基于"双K"管理理论在高职人才培养工作评价中的应用研究

根据高职院校新评估方案的设计原理与思路,评估工作应内化为学校教学质量保障的自觉行为.文章就如何运用人才培养数据采集平台,探索通过KPI,KSF发现、分析高职院校人才培养工作状态,促进学院的内涵建设,并引导学校重视人才培养工作状态数据采集平台的建设,改进评估方法与建立符合自身发展规律、特点和实际的评估长效机制.     

增强评估针对性和有效性的重要举措:预审状态数据

"人才培养工作状态数据采集平台"是高职院校规范办学和系统开展内涵建设的科学管理平台.本文论述了预审状态数据是增强评估针对性和有效性的重要举措,并作为评估专家在评估前进行准备的重要环节.     

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

建构高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台是改革高等职业教育人才培养工作评估的一项重要举措,为强化高职院校自我质量监控意识起到了积极作用。然而要在学校层面建立质量保障体系,还需学校自己建立数据采集平台,并逐步将数据采集发展为数据管理。     

高等教育质量监测国家数据平台现状分析与改进建议

高等教育质量监测国家数据平台是国家层面采集本科教学基本状态数据的重要工具,先后经历了酝酿准备、探索构建和应用完善三个发展阶段,具有为高校自我评估、院校评估、专业认证和评估等活动提供数据支撑以及开展本科教育教学质量常态监测的“双层”作用。现阶段,国家数据平台在数据采集时,数据共用性不够,难以反映高校特色,数据采集周期较长,高校权限不够,对专业认证新理念凸显不够,采集指标时代性不足,对教育评价改革需求支撑度不高,数据中心式存储导致数据安全性、共享性不够,数据分析仅局限于高校发展状态的年度描述,缺少多样化比较分析,难以支撑高校持续改进、变革与发展,制约了“双层”作用的充分发挥。面对上述问题,应对照本科教育改革与评价新要求及时修订、完善数据采集指标,发挥区块链等信息技术优势,实现学生发展全过程数据的伴随式采集、分布式存储和协商式共享,从高校、省域和国家三个层面重构国家数据平台架构,推动国家数据平台升级改造。     

高职人才培养工作状态数据采集平台建设探析

高职院校人才培养工作状态数据采集平台的填写是高等职业院校人才培养工作评估的重要手段之一,也是高职院校加强内涵建设、创新人才培养模式、规范学校管理、推行教育教学改革、创建人才培养质量保障体系的重要途径。数据采集平台作为新生事物,在主观认识和客观技术层面都存在一些问题,在实践中研究探索解决这些问题的途径,可以使人才培养状态数据平台的功能得到最大限度的发挥。     

基于评估数据平台的高职二级学院教学档案建设与管理

高职院校二级学院的教学档案是高职教学档案的主体、核心和重点,是评估院系教学管理水平和教育质量的重要依据之一。高职院校人才培养工作状态数据采集平台的推行,对高职院校二级学院教学档案的建设与管理提出新的要求。由于人才培养评估数据平台与高职二级学院教学档案管理有密切关系,应关注教学档案建设与管理现状普遍存在的问题,提出加强教学档案建设与管理的有效途径。     

人才培养数据平台在院校管理和人才培养中的作用研究

数据采集平台是新评估方案的核心和基础,也是其特色和亮点,如何进一步发挥数据平台在高职院校人才培养和学院管理中的作用,是高职教育管理者普遍关心的问题之一。通过分析各学院在数据平台应用中的普遍方法与途径,就数据平台的拓展开发与应用展开较为深入的研究,以提高院校管理水平和人才培养质量。     

高职评估数据采集平台的建设与使用

数据采集平台是高职评估新方案的重要组成部分,也是其特色和亮点.高职院校通过平台的建设和使用,完善教学质量保障体系,促进教学管理制度化、规范化和标准化,从而提升管理水平,提高管理效益,深化内涵建设.采集平台建设将在全国逐渐形成一个从学校到省教育厅到教育部的三级信息网络,以满足评估工作、高职院校、教育行政部门和社会各方的需要,从而凝聚评估多元主体的力量,增强评估现场考察的绩效,扩大评估积极作用的影响,形成高职特色的评估文化,为高职教育和谐发展营造良好的社会氛围.     

PDCA循环在状态数据采集平台填报工作中的应用

高等职业院校状态数据采集平台是新评估方案的重要组成部分,它既是一个信息系统,也是一个管理系统,更是一个工作系统。如何组织好、建设好、管理好这个系统,是一个值得深入研究的课题。本文分析了PDCA循环的含义及特点,并介绍了如何在数据平台填报工作中应用PDCA循环来提高数据填报质量,以期帮助高职院校数据采集平台填报工作不断提升水平。     

高职院校人才培养工作状态数据采集平台的研究

高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台为管理决策提供数据支持。拓展现有数据采集平台的智能化功能,研发网络版数据采集平台,建立基于数据采集平台的省级统计分析系统,挖掘采集数据的决策支持作用,对开展高职院校分类体系研究,破解高职教育管理难题,提升高职教育管理效率,提高高职教育管理水平具有积极的现实意义。     

高职教育大数据平台建设研究

随着全国高职状态数据平台的数据不断采集积累,平台数据的种类日趋丰富,数据迅猛增长,呈现出大数据的特征,全国高职状态数据平台的数据采集及时性、数据质量问题趋于凸显,严重制约全国高职状态数据平台的应用与服务.针对此问题,提出一种基于大数据技术的数据融合理念,建立"三级—五层"数据中心的高职教育大数据平台,从三级数据中心、数据分析与应用等角度详细介绍了平台的设计,通过研究建立云数据采集、数据同步更新、数据质量检测等机制实现平台数据互通共享,提升数据质量与应用.     

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台数据采集与管理方法探析 ——以上海城建职业学院为例

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台是可以全面反映学校的办学定位、基本办学条件及内涵建设、人才培养状态的重要平台.建设并利用好数据平台有利于院校的发展和办学质量的提升.通过分析学院三校合并背景下采集填报数据过程中出现的问题,梳理数据平台采集与管理方法,推动学校数据平台管理工作.     

高职院校内部专业评估制度的设计

建立高职教育专业评估制度,对于提高人才培养质量、更好地服务地方经济发展、完善高职院校质量保障体系、建立校内外衔接的专业发展机制都有深刻的意义.建立高职教育专业评估体系,要把握内部评估与形成性评估的特性、质量管理本身的完整性、高职教育的办学方针及人才培养特征;要设计好评估方案,紧紧抓住评估指标、评估主体和程序的设计;要建设好状态数据采集平台,构建激励机制和"元评估"制度.     

高职院校人才培养工作状态数据采集平台建设的思考

＂高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台＂是高职评估新方案的重要组成部分,也是其特色和亮点。高职院校应充分认识该数据采集平台的意义和深刻内涵,切实做好数据采集（建设）和数据分析（使用）工作。应利用好数据采集平台来完善教学质量保障体系,促进教学管理制度化、规范化和标准化,从而提升管理水平,提高管理效益,深化内涵建设,使高职院校逐步从规范管理向知识管理方向迈进。     

基于“双K”管理理论在高职人才培养工作评价中的应用研究

根据高职院校新评估方案的设计原理与思路,评估工作应内化为学校教学质量保障的自觉行为。文章就如何运用人才培养数据采集平台,探索通过KPI、KSF发现、分析高职院校人才培养工作状态,促进学院的内涵建设,并引导学校重视人才培养工作状态数据采集平台的建设,改进评估方法与建立符合自身发展规律、特点和实际的评估长效机制。     

高职院校内涵发展期数据采集平台的建设探索

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台,是高等职业院校人才培养质量水平评估的重要手段之一,也是示范校建设项目验收工作和教学诊断与改进工作的有力抓手。数据的高效采集和深度应用,是数据采集平台建设的重要部分。数据采集平台的数据汇总、对比和分析等功能,可以充分且直观地体现出学校在人才培养过程中各个环节存在的问题与不足、特色与优势,充分发挥指挥棒和助推器作用,促进示范校建设项目的顺利实施和人才培养质量的不断提高。     

数据挖掘理论在状态数据采集平台上的应用

人才培养工作状态数据采集平台是高职院校评估的基础,在高职院校的管理工作中,发挥着越来越重要的作用.借鉴数据挖掘理论,强化平台数据分析,使数据转化成"有效信息",为高职院校的管理和决策提供依据,是一种切实可行的方法.     

高职院校人才培养工作状态数据采集平台建设探析

状态数据采集平台的建立和运行是新的评估方案对高职院校提出的要求。高职院校管理从规范管理向知识管理迈进,人才培养工作状态数据采集平台是重要的技术平台。使用好＂平台＂,有助于高职院校形成自我诊断、自我发展的良性发展长效机制。     

基于高职院校人才培养工作状态数据采集平台的教学档案管理探究——以湖南水利水电职业技术学院为例

以高等院校人才培养工作评估细则为基础,分析高职院校人才培养工作状态数据采集平台的建设原则与要求,以及教学档案管理在状态数据采集过程中的特点,结合湖南水利水电职业技术学院的实际情况,就状态数据采集平台采集流程与教学档案管理之的关系,提出基于状态数据采集平台的教学档案管理方法.     

高职平台的关联性探索

高等职业院校人才培养工作状态数据采集与管理平台至今已运行7年,在学校内涵建设中开始发挥作用.掌握平台字段的关联性,可以检验数据的唯一性.按不同分类标准,有不同的关联类型.从高职院校管理现状来看,平台的关联主要在于指标之间的关联.提出关联性目的是减少或避免因误填、误采而导致的错误数据.高职院校对平台的关联性建立自我检测机制应提到议事日程上来,从易到难,逐步扩展自检范围,不断提高平台所采集的数据的质量,为数据分析、挖掘打下扎实的基础.