周蓉 師瑞峰

[摘 要]采用第三方平臺大數(shù)據(jù)分析方法對高校人才培養(yǎng)質(zhì)量進行評價，對進一步探索高校完善人才培養(yǎng)方案的修訂機制、拓展人才能力培養(yǎng)途徑與模式具有重要意義。該文采用共詞網(wǎng)絡、自動分類、文本聚類、機器學習等智能大數(shù)據(jù)分析方法，對全國各專業(yè)的人才數(shù)據(jù)進行清洗和整理，建立分專業(yè)評估的人才質(zhì)量評價模型，分析具體人才培養(yǎng)質(zhì)量的能力指標。對某高校自動化專業(yè)往屆畢業(yè)生人才培養(yǎng)質(zhì)量進行實證分析，研究結(jié)果表明，基于大數(shù)據(jù)分析的人才質(zhì)量評價模型可以有效利用畢業(yè)生數(shù)據(jù)，為高校人才培養(yǎng)方案修訂、課程體系設計提供重要的決策依據(jù)。

[關鍵詞]人才培養(yǎng)質(zhì)量評價;大數(shù)據(jù);智能分析方法

[基金項目]2019年教育部第二批產(chǎn)學合作協(xié)同育人項目：基于混合式實踐教學的雙語計算機視覺課程建設（201902097008）;2020年北京高等教育“本科教學改革創(chuàng)新項目”：“人工智能+X”復合型人才培養(yǎng)模式的探索與實踐

[作者簡介]周 蓉（1975—），女，浙江麗水人，博士，華北電力大學控制與計算機工程學院講師，主要從事信息技術與教學法、計算機應用技術研究;師瑞峰（1977—），男，山西運城人，博士后，華北電力大學控制與計算機工程學院副教授，主要從事系統(tǒng)工程理論研究。

[中圖分類號] TP311;G642[文獻標識碼] A[文章編號] 1674-9324（2020）33-0008-04[收稿日期] 2020-03-10

一、引言

教育部2018年發(fā)布的《關于加快建設高水平本科教育全面提高人才培養(yǎng)能力的意見》指出，高等學校必須牢牢抓住全面提高人才培養(yǎng)能力這個核心點，振興本科教育，形成高水平人才培養(yǎng)體系，開創(chuàng)高等教育新局面。因此，高校人才培養(yǎng)質(zhì)量評價對于推動大學切實提升人才培養(yǎng)工作、落實辦學理念、錨定辦學方向具有深遠影響[1]。目前，我國高校人才培養(yǎng)質(zhì)量的評價工作主要由學校教務處、學院等部門承擔，通過邀請畢業(yè)生和用人單位參與，對往屆畢業(yè)生的專業(yè)能力及職業(yè)發(fā)展情況進行調(diào)查，以此作為學校進一步修訂和完善專業(yè)培養(yǎng)方案、提升人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要依據(jù)。這種基于傳統(tǒng)的問卷、訪談、座談會、用人單位調(diào)研等方式開展的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價，通常存在樣本量小、主觀性強、規(guī)避敏感問題、調(diào)查內(nèi)容受限、周期長等缺點[2]。為了克服這些方法的不足，南旭光等人提出利用大數(shù)據(jù)技術分析社會的人才需求，剖析人才培養(yǎng)的社會適應性，并以此為導向創(chuàng)新人才培養(yǎng)體系[3]。藍榮聰?shù)热艘蔡岢隼萌遮呁晟频臄?shù)據(jù)獲取和挖掘技術創(chuàng)新高校人才培養(yǎng)方式[4]。

隨著以社會需求和人才產(chǎn)出為導向的工程教育專業(yè)認證逐步推廣，基于第三方平臺大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價方法可以更加客觀、全面地對高校人才培養(yǎng)的綜合能力進行評價[5]，進而為高校修訂和完善人才培養(yǎng)方案、課程體系，以及人才培養(yǎng)模式提供重要的參考意見和決策依據(jù)。該文基于第三方平臺大數(shù)據(jù)，對某高校自動化專業(yè)往屆畢業(yè)生人才培養(yǎng)質(zhì)量進行實證分析，通過用人單位反饋、畢業(yè)生調(diào)查問卷等方式多方驗證模型分析結(jié)果的有效性。結(jié)果表明，通過基于大數(shù)據(jù)分析的人才質(zhì)量評價模型可以有效利用畢業(yè)生求職、用人單位招聘、高考錄取和人才培養(yǎng)方案數(shù)據(jù)，量化分析高校人才培養(yǎng)質(zhì)量，為培養(yǎng)方案修訂、課程體系設計提供重要的決策依據(jù)。

二、基于大數(shù)據(jù)分析的評價框架

基于大數(shù)據(jù)分析的評價框架如圖1所示。該框架以AI大數(shù)據(jù)和專業(yè)人才培養(yǎng)方案作為分析診斷基礎，對專業(yè)培養(yǎng)的人才素質(zhì)從橫向（同類高校畢業(yè)生之間對比）和縱向（社會需求與畢業(yè)生素質(zhì)對比）兩個角度進行評價和分析。該評價框架中AI大數(shù)據(jù)由包含了社會需求的招聘數(shù)據(jù)和反映畢業(yè)生學習成果的畢業(yè)生數(shù)據(jù)構(gòu)成。評價分析結(jié)果可以用來對高校的人才培養(yǎng)目標、培養(yǎng)方案修訂、課程體系設置等決策做出優(yōu)化支持。

三、評價流程

如圖2所示，基于第三方大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價流程主要分為五步：（1）通過招聘信息采集社會需求數(shù)據(jù)，通過畢業(yè)生求職簡歷采集畢業(yè)生數(shù)據(jù);（2）采用NLP（Natural Language Processing）分析方法對社會需求數(shù)據(jù)和畢業(yè)生數(shù)據(jù)分別進行分詞和標注;（3）采用基于機器學習的文本聚類和自動分類方法分別對社會需求數(shù)據(jù)和畢業(yè)生數(shù)據(jù)進行清洗和分類，形成招聘信息數(shù)據(jù)池和畢業(yè)生數(shù)據(jù)池，同時對專業(yè)培養(yǎng)方案也采用NLP方法進行分詞和標注;（4）采用共詞網(wǎng)絡和相關度分析方法，分析計算兩個數(shù)據(jù)池之間的關系以及兩個數(shù)據(jù)池對專業(yè)培養(yǎng)方案的支撐程度;（6）根據(jù)后臺模型量化計算各個指標，形成人才質(zhì)量評價分析報告。

四、實證分析

為了驗證基于第三方平臺大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價方法客觀性，該文選取某高校自動化專業(yè)進行實證分析，基于第三方提供的大數(shù)據(jù)，采用人工智能方法對自動化專業(yè)的社會需求、工程教育培養(yǎng)達成狀況、畢業(yè)生能力素質(zhì)、課程與能力關聯(lián)程度、畢業(yè)生市場競爭力與社會評價等方面的培養(yǎng)質(zhì)量進行分析評價。

（一）案例背景

基于第三方大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價，是從社會視角對高等學校辦學狀況及其培養(yǎng)人才質(zhì)量的有效檢驗，尤其是在當前以成果為導向的工程教育專業(yè)認證背景下，加強基于第三方大數(shù)據(jù)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價機制，可以推進高等學校在評價方面的制度研究和建立，促進高等學校對自身人才培養(yǎng)質(zhì)量評價的反思。因此該文選取參加自動化工程教育專業(yè)認證的某高校數(shù)據(jù)進行人才培養(yǎng)質(zhì)量評價和分析。

（二）數(shù)據(jù)來源

文中第三方調(diào)查數(shù)據(jù)來源于前途大數(shù)據(jù)專業(yè)分析系統(tǒng)，所有呈現(xiàn)出來的數(shù)據(jù)分析都是擬合的，只對數(shù)據(jù)進行現(xiàn)象分析，無法還原到個人，不涉及隱私泄露。

本次人才培養(yǎng)質(zhì)量評價第三方數(shù)據(jù)覆蓋：

2012—2014屆自動化專業(yè)全國本科生文本簡歷35585份;

2012—2014屆全國596個本科專業(yè)各項指標數(shù)據(jù);

2012—2014屆本專業(yè)全國開設本科高校各項指標數(shù)據(jù);

6568萬條本科以上專業(yè)人才職位需求信息（來自216個招聘網(wǎng)站），其中明確需要自動化專業(yè)的136105個單位的494367條職位需求信息;

2012—2017年各省高考錄取平均分數(shù)據(jù);

某高校2012—2014屆全日制本科生自動化專業(yè)畢業(yè)生總計486人，調(diào)研202份文本簡歷，樣本占比41.56%。

（三）分析結(jié)果與討論

該文基于全國數(shù)萬家企業(yè)的招聘職位需求和求職者簡歷信息進行關鍵詞提取、分類，并進一步建立后臺模型，計算自動化專業(yè)的社會需求、工程教育達成情況、畢業(yè)生能力素質(zhì)、課程與能力關聯(lián)分析、畢業(yè)生市場競爭力與社會評價等多維度指標。由于篇幅所限，文中僅從畢業(yè)生能力素質(zhì)和工程教育達成情況兩個方面討論評價結(jié)果。

1. 自動化專業(yè)全國需求狀況：

（1）全國自動化專業(yè)需求仍處穩(wěn)定階段。自動化人才最近一年供大于求。如下表所示，自動化專業(yè)人才全國招聘人數(shù)比例呈現(xiàn)下降趨勢，從2016年10月至2017年9月的1.15%下降至2017年10月至2018年9月的0.28%。但是，2013—2017屆本專業(yè)全國本科生就業(yè)人數(shù)存量比例為1.38%，人才供需差距擴大。

本專業(yè)人才全國招聘人數(shù)比例大幅下降，分別如圖3中的虛線和實線所示，全國職位需求占比從2017年第1季度的0.89%快速下降至2018年第4季度的0.35%，人才需求占比也從2017年第1季度的1.09%快速下降至2018年第4季度的0.30%。

（2）社會需求的素養(yǎng)、通識能力、專業(yè)知識和技能。如圖4和圖5所示，市場對自動化專業(yè)人才的素養(yǎng)需求中，用人單位關注點分布較高的是“勤奮努力”（72.74%）、“責任感強”（26.88%）、“樂于合作”（23.67%）等職業(yè)素養(yǎng)。

市場對自動化專業(yè)人才的通識能力需求分布較高的是：“溝通與表達能力”（57.52%）、“組織與管理能力”（57.06%）、“組織協(xié)調(diào)能力”（55.97%）。

從圖6的自動化專業(yè)全國本科以上人才招聘需求“專業(yè)知識與技能”分布圖中可以看出，自動化專業(yè)全國本科以上人才2016—2018年招聘需求專業(yè)知識與技能分布較高的是“C語言”（23.25%）、“CAD使用”（15.95%）、“常用辦公軟件”（12.09%）。但市場對“C語言”能力點需求呈下滑現(xiàn)象。

2.畢業(yè)生能力素質(zhì)。通過自然語言處理技術基于文本簡歷智能統(tǒng)計分析出畢業(yè)生擅長的素養(yǎng)、通識能力、專業(yè)知識與技能等，并與自動化專業(yè)全國高校畢業(yè)生“素養(yǎng)”均值和社會需求比重分別進行對比分析。下面主要以專業(yè)知識和技能為例進行說明。

與自動化專業(yè)全國高校畢業(yè)生均值相比，2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“專業(yè)知識與技能”整體合格。其中電廠熱力設備、發(fā)電過程控制等表現(xiàn)顯著高于全國高校均值水平，充分體現(xiàn)了行業(yè)高校的教育特色。

為了詳細說明某高校培養(yǎng)的自動化專業(yè)人才的專業(yè)知識和技能水平，下面分別從自動化系統(tǒng)工程、分散控制技術、檢測技術、儀器儀表、系統(tǒng)建模和C語言六個方面，將某高校自動化專業(yè)本科生專業(yè)知識和技能水平與全國工科類高校、一流學科建設高校、全國電力類高校進行分析對比。結(jié)果如圖7所示。從圖中可以看出：

某高校培養(yǎng)的人才在自動化系統(tǒng)工程方面表現(xiàn)相對較好。2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“自動化系統(tǒng)工程”擅長比例為33.66%，比全國工科類高校均值（28.63%）高17.57%，比一流學科建設高校均值（29.37%）高14.61%;比全國電力類高校均值（34.09%）低1.24%。

某高校培養(yǎng)的人才在分散控制技術方面表現(xiàn)相對較好。2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“分散控制技術”擅長比例為23.27%，比全國工科類高校均值（19.50%）高19.33%，比一流學科建設高校均值（17.47%）高33.21%;與全國電力類高校均值（23.56%）差別不大。

某高校培養(yǎng)的人才在檢測技術方面表現(xiàn)與其他高校差別不大。2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“檢測技術”擅長比例為22.28%，與全國電力類高校均值（22.06%）、全國工科類高校均值（22.50%）差別不大，比一流學科建設高校均值（23.17%）低3.87%。

某高校培養(yǎng)的人才在儀器儀表方面表現(xiàn)相對良好。2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“儀器儀表”擅長比例為18.81%，比全國工科類高校均值（14.40%）高30.63%，比全國電力類高校均值（17.29%）高8.78%，比一流學科建設高校均值（14.61%）高28.74%。

某高校培養(yǎng)的人才在系統(tǒng)建模方面表現(xiàn)相對較好。2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“系統(tǒng)建模”擅長比例為9.90%，比全國工科類高校均值（7.32%）高35.18%，比全國電力類高校均值（7.27%）高36.22%;與一流學科建設高校均值（9.96%）差別不大。

某高校培養(yǎng)的人才在C語言方面表現(xiàn)相對一般。2012—2014屆某高校自動化專業(yè)本科生“C語言”擅長比例為24.26%，比全國電力類高校均值（18.05%）高34.43%;比全國工科類高校均值（24.85%）低2.37%，比一流學科建設高校均值（29.21%）低16.95%。

2.自動化專業(yè)工程教育達成情況。2012—2014屆本校自動化專業(yè)本科生畢業(yè)五年左右畢業(yè)要求達成整體均合格。其中環(huán)境和持續(xù)發(fā)展、使用現(xiàn)代工具的能力表現(xiàn)優(yōu)秀。具備較好的工程知識，能夠用于解決自動化領域的復雜工程問題。具備較好的研究能力，能夠?qū)ψ詣踊嚓P領域，尤其是能源電力生產(chǎn)自動化領域的復雜工程問題進行研究，包括設計實驗、分析與解釋數(shù)據(jù)、并通過信息綜合得到合理有效的結(jié)論。具有終身學習能力，具有自主學習和終身學習的意識，有不斷學習和適應發(fā)展的能力。在設計/開發(fā)解決方案能力方面基本合格，相對還有一定提升空間。個人和團隊能力和項目管理能力表現(xiàn)一般，有待進一步改進課程體系。

（四）結(jié)果與啟示

從基于第三方大數(shù)據(jù)對某高校自動化專業(yè)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價結(jié)果可以看出某高校自動化專業(yè)人才培養(yǎng)目標基本契合社會需求，然而在以下幾個方面還有改進的空間：

1.細化提升人才培養(yǎng)方案。自動化專業(yè)隨著人工智能的快速發(fā)展，未來涉及的領域?qū)⑹謴V泛。因此，人才培養(yǎng)目標應在立足于當前社會需求的基礎上有所升華和細化，明確若干年內(nèi)所培養(yǎng)人才的層次、類型和主要服務方向。建議通過已有畢業(yè)生的培養(yǎng)效果的詳細剖析，針對本專業(yè)人才培養(yǎng)方案召開專項研討會，從社會需求能力點和已有畢業(yè)生能力點兩個方面出發(fā)，在課程設置、培養(yǎng)理念等多方面吸納專家的經(jīng)驗做法和寶貴建議，為自動化專業(yè)的人才培養(yǎng)指明方向，促進本科教育教學質(zhì)量水平大幅提升。

2.加強培養(yǎng)學生主動性的思政教育。從社會需求素養(yǎng)比重和畢業(yè)生素養(yǎng)比重對比可以看出：在主動性方面，社會需求大于畢業(yè)生素養(yǎng)。因此，某高校應通過適當增加政治、人文、心理、職業(yè)規(guī)范等相關課程予以引導，同時結(jié)合學校實際情況，加強社會實踐環(huán)節(jié)的組織與管理，使畢業(yè)生可在社會實踐中更好地認識自我，了解社會，為將來走向社會打下基礎。

3.實施多元課程，增加實踐環(huán)節(jié)。從上述人才培養(yǎng)質(zhì)量分析可知，在“溝通與表達能力”“組織協(xié)調(diào)能力”“邏輯思維能力”這些“通識能力”點上，某高校自動化專業(yè)學生能力相對低于社會需求，有待進一步提升。因此，應加強數(shù)學、計算機系列等基礎課，以及政治等人文課程?？蛇m當增加課程設計環(huán)節(jié)，增加實踐動手機會，避免基礎課程給學生帶來枯燥乏味的感覺，提高學生的學習熱情;充分利用畢業(yè)實習這個體現(xiàn)畢業(yè)生綜合能力的重要渠道，以建立大學生管理、組織、協(xié)調(diào)、溝通、人際關系等方面的延伸性經(jīng)驗。

4.結(jié)合新興產(chǎn)業(yè)，推動創(chuàng)新復合人才培養(yǎng)模式。物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興互聯(lián)網(wǎng)應用技術對高校自動化專業(yè)教學提出的新挑戰(zhàn)。發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級，離不開高素質(zhì)技術人才的有力支撐。當前自動化專業(yè)設置還存在很多與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)對接的“盲點”。高校應堅持夯實基礎、強化內(nèi)涵，緊緊抓住戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的大好機遇，充分利用戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，精準對接相關產(chǎn)業(yè)，與相關企業(yè)開展深度合作，推動自動化專業(yè)創(chuàng)新復合人才培養(yǎng)模式。

五、結(jié)論

內(nèi)部評價仍然必不可少。可以說，高校內(nèi)部評價是從歷史的維度對人才培養(yǎng)質(zhì)量進行評價，而基于第三方數(shù)據(jù)則是從社會需求的縱向維度和各高校之間差異的橫向維度進行人才培養(yǎng)質(zhì)量評價。因此，兩種評價應該相互補充，共同作用。尤其在當前形勢下，切實加強第三方參與的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價機制，可以推進高校在評價方面的制度研究和建立、健全評價的組織機構(gòu)、促進高校對自身人才培養(yǎng)質(zhì)量評價的反思。

參考文獻

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Research on Quality Evaluation of Talent Cultivation Based on Third-Party Big Data

ZHOU Rong， SHI Rui-feng

（School of Control and Computer Engineering， North China Electric Power University，

Beijing 102206， China）

Abstract： Objectively evaluation of talent training quality in universities based on the third party platform big data has profound reference and practical value for further exploration of the revision mechanism of training program， the way and models of talent capacity improving. Intelligent big data analysis methods such as co-word network， automatic classification， text clustering， machine learning， are adopted to establish the talent quality evaluation model of specific professional and analyze the specific talent training quality after the talent data of all professionals in the country. The results of previous automation major graduates' training in a university show that the talent quality evaluation method provides an important decision-making support for the revision of the talent training program and the design of the curriculum system by effectively using graduates big data.

Key words： quality evaluation of talent cultivation; big data; intelligent analysis methods