职业教育革新：基于CMMI的产业学院评估策略

作者简介：周建清（1973—），男，常州市高级职业技术学校正高级讲师，研究方向为机电控制技术、职业教育；邓玉良（1978—），男，江苏省金坛中等专业学校讲师，研究方向为机电控制技术、职业教育；王金娟（1973—），女，常州市高级职业技术学校高级讲师，研究方向为电气自动化技术、职业教育。

基金项目：2022年度江苏省教育科学规划重点课题“基于成熟度理论的职业院校产业学院评价指标体系研究”（编号：B/2022/02/37）

摘要：研究分析了全球职业教育的发展趋势和中国面临的挑战，强调了产业学院在提升教育质量和资源优化方面的关键作用，旨在应用成熟度模型（CMMI）构建一个针对产业学院的评估策略，探索职业教育革新的新途径。通过混合方法设计，结合定量和定性分析，对两所代表性产业学院进行了全面实证研究。研究结果显示，CMMI模型能有效评估产业学院在教育质量、产教融合及创新能力方面的表现，为职业院校产业学院的持续改进和教育质量提升提供了新的视角和评估工具。

关键词：职业教育革新；产业学院；CMMI；评估策略；产教融合

中图分类号：G710    文献标识码：A    文章编号：1672-5727（2024）06-0050-10

产业学院不仅在提升教育质量和优化资源配置上发挥核心作用，更是教育创新和实践的前沿阵地。然而，目前的评估体系存在缺乏统一性和效率低的问题，这使得准确衡量产业学院在教学质量、产教融合效果、持续改进和创新能力等多个关键维度的表现变得困难。针对这些评估挑战，成熟度模型（Capability Maturity Model Integration， CMMI）提供了一个全新的解决方案。本研究旨在构建一个基于CMMI的产业学院评估框架，提供全面、详尽的效能分析工具，以全方位衡量产业学院在关键维度的表现，并探索职业教育与社会经济发展更紧密结合的途径。本研究致力于提升产业学院评估的科学性和系统性，引入职业教育领域新的评估思路和方法。此举不仅能促进职业教育体系的完善，也将帮助教育系统更好地适应经济发展的新要求，为高素质、高技能人才的培养提供支持，从而为社会经济发展注入新的活力，并为职业教育领域贡献新的理论和实践洞见。

一、研究背景与理论基础

（一）全球视角下的产业学院发展趋势与挑战

在全球范围内，产业学院以其多样的教育模式，在职业教育领域占据了至关重要的地位。德国的双元制模式、美国的社区学院、新加坡的“教学工厂”模式，以及澳大利亚的TAFE体系，都是产教融合的优秀实践。这些模式不仅在本国内效果显著，也为全球职业教育提供了可借鉴的经验。例如，德国双元制教育体系下学徒的就业率高达89%，远超传统学术路径[1]。相比之下，中国的产业学院在适应快速的经济增长和产业升级的过程中面临挑战，尚需构建具有国际竞争力的特色产教融合模式[2]。

（二）成熟度模型（CMMI）的理论框架

成熟度模型（CMMI）原本用于评估软件工程领域的组织能力，并通过五个成熟度等级描述能力的递进式提升。这些等级从初始级到优化级，渐进展现了持续改进和标准化对组织过程的重要性[3]。近年来，CMMI在教育管理领域的应用开始受到关注，其结构化和分层评估框架在产教融合方面显示出巨大潜力[4]。

（三）评估方法的局限性与创新需求

当前，产业学院的评估方法主要依赖定量指标，如资金投入、基地数量和就业率等。尽管这些指标提供了基本数据，但在深入理解教育质量和实践成效方面仍显不足。因此，有必要将定性分析与定量分析相结合，以更全面地捕捉教育成效。评估体系还应考虑产业学院的动态性和发展需求，综合评估其教育质量、持续改进能力及与行业需求的契合度[5]。

二、理论框架与研究假设

（一）基于CMMI的评估应用

本研究提出了一个持续建设、不断完善的评估框架，将成熟度模型（CMMI）有效应用于产业学院的评估。该框架不仅涵盖对传统的教育管理和教学流程效率的评估，还包括对教育内容的市场适应性、教学方法的创新性、产教融合的深度及其效果的评估。CMMI的五个成熟度等级与教育领域的需求紧密结合，构成了一个多维度的评估体系，能够全面捕捉并量化产业学院在各方面的绩效。

（二）理论模型的建立与研究假设的提出

如图1所示，本研究基于CMMI原理构建了一个评估理论模型，将其分为五个渐进的成熟度等级：被动级、萌芽级、主动级、创新级和卓越级。模型充分考虑了职业教育的特定需求和面临的挑战，并据此提出相应的评估指标。每个成熟度等级包括多个组成部分，每个关键过程域均有对应的关键实践，从而实现预定目标。研究假设为，产业学院在更高的成熟度等级上，在市场适应性和创新教学方法方面表现更优。此外，假设CMMI的结构化评估框架能有效识别产业学院在教育质量和持续改进方面的优势与不足。

（三）理论框架和研究假设的概念性验证

为验证理论框架和假设的有效性，本研究结合定量和定性数据，从多个维度评估产业学院在CMMI各成熟度等级下的表现，并与理论模型的预测进行比较。这种综合性方法不仅验证了CMMI在产业学院评估中的适用性和有效性，还为整个理论模型提供了实证支持。这一方法展示了理论框架与教育行业特性的协同，同时考虑了产业学院与社会经济发展的关联，突显了理论与实践创新的可能性。

三、研究方法

（一）综合研究设计的理论与实践

本研究采用混合方法设计，融合了定量研究和定性研究的优势，以全面分析产业学院的发展趋势和面临的挑战。定量研究侧重于使用统计数据来揭示趋势，例如，通过分析就业率和课程满意度等关键绩效指标来评估产业学院的教育质量。定性研究则着重于深入探讨产业学院的个案背景和内在动机，以提供对其复杂现象的全面理解。两种方法的结合为评估产业学院在多个维度上的表现和成熟度提供了坚实基础。

（二）问卷设计与样本选择

问卷设计环节专注于收集定量数据，主要针对产业学院的关键绩效指标。在设计问卷时，注重问题的准确性和清晰度，以确保数据的可靠性和全面性。样本选择遵循代表性和多样性的原则，确保能够涵盖学生、教师、管理人员及行业合作伙伴等不同群体的视角，从而实现对产业学院影响的全面分析。

（三）数据分析

定量数据的分析采用描述性统计来总结数据特征，并运用推断性统计方法，如多元回归分析和聚类分析，来测试研究假设和揭示不同成熟度等级的产业学院在关键性能指标上的差异。定性数据分析则采用内容分析和主题编码方法，借助SPSS和NVivo等工具进行详细分类和解读，以提炼关键主题并深入洞察。通过整合定量和定性数据，并实施三角验证，增强了研究的全面性和深度。例如，将毕业生就业率的定量分析与毕业生访谈的定性见解结合，可提供对产业学院整体成效更全面的了解。

四、实证研究

产业学院不仅是教育与行业之间的纽带，更是推动教育质量和创新教学方法的重要支撑。为提供一个全面且动态的评估视角，本研究采用基于成熟度模型（CMMI）的多元化评估方法。这一方法不仅涵盖了传统的定量指标，还包括教育内容的创新性、教学方法的有效性及产教融合的深入性等定性指标。通过这种综合评估，CMMI模型可以深入洞察产业学院的性能，并指导其建设路径，以持续提升教育质量和深化产教融合。

（一）案例选择与背景

本研究精选了两所具有代表性的产业学院作为实证分析对象，分别是位于常州金坛区的金旺智能制造产业学院（简称JW学院）和常州武进区的遨博机器人产业学院（简称AB学院）。这两所学院在行业背景、地理位置、教育理念、教学方法和产教融合程度上各有特色，反映了不同行业背景和地理差异对职业教育实施和成效的影响。JW学院，以其在机电一体化控制技术和机械设计方面的卓越表现，与多家知名企业建立了紧密的合作关系，为学生提供了丰富的实习和就业机会。AB学院则专注于自动化控制、智能机器人和信息技术领域，与多家高科技公司保持密切合作，为学生提供接触企业最新技术和行业发展前沿的机会。

（二）评价指标体系的构建

为构建科学合理的评价指标体系，本研究遵循了2022年6月常州市教育局发布的《关于开展常州市职业院校产业学院申报工作的通知》（以下简称《通知》）中提到的五个关键准则：体制机制健全、校企合作深入、双师素质深厚、综合素养优秀和服务发展突出。这些准则体现了职业教育在高质量发展时代的新要求，强调了产业导向、服务需求、发展聚焦及深度融合的重要性。

1.文献回顾与初步框架的构建

本研究首先通过回顾产业学院评价指标建设的相关文献，梳理分析评价产业学院的关键维度。其中，周晖杰、毛小燕认为管理体系、人才培养、科研创新和生产服务等一级指标反映了现代产业学院的绩效评价的核心要素[6]。郭巧云、马菲菲等人提出高职院校产业学院评价指标体系建设的四个评价维度：办学主体、运行机制、建设内容与建设成效[7]。周步昆、许广举等人认为产业学院的评价体系主要包括规划与定位、组织架构与办学条件、教学运行与管理、校企合作、建设绩效等五个方面[8]。综合文献研究结果，依据《通知》准则，构建产业学院评价的4个维度：体制机制、人才共育、师资共培和社会服务。在此维度下，拟定目标定位、人才培养、专业建设、课程建设等18个二级指标，及其识别影响产业学院效能的多个因素，初步构成职业院校产业学院评价指标体系框架。

2.专家咨询与德尔菲法的应用

为确保评价指标体系的合理性和适用性，组建了来自教育学、管理学和产业界等领域的跨界专家团队，通过专家咨询、德尔菲法实施多轮问卷和反馈。问卷处理采取定性、定量分析相结合的方式。定性分析是指归整、统计专家对评价指标体系的意见和建议，对指标框架进行必要的细化和调整。定量分析主要应用SPSS软件进行平均值、标准差、变异系数和肯德尔和谐指数的求取[9]。根据统计学，设定指标筛选、修正条件为：平均值（M）≥4、标准差（SD）>1、变异指数（CT）<0.2，设定是否进行新一轮德尔菲问卷的条件为肯德尔和谐指数（W）符合取值区间（0～1）。本研究经过了3轮德尔菲法问卷调查后，专家团队就所有评价指标的重要性达成了较高的一致性，从而基本确立了评价指标体系。

3.指标体系的迭代完善

为进一步完善指标体系，采用了实地调研和多视角问卷的方法。访问JW学院和AB学院，收集实践案例和经验数据，细化优化评价指标。深入分析评价指标在实际应用中的效果和影响，尤其在不同教育环境和背景下的适用性。同时，通过对教师、学生、行业专家和管理人员等多视角问卷调研，分析验证指标的可靠性和相关性，再对指标体系进行相应的调整和改进，使其更准确地反映产业学院教育质量、产教融合和创新能力等多个关键指标的表现，形成了一个较为全面而科学的评价指标体系，如表1所示。

4.权重设定逻辑与方法

基于CMMI模型和教育评估理论，借助层次分析法（AHP）对表1所有指标的重要性加以权衡，确定各评价指标的权重。通过成对比较方式，确保评估体系的系统性和科学性。

（1）构建层次结构模型。依据专家意见，确定评价指标体系为三层结构模型，其中一级指标4个，二级指标18个，三级指标39个。

（2）构造判断矩阵。邀请某公司总经理、某大学教育中心主任、JW学院院长、某公司人事经理等四位专家对指标的重要性进行打分，并采用1～9标度方法进行标记赋值。整理指标赋值得到判断矩阵，计算特征向量且归一化处理后，求得特征向量矩阵。

（3）一致性检验。计算特征向量矩阵的一致性指标和一致性比率，检验指标矩阵的一致性。一致性指标CI=（λmax-n）/（n-1），其中，λmax为最大特征根，n为指标数量。当λmax大于n时，表明判断矩阵具有基本一致性；当λmax=n，CI=0时，表明判断矩阵具备完全的一致性。另一个检验指标是一次性比率CR=CI/RI（RI为平均随机一致性指标），当CR<0.10时，表明判断矩阵具备满意的一致性。若两项指标均符合要求，则认为专家赋值的判断矩阵的一致性通过检验。