高等院校教育数据采集项目管理成熟度研究︱项目管理成熟度专题

时间：2023-02-13　　来源：《项目管理技术》作者：曲亮生李宇辉宋瑶瑶

摘要:在高等院校教育体制改革背景下，数据驱动的教学状态评估方法对提升教学质量具有重要作用。利用信息技术对高校教育数据进行汇总，在周期性采集的基础上进行教学状态评估。基于项目全生命周期理论，对高等院校教育数据采集项目管理成熟度理论内涵进行阐述，构建成熟度指标，设定成熟度层级，运用德尔菲法对指标体系进行完善，最终形成成熟度模型。

关键词:高等院校;教育数据;数据采集;项目全生命周期;成熟度

0、引言

数据是组织运行中的关键生产要素。当前，数据价值得到广泛认可，人们对数据采集、数据分析及数据运用的重视程度也在不断提高［1］。

利用信息技术对高等院校教育数据进行汇总，通过周期采集、集中上报等方式全面、系统地采集教学过程数据，并通过可视化功能实现教学状态预测评估，为提高高等院校教学质量提供有力支撑［2］。数据采集是进行高等院校教学质量评估的重要环节。通过数据采集能够直观呈现教学状态，及时反馈和解决问题，加快高等院校人才培养体系建设。基于此，本文对高等院校教育数据采集项目内涵进行分析，构建数据采集项目管理成熟度模型，旨在为其他数据采集项目管理提供参考。

1、成熟度模型概述

成熟度是一种动态发展理念，描述了对象的纵向演进状况，给出了描述对象状态的阶段性定义［3］。成熟度模型在对描述对象进行状态评估的同时，通过划分成熟度层级将事物的发展过程概念化，使得各层级之间纵向演进，进而不断完善。软件能力成熟度模型(CapabilityMaturityModel，CMM)是用来评价软件活动实践过程完善程度及能力水平，确立评价软件开发及标准化管理的方法［4］。

CMM将软件开发过程分为5个层级，从低到高进行排列，以反映软件开发过程中的阶段特征，描述软件开发路线［5］。通过规范软件开发过程，使软件组织管理更加程序化。在CMM模型的基础上，各行业组织根据自身特点构建了各自的成熟度模型。在项目管理领域，比较典型的成熟度模型有OPM3、K-PMMM、PM2等。通过上述成熟度模型对项目管理水平进行评估，能够优化项目管理体系，促进组织管理能力持续改进。

2、数据采集项目管理成熟度内涵

数据采集项目管理成熟度是指数据采集项目管理能力从初始级到优化级的发展过程。数据采集项目体系构建的完善程度反映了其成熟度。具体而言，如果数据采集平台能够高效运行，采集到的数据能够反映主体需求，且建立了完善的管理机制，那么就能够促进教学活动的持续改进，提高教学水平。

教学状态“数据化”是现代教育思想在信息化背景下的转变，是将传统人工采集分散数据与电子化集中统计数据相结合，有效利用数据的客观性、关联性等特点，对教学状态进行监测评估［6］。高等院校教学状态评估应以数据为驱动，对教学水平和质量进行客观性评估，为多元主体提供有效决策依据和全面价值判断的直观数据［7-8］。教育数据采集项目是建设“智慧校园”的重要环节。从长远来看，数据采集是一项重复性工程，因此需要不断总结经验，提高数据采集项目管理成熟度，助力高等院校教学水平的提升。

高等院校教育数据采集主要依托数据采集平台，面向教学过程，通过真实、可靠、全面的数据做出客观评价，对教学状态进行评估。在数据采集项目中，有效识别项目相关方至关重要。数据采集主体应从以往的单一主体转向多元主体，将教师和学生作为主要利益相关方［9］。因此

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