數(shù)據(jù)挖掘在PDCA循環(huán)管理模式中的應(yīng)用

曹安林

摘 要：高等職業(yè)教育在經(jīng)歷了20世紀(jì)90年代的體制改革、招生規(guī)模大擴(kuò)張、基礎(chǔ)設(shè)施大建設(shè)，并取得了規(guī)模與基礎(chǔ)發(fā)展成就的背景下，辦學(xué)質(zhì)量與內(nèi)涵建設(shè)需求己日益突出，成為當(dāng)前學(xué)校發(fā)展的首要任務(wù)，也是學(xué)校核心競(jìng)爭(zhēng)力的主要體現(xiàn)。以建立目標(biāo)體系，完善實(shí)施過(guò)程，實(shí)現(xiàn)全員、全過(guò)程、全方位參與的內(nèi)部質(zhì)量保證體系為目標(biāo)，建立常態(tài)化人才培養(yǎng)質(zhì)量自主保證機(jī)制，促進(jìn)學(xué)院主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人才的全面發(fā)展需求，切實(shí)履行人才培養(yǎng)工作質(zhì)量保證的主體責(zé)任，持續(xù)提高人才培養(yǎng)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：PDCA 數(shù)據(jù)挖掘 診斷與改進(jìn)

中圖分類號(hào)：F237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2018）08（b）-0007-02

高等職業(yè)教育的辦學(xué)質(zhì)量與內(nèi)涵建設(shè)需求己日益突出。提高技術(shù)技能人才培養(yǎng)質(zhì)量是發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育的基本任務(wù)，是構(gòu)建現(xiàn)代職業(yè)教育體系的關(guān)鍵所在，是主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài)。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，找尋關(guān)鍵數(shù)據(jù)及其之間的關(guān)聯(lián)因素，建立職業(yè)院校教學(xué)工作診斷與改進(jìn)制度，引導(dǎo)和支持學(xué)校全面開(kāi)展教學(xué)診斷與改進(jìn)工作，切實(shí)發(fā)揮學(xué)校的教育質(zhì)量保證主體作用，不斷完善內(nèi)部質(zhì)量保證制度體系和運(yùn)行機(jī)制，是持續(xù)提高技術(shù)技能人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要舉措。

1 診斷與改進(jìn)產(chǎn)生的背景與理念

回顧高等職業(yè)教育不同階段的質(zhì)量評(píng)估活動(dòng)，第一階段：以教育教學(xué)保障資源為核心的“基礎(chǔ)性質(zhì)量觀”。僅將保障資源作為教育質(zhì)量形成的必要條件，而非充分條件。第二階段：以系統(tǒng)性內(nèi)部質(zhì)量體系為保證的“一致性質(zhì)量觀”。通過(guò)質(zhì)量體系的組織機(jī)制、制度、標(biāo)準(zhǔn)等來(lái)約束質(zhì)量行為。兩次的質(zhì)量評(píng)估都突出：（1）組織主體不是所有利益相關(guān)方；（2）專指外部評(píng)估；（3）專指對(duì)質(zhì)量成果的階段性評(píng)估；（4）評(píng)估結(jié)論不受管理方和辦學(xué)方主觀意愿的影響；（5）評(píng)估的實(shí)施主體不直接對(duì)人才培養(yǎng)工作的優(yōu)劣負(fù)責(zé)，也沒(méi)有幫助學(xué)校改進(jìn)的法定義務(wù)。教學(xué)診斷與改進(jìn)是在“管辦評(píng)分離”的前景下，教育行政部門(mén)實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)校事中、事后監(jiān)管，履行管理職責(zé)的重要形式；是教育主體負(fù)起質(zhì)量保證的社會(huì)責(zé)任，激發(fā)各個(gè)層面內(nèi)生動(dòng)力的重要舉措，是提高學(xué)校治理能力和人才質(zhì)量的重要抓手。

2 數(shù)據(jù)挖據(jù)的定義

數(shù)據(jù)挖掘是多學(xué)科綜合的產(chǎn)物，吸收了來(lái)自以下一些技術(shù)領(lǐng)域的基本思想：（1）源于統(tǒng)計(jì)學(xué)中的抽樣、估計(jì)和假設(shè)性的檢驗(yàn)；（2）基于計(jì)算機(jī)模型的模式識(shí)別、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的建模技術(shù)、搜索算法與學(xué)習(xí)理論。通俗來(lái)講數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)階段。

3 診斷與改進(jìn)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)

診斷與改進(jìn)的思路是借鑒全面質(zhì)量管理（TQM）、目標(biāo)管理、卓越績(jī)效管理等理論，以考核性診斷為抓手，樹(shù)立科學(xué)質(zhì)量保證理念，培育特色質(zhì)量文化；數(shù)據(jù)挖掘是選擇從關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源所需的數(shù)據(jù)并整合成關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過(guò)某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律尋找出來(lái)，明確關(guān)鍵數(shù)據(jù)，盡可能以可視化等用戶可理解的方式將關(guān)鍵數(shù)據(jù)關(guān)系之間的規(guī)律表示出來(lái)。再反饋到原始數(shù)據(jù)更新，反復(fù)執(zhí)行此過(guò)程。

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以進(jìn)一步有效明確診斷與改進(jìn)體系的目標(biāo)數(shù)據(jù)。從而有目的、有依據(jù)地建設(shè)目標(biāo)任務(wù)，落實(shí)機(jī)構(gòu)人員職責(zé)，完善質(zhì)量保證制度體系，推進(jìn)多元主體共同治理，人人參與，共建質(zhì)量保證體系。

4 數(shù)據(jù)挖掘在PDCA管理體系建設(shè)中的應(yīng)用

4.1 圍繞方針，明確質(zhì)量保證體系PDCA運(yùn)行框架

PDCA循環(huán)的含義是將質(zhì)量管理分為4個(gè)階段，即計(jì)劃（plan）、執(zhí)行（do）、檢查（check）、處理（action）。在質(zhì)量管理活動(dòng)中，把各項(xiàng)工作按照做出計(jì)劃、計(jì)劃實(shí)施、檢查實(shí)施效果，然后將成功的納入標(biāo)準(zhǔn)，不成功的留待下一循環(huán)去解決的工作方法。以“學(xué)院、專業(yè)、課程、學(xué)生、師資”為質(zhì)量保證模塊，建立“目標(biāo)鏈—標(biāo)準(zhǔn)鏈—實(shí)施鏈—資源保障鏈—信息鏈”的“五縱五橫一平臺(tái)”的內(nèi)部質(zhì)量保證體系。完善“事前設(shè)計(jì)建標(biāo)—質(zhì)量計(jì)劃、事中實(shí)時(shí)監(jiān)控—質(zhì)量控制、事后診斷改進(jìn)—質(zhì)量提升”的管理流程，形成常態(tài)化、網(wǎng)絡(luò)化、全覆蓋、具有較強(qiáng)預(yù)警功能和激勵(lì)作用的內(nèi)部質(zhì)量保證體系，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部管理水平和人才培養(yǎng)質(zhì)量的持續(xù)提升，如圖1所示。

4.2 通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘完善規(guī)劃鏈、目標(biāo)鏈與標(biāo)準(zhǔn)鏈，明確實(shí)施鏈

結(jié)合現(xiàn)有工作，提出框架模塊的建設(shè)項(xiàng)目。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的統(tǒng)計(jì)分析方法，找到數(shù)據(jù)庫(kù)字段項(xiàng)之間存在兩種關(guān)系：函數(shù)關(guān)系（能用函數(shù)公式表示的確定性關(guān)系）和相關(guān)關(guān)系（不能用函數(shù)公式表示，但仍是相關(guān)確定性關(guān)系），利用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行分析?？蛇M(jìn)行常用統(tǒng)計(jì)（求大量數(shù)據(jù)中的最大值、最小值、總和、平均值等）、回歸分析（用回歸方程來(lái)表示變量間的數(shù)量關(guān)系）、相關(guān)分析（用相關(guān)系數(shù)來(lái)度量變量間的相關(guān)程度）、差異分析（從樣本統(tǒng)計(jì)量的值得出差異來(lái)確定總體參數(shù)之間是否存在差異）等，對(duì)影響學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量的關(guān)鍵數(shù)據(jù)過(guò)程進(jìn)行測(cè)評(píng)、調(diào)研及反饋設(shè)計(jì)。

4.3 以教師信息的分析為例敘述數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果及分析

具體步驟如下：首先依照ID3算法的流程制作出ID3算法流程圖，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果分析。在分析專任教師信息時(shí)，根據(jù)“專任教師是否具有高級(jí)職稱”的決策子樹(shù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)相關(guān)影響因素主要是學(xué)歷、年齡。學(xué)歷在碩士以上或年齡較長(zhǎng)的教師其職稱是副高以上的可能性較大；“雙師型”教師信息分析，發(fā)現(xiàn)相關(guān)影響因素主要也是學(xué)歷、年齡，和是否具有高級(jí)職稱不同的是，學(xué)歷在本科和碩士且較為年輕的青年教師“雙師型”的可能性較大。由此可以得出學(xué)校需大力度引進(jìn)青年優(yōu)秀教師以及專業(yè)技術(shù)人才，使學(xué)校的青年教師漸漸成為了學(xué)校的教學(xué)骨干教師、科研骨干教師和“雙師型”的中青年教師的主力軍，使學(xué)校的師資結(jié)構(gòu)更趨于合理。

同時(shí)，專任教師高級(jí)職稱的比例相對(duì)較低，有客觀原因，也有一定的主觀因素?？陀^原因在于學(xué)校有很多優(yōu)秀教師其專業(yè)技術(shù)水平足以達(dá)到教授、高級(jí)工程師的資質(zhì)，但是歷史原因造成學(xué)校高職職數(shù)相對(duì)教師人數(shù)較少，其次是高職院校對(duì)高級(jí)職稱人才仍未達(dá)到足夠的吸引力，很難從其他單位大量引進(jìn)高水平教師人才；主觀因素在于以往學(xué)校近注重教師自身的學(xué)歷結(jié)構(gòu)，在培養(yǎng)現(xiàn)有人才方面有些薄弱，但現(xiàn)在學(xué)校也注重培養(yǎng)已有的學(xué)科骨干力量，以高水平、有經(jīng)驗(yàn)的年長(zhǎng)教師帶中青年教師，大力氣輸送教學(xué)骨干進(jìn)修學(xué)習(xí)，主動(dòng)聯(lián)系各企事業(yè)單位進(jìn)行校企聯(lián)合，將技術(shù)融入企業(yè)，將企業(yè)經(jīng)驗(yàn)帶入校園，不僅提高了“雙師型”教師的比例，而且，在平時(shí)的科研深入探索專業(yè)學(xué)科前沿動(dòng)態(tài)。這樣在教學(xué)過(guò)程中能夠經(jīng)常介紹學(xué)科前沿以鼓勵(lì)學(xué)生獨(dú)立鉆研思考，指導(dǎo)學(xué)生專業(yè)技能實(shí)驗(yàn)過(guò)程中完成科學(xué)研究，在教學(xué)中將科研與教學(xué)有機(jī)結(jié)合。學(xué)校在師資培訓(xùn)方面應(yīng)加大對(duì)初、中級(jí)職稱或本科學(xué)歷的教師的培養(yǎng)力度，逐步促進(jìn)整體教學(xué)水平更上一個(gè)臺(tái)階等。

數(shù)據(jù)挖掘的目的就是從大量數(shù)據(jù)中分析出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)以及對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，因此科學(xué)化的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果有著事半功倍的效果。診斷與改進(jìn)是以建立目標(biāo)體系，完善實(shí)施過(guò)程，實(shí)現(xiàn)全員、全過(guò)程、全方位參與為目標(biāo)，以“需求導(dǎo)向、自我保證，多元診斷、重在改進(jìn)”為工作方針的內(nèi)部質(zhì)量保證體系建設(shè)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融入到診斷與改進(jìn)的PDCA循環(huán)管理體系中，能進(jìn)一步促進(jìn)高職院校切實(shí)履行人才培養(yǎng)工作質(zhì)量保證的主體責(zé)任，產(chǎn)生自我規(guī)劃、自我約束、自我改進(jìn)、自我發(fā)展的內(nèi)生動(dòng)力，從而實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)質(zhì)量的持續(xù)提升。

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