基于大数据的应用型院校教师队伍精细化管理策略
2019-01-13唐上洁
[摘要]文章在分析大数据与教师队伍精细化管理融合必要性的基础上,分析了当前应用型院校教师队伍管理面临的问题,包括缺乏系统的教师培养体系、教师培训的针对性不足、师资配置不合理、教师的评价与考核方式相对单一等。对此,文章从大数据与精细化管理相结合的视角,从动态调整教师培养体制、实现教师精密培训、优化师资资源配置以及丰富教师评价管理方式等多个方面,为基于大数据的教师队伍精细化管理提出了建设性意见。
[关键词]大数据;应用型院校;教师队伍;精细化管理
[作者简介]唐上洁(1982- ),女,壮族,广西防城人,北部湾大学教育学院,讲师,硕士。(广西 钦州 535000)
[基金项目]本文系2017年度广西高等教育本科教学改革工程项目“基于专业认证标准的地方本科院校学前教育专业人才培养模式改革研究与实践”的阶段性研究成果。(项目编号:2017JGA317)
[中图分类号]G715[文献标识码]A [文章编号]1004-3985(2019)23-0078-04
2017年,《教育部关于全面推进教师管理信息化的意见》(教师〔2017〕2号)强调要加快推进教师管理信息化,优化教师队伍结构,进一步推进教育信息化。近年来,以大数据为代表的“互聯网+”科技发展势头迅猛,对促进包括教育在内多个领域的精细化管理都起到了重要作用。与此同时,大数据等现代科技手段也受到多种主客观条件的制约而未能完全释放最大潜能,导致教师培养机制不健全、培训精密程度不高、资源配置不合理以及评价方式单一等多种问题的出现,既影响了院校的精细化管理水平,又制约了育人水平的进一步提升。
一、大数据与教师队伍精细化管理融合的必要性分析
大数据是基于对大量数据的深度挖掘与科学分析,寻求数据背后的关系与价值,使得人们可以从基于小样本数据的推测或基于感性的偏好性选择转向基于大样本的数据分析与基于理性证据的决策,其在本质上已经发展成为一种新的思维方式与问题解决方法。尤其在教育行业,大数据已经成为提升信息化、精细化管理水平的重要措施。
1.基于大数据开展精细化管理是提升教师整体素质的关键举措。当前,伴随着我国应用型院校数量的增加和招生规模的扩大,应用型院校教师队伍也日渐庞大,但教师的整体素质滞后于教师数量的发展速度。而基于大数据的精细化管理方式可以通过细化每一项举措,用精细、全面的管理模式取代之前粗放、单一的管理模式,让精细化管理贯穿教师队伍发展完善的整个过程,避免传统管理方式“头痛医头,脚痛医脚”的不足,促进教师整体素质全面、可持续发展。
2.基于大数据开展精细化管理是提升育人质量和办学水平的必由之路。应用型院校承担着为经济社会发展培养实践型、应用型人才的重任,但目前很多院校在人才培养方式和管理模式等方面趋于同质,这就造成院校在人才培养质量方面容易进入“舒适区”,难以形成关键性突破。而基于大数据对教师队伍开展精细化管理,在提升教师管理水平的同时,也可以对院校整体教育管理水平起到显著的带动和刺激作用,有助于院校突破传统办学理念和发展路径的束缚,打造属于自身的核心竞争力。
3.基于大数据开展精细化管理是教育领域供给侧结构性改革的必然要求。在需求侧大环境改变的背景下,院校应着力从供给侧入手,通过优化模式、转变结构,促进教育质量的进一步提升。基于大数据的教师队伍精细化管理,针对现阶段院校在专业师资管理方面的弊病,通过对比社会对教师素质的需求与当下教师队伍现状,找出问题症结,对症下药,有助于从供给侧入手,治愈因教师素质和教师管理等方面原因而导致的院校发展后劲不足的“顽疾”。
二、应用型院校教师队伍管理面临的现实困境
当下,应用型院校的教师规模渐趋庞大,学科种类也日渐增多,加之较重的科研与教学压力,无形中加大了对教师队伍开展精细化管理的难度。
1.缺乏系统的教师培养体系。作为教师精细化管理的一项重要工作,对教师进行系统培养有助于提升教师专业素质、与行业发展保持同步,这一项工作对于注重实践性和操作性的应用型院校来说尤为重要。但从目前来看,很多院校虽然开展了不同类型的教师培养工作,但大都不成体系,不利于教师队伍的可持续发展。
2.教师培训的针对性不足。针对某一项教学内容,对教师开展有针对性的培训,有利于在短期内提升教师的适应能力,也有助于提升教学效果、提高学生接受程度。但是,目前应用型院校的培训计划、培训项目、培训内容普遍存在“一刀切”的现象,同质化现象较为严重,不利于教师的个性化发展。
3.师资配置不合理,共享共用程度不高。院校内部拥有大量相近、相关学科,同时伴随着区域经济结构调整,在专业设置和课程建设方面也会进行相应增删,这就要求院校能够基于师资队伍的数量、结构等特点,进行动态调整和优化,实现智力资源的优化配置。但当下很多院校在教师队伍共享共用方面的工作很不到位,不仅造成了很多优质资源的浪费和重复性建设,而且还增加了管理和运营成本。
4.教师的评价、考核方式相对单一。目前,注重结果的单一性评价方式成为应用型院校主导的考评机制,这一机制由于缺少对教师教学、科研参与过程的考核,导致很多教师由于未能取得预期效果(尤其是一部分参加工作不久的青年教师)而丧失了工作的积极性。久而久之,不仅教学、科研工作难以取得突破性进展,也会阻碍院校正常的教育管理秩序。
三、基于大数据的教师队伍精细化管理实践路径
大数据可为应用型院校教师队伍的精细化管理提供有力支撑。借助大数据,院校可以实时反馈、融合分析,实现服务的人性化和决策的证据化。如要在这一基础上构建一套基于大数据的精心培养、精密培训、精确配置、精细评估的精细化教师队伍管理体系,需要做到以下几点:
1.院校应充分发挥大数据的精准识别作用,动态调整教师培养计划和机制。应用型院校的教学模式、育人方式都伴随着社会对人才需求的变化而进行相应调整,这就要求院校对教师的培养、管理不断调整,以确保教师管理水平与时代发展同步。
首先,借助大数据制订长远、完善、系统的教师培养计划。教师的个人信息数据结构复杂、数量庞大,涉及教学与科研成果、学习与进修经历以及个人成长背景等多个方面。院校可以借助大数据对上述各项数据的精确分析、深度挖掘、智能抓取等多方面功能,科学、全面地就海量信息展开全方位分析,制订兼顾个体差异的教师队伍培养方案,确保每一个体都能够在大数据的精细化管理模式下不断完善自我、提升综合素质。其次,在对大数据进行全面分析的基础上,细化教师培养的各项具体工作。统筹整体教师资源在学历层次、学科结构、数量等方面的详细指标,基于院校目前的专业设置、未来一段时间的发展规划以及社会经济结构调整对不同种类人才的实际需求等诸多方面,持续、科学地推进教师培养课程、培养计划、培养模式的优化升级,确保教师数量、结构与实际需求相吻合,促进教师队伍持续、稳定、有序发展。最后,借助大数据为教师主动进修和提升搭建更加完善、便利的平台。院校可以每学年为教师制订学分计划,并实行更为灵活的学分互认和管理政策,通过慕课等多种线上学习形式,实现与线下常规性师资培养的联动,满足教师多层次发展的需求。
2.借助大数据构建更为精密的培训体系。教育管理是一种双向机制,通过这一机制可促进教师自身素质和能力的提升、院校管理方式的完善和育人质量的强化。为此,院校如何全面、精准、及时地了解教师队伍的各方面诉求,并有针对性、分层次地予以满足,就成为构建精密培训体系的关键步骤。
一方面,院校可以借助大数据的高速、即时处理技术,深入研究培训内容的适切性。这样一来,院校就从教师的“对立方”转变为“协同方”,可以更加全面、真实地知晓教师队伍对培训的全方位需求,多角度、多层次地辨识教师队伍的培训诉求,从而在发展过程中动态调整培训内容,开展适应性以及自我导向型培训,以提升教师培训的服务水平。另一方面,院校可以借助可视化、统计分析等各种数据挖掘方式,开展定制式培养,推进教师队伍的个性化发展。有针对性地制定更加适合的学习模式、学习风格等,最大限度激发不同教师的个体潜能,实现教师素质的全面提升。例如,同样是基础性学科教师,可能有的教师对实践性、操作性项目的渴望程度比较强烈,而有的教师则对理论性、探索性问题更加执着,这就需要院校基于对教师各种行为背后所蕴含的海量数据进行全方位分析,做到精准培训。
3.借助大数据优化师资资源配置。大数据具备全面性、多样性、样本量大等特点,通过精准匹配,实现教师资源的优化配置,避免人才资源的浪费和冗余,也降低了因样本片面化和随机性而出现的师资不协调现象,可有效提升对教师队伍管理的权变性、整合性、区分性、前瞻性和及时性。
一方面,借助云平台,实现各种教师资源的实时共享。相关部门可以出台鼓励性政策和激励性措施,引导各利益相关主体主动共享教师资源的相关数据信息,以确保掌握信息的完整性,避免对教师资源的闲置浪费和重复投资。在这一基础上,院校可以实现教师基础信息数据库与校內其他各种数据库之间的连接、互通,避免因各个部门系统的“单打独斗”而出现的“信息孤岛”现象,最大限度地提升教师资源,尤其是优质智力资源的使用率。另一方面,院校可以共享多种数据资源,为后续的师资队伍管理工作提供具有前瞻性、预见性的参考,实现大数据资源的共同利用。具体来说,院校可以在全面分析教师的各项基础数据的基础上,如绩效、工资、职称、数量和学历状况等多种因素,为全校范围内改善教师待遇、交流轮岗、人员调动以及新教师招聘等多方面工作提供更加精确、科学的参考依据。院校可以通过与企业、行业协会等社会组织之间的深入合作,将本校的教师云平台管理系统与校外的各种平台对接,打通校内外之间的界限,互通有无、共同提升,为教育管理工作的提升开辟新的路径。
4.充分发挥大数据在精确评估方面的独特作用,构建更为多元的教师队伍评价、考核体系。复杂性、多时段、多元化是教学活动所具有的特点,这就要求院校在对教师队伍进行考评时,不能仅仅采取单一的方式方法,而要采取多层次、多视角、多指标的方式。而通过对大数据的全面分析和深入挖掘,则可以实现这一目标。
首先,树立发展性教师评价观。教师在教学过程中,心理、情感、态度等方面都会发生各种微小的变化,而这些变化背后所隐藏的则是教师对自身素质提升和综合发展的观点。因此,院校可以将上述各项指标记录在教师的电子档案中,作为考察、管理教师发展的重要指标,从而杜绝片面依靠数字和成绩等常规评价方式所产生的弊病。其次,实现评价结果的可视化。利用学习分析技术对教师教育活动进行统计处理和深入分析,以改善学校现有的评价方式,并通过大数据可视化技术,以图形化的方式直观、生动地呈现教师各方面的发展数据,在此基础上给予教师个性化、针对性的反馈以及物质、情感等方面的激励,以科学有效地推动教师个体的主体性发展。最后,将过程性评价与总结性评价相结合,尤其注重考查教师的过程表现。电子档案中记录了教师在专业提升、教学、培训等方面的一系列指标,而院校可以对这些方面的大数据进行全方位分析,帮助教师分析自己的教学行为,反思教学实践,从而更好地促进教师的专业发展。
当前,以大数据为代表的数据技术正逐步向教育领域渗透,这给应用型院校教师队伍精细化管理带来便利的同时也提出了新的挑战,这就要求院校转变原有的教育管理理念,积极拥抱各种新型的数据技术,构建精细化管理体系,从动态调整教师培养体制、实现教师精密培训、优化师资资源配置以及丰富教师评价等方面入手,进一步推进大数据在教师精准治理中的发展和应用,在全面提高教师素养、注重教师专业化发展和教师信息安全的同时,积极推进教师队伍治理精准化,进而实现教育治理的现代化。
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