直击痛点!这一改变大幅提升教学满意度和培养达成度，学校做了什么?

专业群内涵式建设与发展是高职院校提升人才培养质量的关键环节，抑或是必由之路。广东交通职业技术学院自2013年开始打造信息技术专业群，经过7年的发展于2020年立项为广东省高职院校高水平专业群建设项目。

2021年，围绕该专业群，学校建构了包含专业适应性评价、授权评价和职业能力测评在内的多维度质量保证体系。围绕该校信息技术专业群的建设情况，麦可思研究与专业群建设负责人、学校信息学院庄越副院长和齐攀副院长进行了深入交流。

三期发展 不断提升专业群融合程度

从2013年起，广东交通职业技术学院按照“技术基础/学科基础相近”的逻辑，开始探索专业群建设，组建了以计算机网络技术和电子信息工程技术专业为“双龙头”的信息技术专业群，包含计算机类、电子类和通信类的7个专业，力图打造品牌特色专业群，优化专业布局和结构。

此后，学校基于产业逻辑，以业务系统“采集—传输—应用”的信息流为逻辑主线进行调整，专业群建设进入优化合作期，形成了以电子信息工程技术为前端采集、以计算机网络技术/移动通信技术为主干传输、以物联网应用技术/软件技术为顶层应用的协同发展型专业群。

与此同时，学校“以群建院”成立了信息学院，以构建专业群建设的组织保障基础，统筹课程、师资、资源配置，理顺了专业群内涵发展路径。

随着专业群国家级物联网技术应用协同创新中心、国家级信息技术公共实训中心、国家级信息技术专业群“双师型”师资..基地等项目的实质推进，群内各专业之间在人才培养、技术研发、社会服务方面逐步融为一体，专业间的支撑度和资源共享度得到显著提升。

目前，信息技术专业群进入了持续发展阶段，以产业技术升级对复合型和跨界人才需求为逻辑起点，进行转型升级。

在信息技术与传统行业融合的趋势下，依托交通行业背景，专业群沿信息技术与交通行业深度融合的特色发展之路转型与发展。

转型发展之路包括三个方向，一是电子信息工程技术专业利用ARM、低功率广域网等新技术，向智能硬件转型发展，重点服务智能交通信号控制终端、车路设备等的开发、制造及检修；二是计算机网络技术/移动通信技术专业利用软件定义网络（SDN）、5G等技术向智慧网络进化，重点服务智慧交通混合云的建设与运维；三是物联网应用技术/软件技术专业利用大数据、智能化等技术，整合发展人工智能新业态，重点服务交通智能调度、站场智能化管理等业务系统的集成开发。

转型升级促使质保体系升级

麦可思研究2017至2019届高职毕业生数据发现，近两成毕业生认为母校对学生的考核形式需要改进。

随着信息技术专业群不断转型发展，信息学院在实际教学中同样发现，固有的评价机制构成的质量保证体系逐渐显现出力不从心的困境。

例如，教学质量多元评价的科学性不足导致专业教学改进依据不准确；专业（群）层面人才培养质量的测评方法与手段较为单一，缺乏动态跟踪学生职业能力成长情况的评价方法，不能满足学生职业能力精准评价与培养之需，造成学生的自我学习目标、职业认知及岗位定位不清晰。

针对以上问题，信息学院组织专人开展调查研究，重新构建了人才培养质量保证体系，重点包括前文提及的专业适应性评价、授权评价和职业能力测评等侧重点各异的评价方法。

同时，学校与第三方机构（麦可思）合作了十余年的应届生评价项目，连续多年的评价报告提供了翔实可靠的就业趋势数据，是信息学院验证质量保证体系成效的有效参考。

那么，这些伴随专业群发展应运而生的评价措施如何保证人才培养质量呢？以“专业适应性评价”为例，信息学院对专业适应性的定义是指“大学生在长期的专业学习基础上，通过外在学习环境、内在心理认知和心理调控等因素相互影响，形成的一种稳定的心理特征”。

基于大学生专业适应性研究，信息学院构建了高职信息技术专业群学生专业适应性测评体系，开展了专业群学生的专业适应性评价。

这一评价方法呈现出“全学程调查，分阶段干预”的特征，旨在降低在校生的学业倦怠，动态调整人才培养实施过程，改善育人过程中人才培养方案修订滞后的问题。

※两个评价维度

专业适应性评价体系有两个维度，学生的主观行为和专业所构建的环境。

其中，主观行为包括学生的专业承诺、专业学习动力、专业学习行为、专业压力应对、自我效能评价等5个一级指标和16个二级指标。

注：

“主观行为”下的16个二级指标分别为专业认同承诺、专业投入承诺、专业发展承诺、专业兴趣、专业动机、专业目标、学习方法使用、学习资源利用、知识运用、主动行为、认知应对、情绪应对、行为应对、专业特制自我效能、专业学习自我效能、专业压力应对效能。

专业环境指学生获得专业能力成长的学习和实践环境，包括由专业营造的学科环境、教学环境以及专业外部的行业环境等3个一级指标和9个二级指标，主要考量在专业能力培养过程中，学生对专业环境满意度、学习活动参与度、对资源的利用程度、对行业环境的感知程度等对专业适应性的影响。

注：

“专业环境”的9个二级指标分别为专业课程体系、教学过程实施、科技创新活动、教学资源、师资配备、实训条件、行业文化、行业前景、就业环境。

※三个评价阶段

对于不同学段的学生，学校采取了相应的举措。信息学院针对大一到大三学生的心理和行为特点，结合专业群人才培养的特征，构建了“新生适应性—专业学习适应性—岗前职业适应性”梯级适应性分量表。

具体来看，专业群在第2学期初开展“新生适应性调查”。通过分析发现，新生适应大学过程的状态变化，可以为教学提出三方面的意见，包括建议学生自我明确专业学习目标，是否需要申请转专业；调适个人的学习方式，提升学习效能；为专业及二级学院开展新生教育提供了参考依据，及时调整教学方案、教学方式、学生管理方式等，有效实施新生服务和指导工作，有效缩短新生的过渡期。

在第3学期末开展“专业学习适应性调查”。通过了解学生专业学习的主观行为、对专业环境的满意度，对学生的学习行为提供专业指导和干预，降低学业倦怠度，以及及时调整后半程人才培养的教学实施，帮助学生形成理性的个人专业发展认知，建立合适的专业发展规划，提升学生的专业认同度和学习效能。

在第5学期末开展“专业学习适应性调查”。通过了解学生在岗前专业能力和职业素质与工作岗位要求的吻合度，以及职业认知与倾向、顶岗实习时对工作的适应程度等，改善顶岗实习环节的教学实施，提高就业指导与服务效能，提升学生的就业体验。

专业群建设负责人介绍道，近4年，信息学院推行并不断完善全新的人才培养质量保证体系，有3100多名学生进行了专业适应性评价。

从学校和第三方机构的评价数据来看，毕业生培养目标达成度超过90%，毕业生教学满意度、教育目标达成度、专业对口率和雇主满意度分别提升了10%、23%、5%和13%，岗位晋升时间缩短1至1.5年。学生获得职业技能竞赛等国家一等奖4项、二等奖1项、省奖262项，主持省大学生科技项目18项，授权专利96件。

从培养结果来看，学院基本实现了信息技术专业群人才培养质量的动态跟踪和精准调校，确保了专业人才培养能够紧跟信息产业快速发展，促进人才培养质量持续提升。

作者 | 麦可思 范春骏

本期责编 |  麦可思 丁楠

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