大数据智能化类特色专业人才培养质量评价指标体系研究①
朱超平 杨永斌
摘 要：重庆工商大学计算机科学与技术专业是重庆市一流专业和大数据智能化类特色专业，如何构建特色专业人才培养质量评价指标体系是开展评价的重要前提。本文通过分析CIPP 模型在特色专业人才培养质量评价指标体系中的重要意义，按照CIPP 的循环动态运行机制，制定计算机科学与技术专业人才培养质量评价指标体系，构建人才培养质量评价指标体系模型，为大数据智能化类特色专业人才培养质量评价提供了较好的方法和途径。
关键词：大数据智能化；CIPP；质量评价；指标体系
为了提高重庆市大数据智能化类特色专业建设水平、彰显专业特色，促进专业内涵式发展、特色式发展，进一步培育和凝练专业特色，切实加强专业人才培养，提高专业人才培养质量，重庆市多所高校获批大数据智能化类特色专业建设项目。因此，探讨建设大数据智能化类特色专业的人才培养质量评价指标体系具有重要意义，也是特色专业提高人才培养质量的重要保证。
人才培养质量评价模式众多，如何选择和构建人才培养质量评价指标体系，首先要解决的问题就是如何评价。由背景评价（Content Evaluation）、输入评价（Input Evaluation）、过程评价（Process Evaluation）、结果评价（Product Evaluation）构成的CIPP 模型是美国学者斯塔弗尔比姆（Stufflebeam）在对泰勒的行为目标模式进行反思的基础上提出的，它以项目本身作为分析对象，主要由四项评价活动组成。这四项评价活动为决策者从不同的角度提供评价信息。CIPP 模型的优点如下：第一，不以决策为导向，评价不受限于目标的达成程度，而受限于整个过程；第二，重视评价的改进功能；第三，实施灵活，评价者可以采取不同的评价策略；第四，突破了泰勒模式的框架，突出了评价的发展性功能，整合了诊断性评价、形成性评价和终结性评价，从而拓宽了评价的范围。本文选用CIPP模型，将背景评价、输入评价、过程评价、成果评价作为计算机科学与技术专业人才培养质量评价的一级指标，分别对四个方面进行深入挖掘与分析，同时在每个方面构建细化指标，并将其作为二级指标。
一、计算机科学与技术专业人才培养目标定位
重庆工商大学计算机科学与技术专业人才培养目标为培养高尚的道德品质、良好的职业操守和社会责任感，适应西部经济建设和我国信息技术行业发展需求的工程应用型专业人才，使其具有数学与自然科学基础知识、计算机科学与技术的学科基本理论、专业知识、良好的科学和工程开发素养；能够在信息技术行业或企事业单位特别是在智能商务行业的信息化部门从事技术研究、数据分析、产品研发、技术管理、系统实施与维护工作；具备解决复杂工程问题的能力；能够持续学习以适应行业的不断发展变化。
由上述培养目标可见，计算机科学与技术专业主要培养具有以下目标的大数据智能化类特色专业人才：第一，身心健康，具备良好的人文素养、职业操守和社会责任感；第二，系统掌握计算机科学与技术专业基础理论知识、专业核心知识和专业实践技能，能综合考虑工程与社会、法律与法规、环境与经济等因素，运用专业知识和技能分析问题并提出解决方案；第三，在面对复杂工程应用的环境时，按照计算机工程技术规范，具备创新意识，运用相关知识和技术解决工程应用问题；第四，具备团队协作和团队管理能力，能够在多学科团队或跨文化环境中工作，并发挥有效作用；第五，具有国际视野，能够通过各种渠道持续学习、自我更新知识、提升能力，适应软件工程领域的技术发展和职业变化。
二、人才培养质量评价指标体系构建
（一）背景评价
背景评价主要是评价计算机科学与技术专业的社会影响。对计算机科学与技术专业社会影响评价的目的是评估计算机科学与技术专业的办学水平、教学质量和就业质量，以评价该专业在就业市场中处于什么地位，是否具有企业认可度、社会知名度和工程教育认证等内容。
1．企业认可度评价
重庆工商大学的计算机科学与技术专业根据学生在职场中的表现，结合重庆市企业调查反馈情况，确定计算机科学与技术专业在信息类企业建设中的认可度。通常，计算机科学与技术专业培养的是从事软硬件开发工作的高级专门人才，大数据智能化类特色专业建设需要在计算机中融入大数据技术和人工智能等相关课程。在这一背景下，培养既具有计算机科学与技术专业知识和能力，又具有大数据和人工智能知识与技术的复合型专门人才，满足重庆市大数据产业和智能经济建设对计算机科学与技术专业人才的迫切需要，是大数据智能化类特色专业建设面临的机遇和挑战。重庆工商大学于1993年开设计算机科学与技术专业，在全国范围内本科一批次招生，拥有优越的办学条件和强大的师资力量，特别是在四川、河南、福建、海南等地，学生踊跃报名，本科毕业生从事计算机软硬件开发、营销和维护等工作，深受信息化行业企业的认可。
2．社会知名度评价
重庆工商大学的计算机科学与技术专业是重庆市一流专业和大数据智能化类特色专业。该专业自开设以来，从人才培养目标的确定、人才培养方案的制订到人才培养的过程以及毕业生的就业都得到了重庆市相关企业、科研院所的支持和帮助。通过校企融合、联合行业企业兴办专业、创新计算机科学与技术专业人才的培养，开设该专业的重庆工商大学人工智能学院不仅得到了信息类技术企业的认可，而且还分别获得了重庆市教学成果二等奖1次、三等奖1次，转化科研成果5项，极大提高了该专业的社会知名度。
（二）输入评价
输入评价主要是对计算机科学与技术专业的投入进行评价，包括师资队伍评价、教学设施评价两部分。
1．师资队伍评价
师资队伍既是教学的主体力量，又是办学的主要条件，同时还是确保人才培养质量最关键的因素。因此，要提高计算机科学与技术专业人才培养质量，就必须建设一支质量上过硬的、数量上充足的、结构上合理的师资队伍。计算机科学与技术专业的生师比不到6 ∶ 1，生师比例合理，师资学历结构、职称结构合理，教师的专业学历背景主要是计算机科学与技术专业，同时具有计算机软件开发、大数据应用和人工智能开发的工程实践经验。这种复合型的师资队伍有力提高了计算机专业的大数据智能化建设的质量。目前，重庆工商大学从事该专业建设和教学的教师共24人，其中正高职称3人，副高职称15人；获博士学位的教师13人，获硕士学位的教师11人；具备“双师型”素质的教师占95%；具有工程实践型知识结构的教师占80%。在专业教师中，“重庆市中青年学术带头人”1人，“重庆工商大学优秀中青年骨干教师”2人。同时重庆工商大学建有计算机应用实践教学中心，拥有实力雄厚的实验教学师资队伍，同时具有一支来自企业和研究院所的企业导师队伍。
2．教学设施评价
教学设施是保证学校提高教学质量、实现教学目标和完成教学任务的重要前提，包括实验室、实践基地、科创中心等。计算机科学与技术专业拥有计算机应用实验中心，该中心是由重庆工商大学和重庆市教委共建而成的，为计算机相关专业基础课程、专业核心课程和专业实践课程提供教学保障。为了配合大数据智能化类特色专业建设，重庆工商大学还建设有大数据综合实验平台和智能计算实践平台，涵盖大数据应用和人工智能的特色专业课程的实习实训。按照产学研协同创新专业建设的要求，计算机科学与技术专业建设教育部协同育人项目10项，建设协同育人基地5个，建设产学研协同实践基地8个，学生可以在各实习实训基地进行岗位实习。同时，重庆工商大学邀请知名企业到学校进行实训，解决了大学教学理论与实践脱节的问题。计算机科学与技术专业配有学生竞赛活动中心、学生科创团队基地和图书资料室。
（三）过程评价
过程评价是对计算机科学与技术专业人才培养过程进行评价，主要包括教学管理评价、课程评价和专业建设评价三方面内容。
1．教学管理评价
教学管理就是学校对整个教学过程进行的计划、组织、指挥和控制等活动，是学校按照高等教育的人才培养目标所进行的一切管理活动的总和。教学管理可以保障教学目标的完成。教学管理体系主要包括管理人员和管理机构、教学管理文件、教学质量监控和规章制度等方面的内容。重庆工商大学人工智能学院计算机系设有计算机硬件教研室和计算机软件教研室，教研室任务分工明确、教学任务清楚、教学管理文件完善、教研活动正常有序、教学质量监控有保障、教学纪录完善。
2．课程评价
课程是教学管理的核心，计算机科学与技术专业的培养方案制订和课程设置直接关系到学生技能和素质的培养以及教学任务的顺利开展。计算机科学与技术专业通过联合企事业单位，组织专家、学者讨论、修改培养方案；联合企业建立协同育人平台，构建计算机科学与技术专业的创新实践教学平台。计算机科学与技术专业构建了集计算机专业知识、大数据专业知识以及人工智能应用于一体的大数据智能化类特色专业人才培养的理论教学体系，形成与之对应的课程体系，并组织计算机系的教师和企业工程师联合开发课程资源，共建专业系列教材。计算机科学与技术专业构建了包括基础实践层次、工程认识层次、综合实践层次和创新实践层次四个层次的实践教学体系。
3．专业建设评价
重庆工商大学自设置计算机科学与技术专业以来，在专业建设和改革上做了大量工作。重庆工商大学在校企协同下制定了人才培养目标，根据国家战略发展规划、重庆市地方经济建设需求，不断迭代和完善人才培养方案。重庆工商大学多次对人才培养方案进行研讨和论证，每年对人才培养方案进行微调，每三年对人才培养方案进行较大幅度的修订和完善。2016年，计算机科学与技术专业在本科一批次招生，提高了生源的质量。计算机科学与技术专业建设成效显著，2014年成为重庆工商大学特色专业，2018年成为重庆市大数据智能化类特色专业，2019年成为重庆市一流专业，并积极申报国家级一流专业。
（四）输出评价
输出评价主要是对计算机科学与技术专业本科生的基本素质进行评价。计算机科学与技术专业本科生的基本素质评价指标主要包括毕业生就业率、毕业生就业竞争力、毕业生就业质量、近五年毕业生质量等。
1．毕业生就业率评价
计算机科学与技术专业的毕业生一次就业率在92%以上，每届毕业生中进入信息类企业工作的比例均超过60%，其中在西部地区工作的毕业生占毕业生总数的70%，在沿海经济发达地区工作的毕业生占毕业生总数的30%左右，满足了信息类行业对计算机科学与技术专业人才的迫切需要。
2．毕业生就业竞争力评价
大数据智能化类特色专业的毕业生比传统的计算机专业的毕业生更具就业竞争力。这主要表现在大数据智能化类特色专业的毕业生不仅具有计算机专业知识，而且具有大数据技术和人工智能应用能力，该专业的毕业生不仅可以从事计算机软硬件的开发工作，而且可以从事大数据分析、建模、处理优化和维护工作。因为具有大数据技术和人工智能应用能力，该专业的毕业生更受现代智能类企业的欢迎。
3．毕业生就业质量评价
从人才培养和就业情况看，大数据智能化类特色专业的人才培养目标和人才培养方案符合社会经济发展的需求，大多数毕业生走上计算机专业相关岗位，2018—2020年三届毕业生平均就业率为96.7%。从重庆市人力资源和社会保障局、用人单位反馈的数据来看，专业技能和工作岗位需求一致，毕业生能够快速适应工作岗位要求，深受企业单位的欢迎。
4.2016—2020年毕业生质量评价
重庆工商大学培养的大数据智能化类特色专业的人才，质量高，社会评价好，满足了信息产业对计算机人才的迫切需求。由于人才培养目标定位明确，人才培养方案科学，理论和实践教学体系配合合理，人才培养质量得到了很大保障。从2016—2020年用人单位对毕业生的反馈数据来看，用人单位一致认为学生服务意识强、知识结构合理、解决问题的能力突出，具备了承担计算机软硬件设计、开发和维护的实践能力，具有较强的创新精神和持续发展潜力。据跟踪调查，早期就职于信息类企业的毕业生已经成为企业的骨干甚至是技术部门的带头人，或者是企业的部门负责人，有的自主创业的毕业生经营管理的企业已经具有一定规模，为地方的经济建设做出了贡献。
三、评价指标体系模型构建
重庆工商大学按照重庆市教委“分类指导、分类建设”的原则，树立科学发展观，坚持以人为本，形成全面、协调、可持续发展的大数据智能化类特色专业的人才培养质量观；在把握主体性、民主性、激励性和创造性基础之上，打造具有特色的人才培养模式；统筹兼顾新工科背景下的学科交叉、学科融合，利用CIPP模型构建大数据智能化类特色专业的人才培养质量评价体系。综上所述，本文构建的大数据智能化类特色专业人才培养质量评价体系由背景评价、输入评价、过程评价、输出评价四部分构成（见图1）。构建人才培养质量评价体系，可以全面监控人才培养的过程，有效提高人才培养质量。
图1 大数据智能化类特色专业人才培养质量评价体系
四、结语
本文根据大数据智能化类特色专业人才培养质量评价体系对重庆工商大学计算机科学与技术专业进行案例分析。分析结果表明，重庆工商大学计算机科学与技术专业的社会认可度较高，师资队伍结构合理，教学设施完备；教学管理完善，课程设置科学，教学规章制度完备，校企合作进展顺利；专业建设成效显著，该专业成为重庆市大数据智能化类特色专业、重庆市一流专业；毕业生就业率高，就业质量显著提升，就业竞争力强；毕业生在工作岗位表现出色，具备了计算机软硬件设计、开发和维护等能力，发展空间巨大。
参考文献：
[1] 马荣华．基于 CIPP 的金融类专业校企合作人才培养质量评价指标体系 [J]．科技视界，2019（22）: 221-222.
[2] 刘树奎．市场营销专业人才培养质量CIPP评价指标体系构建——以广州医科大学为例 [J]．现代营销（下旬刊）, 2017（3）: 82-85.
[3] 徐玉国，韩兆君．基于CIPP 模型的高校创业型人才质量评价指标体系研究 [J]．高教学刊，2017（7）: 53-54.
[4] 张云凌．基于CIPP模型的高职市场营销专业人才培养质量评价指标体系构建 [J]．中国培训，2016（20）: 251.
[5] 何晓燕，翟丽丽．高校人才培养质量第三方评价指标体系构建研究 [J].哈尔滨学院学报，2017, 38（10）: 137-140.
① 基金项目：教育部科技发展中心产学研创新基金项目（项目编号：2018A02049），重庆工商大学重点开放项目（项目编号：KFJJ2019106），重庆市教育教学规划项目（项目编号：2018-GX-348），重庆工商大学教育教学改革与研究项目（项目编号：2020112）, 2020年重庆市级教改项目（项目编号：203424）。