2021年2月初，教育部印发《普通高等学校本科教育教学审核评估实施方案（2021—2025年）》，提出“强化学生中心、产出导向、持续改进，以评估理念引领改革、以评估举措落实改革、以评估标准检验改革，实现高质量内涵式发展”，并强调评估整改应“坚持问题导向，找准问题原因，排查薄弱环节，提出解决举措，加强制度建设”。高校通过系统、周期性自我评估，准确定位问题，并找准改进方向，可以推动学校高质量、内涵式发展。
一个具有完善功能的内部质量保证体系应该具备“闭环”特征，即通过监督功能发现偏差，通过调控功能纠正这些偏差，再通过改进功能分析产生这些偏差的原因，并对系统进行改进。¹如此PDCA的持续改进流程可以如何开展？本文将提供实施案例参考。
产出导向意味着教学设计和实施要以学生通过教育过程取得的学习成果为目标。审核评估坚持产出导向，不仅要评办学条件，还要评办学成效，特别是学生学习与发展的成效。那么如何判断学生的学习与发展是否存在问题呢？我们可以与同类型院校常模进行比较，从而找准学校所处坐标。
通过下图所示的某应用型大学与同类院校的比较，可以发现在学习与发展结果指标方面，该校毕业生的能力达成度相对较低，且能力不足使其毕业生在专业对口岗位上的竞争中处于劣势，进而影响到他们的就业质量。这显示该校在人才培养方面还存在一定的适应度不足、未能很好地满足社会产业需求的问题。因此，学校需要加以关注并进行重点改进。
学习与发展成果出现的问题，如何才能更准确的定位出原因呢？在《以先进的质量保障理念促进本科教育教学综合改革》²这篇文章中，作者指出了学习成果目标的达成取决于过程性要素和资源性要素等质量要素的配置。首先，过程性要素主要涵盖了各类课程的实施、教学方法的应用、学生的学习投入等教育教学的过程。这些要素是影响学生学习成果的关键因素，因此，我们需要对它们进行精细的配置和管理。其次，资源性要素则主要包括师资队伍的结构和教学经费等基本的教学条件。这些要素是保证教学质量的基础，也是实现卓越教育教学过程和提高学习成果的重要支撑。因此，高校需要“改革过程性要素配置，以卓越教育教学过程产出卓越质量”“改革资源性要素配置，以优质教育教学资源支撑卓越教育教学过程”。
当我们在探寻学习成果问题的原因时，可以借鉴上述文章中的观点，综合过程性要素和资源性要素这两方面教学投入，通过构建教学投入-学生产出模型，我们可以深度挖掘影响学习成果的关键因素，打开培养过程的“黑箱”，从而更好地理解培养过程中存在的问题。这将帮助学校精准找到改进的方向，为决策提供可靠的依据。
例如，在上述例子中，我们从学习成果中发现了一个亟待改进的问题，即毕业生的能力不足。在这个问题中，特别需要提高的是毕业生的实践动手能力。我们收到了毕业生和用人单位的反馈，都指出在这方面的能力相对欠缺。通过构建教学投入-学生产出模型，可以发现影响该校学生实践动手能力最主要的过程性要素是实践教学效果、教师教学方法和课程内容质量。同时，通过毕业生和在校生对培养过程的反馈，我们发现该校实践教学效果的评价明显低于同类院校，这是一个关键薄弱环节。
那么，在改进实践教学方面，我们应该从哪些方面着手呢？接下来，需要逐项排查影响实践教学效果的因素。首先，充足的实验和实习经费是保障实践教学有效开展的基础。其次，实践能力需要在真实的环境中培养，因此充足且符合产业实际的实践设备是必要的硬件保障条件。实践指导老师的数量和能力也会直接影响实践教学的开展，因此需要格外关注。此外，校企协同是促进高质量实践教学发展的核心因素。这些资源性要素的配置效果将直接影响实践教学的质量。
通过与同类院校的对比分析，我们发现该校实践教学的症结主要在于双师双能型教师数量不足和产学研用能力需要加强。此外，与行业企业共建的实习实训基地也相对较少。这些因素导致学校的教学培养与行业企业实际存在不匹配的情况，实践教学内容的应用性和前沿性不强。根据我们找到的关键原因，学校可对症下药、精准施策，改进实践教学的效果。
以上是通过就业结果性数据定位问题，借助教学过程性数据发现原因，从而帮助学校更好地找到改进方向的问题挖掘思路。新一轮审核评估首次探索构建了以1份学校自评报告为主体、3份教学过程性报告和3份就业结果性报告为两翼的“1+3+3”校内外评价体系，这也要求高校能够从招生、培养、就业等多维视角检视本科教育教学和人才培养成效。通过坚持方法创新，利用大数据技术，对输入、过程、产出三个环节的数据进行深度挖掘和关联分析，可以更好地把握学生发展的关键影响因素，使得以产出为导向结果更加显著。这种分析评价方式，也可以更好地推动学校从“结果评价”向“过程评价、增值评价和综合评价”进行转变，从而获得更好的发展。
发现问题不是教育教学改进的终点，而是起点。高校应以问题为导向，针对问题的根源，建立并持续完善教学质量改进的长效机制。通过监测、诊断和改进，形成教学质量改进的完整闭环，以实现高质量的内涵式发展。对于所面临的问题，本文案例学校重点加强了校企合作，着力提升教师产学研用能力，推动行业企业优质资源转化为教育教学内容。根据近三年的监测数据，学校的实践教学满意度、学生实践能力以及就业质量均呈上升趋势，改进效果显著。
产出导向的问题挖掘，需要学校做好顶层设计，全面考虑评价内容，系统设计评价指标，并选择合适的评价工具，以确保数据质量和分析结果的准确性和可靠性。希望本文提供的分析思路和方法能对学校深入挖掘常态监测数据、提升质量保障体系运行效率有所助益。
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