基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的專業(yè)工程認(rèn)證持續(xù)改進(jìn)決策方法

劉孝保

摘要：持續(xù)改進(jìn)是專業(yè)工程認(rèn)證教育的內(nèi)在推動力，其效果將直接影響工程認(rèn)證教育的效果，而持續(xù)改進(jìn)決策將直接決定持續(xù)改進(jìn)的效果。隨著工程教育的發(fā)展，傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗(yàn)的決策方法已不能滿足實(shí)際需求，為此，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的專業(yè)工程認(rèn)證持續(xù)改進(jìn)決策方法，該方法根據(jù)專業(yè)工程教育認(rèn)證內(nèi)容和管理模式，構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的實(shí)現(xiàn)流程，然后在流程基礎(chǔ)上，構(gòu)建了數(shù)據(jù)驅(qū)動決策方法。該模式將對專業(yè)工程認(rèn)證的順利進(jìn)行具有重要的意義。

Abstract： Continuous improvement is the intrinsic driving force of professional engineering certification education， its effect will directly affect the effect of engineering certification education， and continuous improvement decision will directly determine the effect of continuous improvement. With the development of the engineering education， the traditional decision-making method of relying on experience can not meet the actual demand. To this end， a continuous improvement decision-making method of professional engineering certification based on data-driven is put forward. According to the content and management mode of professional engineering education established the implementation process Based on the data-driven， and then on the basis of the process， to build a data-driven decision-making method. This model will be of great significance to the successful conduct of professional engineering certification.

關(guān)鍵詞：專業(yè)認(rèn)證；數(shù)據(jù)驅(qū)動；持續(xù)改進(jìn)；分析與決策

Key words： professional certification；data-driven；continuous improvement；analysis and decision-making

中圖分類號：TP391.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）03-0151-03

0 引言

工程教育是我國高等教育的重要組成部分，在高等教育體系中“三分天下有其一”。截至2013年，我國普通高校工科畢業(yè)生數(shù)達(dá)到2876668人，本科工科在校生數(shù)達(dá)到4953334人，本科工科專業(yè)布點(diǎn)數(shù)達(dá)到15733個，總規(guī)模已位居世界第一。工程教育在國家工業(yè)化進(jìn)程中，對門類齊全、獨(dú)立完整的工業(yè)體系的形成與發(fā)展，發(fā)揮了不可替代的作用。工程教育專業(yè)認(rèn)證是國際通行的工程教育質(zhì)量保障制度，也是實(shí)現(xiàn)工程教育國際互認(rèn)和工程師資格國際互認(rèn)的重要基礎(chǔ)。工程教育專業(yè)認(rèn)證的核心就是要確認(rèn)工科專業(yè)畢業(yè)生達(dá)到行業(yè)認(rèn)可的既定質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)要求，是一種以培養(yǎng)目標(biāo)和畢業(yè)出口要求為導(dǎo)向的合格性評價(jià)。工程教育專業(yè)認(rèn)證要求專業(yè)課程體系設(shè)置、師資隊(duì)伍配備、辦學(xué)條件配置等條件都圍繞學(xué)生畢業(yè)能力這一核心任務(wù)展開，并強(qiáng)調(diào)建立專業(yè)持續(xù)改進(jìn)機(jī)制和文化，以保證專業(yè)教育質(zhì)量和專業(yè)教育活力[1]。

工程教育專業(yè)認(rèn)證的設(shè)計(jì)與實(shí)施，遵循了三個基本理念：成果導(dǎo)向、以學(xué)生為中心、持續(xù)改進(jìn)。持續(xù)改進(jìn)理念貫穿工程教育專業(yè)認(rèn)證的全過程，且工程教育專業(yè)的持續(xù)改進(jìn)效果依賴于學(xué)校教學(xué)質(zhì)量管理體系的完整性與有效性[2]。持續(xù)改進(jìn)的核心是改進(jìn)策略的分析和制定，在傳統(tǒng)模式下持續(xù)改進(jìn)的基礎(chǔ)是通過直觀經(jīng)驗(yàn)的方式進(jìn)行，但是直觀方法具有片面性、隨機(jī)性，因此需要更為科學(xué)的決策分析方法。另外，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，學(xué)生培養(yǎng)過程的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢。隨著數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行決策成為未來決策的主流方向之一[3-5]。

為此，本文以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策為出發(fā)點(diǎn)，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)改進(jìn)[8-9]決策的新模式，進(jìn)而建立了持續(xù)改進(jìn)決策的方法體系和持續(xù)改進(jìn)的智能決策。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)決策等模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的智能決策方法，確保持續(xù)改進(jìn)決策的合理性，提高學(xué)生培養(yǎng)的質(zhì)量。

1 數(shù)據(jù)驅(qū)動下的專業(yè)工程認(rèn)證分析決策系統(tǒng)構(gòu)建

從專業(yè)工程認(rèn)證的內(nèi)容來看，專業(yè)認(rèn)證管理系統(tǒng)主要可分為學(xué)生、培養(yǎng)目標(biāo)、畢業(yè)要求、持續(xù)改進(jìn)、課程體系、師資隊(duì)伍和支撐條件等部分，各部分的內(nèi)容以及相互關(guān)系如圖1所示。其中，持續(xù)改進(jìn)是整個認(rèn)證過程的內(nèi)在驅(qū)動力，驅(qū)動專業(yè)以學(xué)生為中心，以成果為導(dǎo)向的培養(yǎng)體系運(yùn)轉(zhuǎn)，保障學(xué)生培養(yǎng)體系的良性發(fā)展，增強(qiáng)培養(yǎng)質(zhì)量。

在工程專業(yè)管理內(nèi)容和相互關(guān)系的驅(qū)動下，需要構(gòu)建相對應(yīng)的數(shù)據(jù)采集、分析與決策系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集主要包括在學(xué)生培養(yǎng)過程中所有相關(guān)的數(shù)據(jù)庫信息，如學(xué)生信息、學(xué)生實(shí)踐信息及學(xué)生就業(yè)信息等；文件數(shù)據(jù)主要包括在培養(yǎng)過程中所形成的管理文件、管理政策及總結(jié)報(bào)告等文本信息；視頻數(shù)據(jù)主要包括學(xué)生培養(yǎng)過程的所有視頻資源；圖片數(shù)據(jù)主要包括學(xué)生培養(yǎng)過程中所有相關(guān)的圖片信息。數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng)將上述數(shù)據(jù)存儲，并將其作為培養(yǎng)過程的主要流程數(shù)據(jù)，同時(shí)也是以后決策制定的原始數(shù)據(jù)。將所有相關(guān)數(shù)據(jù)存儲后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理主要包括冗余數(shù)據(jù)去除、錯誤數(shù)據(jù)去除和數(shù)據(jù)規(guī)范化。將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析與挖掘和人工智能等方法找到?jīng)Q策的依據(jù)，然后依次進(jìn)行持續(xù)改進(jìn)決策，最后進(jìn)行實(shí)施。實(shí)施過程的相關(guān)書圖集同樣需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，該數(shù)據(jù)將成為今后決策的原始數(shù)據(jù)，這樣就形成了一個持續(xù)改進(jìn)的封閉環(huán)，確保培養(yǎng)過程一直處于持續(xù)改進(jìn)的優(yōu)化過程中，同時(shí)確保學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量，數(shù)據(jù)驅(qū)動管理實(shí)施流程如圖2所示。endprint

2 數(shù)據(jù)驅(qū)動下專業(yè)工程認(rèn)證持續(xù)改進(jìn)決策新模式

傳統(tǒng)的持續(xù)改進(jìn)決策方法主要是經(jīng)驗(yàn)方法，從學(xué)生的學(xué)習(xí)效果中按照經(jīng)驗(yàn)找到存在的問題，然后預(yù)想可能存在的問題和可能的解決辦法，然后從中選出覺得比較適合的內(nèi)容。但這種經(jīng)驗(yàn)決策方法具有如下缺點(diǎn)：①由于采用主觀經(jīng)驗(yàn)的方式發(fā)現(xiàn)問題，因此發(fā)現(xiàn)的問題往往都比較淺顯和片面，其解決方案的效果也欠佳；②在找到問題后采用經(jīng)驗(yàn)的方式去解決問題，沒有對其進(jìn)行預(yù)測評估，往往導(dǎo)致在改進(jìn)過程中才發(fā)現(xiàn)問題，影響了持續(xù)改進(jìn)的效果。為此，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，需要利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的理念并采用人工智能的方式去找到問題所在，同時(shí)對問題的解決方案進(jìn)行預(yù)測評估來找到合理的解決辦法，這樣就能夠構(gòu)成一個良好的持續(xù)改進(jìn)決策實(shí)施流程。數(shù)據(jù)驅(qū)動下專業(yè)工程認(rèn)證持續(xù)改進(jìn)決策新模式主要包含兩個：學(xué)生培養(yǎng)效果分析和學(xué)生培養(yǎng)持續(xù)改進(jìn)預(yù)測與決策方法。

2.1 學(xué)生培養(yǎng)效果分析

在利用數(shù)據(jù)驅(qū)動解決學(xué)生培養(yǎng)效果分析與決策問題的新思路中，首先基于數(shù)據(jù)思維，將學(xué)生學(xué)習(xí)的相關(guān)狀態(tài)參數(shù)、教師教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)信息通過聚類、序列模式挖掘、關(guān)聯(lián)等數(shù)據(jù)挖掘方法分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系與數(shù)據(jù)變化對學(xué)生學(xué)習(xí)效果影響的演化規(guī)律，并建立學(xué)習(xí)效果預(yù)測模型；最后從預(yù)測模型中找到關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行定量控制，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)優(yōu)化?；谝陨纤悸?，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動的“分析+決策+實(shí)施+管理”新模式，如圖3所示。

數(shù)據(jù)分析是對學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，在清洗、分類與集成等數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，構(gòu)建挖掘序列模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，挖掘數(shù)據(jù)之間的影響規(guī)律。

改進(jìn)決策是通過分析數(shù)據(jù)所得，描述學(xué)生學(xué)習(xí)效果與存在問題之間的內(nèi)在關(guān)系。通過將學(xué)習(xí)效果指標(biāo)數(shù)據(jù)化，并建立對應(yīng)模型描述學(xué)習(xí)效果對性能指標(biāo)的影響規(guī)律，易于找到提高學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量的決策方法。

系統(tǒng)管理主要是指在學(xué)生培養(yǎng)過程中按照工程教育理念進(jìn)行管理方面的內(nèi)容，包括主要系統(tǒng)的權(quán)限管理、文件管理、數(shù)據(jù)管理和統(tǒng)計(jì)分析報(bào)表管理等。

2.2 學(xué)生培養(yǎng)持續(xù)改進(jìn)預(yù)測與決策方法

在學(xué)生培養(yǎng)效果分析的基礎(chǔ)上找到學(xué)生培養(yǎng)的問題所在，然后分析所有可能的解決方法。并在利用學(xué)生培養(yǎng)效果分析模型的基礎(chǔ)上利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能算法建立解決方案的預(yù)測模型，將所有解決方案進(jìn)行預(yù)測分析，最終綜合考慮采取何種改進(jìn)決策意見，由此構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)生改進(jìn)決策方法，提高學(xué)生學(xué)習(xí)的效果。

3 數(shù)據(jù)驅(qū)動下專業(yè)工程認(rèn)證分析與決策方法論體系

在“分析+決策+實(shí)施+管理”這一決策新模式下，利用大數(shù)據(jù)解決學(xué)生學(xué)習(xí)效果分析與決策問題，需要實(shí)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)效果等相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析、各系統(tǒng)運(yùn)行分析與性能預(yù)測以及系統(tǒng)運(yùn)行決策與性能優(yōu)化。然而在這一過程中大量關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)系錯綜復(fù)雜，數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析方法有必要進(jìn)一步深入研究。根據(jù)以上分析，為更好通過多維關(guān)系建立系統(tǒng)性能與參數(shù)間的相關(guān)關(guān)系實(shí)現(xiàn)性能預(yù)測，在基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的持續(xù)改進(jìn)系統(tǒng)中，從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)獲取、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析、數(shù)據(jù)預(yù)測、數(shù)據(jù)決策、落實(shí)實(shí)施、管理等環(huán)節(jié)持續(xù)改進(jìn)。

3.1 學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理

系統(tǒng)運(yùn)行過程中監(jiān)測所得數(shù)據(jù)具有海量、多維、多尺度和多源異構(gòu)等特性，數(shù)據(jù)必須經(jīng)過預(yù)處理才能加以分析，所以對數(shù)據(jù)錯誤、數(shù)據(jù)沖突及重復(fù)等情況的過濾變得尤為重要。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究多級優(yōu)化的過濾規(guī)則，排除數(shù)據(jù)壞點(diǎn)，為系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策提供更為可靠的數(shù)據(jù)庫。然后基于本體論構(gòu)建全局?jǐn)?shù)據(jù)模型，通過建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化文本的描述手段實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一建模。最后通過稀疏矩陣建立大數(shù)據(jù)的稀疏表示框架，并對數(shù)據(jù)的不同維度聚類，形成參數(shù)多維分類視圖，方便系統(tǒng)運(yùn)行分析與決策的實(shí)際運(yùn)用。

3.2 學(xué)習(xí)影響因素關(guān)系網(wǎng)絡(luò)建模及預(yù)測

由于學(xué)生學(xué)習(xí)的相關(guān)狀態(tài)參數(shù)、教師教學(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)及其他相關(guān)數(shù)據(jù)各異，各個參數(shù)的數(shù)據(jù)間存在相互干擾和相互影響，因此在數(shù)據(jù)挖掘算法的基礎(chǔ)上，利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論描述系統(tǒng)及數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則和相關(guān)系數(shù)，并對學(xué)生學(xué)習(xí)過程中可能存在的問題進(jìn)行預(yù)測分析。

3.3 持續(xù)改進(jìn)決策

將系統(tǒng)運(yùn)行的性能預(yù)測值與目標(biāo)決策值進(jìn)行實(shí)時(shí)對比，通過關(guān)鍵參數(shù)對系統(tǒng)的影響進(jìn)行及時(shí)調(diào)整，優(yōu)化系統(tǒng)，如設(shè)備壽命智能決策方法和系統(tǒng)智能調(diào)度方法。

3.4 系統(tǒng)管理

將系統(tǒng)運(yùn)行過程中采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析結(jié)果、決策結(jié)果、反饋效果等信息在系統(tǒng)平臺進(jìn)行綜合管理。

4 總結(jié)

本文針對傳統(tǒng)專業(yè)工程認(rèn)證教育中以個人經(jīng)驗(yàn)來對學(xué)生培養(yǎng)過程進(jìn)行決策的問題，提出一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的專業(yè)工程認(rèn)證持續(xù)改進(jìn)決策方法。通過構(gòu)建數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)決策等模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)的智能決策方法，確保持續(xù)改進(jìn)決策的合理性，提高學(xué)生培養(yǎng)的質(zhì)量。

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