大数据时代高职教育质量保证体系面临的挑战

在质量保证过程中形成的要素及其相互关系是质量保证体系。高等职业教育是高等教育不可分割的一部分，其质量保证的内涵也是如此。

在大数据时代，人才培养模式、教学范式、教学内容和手段、知识交流和处理机制将发生相应的变化，直接影响高职教育质量的发展。我国现行的高职质量保证体系延续了计划经济时代的保证体系和机制，呈现出与大数据时代不相适应的问题。

1. 缺乏基于大数据时代要求的质量保证价值概念

近年来，随着高等教育的扩大，高职院校的规模迅速增长，需要加强高职教育各环节的信息和数据建设，以确保教育质量，使大数据成为可能。由于计划经济时代的影响，质量保证的价值观不符合大数据的要求。主要表现为质量保证主体或政府，学生参与质量保证有限，不反映学生理念；保证方法主要以政府主导的外部评价为主，注重指标建设，内部保障措施建设明显不足；信息披露不足，部分培训机构对教育过程的核心数据披露不足，如教师数量和结构、教师比例、学生学习满意度（调查方法和结果）、用人单位对毕业生的满意度（调查方法和结果）等。；以现代信息技术手段和方法监测和反馈高等职业教育质量的机制建设不足，保障制度和措施与规模不匹配。无论是学校硬件设施还是双师型队伍建设，都不适应当今高职教育质量保证建设。

2. 单一质量保证主体不适应大数据时代的要求

目前，高职教育质量保证的主体主要是政府。高职院校众多利益相关者没有参与质量保证过程。学校缺乏质量保证的主体地位，行业企业参与度不高。学生和家长基本没有参与质量保证，导致质量保证主体单一。这使得保障方式主要以政府为主，教育行政部门绝对权威。各高职院校在国家统一质量标准下，从学科设置、招生指标发布、培训资金等方面统一部署。学校基本被动接受政府组织的相关教育评价，学校质量保证体系的作用非常有限。此外，高等职业教育还没有形成合理的第三方质量保证机构。企业、第三方机构和师生在质量保证过程中参与较少，影响极为有限。特别是高职教育中的师生只有参与地位，往往导致高职教育质量保证过程中的失败，导致高职教育质量保证效率低下。教育质量评价由教育行政部门选派专家到学校进行评价。在规定的几天内，他们通过实地走访学校，采访了少数师生，听取了少数师生通过课堂教学和阅读文件获得的信息，对学校的教育教学质量进行了评价，确定了学校的质量水平，这种质量保证是片面的，因为其他质量保证主体没有参与其中，评价结果不公平，不符合大数据和高等教育改革发展的要求。 [4]大数据时代质量保证的主要要求是政府、学校、学生、家长、雇主和社会公共利益相关者。政府的责任更多的是加强宏观政策调控、资金投入和信息建设，质量保证的主体应该是多样化的，尤其是师生。

3. 未建立适应大数据要求的质量保证信息系统

大数据时代的到来给我们的信息系统的建立带来了机遇和可能性。由于历史和现实的因素，我国高等教育信息系统远未跟上当前信息化的发展。正在建设适应大数据时代要求的各种信息系统，包括高校办学的基本数据和反映学校动态发展的各种信息系统。涵盖学校各种数据的信息大部分未披露，如办学资金、硬件设施基本情况、生均拨款等。学生对学校的评价体系、家长和公众对学校的评价体系、用人单位对毕业生的反馈等体系尚未建立，学生、家长、企业和公众不能失去学校的质量进行科学评价。也就是说，事实上，高职院校的信息系统仍然是一个相对封闭的体系，导致信息不对称，无法保证学校的质量。这就要求高职教育在保证质量时要加强信息系统的建设，直接导致高职教育质量保证的合理性和效率低下降。

4. 质量标准不科学

质量标准是评价高职教育质量的重要途径。现行高职教育质量评价标准主要基于教育部颁布的《高职院校人才培养水平评价方案（试行）》、《高职院校人才培养水平评价指南（试行）》、在《高职院校人才培养水平评价专家组工作细则（试行）》等文件的指导下，各地区可以制定具体标准。这样，高等职业教育的质量标准就不科学了：一是质量标准不完整、不系统。目前，国家有高校制定标准，但缺乏直接影响教育质量的专业、课程、教师、实习培训等标准；二是质量标准单一，不根据不同地区、不同类型的高职院校设计不同的质量保证指标体系。