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

，在高等院校教育数据采集项目不同阶段，控制关键过程影响因素，引导利益相关方积极参与，对项目管理成熟度评价具有重要作用。

3、高等院校教育数据采集项目成熟度模型构建

基于高等院校教育数据采集平台，分析数据采集项目管理成熟度，能够完善数据采集评估流程，对于促进教学质量具有重要作用。本文所构建的高等院校教育数据采集项目成熟度模型主要包括成熟度层级设计、指标体系设计与完善，并通过德尔菲法收集专家意见进行完善。

3.1成熟度层级设计

首先，需要明确数据采集的阶段性特征，基于持续改进理论制定标准，描述高等院校数据采集项目管理能力逐渐完善的发展过程;其次，将高等院校教育数据采集项目管理成熟度评估划分为5个层级，从低到高分别为初始级、成长级、稳定级、管理级和优化级，具体见表1。

为保证层级划分科学合理，该成熟度模型应符合以下特征:

(1)客观性。该模型应符合高校教学管理实际，遵循教学管理客观规律，从传统主观经验判断向客观数据决策转变。

(2)整体性。重视整体评估结果，通过分析该模型各要素之间的关联关系，促进数据管理和分析能力的统一提升和协调发展。

(3)可操作性。该模型应贴合教学实际，各项评估指标具有可操作性［10］。

3.2指标体系设计与完善

通过对数据采集项目管理能力成熟度内涵进行分析，确定高等院校教育数据采集项目管理成熟度模型关键过程域，分别为项目筹划、组织准备、采集与处理、分析与挖掘、总结报告。通过文献研究和专家访谈，结合教学工作实际，划分15个一级指标和40个二级指标。

为了使评价指标更加客观全面，采用德尔菲法对评价指标进行完善［11］。邀请10名专家进行两轮德尔菲法问卷调查。其中，管理领域专家4名，高校专业数据管理人员6名，均具有数据管理经验，且参与过数据采集工作。调查问卷采用Likert量表评分方法，每个指标的评分均为5分，5为最优，1为最差。第一轮问卷调查结束后，统计专家意见并总结反馈，完善部分评价指标，随后进行第二轮问卷调查，再次对评价指标进行修改和完善。两次问卷回收率均为100%。具体步骤如下。

3.2.1第一轮问卷统计结果与分析

首先，计算专家的权威系数Cr=(Cs+Ca)/2，其中，Cs为专家熟悉度系数;Ca为专家判断系数。根据专家个人情况调查表以及回收问卷情况统计，计算得到专家熟悉度系数平均值为0.8、专家判断系数为0.95、专家权威系数为0.875，均大于0.7，说明专家权威性较高，符合问卷调查要求。

其次，对第一轮回收问卷的各项指标打分并统计问卷结果。假设变异系数为CV，肯德尔和谐系数为W，这两个指标表示专家意见的协调程度。CV值越小，说明专家打分协调程度越高。当CV＜0.25时，说明符合专家协调程度要求。W值越大，说明专家意见一致性越高，W值在0.3～0.5时，认为专家意见基本一致。在第一轮问卷调查中，关键过程域的专家打分协调程度较好，各项指标均符合要求，但是一级指标和二级指标的肯德尔系数不符合要求。第一轮问卷结果统计见表2。

3.2.2第二轮问卷统计结果与分析

通过第一轮问卷调查专家意见可知，专家对一级指标中的结果反馈和总结改进两个指标提出的建议较多，打分均值分别为3.4和3.5，说明这两个指标不够严谨，且后续改进工作在单次数据采集中体现不明显，作为一级指标支撑不够。同时，对于这两个指标对应的二级指标打分也较低，并提出了修改意见。

在结合专家意见进行调整后，

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