大数据背景下高职院校专业诊断与改进研究
教学工作诊断与改进数据平台建设
教学工作诊断与改进数据平台建设教学诊改是当前我国职业教育的热门话题，是大数据背景下创新职业教育质量保障体系的重要内容。
建立职业院校教学工作诊断与改进制度，引导和支持学校全面开展教学诊断与改进工作，切实发挥学校的教育质量保证主体作用，不断完善内部质量保证制度体系和运行机制，是持续提高技术技能人才培养质量的重要举措和制度安排，也是教育行政部门加强事中事后监管、履行管理职责的重要形式。
◆诊改内涵职业院校教学工作诊断与改进，指学校根据自身办学理念、办学定位、人才培养目标，聚焦专业设置与条件、教师队伍与建设、课程体系与改革、课堂教学与实践、学校管理与制度、校企合作与创新、质量监控与成效等人才培养工作要素，查找不足与完善提高的工作过程。
◆诊改政策《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》《高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进指导方案（试行）》《关于全面推进职业院校教学工作诊断与改进制度建设的通知》《高等职业院校内部质量保证体系诊断与改进复核工作指引（试行）》◆诊改目标通过持续规范的自我约束、自我评价、自我改进、自我发展，建立并运行全要素网络化的内部质量保证体系，不断提升办学活力和人才培养质量。
◆诊改方针16字：需求导向、自我保证、多元诊断、重在改进◆诊改558215-五纵系统、5-五横系统、8-8字型质量螺旋、2-双引擎、1-数据平台深入贯彻教育部关于职业院校建立教学工作诊断与改进制度的系列文件精神，聚焦“五纵五横一平台”人才培养质量保障体系建设要素，开展美和易思教学工作诊断与改进数据平台建设工作，助力学校构建常态化的内部质量保证体系。
建设智能化信息管理平台，服务学校全面开展教学诊断与改进工作。
配合学校树立现代质量文化，提升质量意识。
协助学校进行平台建设的顶层设计，实时、常态化支撑学校诊改工作，满足学校教育教学管理运行和教学形态改革创新的需要。
设计思路及内容聚焦核心要素，关注诊改轨迹纵向围绕五层面打造两链（目标链、标准链）横向围绕五层面构建8字形质量改进螺旋把握发展动向，推动双引擎融合基于大数据思维建设美和易思智能校园管理平台教学工作诊断与改进数据平台建设包括效能管理平台、质量目标管理平台、事务流程中心、智慧课堂教学与管理平台、状态数据采集与填报平台、数据管理平台、质量数据分析预警平台、校本数据中心支撑平台。
大数据时代背景下高职会计专业教学改革思考
168教学探讨TEACHING DISCUSSION基金项目：本文为2020年度湖北技能型人才培养中心一般项目课题阶段性成果之一，项目名称：云计算、大数据在会计专业“教学诊断与改进”中的实践研究（编号：20BJN019）大数据时代背景下高职会计专业教学改革思考钟炎君 长江职业学院摘要：在数字经济时代，大数据技术是非常重要的技术，其能够推动科技产业革命更好地进行，对于企业管理创新更好地进行意义重大。
现在，对企业而言，大数据已经成为非常重要的战略资源。
大数据的应用也在一定程度上提高了对于财务人员的要求。
高职会计专业教学的时候，也需要根据大数据时代发展的需要创新课堂体系，只有这样才可能能够跟上社会时代发展的脚步。
本文主要分析了大数据时代对高职会计专业教育造成的影响，并探讨了高职会计专业教学存在的问题，提出了一些教学改革措施，希望能够推动高职会计专业课程教学改革更好地进行，满足大数据时代对于财务人员的要求。
关键词：大数据；高职会计；课程教学；改革引言随着社会经济发展，特别是大数据背景下，各个行业对于高素质人才和应用型人才的要求不断增加，高校会计专业需要培养出更多的高素质专业人才，高职学校也需要及时地转变自己的教育观念，重视教育改革创新和课程体系优化，帮助学生提高综合素质，确保培养出来的会计人才能够满足大数据时代的实际需要。
一、大数据时代高校会计专业教学中存在的主要问题（一）教学模式比较陈旧当前，很多高校进行会计专业教学的时候教学模式较为陈旧的问题比较明显。
主要体现在下面几点[1]。
首先，课程设置不够科学，很多高职院校进行会计专业课程设置的时候，过度重视理论而对实践不够重视，在教学的时候，将财务会计等一些专业理论课程看成教学的重点内容，这种情况本身便不符合大数据时代的要求。
而和数据关系比较密切的实践课程，主要是通过搜索引擎查询数据库，并没有详细地讲解非结构化数据。
高职学校课时安排的时候，纯理论课程也占据了绝大多数的课时，这也直接导致了学生学习的积极性比较差，无论是实践能力还是动手能力都很难真正的提高。
高职院校专业教学诊断与改进机制探索与实践
高职院校专业教学诊断与改进机制探索与实践摘要：对于高职院校教学模式诊断和改进工作的倡议,是由2015年我国教育部办公厅所下发的相关文件所决定的,全国各职业院校把教学诊断与改进工作纳入新的改革重点。
高等职业院校在全面开展教学诊断与改进的过程中要建立起全员参与、全程控制、全面管理的质量保证体系，全方位、多层面地保障人才培养质量。
发挥不同教育部门和教育主体的作用,采取良性的运行机制,保证和审查改进工作,完成各教育工作站线之间的团结协作。
关键词：高职院校；教学诊断；改进机制1高职院校教学诊断与改进工作任务与意义根据教育部教职成司函[2015]168号相关要求,高职院校教学诊改工作通过智能化大数据平台对人才培养工作进行监测预警,实现自我质量保证;由外部评估转变为学校自定目标链、标准链不断诊改提高。
高职院校开展诊改工作,改变传统以来被动接受管理、监督和评价的状况。
开展教学诊断与改进工作是高职院校激发内生动力、强化内涵建设的重要抓手，是构建成全员参与、全程控制、全面管理的内部质量保证制度的必然要求。
2高职院校教学诊断与改进过程中的问题2.1创新发展动力不足所谓的教学诊断和改进工作肯定与发展和创新是密不可分的,在高职院校的教学诊断和改进过程中,我们可以发现,其发展动力一般是由院校自主开发,院校在实际开发过程中,将高职院校的教学诊断工作当成日常工作的一部分来进行,但是主要是作为科研项目或者是评价体系的例行改善工作。
在实际的诊断过程中,流程和标准多年不变,这就导致了实际的诊断和改进工作动力不足,在创新体系的过程中,社会服务和教学培训工作不能从内生发动力。
2.2诊断与改进机制不合理目前高职院校的职业发展规划和招生工作发展很快,全国范围内面临扩招的大好形势,学校的生源源源不断,培养学生的教育质量和人才培养的实质水平就成了核心。
如何才能发掘内部潜力,整合高职院校的教育资源,就成为了高职院校诊断和改进工作中重要的研究内容。
大数据背景下医学检验技术专业教学模式变革
大数据背景下医学检验技术专业教学模式变革随着大数据时代的到来，医学检验技术专业教学模式也面临着前所未有的变革与挑战。
传统的医学检验技术专业教学模式已经无法满足日益增长的大数据需求和新兴技术的快速发展。
急需对医学检验技术专业教学模式进行全面升级，以适应时代的发展需要。
本文将围绕大数据背景下医学检验技术专业教学模式的变革展开讨论。
1.数据量大、速度快、多样性强大数据时代，医学检验技术所涉及的数据量巨大，数据类型多样，数据来源广泛，其中蕴含了海量的医学信息和疾病诊断数据。
传统的医学检验技术专业教学模式无法满足处理如此大规模、多样性和高速度的数据需求。
2.新兴技术的快速发展随着新兴技术的快速发展，特别是人工智能、机器学习等技术的迅速应用于医学检验技术领域，传统的教学内容和方法已经无法满足培养学生的需求。
学校需要不断更新教学内容和教学方法，使学生能够跟上行业的最新发展。
3.专业人才培养需求随着医学检验技术行业的快速发展，对专业人才的需求也在不断增加，但市场上真正具备大数据医学检验技术专业技能的人才仍然稀缺。
传统的教学模式已经无法满足市场对于人才的需求。
以上述挑战为基础，我们需要重新思考医学检验技术专业教学模式的变革方向，努力改进课程设计、教学方法和实践环节，以适应大数据背景下的教学需求。
1.加强大数据技术能力的培养在医学检验技术专业教学中，应加强对大数据处理、统计分析、数据挖掘等方面的知识和技能培养。
学校可以引入相关的课程和实践项目，提供学生实践操作的机会，培养学生对大数据技术的理论和操作应用能力。
2.推进跨学科教学医学检验技术专业与计算机科学、生物信息学等学科之间有着紧密的联系，传统的教学模式往往是基于某一个学科的教学模式来展开的。
在大数据时代，应该推进跨学科的教学模式，让学生能够接触到更多的相关领域知识，提高其综合能力。
3.实践环节的增加在大数据背景下，学校应加强对实验室实践环节的增加，提供更多的实践机会，鼓励学生参与到实际的医学检验技术项目中，培养学生的动手能力和实践能力。
“互联网+”环境下构建中职学校专业自我诊改机制的探索与实践
“互联网+”环境下构建中职学校专业自我诊改机制的探索与实践【摘要】本文探讨了在“互联网+”背景下，构建中职学校专业自我诊改机制的重要性及实践方法。
首先分析了当前中职学校存在的问题，指出建立自我诊改机制是必要的。
接着探讨了基于“互联网+”的具体实践举措，包括信息化手段在自我诊改中的应用。
通过实践案例分析，揭示了建立自我诊改机制的效果。
最后总结了实施策略与方法，展望了未来发展方向，并强调研究成果对中职学校的影响。
本研究旨在引领中职教育向数字化、智能化方向发展，为提高中职教育质量和学生综合素质提供参考依据。
【关键词】“互联网+”，中职学校，专业自我诊改，机制，实践，案例分析，策略，方法，影响，研究成果，构建，探索，背景分析，未来展望1. 引言1.1 研究背景互联网+环境下构建中职学校专业自我诊改机制是当前教育领域面临的重要课题。
随着互联网技术的快速发展，传统的教育模式正在受到挑战，中职学校作为职业教育的重要组成部分也面临着转型升级的压力。
在这样的背景下，构建中职学校专业自我诊改机制势在必行。
传统的中职学校教育模式往往存在着教学内容陈旧、教学方法单一、教学资源不足等问题，难以适应现代社会的需求和变化。
而随着互联网+教育的兴起，中职学校专业自我诊改机制的建立将有助于提高教育质量、促进学校内部的发展和创新。
研究中职学校专业自我诊改机制的背景意义重大，不仅可以推动中职教育的改革和发展，还可以为其他类型学校提供借鉴和参考。
在这一背景下，开展本研究具有重要的理论和实践价值。
1.2 研究目的控制要求、格式要求等。
谢谢！研究目的：在“互联网+”环境下，构建中职学校专业自我诊改机制是为了促进中职教育的质量提升，学校专业发展的可持续性和高效性，以及培养适应未来社会需要的优秀职业人才。
通过本研究，旨在探索“互联网+”背景下中职学校专业自我诊改机制的有效性和可行性，为中职学校提供具体的实施策略和方法，推动学校转变发展方式，实现教育教学质量的整体提升。
信息化视角下的高职院校教学诊改工作的探索
2019年第4期教育教学1SCIENCE FANS — 16 —根据教育部办公厅《关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅[2015]2号）等系列文件精神，全国高等职业院校正全面推进学院内部质量保证体系诊断与改进（以下简称“诊改”）工作，构建网络化、全覆盖、具有较强预警功能和激励作用的内部质量保证体系。
加强数据管理平台的建设与应用，提升学院教学诊改信息化水平，是目前职业院校努力探索与实践的方向。
1 高职院校教学诊改工作信息化建设的现状伴随着教育部《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》的推行，信息化建设的迅速发展为教学诊改工作提供了可靠的基础。
各职业院校都在积极探索诊改工作信息化建设任务。
针对学院现有资源，充分利用高等职业院校的人才培养工作状态数据，对接诊改平台，从而摆脱了繁杂的人工材料整理，使诊改工作提绩增效。
2 高职院校教学诊改工作信息化面临的难点目前高职院校信息化建设虽然取得了阶段性成果，但仍然存在诸多问题。
（1）数据标准不统一，信息孤岛严重。
随着高职院校数字化建设的推进，各部门根据自身职能需要先后应用独立的管理系统，形成了多系统、多样式的信息化特征。
由于各种因素影响，部门一般从自身的角度考虑，建设阶段没有统一的编码标准、技术标准和接口标准等可扩展性指标要求，导致了各系统缺乏统一的数据标准，数据不能共享、交换。
（2）信息化人才的缺乏，数据分析能力弱。
高职院校信息化建设归属于网络中心等相关部门来统一实施，信息化技术人员相对较少。
尽管教育信息化已取得良好的进展，但是数据分析能力较弱，学院师资队伍的信息化素养还有待提升。
（3）信息化建设与管理落后，缺乏顶层设计。
根据信息化进程可划分为数字化、信息化和智慧校园三阶段，大部分高职院校处于数字化阶段，建设初期没有考虑到长远规划，做好顶层设计，即使在建设阶段发现了技术迭代和标准统一等问题，也没有及时得到解决，导致信息化建设始终处于无方向、无目标的状况。
大数据时代高职院校教学诊断与改进策略实践
大数据时代高职院校教学诊断与改进策略实践
随着大数据时代的到来，高职院校的教学发生了较大的变化，传统的教学模式已经无
法满足学生的需求和发展。
因此，高职院校需要深入实践和研究，制定相应的教学改进策略，以适应大数据时代的教学需求。
教学诊断是教学改进的前提和基础，高职院校应该开发和应用相关的教学诊断系统，
收集和分析师生在各种课程中的行为、学习、与教学任务的关联程度等数据，在此基础上
对教学活动进行评估和改进。
例如，对课堂教学中的师生互动、学生自主学习、学生成绩
评估等方面进行多角度、全过程的分析，运用统计学和机器学习等技术，为教师提供更加
全面、科学、精细的教学数据和信息。
教育数据挖掘和分析可以发现和预测师生行为模式、学习习惯和特点，提供科学数据支撑，为决策提供重要参考。
此外，高职院校还应该建立完善的教学评价系统，包括多维度的评价指标和科学的评
价方法。
评价指标应包括学生学习成就、创新能力、专业素质、团队协作能力、社会责任
感等方面，评价方法应该是多样化的，既包括教师评价、同行评价，还包括学生自我评价
和社会评价等。
建立科学的评价体系可以反映学生的全面发展水平，为教师改进教学方法
提供重要的参考，进而提高教学质量。
综上所述，应对大数据时代的高职院校教学改进需要深入挖掘教育数据，建立精细的
教学诊断和评估体系，发展基于新技术的教学改进策略，从而推动高职教育的转型和发
展。
大数据时代背景下高职课程实施“精准教学”的探析
大数据时代背景下高职课程实施“精准教学”的探析精准教学是教师对学生实际情况全面掌握，结合课程规划与学生个体特点，精确教学目标与内容，对教学模式积极创新，细化教学过程，建立一个全新大数据课堂的教学过程。
精准教学能够帮助学生高度结合理论和实践，进而从一定程度上提升学生的素质水平。
教师通过精确了解教学内容来完成预期的教学目标和彰显教学的真正意义，进而与教育现代化相适应。
标签：高职课程；“精准教学”；实施探析1、前言精准教学是奥格登·林斯利于20世纪60年代基于斯金纳的行为学习理论提出的教学方法，可兼容于各种教学策略，可对任一学段、任一学科的教学进行评估。
随着“精准教学”的提出，根据职业人才培养目标，本着“以应用为目的，够用为适度”的原则，提出高职课程“精准教学”。
高职课程“精准教学”是以职教二十一条要求为依据，以学生自身发展、各专业发展规律及学院院情为出发点，以信息技术为手段而进行的教学改革。
采用精确了解学情、精确培养目标、精确教学内容等的教学模式。
2、精准教学的内涵在大数据技术引领教育领域发生变革后，技术限制的壁垒已经消失，大数据教学环境下精准教学的内涵应该是利用大数据教学环境中的各种网络和智能化技术，以智能手段实时记录学生学习过程中的数据，并由系统算法通过数据挖掘分析学生的学习特征、学习风格和偏好、学习路径、学习成果等信息。
首先，精准教学的目的主要是为了利用先进的大数据技术提高学生的学习效果，规避学业失败的风险。
并且通过实时跟踪、记录学生的学习行为后，及时诊断和分析学生的学习特征、学习风格、学习能力和认知结构，有针对性地给予个性化指导和帮助，最终达到促进学生发展和学生智慧提升的教育目标。
其次，精准教学服务的对象包括教师和学生。
学生在学习过程中受到来自系统和教师的监控和干预，可以按照学生的意愿实现个性化学习，提高学生的学习效率。
同时在大数据环境中，由于广泛收集学生的学习行为数据，再加上有效的数据挖掘，使得教师不再只凭直觉和经验对学生的学习过程进行干预，教师提高了指导的准确性和有效性，有利于教师反思自己的教学过程，不断改进和优化教学设计和教学方法，以便更好地促进学生的学习。
高职院校教学诊断与改进平台建设的探索与思考
高职院校教学诊断与改进平台建设的探索与思考随着社会的不断发展，高职院校的教学工作也面临着越来越多的挑战和需求。
为了更好地满足社会对高素质专业人才的需求，高职院校教学质量的提升成为了学校发展的关键之一。
建设一套能够全面、系统地进行教学诊断与改进的平台就显得尤为重要。
本文将探讨高职院校教学诊断与改进平台建设的相关问题，并提出一些思考和建议。
一、教学诊断与改进的重要性教学诊断和改进是高职院校教学工作中不可或缺的环节。
只有不断地对教学过程和成果进行诊断，才能更好地发现问题和不足之处，并有针对性地进行改进。
通过诊断，可以及时发现教学中出现的问题，并为改进提供依据和方向，使教学质量得到提升。
当前高职院校教学诊断和改进存在一些问题。
教学诊断的方式和手段相对单一，往往停留在传统的教学评估和考核层面，难以进行深入和全面的分析。
教学改进的效果和成果无法及时反映出来，导致改进措施的有效性无法得到充分验证。
建设一套全面、系统的教学诊断与改进平台成为了当务之急。
为了更好地进行教学诊断与改进，高职院校需要建设一套全面、系统的平台。
该平台需要涵盖全方位的教学数据和信息，包括学生学习情况、教师授课情况、课程质量评价等方面的数据。
平台需要具备强大的数据分析和挖掘能力，能够从大数据中提炼出有效信息，并为诊断和改进提供科学依据。
平台需要具备及时反馈和动态监控的功能，能够对教学改进措施的实施效果进行实时监测和评估。
建设教学诊断与改进平台还需要加强平台之间的数据共享和协同，包括学生信息管理系统、教学资源管理系统等在内的各类平台需要进行有效整合，形成一个闭环的教学数据管理系统，为教学改进提供更为全面的支持。
四、教学诊断与改进平台建设的挑战和对策在建设教学诊断与改进平台的过程中，高职院校可能会面临一些挑战。
首先是数据安全和隐私保护问题，学生和教师的教学信息需要得到有效的保护和管理。
其次是平台的操作和使用问题，一些教师和学生可能对新的教学平台不太熟悉，需要有一定的培训和辅助工作。
基于大数据的高职院校教学质量评价体系研究
基于大数据的高职院校教学质量评价体系研究季 秀 霞，李 立 早摘 要：教学质量评价是高职院校教学质量监控体系的重要组成部分。
信息时代，借助大数据的支持构建高职院校教学质量评价体系是必然趋势。
基于此，从“搜集数据、分析数据、利用数据”的角度展开研究，提出一种基于大数据的教学质量评价PSRS模型，指出影响教学质量的关键数据来源于过程分析、主体属性、角色认知和环境因素，并在此基础上构建了基于大数据的高职院校教学质量评价体系。
该评价体系可以对大数据进行深度挖掘和分析，全面合理地对教学质量进行评价。
关键词：高职院校；教学质量评价；PSRS模型；大数据基金项目：江苏省高等教育学会评估委员会重点资助课题“大数据在高校教学质量评价体系中的运用研究”（项目编号：2018-Z06）；江苏省高校哲学社会科学研究项目“基于能力目标矩阵的高职电子信息类综合课程改革的研究”（项目编号：2016SJB880051）作者简介：季秀霞，女，南京信息职业技术学院电子信息学院副教授，博士，主要研究方向为数据挖掘和职业教育；李立早，男，南京信息职业技术学院电子信息学院副教授，主要研究方向为高等职业教育。
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1674-7747（2020）01-0087-06教学质量评价是高职院校教学质量监控体系的重要组成部分，客观公正合理的教学质量评价体系可以促使教师关注学生，更新教学观念，改进教学方法，提高教学水平。
同时，教学质量评价也是学校全面了解教学的运行状态和优化学校教务管理的重要依据。
一、高职院校教学质量评价的现状目前，高职院校主要从学生、同行、督导和领导对教师的课堂教学质量进行评价，将四个评价分数加权平均后作为教师的教学质量评价结果。
尽管这种教学质量评价系统是信息时代的产物，可以提高教学管理的效率，但是在实际应用中却存在一定的问题。
由于学生全程参与教学过程，所以学生评价较全面，但学生的主观性较强，尤其当教师要求较严、课程较难、学生成绩不理想的时候，可能会出现不客观、不公正的评价。
高职院校专业建设诊断与改进的探索与实践
高职院校专业建设诊断与改进的探索与实践1. 引言1.1 背景介绍高职院校专业建设是教育领域的重要组成部分，对于培养高素质技术人才和推动产业发展具有重要意义。
随着社会经济的快速发展和知识经济的兴起，高职院校专业建设面临着诸多挑战和机遇。
在当前知识经济时代，高职院校专业建设面临着多元化需求和日益激烈的竞争，如何有效地进行诊断与改进，提升专业建设质量和水平，成为高职院校面临的重要课题。
在这样的背景下，本文将探讨高职院校专业建设的现状分析、存在问题和挑战、诊断方法探索、改进策略实践以及案例分析。
通过对高职院校专业建设进行深入剖析和思考，探索如何有效解决当前面临的问题和挑战，促进高职院校专业建设的可持续发展。
通过本文的研究，将为高职院校专业建设的改进提供一定的参考和借鉴，为推动高职院校教育事业的发展贡献力量。
1.2 研究意义高职院校专业建设诊断与改进是当前高职教育领域急需探讨的重要议题。
通过深入研究高职院校专业建设的现状和存在的问题与挑战，可以有针对性地指导高职院校的专业建设工作，提高教育质量和教学水平，为培养适应社会需求的高素质技术人才打下坚实基础。
专业建设的质量直接关系到高职院校的办学水平和教育质量。
通过诊断分析和改进实践，可以及时发现和解决存在的问题，提高教学质量，提升就业率和社会认可度。
随着社会经济的快速发展和技术的不断更新换代，高职院校的专业建设需与时俱进，紧跟产业发展的脚步，培养适应市场需求的人才。
通过探索前沿的诊断方法和改进策略，可以有效提高专业建设的针对性和前瞻性。
2. 正文2.1 高职院校专业建设现状分析当前，我国高职院校的专业建设在不断发展和完善之中，但仍然存在一些亟待解决的问题。
在专业设置上，一些高职院校存在专业重叠、专业单一等现象，导致学生选择专业时缺乏多样性和发展空间。
部分高职院校的专业与社会需求脱节，就业率低、就业质量差，这也是当前高职院校专业建设亟待改进的方面之一。
一些高职院校专业教学设施不足、师资力量不够强大，对于培养学生的实际能力和专业素养存在一定的制约。
基于大数据分析的职业院校教学质量诊断与改进研究探析
基于大数据分析的职业院校教学质量诊断与改进研究探析教育教学质量是职业院校生存和发展的生命线。
切实提高职业教育人才培养质量是亟待解决的重要问题。
职业院校利用大数据分析手段建立教学质量保障体系，推进教学质量诊改体制和机制建设，促进了人才培养质量的不断提升。
文章以航海类职业院校为例，阐述网格化质量保障体系下的职业院校发展进程。
标签：大数据分析;网格化;教学质量;诊断与改进职业院校的立身之本是人才培养的质量，要提高职业院校人才培养质量，除了需要教育主管部门以及第三方监管等外部因素，还需要职业院校本身建立“提高自身免疫能力与机制”的内部质量保证体系诊断与改进机制。
结合学校、专业、课程、教师、学生等数据，进行数据挖掘、大数据分析，从而提炼出教学质量诊断与改进指标，形成五位一体的教学质量诊断与改进机制。
因此，构建教学质量体系诊断与改进机制是职业院校提升人才培养质量，深化办学内涵的必然选择。
航海类职业院校以学院人才培养工作状态数据为基础，进行大数据分析和研究，通过对主管机关、院校、行业、企业等多方调研，汲取先进的经验，汇集各方意见和建议，吸纳精髓，构建了基于大数据分析的职业院校网格化质量保障体系（见右图）。
二、教学质量诊断与改进体系建设途径1.实施层层监控、逐级推进的质量管理模式航海类职业院校质量监控与评价管理部门主要分为三个部分：教务处、督导处、质管办。
教务处主要以行政组织为控制点督导处主要以问题反馈为控制点，缺乏体现职业教育特质的、行业企业参与的人才培养质量评价机制。
质管办主要以质量方针和目标为控制点，实施行业企业为主、质量管理部门日常跟踪保障的评价与监控。
教务处负责组织人才培养方案的制订以及教学文件执行的管理，通过修正和调整教学运行中出现的与教学文件设定目标的偏差，保障教育教学活动的实施;督导处通过督教、督学、督管，搜集教育教学实施中存在的问题以及第三方评价信息，发挥监督功能、导向功能、激励功能、反馈功能，保障教育教学质量的不断提升;质管办依据海事局《STCW78/95》公约，组织建立包括学院质量方针、目标及职责权限与沟通、教学和培训计划、招生与学生管理、教学与管理人员、场地设备设施、教学和训练的实施、教学和训练的检查预评估、质量记录控制、文件控制、纠正与预防、内审与管理评审等要素质量管理体系文件。
大数据时代高职院校教学诊断与改进策略实践
大数据时代高职院校教学诊断与改进策略实践随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为教育领域的热门话题，对于高职院校教学管理而言，大数据的应用也成为了教学诊断与改进的重要工具。
针对当前高职院校教学中存在的问题，本文将探讨大数据时代下高职院校教学诊断与改进策略的实践。
一、大数据时代下高职院校教学存在的问题1. 信息孤岛问题传统的高职院校教学管理存在信息孤岛问题，各部门间信息孤立，教学评估数据难以进行全面的整合和综合分析。
导致教学过程中的问题无法及时发现和解决。
2. 教学资源配置不合理高职院校教学资源分配存在不合理的现象，一些重要教学资源被浪费或者未能充分利用，造成教学成本增加，同时也影响了教学效果。
3. 教学质量难以监管传统的教学评估方法难以全面反映学生的学习情况和教师的教学水平，教学质量的监管和评估不够科学和全面。
4. 教学改进缺乏依据传统的教学改进方式往往依靠教师的经验和直觉，缺乏科学的数据支持和依据，导致改进效果有限。
以上问题在大数据时代下成为了制约高职院校教学发展的瓶颈，如何运用大数据技术来解决这些问题成为了亟待解决的任务。
1. 教学数据整合与分析大数据技术能够实现各种教学数据的整合，包括学生的学习情况、教师的教学评价、课程的教学效果等，通过数据分析技术，可以发现教学中的问题和瓶颈，为教学改进提供科学的依据。
通过大数据技术，可以对教学资源进行全面的分析和评估，合理配置各类资源，包括教师、教材、实验设备等，使得资源利用更加高效和合理。
大数据技术可以建立起全面的教学质量监管体系，包括学生学习情况追踪、教师教学评价、课程教学效果评估等，为教学质量的提升提供数据支持。
利用大数据技术，可以对教学改进方案进行科学的评估和预测，指导教学改进工作的决策和实施，提高改进效果。
通过大数据技术的应用，可以实现对高职院校教学的智能化管理和监控，为教学诊断和改进提供了新的途径和方法。
1. 建立全面的教学数据平台2. 落实个性化教学策略通过大数据技术对学生学习数据进行分析，可以发现学生的学习特点和困难点，为教师提供个性化的教学策略，提高教学效果。
高职院校诊改工作学习材料及参考模板：教学诊断与改进
xx年xx月xx日
目录
• 引言 • 教学诊断与改进基本理论 • 教学诊断的方法与步骤 • 教学改进的策略与措施 • 学习材料与参考模板内容 • 总结与展望
01
引言
背景与意义
1
基于国家职业教育改革实施方案，诊改工作是 促进高职院校建设的重要举措
学习材料包括政策法规、领导讲话、专家报告 、经验介绍等
参考模板是针对教学诊断与改进工作制定的规 范化表格和文档，包括：诊改计划、问题列表 、改进措施、实施情况反馈等
使用参考模板可以使诊改工作更加规范化、系 统化地进行，提高工作效率和质量
02
教学诊断与改进基本理论
教学诊断的基本概念
教学诊断的定义
教学诊断是指对教学过程中存在的问题进行识别、分析，并采取相应的措施加以 解决，以提高教学质量和效果的过程。
案例二
某高职院校在旅游管理专业的课程教学中，采用项目导向的教学方法，以旅游线路设计为载体，将旅游资源、 文化、历史等相关知识融入其中，通过学生分组、实地考察、方案设计等环节，培养学生的创新能力和实践能 力，得到了行业和社会的认可和好评。
05
学习材料与参考模板内容
学习材料的种类与内容
01
文字材料
02
加强实践教学
加大实践教学比重，加强校内外实 训基地建设，提高学生的实际操作 能力和职业技能水平。
加强师资队伍建设
加强教师职业素养和教学能力培养 ，提高教师的实践能力和产学研水 平。
教学改进的实践案例
案例一
某高职院校在计算机应用专业的课程设置中，根据市场需求和职业标准，调整了课程结构和内容，引入了云计 算、大数据、人工智能等前沿技术，并加强了实践教学环节，与企业合作建设实训基地，取得了良好的教学效 果和社会反响。
大数据时代高职院校教学诊断与改进策略实践
大数据时代高职院校教学诊断与改进策略实践【摘要】本文探讨了大数据时代对高职院校教学的挑战，分析了教学诊断在高职院校的作用，并提出了教学改进策略实践。
同时探讨了技术手段在教学诊断与改进中的应用，并结合案例分析与实践经验总结。
通过研究，我们发现大数据时代对高职院校教学诊断与改进的重要性，展望未来的发展方向。
教育领域需要借助大数据技术提升教学质量，为学生提供更好的教育资源和服务。
【关键词】大数据时代、高职院校、教学诊断、教学改进、技术手段、案例分析、实践经验、重要性、发展方向、结论。
1. 引言1.1 研究背景在当今社会大数据时代的背景下，信息量呈指数级增长，数据呈现爆炸式增长的趋势。
随着信息技术的不断发展和普及，高职院校在教学中也逐渐接纳和应用大数据技术。
高职院校作为培养技术人才的重要场所，其教学质量直接关系到国家的科技发展和人才培养的质量。
传统的教学模式已经无法满足当前社会对人才培养的需求，教学质量的提升亟待解决。
大数据时代给高职院校教学带来了新的挑战和机遇。
利用大数据技术分析学生的学习情况和行为数据，可以更好地了解学生的学习特点和需求，为教学提供更精准的指导和支持。
大数据还可以帮助高职院校更好地评估教学效果和改进教学策略，实现教学质量的提升和教学模式的创新。
探讨大数据时代高职院校教学诊断与改进的策略实践，对于提高高职院校教学质量、培养更符合社会需求的技术人才具有重要意义。
通过本研究，将探索大数据技术在高职院校教学中的应用，促进教学质量的提升和教学模式的创新，推动高职教育朝着更加高效和智能的方向发展。
1.2 研究目的本文旨在探讨大数据时代下高职院校教学诊断与改进策略的实践，具体目的包括以下几点：1. 分析大数据时代对高职院校教学的挑战，深入探讨教育信息化和数据化背景下教学工作的现状，为提升教学质量提供理论支持和实践指导。
2. 探讨教学诊断在高职院校的作用，探讨如何利用大数据技术提高教师对学生学习情况的了解，为个性化教学提供数据支持和决策依据。
大数据时代下的课堂教学诊断与改进研究
大数据时代下的课堂教学诊断与改进研究作者：冯焱来源：《现代职业教育》2021年第35期[摘要] 在教学活动开展的过程中，教学诊断与改进是十分有必要的，可以促进人才培养质量的持续提升。
大数据是基于人工智能、物联网等信息产业高速发展背景下所产生的，目前已经实现了与教育领域的充分融合。
大数据技术从思维与技术这两个层面促进了课堂教学理念的更新和教学模式的改革，同时也为教学诊断注入了新的活力。
基于此，运用文献分析法、归纳总结法，分析了大数据时代下的课堂教学诊断与改进的问题，希望为教育领域的工作人员提供参考与借鉴。
[关键词] 大数据时代;课堂教学;教学诊断;改进[中图分类号] G712 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2021）35-0098-02在大数据时代，现代化技术快速发展，这给社会各个领域带来了巨大的变化，促进了人才培养模式的改革。
课堂是人才培养的主要阵地，课堂教学的质量关系到人才培养的质量。
而教学诊断与改进是提高课堂教学质量的重要途径，在大数据技术融合的情况下展现出了实时性与有效性的特征。
实践证明，教学诊断与改进对教学进度具有指导性的作用，促进了实际教学进度与计划进度的一致性[1]。
同时，还可以对教学活动和考核管理提供指导。
在教学诊断与改进的过程中，基于大数据技术取得数据是条件，发现教学问题是基础，诊断分析是核心，持续改进与优化是最终目的。
一、大数据时代下课堂教学诊断与改进的基本概述（一）课堂教学诊断与改进的含义教学诊断与改进包含两方面的含义。
第一，诊断与改进的对象会对课堂教学的效果产生重要的影响，这些对象主要包括学生、教师以及学校管理者三个部分。
第二，通过教学诊断与改进可以为课堂教学质量的提高提供依据。
教学诊断与改进的流程是要先选定主体对象，然后在课堂教学过程中收集相关素材，并进行分析与总结，找到影响教学质量的问题及其产生的原因，最终找到问题解决的方案。
教学诊断与改进并不是单向的过程，而是一个循环往复的过程，这有利于课堂教学质量的持续提升。
大数据背景下对高职课堂教学诊断与改进的思考-2019年精选文档
大数据背景下对高职课堂教学诊断与改进的思考为贯彻《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》，促进职业院校建立常态化的自主诊断人才培养机制，教育部在2015年6月、12月先后出台了《教育部办公厅关于建立职业院校教学工作诊断与改进制度的通知》（教职成厅[2015]2号）和《关于印发启动相关工作的通知》（教职成司函〔2015〕168号）等文件，旨在推动和指导各地和职业院校分类开展教学诊断与改进（以下简称“诊改”）工作，同时，也开启了高职院校教学诊改工作的新历程。
由此可见，国家从政策层面不仅明确了学校在教育质量保证中的主体作用，也揭示了职业院校教学工作诊改的内涵：学校应根据自身办学理念、办学定位、人才培养目标，聚焦专业设置与条件、教师队伍与建设、课程体系与改革、课堂教学与实践、学校管理与制度、校企合作与创新、质量监控与成效等人才培养工作要素，进行查找不足与完善提高。
与此同时，还将“数据系统支撑”“提升教育教学管理信息化水平”等列为教学工作诊改的重要目标任务。
大数据时代，随着移动互联网、云计算、物联网等技术的发展，社会各领域无论是技术层面还是思维层面都发生了巨大变化，教育领域也迫切需要建立大数据的应用模式。
作为高职教育人才培养基本途径的课堂教学，其质量亦成为影响高职教育教学质量的关键因素，而课堂教学诊改作为课堂教学质量的重要保障，其有效性成为关键中的关键，大数据思维和技术将为提升高职课堂教学诊改有效性注入新活力。
因此，大数据背景下的课堂教学诊改应成为高职教育管理者和教育者共同关注的课题。
一、传统高职课堂教学诊改的局限所谓课堂教学诊改包含两层含义：一是指诊改对象应包括与课堂教学质量密切相关的责任主体――管理者、教师和学生；二是指课堂教学质量提升的手段方式是诊断改进。
具体是指直接关乎课堂教学质量的主体对象，对课堂教学实施过程中的相关证据进行收集，从中发现影响课堂教学质量的问题，对问题成因进行分析诊断，提出改进措施并实施整改，如此往复，持续提高课堂教学质量的全过程。
大数据时代中职学校课堂教学诊断与改进研究
大数据时代中职学校课堂教学诊断与改进研究
汪刚
【期刊名称】《前卫》
【年(卷),期】2024()9
【摘要】近年来,我国对职业技术人才培养的重视度日渐提升,并明确要求职业院校要建立常态化自主诊断人才培养机制,提高人才培养的整体效果.尤其在大数据时代背景下,职业院校可充分借助现代技术手段,对课堂教学进行高质量诊断与改进,从而切实提高院校人才培养质量,适应社会的综合发展需求.基于此,本文将重点剖析以往中职课堂教学诊断与改进存在的问题,并进一步分析大数据时代优化教学诊断与改进的重要价值和基本对策,希望本文的研究能够进一步提升中职教育工作质量.【总页数】3页(P0210-0212)
【作者】汪刚
【作者单位】甘肃省定西理工中等专业学校
【正文语种】中文
【中图分类】G0
【相关文献】
1.中职学校课堂教学诊断与改进实践案例分析
2.浅谈中职学校课堂教学诊断与改进研究
3.基于数据分析的中职“钳工工艺与技能训练”课堂教学诊断分析与改进研究--以长沙汽车工业学校为例
4.中职学校电工实训课堂教学诊断与改进工作的研究与实践
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大数据背景下高职院校专业诊断与改进研究作者：钟乐海邢伟寅张米来源：《价值工程》2020年第31期摘要：专业诊改是高职院校构建内部质量保证体系，提升人才培养质量的有效手段，而诊改评价模型的建立对专业诊改工作的推进起着至关重要的作用。
本文利用大数据技术下的层次分析法，从多维度细粒度角度出发，构建符合当前职业教育学情的专业建设评价指标体系以及相应的评价模型。
实验证明，该方法有助于客观、准确地评价高职院校中专业建设的过程和效果，為后续专业建设的改进提供一个精准的决策依据。
Abstract： The specialty diagnosis and improvement is an effective means to construct the internal quality assurance system and improve the quality of personnel training in higher vocational colleges， and the establishment of the evaluation model of specialty diagnosis and improvement plays an important role in promoting the work. This paper uses the Analytic Hierarchy Process （AHP） under the big data technology， constructs the evaluation index system and corresponding evaluation model of specialty construction in line with the current situation of vocational educationfrom the perspective of multi-dimensional and fine-grained. Experiments show that this method is helpful to objectively and accurately evaluate the process and effect of specialty construction in higher vocational colleges， and provide an accurate decision-making basis for the improvement of subsequent specialty construction.关键词：大数据技术;诊断与改进;评价模型;层次分析法Key words： big data technology;diagnosis and improvement;evaluation model;Analytic Hierarchy Process中图分类号：G712.3; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1006-4311（2020）31-0172-030; 引言随着教育部关于高职院校诊断与改进工作相关文件的出台，以“规模、结构、质量、效益”作为衡量教育发展成效的诊断与改进工作（下简称为“诊改”工作）正在各大高职院校内广泛推进，要求高职院校全面建设内部质量保证体系，在学校、专业、课程、师资、学生等不同层面建立起完整且相对独立的质量目标、质量标准、质量制度，并形成教学工作诊断改进工作机制。
专业作为高职院校教学活动的基本单位，承载了高职院校作为质量生成主体的核心要素，是培养高素质多技能人才的重要载体。
因此，专业的质量建设与水平提升就成为高职院校质量建设的核心所在。
实施以诊断与改进为目标的专业评价机制，对于高职院校的内涵建设、人才培养具有重大的作用与意义。
目前，针对专业建设评价机制的研究由于信息采集渠道的单一，数据获取难度大，评估过程主观化，在进行专业评估时往往存在着结果过于片面或有失准确的诸多问题。
以“诊改”为契机的高职院校内部专业评估，数据的采集是基础，没有数据的支撑，各个方面的诊改工作就难以进行;评估的手段是关键，没有专业的技术方法，评估的结果就会差强人意。
因此，本文利用大数据技术，将大量的、碎片化的多处数据源信息进行整合重组、专业化处理，利用层次分析法构建出专业建设评价模型，将定性问题向定量问题转化，模糊思维向数据思维转变，充分挖掘其价值，以满足专业质量监控和改进的需要。
1; 专业诊断与改进原则1.1 科学性原则针对专业建设的诊改工作首先要科学合理地制定诊改内容、周期和方法。
根据学校发展、专业建设、师资队伍等方面依次梳理出相关诊断点，科学构建出专业建设诊断评价指标体系。
明确改进目标，有的放矢，为专业诊改工作提供数据支撑。
1.2 客观性原则诊改工作以学校人才培养工作状态数据及相关信息分析为基础，实事求是地开展诊改。
坚持客观为主，主观为辅，双向作用，保证诊改质量的可靠性和诊断结果的精确性。
1.3 持续性原则诊改工作的推进应是有效且可持续的，形成“发现问题-解决问题-优化发展”的螺旋上升式诊改机制。
补齐短板，凝练特色，同时也根据宏观环境和具体情况的变化，适时微调诊改机制，以适应形势的发展变化对专业建设提出的新要求。
2; 技术方案2.1 数据的获取、分析、处理为确保专业评估的结论能有效地为诊改工作提供决策依据，应在严格把握专业评估数据的可信度和有效度的基础上，尽量拓展采集的数据源，提高评估结果的精确度及全面性。
考虑到高职院校专业的建设情况与校内多个职能部门息息相关，因此本文利用学校大數据中心，通过数据采集平台将校内教务系统、学工系统、图书馆系统、就业管理系统、资产系统等多个业务系统的数据采集到数据库中，形成学校数据仓库，如图1所示;此外，利用爬虫技术采集到与本校相关的外部网络数据，为后续数据分析提供强有力的数据支撑。
2.2 专业评价指标体系的构建优秀的专业建设成果必须有完备的建设基础支撑，同时，需要专业建设成果质量验证专业各建设基础的综合实施效果，二者相辅相成。
对专业建设质量的评估，应是过程与成果的有机结合，因此，本文基于层次分析法，将整个专业评价指标体系分为目标层U、第一级评价指标Ui、第二级评价指标Uim和第三级评价指标Uimn，即U=（U1，U2，U3，…，Ui）;Ui=（Ui1，Ui2，Ui3，…，Uim）;Uim=（Uim1，Uim2，Uim3，…，Uimn）;i、m、n>0。
根据专业人才培养的基础、学校和专业的发展目标以及专业特色等因素，确定高职院校专业评价的三级综合评价指标集，详见2.3小节中的表1。
2.3 评价模型的建立2.3.1 指标归一化专业建设评价指标体系构建完成后，最终的评价结果将由相关指标以及各指标的权重系数决定。
相关指标的度量是影响精确度的主要因素。
而在实际指标数据中，各指标取值范围不一，需要进一步做标准化处理，因此本文采用Min-Max标准化方法，将所有基础数据的取值映射到[0，1]之间。
2.3.2 基于AHP确定指标权重各指标的权重系数是影响精确度的另一因素，本文采用定性与定量相结合的AHP多准则决策方法对其进行确定。
首先将2.2小节构建的专业评价指标体系分解组合，构建分层评估模型;在每个层次内，采用1-9标度法，根据“一样重要”、“稍微重要”、“明显重要”、“重要得多”、“极端重要”等标准对各层量化评估指标进行两两比较，确定每个层次内各指标的相对重要性，构建判定矩阵;然后进行一致性检验;再采用方根法计算判定矩阵的特征值和特征向量，得到各层次内评价指标的权重系数，进而分别计算出校企合作、师资队伍、课程建设、教师教学、实训条件、技术创新、学生就业、中外教学、专业建设基础、专业建设成果10个层次上的权重系数，结果如表1所示。
式（1）中，n为某层量化指标的数量。
2.3.3 综合评估指标计算如表1所示，本文构建的专业建设评价指标体系包括4个层次，其中每一个相对下层为相对上层指标的评估提供了数据支撑。
其中，第一层为综合评价指标，结果记为λ11，第二层的指标共2个，结果分别记为λ21，λ22，第三层的指标共9个，结果分别记为λ31，…，λ39，以此类推。
每一个上层评价指标的结果可以表示成相应下层评价指标的线性组合。
根据2.3.2小节计算出来的每个指标的相对权重wij，结合该指标的基础数据内容Nij，具体计算公式可表示为式（2）和式（3）：3; 诊改应用为了验证本文方法的有效性，本文以某高职院校专业建设情况为例，共选取院系不同的6个专业，即应用化工技术、电子商务、信息安全与管理技术、人力资源管理与环境艺术设计，进行了模拟诊断，评价结果如表2所示。
根据表2，可以清晰看出各专业在各级指标上的评价结果，如人力资源管理专业，在专业建设成果一级指标项U2上的得分相对较高，但由于专业建设基础一级指标项U1上的得分相对较低，且专业建设基础该项所占的权重较高，最终影响了该专业的总体评价得分。
因此在下一年的改进工作中就可以重点提升专业建设基础相应的模块内容，对于其他专业的分析也以此类推。
此方法可以对诊改的内容有的放矢，事半功倍，为专业的诊改报告提供强有力的数据支撑。
4; 结语本文将大数据技术中的层次分析法应用于高职院校的专业诊断与改进工作中，与过去传统式人工总结和评价相比，呈现出客观性、准确性、专业性等诸多优点。
一方面可以将学校产生的信息和内容进行规范的整理，提高数据的使用效率;另一方面，更加直观的呈现出专业建设的分支情况，为后续专业建设的改进和优化，提供了数据支撑。
总而言之，大数据技术可以为教学诊改工作的开展提供充分的数据参考，提高高职院校的教学质量和人才培养进度。
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