曲亮生 李宇輝 宋瑤瑤

(海軍航空大學，山東 煙臺 264000)

0 引言

數(shù)據(jù)是組織運行中的關鍵生產(chǎn)要素。當前，數(shù)據(jù)價值得到廣泛認可，人們對數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)運用的重視程度也在不斷提高[1]。

利用信息技術(shù)對高等院校教育數(shù)據(jù)進行匯總，通過周期采集、集中上報等方式全面、系統(tǒng)地采集教學過程數(shù)據(jù)，并通過可視化功能實現(xiàn)教學狀態(tài)預測評估，為提高高等院校教學質(zhì)量提供有力支撐[2]。數(shù)據(jù)采集是進行高等院校教學質(zhì)量評估的重要環(huán)節(jié)。通過數(shù)據(jù)采集能夠直觀呈現(xiàn)教學狀態(tài)，及時反饋和解決問題，加快高等院校人才培養(yǎng)體系建設?；诖耍疚膶Ω叩仍盒＝逃龜?shù)據(jù)采集項目內(nèi)涵進行分析，構(gòu)建數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度模型，旨在為其他數(shù)據(jù)采集項目管理提供參考。

1 成熟度模型概述

成熟度是一種動態(tài)發(fā)展理念，描述了對象的縱向演進狀況，給出了描述對象狀態(tài)的階段性定義[3]。成熟度模型在對描述對象進行狀態(tài)評估的同時，通過劃分成熟度層級將事物的發(fā)展過程概念化，使得各層級之間縱向演進，進而不斷完善。軟件能力成熟度模型(Capability Maturity Model，CMM)是用來評價軟件活動實踐過程完善程度及能力水平，確立評價軟件開發(fā)及標準化管理的方法[4]。

CMM將軟件開發(fā)過程分為5個層級，從低到高進行排列，以反映軟件開發(fā)過程中的階段特征，描述軟件開發(fā)路線[5]。通過規(guī)范軟件開發(fā)過程，使軟件組織管理更加程序化。在CMM模型的基礎上，各行業(yè)組織根據(jù)自身特點構(gòu)建了各自的成熟度模型。在項目管理領域，比較典型的成熟度模型有OPM3、K-PMMM、PM2等。通過上述成熟度模型對項目管理水平進行評估，能夠優(yōu)化項目管理體系，促進組織管理能力持續(xù)改進。

2 數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度內(nèi)涵

數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度是指數(shù)據(jù)采集項目管理能力從初始級到優(yōu)化級的發(fā)展過程。數(shù)據(jù)采集項目體系構(gòu)建的完善程度反映了其成熟度。具體而言，如果數(shù)據(jù)采集平臺能夠高效運行，采集到的數(shù)據(jù)能夠反映主體需求，且建立了完善的管理機制，那么就能夠促進教學活動的持續(xù)改進，提高教學水平。

教學狀態(tài)“數(shù)據(jù)化”是現(xiàn)代教育思想在信息化背景下的轉(zhuǎn)變，是將傳統(tǒng)人工采集分散數(shù)據(jù)與電子化集中統(tǒng)計數(shù)據(jù)相結(jié)合，有效利用數(shù)據(jù)的客觀性、關聯(lián)性等特點，對教學狀態(tài)進行監(jiān)測評估[6]。高等院校教學狀態(tài)評估應以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，對教學水平和質(zhì)量進行客觀性評估，為多元主體提供有效決策依據(jù)和全面價值判斷的直觀數(shù)據(jù)[7-8]。教育數(shù)據(jù)采集項目是建設“智慧校園”的重要環(huán)節(jié)。從長遠來看，數(shù)據(jù)采集是一項重復性工程，因此需要不斷總結(jié)經(jīng)驗，提高數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度，助力高等院校教學水平的提升。

高等院校教育數(shù)據(jù)采集主要依托數(shù)據(jù)采集平臺，面向教學過程，通過真實、可靠、全面的數(shù)據(jù)做出客觀評價，對教學狀態(tài)進行評估。在數(shù)據(jù)采集項目中，有效識別項目相關方至關重要。數(shù)據(jù)采集主體應從以往的單一主體轉(zhuǎn)向多元主體，將教師和學生作為主要利益相關方[9]。因此，在高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目不同階段，控制關鍵過程影響因素，引導利益相關方積極參與，對項目管理成熟度評價具有重要作用。

3 高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目成熟度模型構(gòu)建

基于高等院校教育數(shù)據(jù)采集平臺，分析數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度，能夠完善數(shù)據(jù)采集評估流程，對于促進教學質(zhì)量具有重要作用。本文所構(gòu)建的高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目成熟度模型主要包括成熟度層級設計、指標體系設計與完善，并通過德爾菲法收集專家意見進行完善。

3.1 成熟度層級設計

首先，需要明確數(shù)據(jù)采集的階段性特征，基于持續(xù)改進理論制定標準，描述高等院校數(shù)據(jù)采集項目管理能力逐漸完善的發(fā)展過程；其次，將高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度評估劃分為5個層級，從低到高分別為初始級、成長級、穩(wěn)定級、管理級和優(yōu)化級，具體見表1。

表1 高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度模型層級

(續(xù))

為保證層級劃分科學合理，該成熟度模型應符合以下特征：

(1)客觀性。該模型應符合高校教學管理實際，遵循教學管理客觀規(guī)律，從傳統(tǒng)主觀經(jīng)驗判斷向客觀數(shù)據(jù)決策轉(zhuǎn)變。

(2)整體性。重視整體評估結(jié)果，通過分析該模型各要素之間的關聯(lián)關系，促進數(shù)據(jù)管理和分析能力的統(tǒng)一提升和協(xié)調(diào)發(fā)展。

(3)可操作性。該模型應貼合教學實際，各項評估指標具有可操作性[10]。

3.2 指標體系設計與完善

通過對數(shù)據(jù)采集項目管理能力成熟度內(nèi)涵進行分析，確定高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度模型關鍵過程域，分別為項目籌劃、組織準備、采集與處理、分析與挖掘、總結(jié)報告。通過文獻研究和專家訪談，結(jié)合教學工作實際，劃分15個一級指標和40個二級指標。

為了使評價指標更加客觀全面，采用德爾菲法對評價指標進行完善[11]。邀請10名專家進行兩輪德爾菲法問卷調(diào)查。其中，管理領域?qū)＜?名，高校專業(yè)數(shù)據(jù)管理人員6名，均具有數(shù)據(jù)管理經(jīng)驗，且參與過數(shù)據(jù)采集工作。調(diào)查問卷采用Likert量表評分方法，每個指標的評分均為5分，5為最優(yōu)，1為最差。第一輪問卷調(diào)查結(jié)束后，統(tǒng)計專家意見并總結(jié)反饋，完善部分評價指標，隨后進行第二輪問卷調(diào)查，再次對評價指標進行修改和完善。兩次問卷回收率均為100%。具體步驟如下。

3.2.1 第一輪問卷統(tǒng)計結(jié)果與分析

首先，計算專家的權(quán)威系數(shù)Cr=(Cs+Ca)/2，其中，Cs為專家熟悉度系數(shù)；Ca為專家判斷系數(shù)。根據(jù)專家個人情況調(diào)查表以及回收問卷情況統(tǒng)計，計算得到專家熟悉度系數(shù)平均值為0.8、專家判斷系數(shù)為0.95、專家權(quán)威系數(shù)為0.875，均大于0.7，說明專家權(quán)威性較高，符合問卷調(diào)查要求。

其次，對第一輪回收問卷的各項指標打分并統(tǒng)計問卷結(jié)果。假設變異系數(shù)為CV，肯德爾和諧系數(shù)為W，這兩個指標表示專家意見的協(xié)調(diào)程度。CV值越小，說明專家打分協(xié)調(diào)程度越高。當CV<0.25時，說明符合專家協(xié)調(diào)程度要求。W值越大，說明專家意見一致性越高，W值在0.3～0.5時，認為專家意見基本一致。在第一輪問卷調(diào)查中，關鍵過程域的專家打分協(xié)調(diào)程度較好，各項指標均符合要求，但是一級指標和二級指標的肯德爾系數(shù)不符合要求。第一輪問卷結(jié)果統(tǒng)計見表2。

表2 第一輪問卷結(jié)果統(tǒng)計

3.2.2 第二輪問卷統(tǒng)計結(jié)果與分析

通過第一輪問卷調(diào)查專家意見可知，專家對一級指標中的結(jié)果反饋和總結(jié)改進兩個指標提出的建議較多，打分均值分別為3.4和3.5，說明這兩個指標不夠嚴謹，且后續(xù)改進工作在單次數(shù)據(jù)采集中體現(xiàn)不明顯，作為一級指標支撐不夠。同時，對于這兩個指標對應的二級指標打分也較低，并提出了修改意見。

在結(jié)合專家意見進行調(diào)整后，發(fā)放第二輪調(diào)查問卷，對回收數(shù)據(jù)進行分析。由于關鍵過程域在第一輪問卷調(diào)查時各項系數(shù)均達到要求，不作調(diào)整，第二輪調(diào)查問卷不再進行評價。第二輪問卷結(jié)果統(tǒng)計見表3。

表3 第二輪問卷結(jié)果統(tǒng)計

由表3可以看出，經(jīng)過兩輪專家意見調(diào)整后，各指標得分均值有所提升，變異系數(shù)下降、肯德爾系數(shù)上升，說明專家意見協(xié)調(diào)性提高，指標可用于評價體系構(gòu)建。

3.3 指標體系構(gòu)建

通過對高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目5個階段進行劃分，結(jié)合專家意見，歸納出15個一級指標和40個二級指標，并對部分指標表述和范圍進行了修改。在指標體系構(gòu)建過程中，弱化了項目風險和成本分析這兩項內(nèi)容，同時對具體實施階段預期標準進行了較為細致的劃分，更加符合高等院校教育數(shù)據(jù)采集工作實際。通過參考成熟度模型層級設計，依據(jù)項目全生命周期理論，構(gòu)建高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度指標體系，見表4。

表4 高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度指標體系

(續(xù))

4 結(jié)語

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)作為關鍵生產(chǎn)要素持續(xù)發(fā)揮作用[12]。數(shù)據(jù)采集作為數(shù)據(jù)管理的前提條件，其重要性尤為突出。高等院校數(shù)據(jù)采集項目是基于數(shù)據(jù)采集平臺，以教學活動數(shù)據(jù)(課程學習、科學研究、教師授課以及學生管理等)為采集對象，對采集數(shù)據(jù)進行處理分析，為管理者決策提供數(shù)據(jù)支撐。

本文基于項目全生命周期理論，闡述成熟度模型內(nèi)涵，構(gòu)建高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理成熟度模型，將高等院校教育數(shù)據(jù)采集項目管理能力劃分為5個層級，并分析了各層級下屬二級指標。該模型體現(xiàn)了高等院校教育數(shù)據(jù)采集工作改進能力[13]，能夠指導高等院校教育數(shù)據(jù)采集工作的開展，為提升教學質(zhì)量提供數(shù)據(jù)支撐。同時，借助成熟度指標能夠提升高等院校項目管理能力，促進高等院校組織結(jié)構(gòu)的內(nèi)在改進，增強高等院校的綜合競爭實力。

本文對于成熟度模型的研究尚處于探索階段，加之專家意見主觀性較強，后續(xù)還需要進行實踐驗證和修改完善。