職業(yè)院校的自我診改是構建教學質量保證體系的重要措施，也是國家教育行政部門大力推行的一項改革政策。在我國經濟供給側結構改革不斷深化之際，全面建立職業(yè)院校教學工作診斷與改進制度，增強職業(yè)院校的質量意識和管理素質，可謂恰逢其時、前景可期。但是，由于歷史和現實的多種原因，在我國職業(yè)院校建立診改制度并不是一蹴而就的事情，尚需社會各界的大力支持和職教戰(zhàn)線的不懈努力。從現實條件和實踐效果來看，筆者以為，建立和完善職業(yè)院校診改制度需要在理念、人員、標準、平臺四個方面取得突破。

一是樹立具有職業(yè)院校特色的質量管理理念。

職業(yè)教育以服務發(fā)展為宗旨，以促進就業(yè)為導向，需要走產教融合、校企合作的道路，這是職業(yè)教育發(fā)展的基本原則，也是提升職業(yè)院校教學質量的基本前提。職業(yè)教育的教學質量就是滿足產業(yè)發(fā)展和學生發(fā)展需要的程度，這與普通教育有著較大的區(qū)別。但是，由于職業(yè)院校長期以來對管理工作較為忽視，許多教師對職教質量和辦學宗旨有著片面的理解：一些人片面地認為職業(yè)院校就是為企業(yè)服務，甚至在頂崗實習安排中不惜犧牲學生的切身利益，不僅影響了學生的職業(yè)能力發(fā)展，而且也不能真正服務企業(yè)轉型升級;也有一些人受普通教育的影響，認為職業(yè)院校應該“以學生為關注焦點”，很容易導致教育教學工作與企業(yè)實際工作需要“兩張皮”，降低就業(yè)競爭力。這些問題不解決，就無法建立正確的教學質量標準，再先進的管理方法和工具都會失效。一些普通高等學校的教師到職業(yè)院校后感到無法適應，就是因為職業(yè)教育具有自身獨特的質量管理觀念。

二是形成一支具有復合知識和能力結構的專業(yè)化診改隊伍。

一般認為，教學系統包括教學目標、教學內容、教學媒介、教師、學生等基本要素。在當前的診改工作中，將影響教學質量的因素分為學校、專業(yè)、課程、教師和學生5個層面以及決策指揮、資源建設、支持服務、質量生成、監(jiān)督控制5個子系統，采用的是一種大教學系統觀，也是一種大膽嘗試。這種方式不僅原始數據采集工作量很大，也使得數據分析成為一種專業(yè)化的工作。一位合格的診改工作人員，不僅要熟悉職業(yè)教育教學知識和實際工作過程，具有豐富的職業(yè)院校教學經驗，還要掌握雷達圖、魚刺圖、直方圖等工具和方差分析、相關分析、回歸分析等方法。目前職業(yè)院校的教學管理相對較為薄弱，專業(yè)化程度不高，只有通過高水平、有計劃地進行針對性培訓，才能逐步建立起一支具有權威性的專業(yè)化診改隊伍。

三是構建一套相對完整行之有效的教學工作標準體系。

“沒有規(guī)矩，不成方圓”。教學工作標準是教學及管理人員為實現人才培養(yǎng)目標必須達到的最低工作要求，是進行教學診改的基本依據。我國目前正處于工業(yè)化與信息化相融合的階段，職業(yè)院校管理水平參差不齊，一些學校開始進入文化管理階段，但也有一些學校尚不能達到科學管理要求，各種管理理念交替出現、相互碰撞，標準化建設的任務還十分艱巨。誠然，文化管理是一種先進的管理方式，但不能認為制度化、標準化是落后的，許多學校還需要補上這一課。最為重要的是，缺乏標準而奢談文化管理，有可能成為某些人維護落后管理方式的一種借口，從而以文化管理之名，行經驗管理之實。為了推進教學管理的標準化，應該加速依法治校進程，建立起完善的內部治理結構，推進學校管理人員職業(yè)化，完善民主管理機制。

四是開發(fā)一套功能強大運行穩(wěn)定的數據搜集與分析平臺。

目前我國職業(yè)院校流行的“五縱五橫一平臺”教學診改體系，是建立在網絡管理平臺和大數據分析基礎之上的。信息化是職業(yè)教育的“制高點”，管理信息化是“制高點”中的“制高點”。我國職業(yè)教育能否實現現代化，達到世界先進水平，在很大程度上取決于信息化發(fā)展程度。沒有一個性能優(yōu)越的數據搜集與處理平臺，教學診改工作更是寸步難行。為了適應質量提升的需要，職業(yè)院校的數據平臺應該具備“跨界采集、內容全面、多元開發(fā)、動態(tài)調整”的特征，能夠采集校企兩個教學場所的教學數據，數據內容需包括招生就業(yè)、人才培養(yǎng)、技術研發(fā)、職工培訓、學生發(fā)展、教師發(fā)展、后勤工作等各個方面，由信息技術人員、學校管理人員、學校教學人員、企業(yè)生產人員共同參與開發(fā)，并能根據產業(yè)發(fā)展和職教改革的需要不斷豐富平臺功能。

綜上所述，教學診改是一個不斷完善、持續(xù)改進的過程，診改工作本身也需要進行診改。教學質量提升與教師和教學管理人員水平提升是一個同步發(fā)展的過程，在這個過程中也會倒逼數據平臺建設水平不斷提升。