大数据时代质量管理专业教学改革研究

顾忠伟　崔有祥　隋丽辉

【摘要】文章结合大数据时代新技术发展背景，对质量管理专业教学改革问题展开了分析，从更新培养计划体系、构建质量大数据分析仿真实验平台、采用案例诊断教学法以及更新教师知识技能体系等方面，为质量管理专业教学改革提供了一些参考。

【关键词】大数据;质量管理专业;教学改革

一、引言

著名质量管理学家Juran说过：“21世纪是质量的世纪，质量是和平占领市场最有效的武器。”[1]中国国家主席习近平也在“三个转变”的论述中指出“中国速度要向中国质量转变”[2]。然而，国内质量管理专业人才的培养相对落后，无法跟上新时代的质量发展要求。

随着人工智能、区块链、云计算、数据挖掘等大数据时代新技术的快速发展，传统制造业正面临着千载难逢的机遇和挑战，必须向着智能制造、工业4.0迈进。如何将新技术应用于企业质量管理实践以及如何培养出新技术背景下合格的质量管理人才，从而达到质量强国的目标，是高校质量管理专业人才培养的一大挑战。

面对这一挑战，质量管理专业的教学培养体系需要转变思路，积极拥抱变化，拥抱新技术，建立新的专业培养计划体系，从而满足新时代质量人才的培养需求。因此，必须对大数据时代下质量管理专业教学体系的改革与创新问题展开分析，以便推动专业的建设发展。

二、大数据时代质量管理专业教学改革分析

在大数据时代，质量管理专业除了传统的专业基础理论知识教学，还应该围绕质量大数据时代特征进行专业人才培养。而质量大数据需要综合运用人工智能、数据挖掘、统计学、云计算等相关技术，才能在质量检测、质量数据统计分析、质量改进等方面满足质量管理专业人才培养要求。从国内高校的现状来看，质量管理专业课程中缺少相关内容，教学过程中偏重传统方法、传统工具、传统思维方式的教学，无法恰当地将大数据技术与质量管理专业的教学结合。课堂教学大多缺乏新技术的引入，以传统理论知识灌输为主，实验课程设计缺乏立体创新，教师亦对新技术畏缩不前，缺乏对学生实践技能的锻炼和先进技术知识的传递。面对这些问题，需要尽快推动质量管理专业教学改革，从课程结构、实验教学、师资等各方面实现体系创新，以促使质量管理专业教学水平得到全面提升[3]。

三、大數据时代质量管理专业教学改革

（一）更新培养计划体系

结合新的人才培养需求，还应实现质量管理专业培养计划体系更新，在传统机电、质量、管理等基础课程设置方面，引入大数据技术课程。具体来讲，应开设质量大数据分析、人工智能技术、数据库技术、统计分析等课程。考虑到专业课程教学时间有限，还应实现优质教学内容的筛选，确保学生掌握质量大数据分析相关技术。因此，针对质量大数据分析课程，可以划分为质量预警、过程监控与分析、质量评价、质量判定、质量追溯、质量报告等多个部分，确保学生对质量大数据分析全面认识和了解，能够学习基础知识和技术的同时，对质量分析产生新想法和新思路[4]。

在选修课程设置上，需要完成深度学习、云计算、区块链技术、Python编程等多元课程的设置，学生可以结合自身对大数据的技术基础实现了解，进行课程选修，完成相关知识与技术的深入学习。

（二）构建质量大数据智能分析仿真实验平台

由于传统的制造业生产环境约束以及实际质量大数据应用的缺乏，学生缺少直观的体验和实践学习的机会。针对这一情况，在加强相关知识技术理论学习的基础上，还应采取现代化的技术手段为学生提供质量大数据分析仿真实验平台，确保学生能够系统地学习质量管理方法，并能充分利用质量大数据进行决策分析。学校可以通过校企联合开发，共同创建实验平台或者招标采购第三方平台。该平台应该具有如下基础功能：

（1）数据采集功能;

（2）数据分析功能：指标建立、分析建模、算法参数改进;

（3）数据可视化，通过常见图标，将质量大数据分析结果可视化，譬如饼图、直方图等等。

在业务层面，该仿真实验平台软件可以参考如下的功能性指标和参数（见表1）。

（三）采用案例诊断教学

传统的质量管理教学以知识灌输、理论讲解为主，特别是质量管理体系，内容庞大繁杂，学生学习起来觉得枯燥无味。要激发学生的兴趣，让学生不但学得好，记得牢，还能具体问题具体分析，为此，可以考虑采用智能案例诊断教学法。教师鼓励学生参与质量管理案例的收集，通过构建案例库，进而转化为质量管理案例知识库，并构建质量管理专家系统，还可以尝试利用人工智能技术进行大数据训练，做智能案例诊断系统。课堂教学中，基于案例知识库或专家系统，提高学生的案例分析能力，并转化为解决问题的实际能力。

（四）更新教师知识技能体系

质量管理专业成立时间不长，专业教师队伍大部分是来自机械、工业工程、化工等专业背景的教师，在教学过程中，他们对传统的质量管理方法掌握运用得较好，但对现代化的新技术，特别是近年来涌现出来的大数据技术、人工智能等新技术缺乏足够的了解，也存在畏难情绪，因此，更新教师队伍的知识技能体系的任务很艰巨。为此，我们要鼓励教师在“传道授业解惑”的同时必须保持不断学习的勇气和动力，要敢于学习，乐于学习，而且要加强与相关技术学科教师、企业导师的协同合作，共同设计教学方案，编写教材，设计实验，开发实验平台，积极将新技术引入课堂，努力推动专业教学改革。学校也要为教师提供知识更新升级的机会和支持，鼓励教师参加各类培训，丰富知识结构，提高应对新环境的能力，保证学生系统学习质量管理基础知识的同时，对质量领域的前沿知识和技术进行了解，确保学生在今后发展中能够适应行业发展趋势[5]。

四、结束语

综上所述，为了适应大数据时代质量管理人才的培养要求，高校在开设质量管理专业过程中应积极开展教学改革创新，通过引入大数据技术实现培养计划创新，并通过构建大数据分析实验仿真平台提高学生的动手分析能力;运用案例诊断教学方法，引导学生参与质量案例研究学习，提高课堂教学效果;通过加强师资队伍建设，更新教师知识结构体系，在课程教学中导入新知识和新技术，能够促使教学体系得到全面改革创新，满足新时期质量管理人才培养要求[6]。

【参考文献】

[1]刘思佳.优秀质量管理专业人才要素浅谈[J].中外企业家，2013（08）：150-151.

[2]任云.当好重要抓手 落实“三个转变” 中国质量认证中心内外兼修推动质量建设[J].中国质量技术监督，2014（10）：89.

[3]苏弘扬.人工智能背景下车辆工程专业教学体系的改革与创新研究[J].科技经济导刊，2019（24）.

[4]黄晓蓓，简妙如.人工智能背景下会计教学改革研究[J].时代经贸，2019（01）：99-100.

[5]向玲.人工智能背景下法学教育教学的改革与创新研究[J].现代职业教育，2018（34）：40-41.

[6]黎昀.地方高校质量管理专业人才培养模式探讨[J].世界标准化与质量管理，2006（02）：28-30.