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高等院校教育數據采集項目管理成熟度研究︱項目管理成熟度專題

時間：2023-02-13　　 來源：《項目管理技術》 作者：曲亮生 李宇輝 宋瑤瑤
，在高等院校教育數據采集項目不同階段，控制關鍵過程影響因素，引導利益相關方積極參與，對項目管理成熟度評價具有重要作用。
3、高等院校教育數據采集項目成熟度模型構建
基于高等院校教育數據采集平臺，分析數據采集項目管理成熟度，能夠完善數據采集評估流程，對于促進教學質量具有重要作用。本文所構建的高等院校教育數據采集項目成熟度模型主要包括成熟度層級設計、指標體系設計與完善，并通過德爾菲法收集專家意見進行完善。
3.1成熟度層級設計
首先，需要明確數據采集的階段性特征，基于持續改進理論制定標準，描述高等院校數據采集項目管理能力逐漸完善的發展過程;其次，將高等院校教育數據采集項目管理成熟度評估劃分為5個層級，從低到高分別為初始級、成長級、穩定級、管理級和優化級，具體見表1。
為保證層級劃分科學合理，該成熟度模型應符合以下特征:
(1)客觀性。該模型應符合高校教學管理實際，遵循教學管理客觀規律，從傳統主觀經驗判斷向客觀數據決策轉變。
(2)整體性。重視整體評估結果，通過分析該模型各要素之間的關聯關系，促進數據管理和分析能力的統一提升和協調發展。
(3)可操作性。該模型應貼合教學實際，各項評估指標具有可操作性［10］。
3.2指標體系設計與完善
通過對數據采集項目管理能力成熟度內涵進行分析，確定高等院校教育數據采集項目管理成熟度模型關鍵過程域，分別為項目籌劃、組織準備、采集與處理、分析與挖掘、總結報告。通過文獻研究和專家訪談，結合教學工作實際，劃分15個一級指標和40個二級指標。
為了使評價指標更加客觀全面，采用德爾菲法對評價指標進行完善［11］。邀請10名專家進行兩輪德爾菲法問卷調查。其中，管理領域專家4名，高校專業數據管理人員6名，均具有數據管理經驗，且參與過數據采集工作。調查問卷采用Likert量表評分方法，每個指標的評分均為5分，5為最優，1為最差。第一輪問卷調查結束后，統計專家意見并總結反饋，完善部分評價指標，隨后進行第二輪問卷調查，再次對評價指標進行修改和完善。兩次問卷回收率均為100%。具體步驟如下。
3.2.1第一輪問卷統計結果與分析
首先，計算專家的權威系數Cr=(Cs+Ca)/2，其中，Cs為專家熟悉度系數;Ca為專家判斷系數。根據專家個人情況調查表以及回收問卷情況統計，計算得到專家熟悉度系數平均值為0.8、專家判斷系數為0.95、專家權威系數為0.875，均大于0.7，說明專家權威性較高，符合問卷調查要求。
其次，對第一輪回收問卷的各項指標打分并統計問卷結果。假設變異系數為CV，肯德爾和諧系數為W，這兩個指標表示專家意見的協調程度。CV值越小，說明專家打分協調程度越高。當CV＜0.25時，說明符合專家協調程度要求。W值越大，說明專家意見一致性越高，W值在0.3～0.5時，認為專家意見基本一致。在第一輪問卷調查中，關鍵過程域的專家打分協調程度較好，各項指標均符合要求，但是一級指標和二級指標的肯德爾系數不符合要求。第一輪問卷結果統計見表2。
3.2.2第二輪問卷統計結果與分析
通過第一輪問卷調查專家意見可知，專家對一級指標中的結果反饋和總結改進兩個指標提出的建議較多，打分均值分別為3.4和3.5，說明這兩個指標不夠嚴謹，且后續改進工作在單次數據采集中體現不明顯，作為一級指標支撐不夠。同時，對于這兩個指標對應的二級指標打分也較低，并提出了修改意見。
在結合專家意見進行調整后，
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