保障和平臺基础,并加强学生、高校和企业之间的反馈评价联系,客观地进行监督和审查,不断优化培养过程,有效提升人才培养质量,从而为社会培养更多高水平的复合型人才。

参考文献:

[1]范圣法,黄婕,张先梅,徐立功.基于“产出导向(OBE)”理念的本科教学培养体系探究[J].教育理论与实践,2019(24).

[2]马文英,杨雄,王天宝,张敏.基于产出导向(OBE)的本科人才培养质量评价方案研究[J].高教学刊,2021(20).

[3]张庆霞.高职院校人才培养质量评价体系构建与研究[J].轻工科技,2021(10).

[4]何碧漪,李青海.人工智能时代职业教育人才培养质量评价体系刍议[J].河北职业教育,2021(01).

Research on the Feedback Mechanism of Comprehensive Talents Training in Colleges and Universities

Wu Bingqing, Jiang Hao, Lu Yuanlong, Chen Jiuhao

(Civil Aviation Flight University of China, Sichuan Province, Guanghan 610000, China)

Abstract: The purpose of building the talent training feedback mechanism is to evaluate the quality of talent training, that is, to feed back to various work, so as to find problems, solve problems, build a more comprehensive talent training system, better improve the quality of talent training, and provide more excellent talents for the country. This paper discusses the feedback mechanism of comprehensive talent training in colleges and universities, and combines the training process and purpose from the overall perspective of the talent training program. On this basis, it proposes to build a data platform and evaluation platform to optimize the talent training program and improve the quality of talent training.

Key words: universities;talentcultivation;feedback mechanism;processevaluation;purposiveevaluation

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