基于大数据思维的高校教员量化考核研究

贾舒宜 王海鹏 何金新

1.海军航空大学航空作战勤务学院信息融合所 山东 烟台 264001

2.国防大学联合作战学院国防动员系 河北 石家庄 050000

一、高校教员考核现状

目前很多高校已经实施教师教学工作量化考核并将结果直接用于教师的立功评奖和职称的晋升,但目前的考核手段比较单一,主要通过人工填写表格、统计汇总等方式,将教员历年来的授课数量和科研成果进行简单罗列,并通与专家评审方式判定该教员是否晋级或授奖,由于这些考核数据没有进行系统的梳理和分析,所以考核结果缺乏系统性和前瞻性,进而导致一部分考核结果不公平。

二、大数据技术在教育领域中的应用

随着大数据时代的到来,正在改变着人们生活的方方面面。高校教育也深受大数据时代的影响,正在进行一场技术与理念相结合的变革。大数据思维在教育中的应用非常多,目前集中在高校图书馆、信息管理系统、课堂教学评价、教学资源个性化服务等方面[1－4],但在教员考核方面运用大数据的案例非常少,对高校教师大数据考核指标管理的研究目前还是起步阶段[5]。

三、高校教员大数据量化考核目标

通过强化考核数据收集的标准化,提高数据分析结果的有效性、可视性和可读性,进而使考核评估预测过程更加合理化,促进教员教学和科研积极性的提高,同时为教员个人的发展提供合理化建议。

(1)改变传统单一的成果评估方式,利用教学过程中更加细致的数据对教员的业绩进行多元化评估,使得评价结果更加科学化合理化;

(2)利用大数据技术,帮助教员了解自己的特点,为未来职业发展提供合理化建议,促进教师职业发展与教学科研水平提高。

四、高校教员大数据量化考核研究内容

(1)研究量化考核指标。相比传统的高校教员考核体系,大数据量化考核体系可以从简单的量化考核增设更多的数字化的考核指标。在教学管理方面,增加课堂教学录像中教员学生互动次数、学生抬头率、教员课堂讲授时间等指标,通过各种指标的数据分析对教员教学质量有一个公正的评价;在科研管理方面,不只对教师科研项目数量、获奖数量、发表论文专利数量进行统计,也可以增加科研项目完成进度以及经费开销情况的监督,并通过数据采集与分析对教员科研成果价值进行有效评估。由于教学和科研过程数据的多样性和多元化,单一的数据存储模式已经无法满足要求,通过采用SQL数据库、NoSQL数据库、MySQL数据库等共同存储。

(2)研究数据挖掘和分析手段。教学和科研过程中采集的数据来源多样、类型复杂,为了方便后续的数据分析需要对收集的数据进行清洗、整合和存储,制定数据存储规律,再通过系统的分析挖掘技术,例如关联分析、聚类分析、演变分析和异常分析等对庞大复杂的数据进行统计分析,每个教员都形成自身的数据库,得出全面而准确的分析结果用于教员的职称授奖考核评估,并对教师职业发展提供有价值的建议。

(3)数据可视化展示。数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示,并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。目前有很多成熟的可视化工具,例如Echarts、D3.js、Smartbi等,可以帮助我们将分析结果直观的展现给用户,帮助用户更好的理解分析结果。

五、高校教员大数据量化考核评估预测体系

在大数据基础数据收集、数据挖掘与数据分析的技术下,对高校教师的各方面表现情况及职业发展方向都能进行有效的评估和预测,其示意图如图1所示。既可以将同专业教员教学科研水平进行横向比较,也可以对教员自身进行时间上的纵向分析,通过多种维度的对比与分析可以对每个教员的综合指标进行建模,生成业绩评价报告分析规律,并采用Echarts、D3.js等可视化技术协助我们更好地理解分析结果,对教师职业发展作出评估与预警,也为教师的全方位发展给出方向。

图1 高校教员大数据量化考核评估预测体系示意图

六、结束语

本文通过分析当前高校教员考核现状和存在的问题,提出了高校教员大数据量化考核目标和研究内容,并结合当前大数据发展实际,构建高校教员大数据量化考核评估预测体系,采集、存储和挖掘各种量化考核指标,通过多种维度的对比与分析可以对每个教员的业绩做出全面的评估,并为职称评审核立功受奖提供数据支持。随着数据挖掘和人工智能技术的发展,会为大数据量化考核评估预测体系提供更多的技术支撑。