基于大数据视角下的高校继续教育质量指标体系构建

【摘要】采用德尔菲法（Delphi）和层次分析法（AHP），构建了高校继续教育培训质量评价指标体系，为评估教育培训效果提供操作性较强的方法。根据该指标体系，对浙江大学教育培训质量进行了实证研究。

【关键词】继续教育培训 质量评价 指标体系

【中图分类号】G64 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）19-0239-02

一、研究背景

继续教育的发展，在经济、文化及社会领域中发挥着重要的作用，为社会培养了大量合格人才。随着继续教育规模的不断扩大，如何在扩大规模的同时，保障办学行为规范和教育的质量已成为高校面临的一个新课题。大学以内部控制标准建立质量管理体系，不仅是在国内高校的教育培训领域的创新，同时也对教育培训行业和社会有贡献。本论文结合国内高校继续教育现状和借鉴目前继续教育的评价经验，尝试构建高校继续教育质量指标体系。

二、评价指标体系的构建

（一）构建原则

1.合理的层次与指标数量

指标体系的层次和指标太多，评价过程就会相当复杂，尤其在基于互联网手段采集原始数据的评价系统中，其指标复杂程度与评价精确度负相关。

2.合理的评价指标

既要考虑指标体系的全面性，也要考虑指标的代表性和可操作性。

3.明确的指标定义

指标定义必须准确、清楚，指标间尽可能不重复。

4.指标以定量为主

定量的评价指标更客观的反映问题，一些定性的指标，也可以采用一定的数学方法进行处理，从而量化该指标，避免主观行为影响评价结果。

5.导向性原则

评价只是手段，促进教育培训的健康发展，才是建立评价指标体系的目的。“以评促建，以评促改，评建结合，重在发展”是所有评价工作共同遵循的基本原则。

（二）构建方法

1.Delphi法筛选评价指标

采用Delphi法进行评价指标的筛选，通过对专家进行访谈来对初拟的评价指标体系进行筛选，确定评价体系的指标。

2.层次分析法确定评价指标权重

权重是构建评价指标体系的一个重要组成部分，合理的分配权重是评价体系构建的关键。本文采用层次分析法确定指标的权重。

（三）继续教育培训评价指标的构建

1.评价指标的构建

采用Delphi法进行评价指标的筛选，形成了3个一级指标，9个二级指标（详见表1）。

2.指标权重的分配

利用层次分析法对指标的权重进行赋值，不仅要按重要性对各指标进行两两比较，而且要构造判断矩阵对指标的差异性进行量化，并依据判断矩阵计算指标权重并进行一致性检验。对表1给出的难以量化的模糊要素（指標）在重要性方面的差异进行量化，需要借助Saaty提出的1-9标度法。具体计算结果详见表2。

三、继续教育质量指标体系的实证研究（以浙江大学教育培训为例）

通过浙江大学在线评价系统收集学员对学校教育培训质量评价的一手数据，数据采集更随机，覆盖面更广，真实性也更高，本次调查共收集5520人次的评价数据。

进行综合测评前，对各二级指标的测评档次分为五档：很好（k1）、较好（k2）、一般（k3）、较差（k4）、极差（k5），并分别进行赋值：很好→5分、较好→4分、一般→3分、较差→2分、极差→1分。得分越高，表明质量评价越高，反之越低。测评档次集合V={k1、k2、k3、k4、k5}。

借助二级指标的测评档次及对各档次的赋值，利用问卷统计所获得的原始数据（详见表3），可以求出单个二级指标的加权平均得分，将所有的二级指标的加权平均得分等数据汇总于表4，表4显示了对单个指标进行模糊测评的结果。其中uij表示对第i个二级指标的分档测评结果为kj的被调查者的人数，rij表示对第i个二级指标的分档测评结果为kj的被调查者的人数占被调查总人数（有效样本数）的比重，ωi表示对各单项二级指标进行测评所得到的加权平均分数，其具体的计算公式为ωi=ri1×5+ri2×4+ri3×3+ri4×2+ri5×1

继续教育培训质量综合测评分数=∑（qi×ωi），其中qi为综合权重。依据计算公式可以得到继续教育培训质量综合测评分数为4.7012。

从表4可见，各项指标的得分都在4.6以上，综合测评分数为4.7012，所以浙江大学继续教育培训的质量总体上得到了学员的认可，当然也有很多可以进一步提升的地方，如得分最低的后勤服务。

四、结论

本文在广泛文献调研的基础上，根据继续教育培训的需求和特点，结合互联网数据采集的特征，运用Delphi专家咨询法和层次分析法等数理统计方法构建了继续教育质量评价指标，确立了9个二级指标的权重，并以浙江大学继续教育培训为例进行实证研究，验证了本研究建立的“继续教育培训质量评价指标体系”具有较好的统计学特征，指标品质较好，研究结果合理、可靠。

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作者简介：

卜杭斌（1984.08-），男，浙江杭州人，硕士研究生，高教管理中级，研究方向：高校管理。