摘  要：对高职院校人才培养工作状态数据进行分析，是高等职业院校人才培养工作评估的重要手段，也是完善教学质量保障体系、促进高职院校实现科学管理的重要途径。做好状态数据分析。应切实掌握将状态数据转化为有价值信息的基本方法，明确研究的目的性、掌握数据的整体性、挖掘数据的关联性、提炼分析的针对性，不断提高状态数据分析的准确性和科学性。

   关键词：高职教育；人才培养；状态数据

    高等职业院校人才培养工作评估启动一年多来，各地对新方案的评估工作给予高度的重视，社会各界也给予高度的关注。特别是各级教育行政部门和一些高职院校，利用人才培养工作状态数据采集平台对状态数据进行认真分析，促进了高职院校教育教学的改革与建设，推动了人才培养质量的提升。但是，状态数据采集平台是个新生事物，对状态数据进行分析并用来指导高职教育改革的实践还刚刚开始，如何掌握状态数据分析的正确方法，不断提高数据分析质量，还有较大的空间。笔者就如何做好人才培养工作状态数据分析谈一些认识与体会。

    一、认识高职院校人才培养工作状态数据分析的目的意义

    提高对高职院校人才培养工作状态数据分析的目的意义的认识，是做好数据分析的必要前提。

    高等职业院校人才培养工作评估的主要方法是“诊断+考察”，即“围绕影响院校人才培养质量的关键因素，通过对高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台数据的分析，辅以现场有重点的考察，全面了解学校的实际情况，对人才培养工作的主要方面做出分析和评价，提出改进工作的意见和建议”。南此可见，对状态数据进行分析是高等职业院校人才培养工作评估必不可少的重要内容。2009年，教育部高教司会同教育部高等教育评估中心、教育部高等职业院校人才培养工作评估研究课题组，以服务为宗旨，以教学做为一体，以状态数据分析与预审为重点，帮助各省、市、自治区教育行政部门对评估骨干专家进行了系统的培训，为高等职业院校人才培养工作评估的全面实施打下了基础。

    然而，高等职业院校人才培养工作评估的最终目标“旨在促进高等职业院校加强内涵建设，深化校企合作、产学结合的人才培养模式；推动教育行政部门完善对高等职业院校的宏观管理，逐步形成以学校为核心教育行政部门为引导、社会参与的教学质量保障体系”。要实现这一目标，仅有少数评估骨干专家是远远不够的，各地教育行政部门和所有高职院校都应积极行动起来，尽快掌握状态数据分析方法，切实做好本省、本校的状态数据分析，充分发挥状态数据采集平台在自我评价、自我监控中的作用，促进高职教育的内涵建设，推动人才培养质量的提高。因此，对高等职业院校人才培养工作状态数据进行分析，不仅是高等职业院校人才培养工作评估的重要手段，也是各级教育行政部门对高职教育的宏观管理．建立教育行政部门、院校和社会共同参与的教学质量保障体系，促进高职院校实现管理现代化、制度化、科学化的重要途径

    通过对高职院校人才培养工作状态数据分析，可正确把握各地高等职业教育和高职院校发展的基本轨迹，为各地对高职教育的投入、招生规模与当地经济发展的要求以及引导高等职业教育健康可持续发展提供参考。通过对高职院校人才培养工作状态数据分析，可及时发现并总结院校在人才培养过程中的长处和不足，引导院校加强内涵建设，采取必要的措施，促进院校管理的现代化、规范化和科学化。通过对高职院校人才培养工作状态数据分析，考生和家长能更加全面地了解各高职院校的实际情况，增强透明度，增加考生对报考院校的选择力度，使高职教育的优质资源得到更充分的发挥。通过对高职院校人才培养工作状态数据分析，可引导社会各界了解、关注高职教育，并对高职教育进行实时监督，促进高职教育适应经济社会发展的需要，真正办成人民满意的教育。

    二、掌握高职院校人才培养工作状态数据分析的基本方法

    正确掌握高职院校人才培养工作状态数据分析的基本方法，是做好数据分析的重要基础。

    高职院校人才培养工作状态数据分析的方法，就是按照数据分析的目的，利用高等职业院校人才培养工作状态数据采集平台，运用知识管理、统计分析等原理，对状态数据进行整理、比较，将其转化为有价值的信息。

    状态数据通常是指状态变量的观察值，常以数量的形式给出，它是用来描述对客观事物状态测量结果的数值。状态数据一般可以分为绝对数据和相对数据两大类。绝对数据主要为自然数据，它反映事物发展过程中某一阶段的“全息图像”。在状态数据平台中，我们可以直接看到的绝大部分是绝对数据；相对数据有平均数据、比较数据等，一般为对状态数据进行初步分析后的数据。平均数据一般有简单平均数和加权平均数。在状态数据分析中，主要应用简单平均数据。平台中有些数据已经是平均数据，如生均仪器设备值、生均建设面积等。比较数据是相关数据进行比较后得出的数据，平台中有些数据已经是比较数据，如生师比、就业率等。

    对状态数据分析大体有三个步骤：首先．确定数据模型。即根据数据分析的目的，在熟悉状态数据采集平台结构和每一字段含义的基础上，运用“果—因—效”逻辑关系，从状态数据采集平台大量的宁段中找出各种表现指标。然后，根据教育部16号文件精神进行聚焦，确定主要表现指标，建立数据模型。其次，整理相关数据。根据主要表现指标和数据模型，从状态数据采集平台大量的数据中找出相关数据，并进行系统整理。第三，比较相关数据。根据建立的数据模型，把整理后的相关状态数据进行比较。在比较中，可以作横向数据的比较，看事物的发展现状；也可以作纵向数据的比较，看事物的发展趋势；还可以与平均数据、中位数比较，看事物的发展水平。目前，对高等职业院校人才培养状态数据进行分析主要采用人工手段进行分析。但随着状态数据每年的不间断采集，数据的不断积累，运用数据挖掘技术，采用计算机进行状态数据处理势在必行。

    三、提高高职院校人才培养工作状态数据分析质量的基本途径

    要使状态数据分析结果科学、准确，具有较强的针对性．必须明确研究的目的性，掌握数据的整体性，挖掘数据的关联性，凝练结果的科学性。这是提高数据分析质量的重要保障。

    1．明确研究的目的性。对状态数据进行分析，首先要明确研究的目的，即为研究什么问题进行分析、怎样分析。研究的目的不同，选择的数据、分析的方法和分析的结果也就不同。因此，明确研究的目的对做好数据分析至关重要。

    研究的目的多种多样，主要反映在三个方面：一是研究的层次，是全省层面上的研究．还是学校层面上的研究。全省层面上的研究主要是对全省各院校作横向比较分析，采取平均数、中位数等比较分析，看不同院校在全省发展中的不同水平。同时，也可以用全省平均数据作纵向分析，看全省高职教育的发展趋势。学校层面上的研究主要是对学校内部做纵向比较分析，即用当年的状态数与往年进行比较分析，看学校的发展趋势。同样．学校也可对各系部、各专业进行横向比较分析，发现各系部、各专业发展的不平衡性。二是研究的内容，是全面分析还是专题分析。全面分析主要是根据评估指标体系的关键评估要素展开，同时也可以把办学条件、经费保障等纳入其中，以反映地区或学校发展的全貌。专题分析是根据分析要求，抽取平台中某一部分状态数据进行分析。在数据分析中，全省分析以全面分析比较常见，学校内部分析以专题分析较为常见。三是研究的对象，是研究事物发展的现状还是发展的趋势。现状分析一般以当年的状态数据为主进行分析，而趋势分析必须将当年的状态数据与往年进行比较，找出事物发展轨迹，发现增量或减量。

    2．掌握数据的整体性。状态数据是状态变量的测量值，各种变量之间存在着某种函数关系。因此，无论是不同层面的分析，还是不同内容的分析、不同对象的分析，都必须事先对状态数据做整体的了解。

    掌握状态数据的整体性，要求做到：一是熟悉状态数据采集平台的结构。状态数据采集平台的结构由参数、字段和注释三部分组成。这里特别要引起注意的是一些关键参数与字段．如内涵建设要关注师资、专业、课程、实践教学、教学管理等参数，以及相关的一些主要字段名称、含义。二是了解各状态数据的数值。对一些关键数据、异常数据一定要了解清楚，便于以后的分析研究。三是形成状态数据整体概念。在伞面阅读状态数据的基础上，通过重点了解关键数据、异常数据，对伞省或全校的高职教育改革发展情况和运行状态形成大致印象。

    3．挖掘数据的关联性。挖掘数据的关联性，是做好状态数据分析的重要环节。数据的分析、比较，要在数据之间相关的范围内进行，否则就失去分析研究的价值。

    关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。数据挖掘技术的关联规则．目前已较为广泛地应用于金融、商贸之中。在人才培养工作状态数据分析中，采集平台几万条数据也同样存在着这种隐性的关联，找出这种隐性的关联网，对提高分析质量十分关键。如对全省专业定位情况做出分析，就要从全省几十所院校海量的数据中寻找出隐藏的关联网。根据采集平台的数据，我们可以发现，全省的专业设置、招生专业、招生计划、录取人数、报到人数和专业在校生规模等，都与当地的产业结构优化升级有密切的关联，这种关联为我们判断全省高职教育与当地经济发展的支撑力度提供了有力的依据。

    4．凝练结果的科学性。在对状态数据做初步分析后，会产生许多分析后的数据，我们统称为过程数据。过程数据不一定对研究问题起关键作用，因此，还要围绕研究目的．对过程数据进行分析、筛选，形成对研究问题起关键作用的结果数据。在分析筛选过程中，主要应考虑几方面的问题：一是哪些过程数据对研究问题具有针对性。过程数据本身不仅要能反映问题，与研究的问题相关，而且要在反映问题、研究问题中起本质的、关键的作用。二是过程数据选择的合理性。同样一个过程数据，在正常情况下不能发挥本质、关键作用，可以不选，但在异常情况下，它又会起本质、关键作用，遗漏了这一过程数据，就会影响到分析的质量。三是对结果数据分析筛选的正确性。结果数据分析筛选的正确性，是决定分析质量高低的重要因素，如在分析筛选中，对离散程度较小的数据，可以采用平均数来反映事物发展的总体状态；但对离散程度较大的数据，则采用中位数来反映事物发展的总体状态更为客观。